思必驰荣获IWSLT 2022英中同声朗读冠军

三维呢？首先看一下ASR的三维内部结构，如下所示

所示3. ASR三维和E2E三维内部结构

ASR三维整体是transformer架构，但是Decoder拆划分Jointer和Predictor，其之前，Predictor仅包含6层单向自视线有助于，Jointer仅包含6层交叠视线有助于。先为特训自然语言三维可以替代Predictor，从而ASR的末端可以借助大原始数据的优势，改善能力。与习惯的先为特训自然语言三维BERT相比，这里的自然语言三维需要动手两方面的改变：

1）将习惯的双向自视线有助于改为单向视线有助于；

2）先为测前提改为先为测下一个token。用所列1之前的原始数据特训分别特训一个英语自然语言三维和简写自然语言三维，并分别用作末端到末端三维（E2E）和ASR三维，物理所列明，增加LM后对二者均有大大的改善。

所列3. 先为特训自然语言三维优点

关键技术2：无限左看，随机左边看

文件传输译形同三维的末端一般使用单向视线有助于，促使地，可以来让一个固定的左边看窗口，实现外双向视线有助于，来改善能力，如所示4，每个token都可以“看”到所有左侧内容，即无限左看，但只能往左边看到2个token。本次赛事在CAAT[1]三维的基础上动手了这两项的简化，提出Dynamic-CAAT，即在特训过程之前，将固定的左边看窗口设为随机取值，在先为测过程之前，人口为120人原先token输出时，使用双向视线有助于重原先计算所有token。

所示4. 译形同三维末端视线有助于

物理所列明，Dynamic-CAAT在各类时间延迟层次上都有优点。这样整个子系统只需要一个译形同三维，而不是特训多个三维来充分利用相同的时间延迟区域。

所示5. Dynamic-CAAT的优点

测试者结果

IWSLT 2022近期短文之前[2]，组委会给出的英-之前测试者结果显示思必驰-了了的团队(AISP-SJTU)呈交的子系统在较差、之前、更高三个时间延迟区域内，都超过第二名达2BLEU(具体物理原始数据方知近期短文143页)。

所示6. speech-to-text英-之前测试者结果

回顾

本次赛事，结合各种关键技术手段打造了英-之前齐声同声一个系统水平线，也对末端到末端三维动手了初步探索。末端到末端三维在速度快和误差传递上比反馈三维更占优，因此，未来我们希望促使分析有效的原始数据缩减到手段，来改善末端到末端三维的译形同优点。

引述

[1] Dan liu, Mengge Du, Xiaoxi Li et al., Cross attention augmented transducer networks for simultaneous translation

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[2] Antonios Anastasopoulos et al., FINDINGS OF THE IWSLT 2022 EVALUATION CAMPAIGN

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