简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。...Webservice whisper 只支持服务端代码调用，如果前端要使用得通过接口，Whisper ASR Webservice帮我们提供了这样的接口，目前提供两个接口，一个音频语言识别和音频转文字（支持翻译和转录
翻译结果还是需要人工润色一下，且由于Whisper的问题，有的地方会重复翻译，需要注意一下。...下面的例子是保存为srt格式的字幕文件的翻译示例。翻译字幕文件这部分内容实质上是调用chatgpt或者google gemini进行翻译。我偏向于使用google gemini翻译。...因为chatgpt免费账号翻译速度慢，额度少（主要是没钱）,导致运行中很大概率出现下面的问题:而google gemini就能顺利的翻译出来：注：本例是基于N46Whisper项目中的google colab...关于翻译结果中的重复问题，也有可能是因为请求过于频繁，google gemini断开，而程序又再次发出请求所导致的。后续可以考虑下加个去重的功能。
现实中的「巴别鱼」技术 —— 自动语音到语音翻译是指让机器自动完成从一种语言的语音信号到另一种语言的语音信号的翻译过程，比如下面展示的英语到中文翻译的 demo： 原始英文音频：(a great sense...一般来说，翻译任务要求确保翻译内容的准确性。针对语音到语音的翻译任务来说，如果能够做到输出的音频音色一致、情感一致、韵律一致、风格一致等效果，可以带来更加友好的用户体验。...语音到语音翻译的数据集 目前，用于语音到语音翻译全流程对齐的标注数据还比较少。随着端到端的研究范式逐渐流行，越来越多的数据集将会被创造出来。这里整理了一下目前已有的数据集，可以用于训练或者测试。...传统级联的方法 自动语音到语音翻译通常有两种实现方式。传统的 AI 系统是通过多个单独的模块串联实现，主要包括语音识别、机器翻译和语音合成等，典型的链路如下图所示。...字节跳动 AI Lab 火山翻译团队负责组织英中语音到语音翻译评测赛道，并且将提供训练数据和基线。
在线调试的参数需要session Uuid和语音分片的序号 ，但是找不到预处理接口和文件分片上传接口，怎么搞啊 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数 凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数
作者 | Anthony Alford 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 谷歌的研究人员发布了 AudioPaLM，这是一个大语言模型（LLM），可以通过语音传输执行文本转语音（TTS）、...自动语音识别（ASR）和语音到语音翻译（S2ST）。...InfoQ 最近报道了其他几个多语言人工智能语音模型。...2022 年，OpenAI 发布了 Whisper，这是一个基于 Transformer 的编码器 / 解码器 ASR 模型，可以转录和翻译 97 种不同语言的语音音频。...这项工作主要集中在语音识别和语音翻译，它们的基准比较成熟。为生成音频任务建立更多的基准和指标将有助于进一步加快该研究。 一些用户在 Hacker News 的帖子中讨论了 AudioPaLM。
Design Process设计流程 一个通过思考语音体验的设计过程 ---- Alexa 帮助人们将事情做得更快捷，更轻松，更愉快。...通过将Alexa引入语音对话，用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时，为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。...One-shots（不太清楚怎么翻译）：一次性发出一次性的话语，完全满足激活一个意图所需要的。 他们可以用来开始一个技能，并在一个技能内使用。...Echo Show 和 Echo Spot 弥补了屏幕上的细节语音体验。避免重复的语音体验，而是提供图形体验的附加信息。使用视觉效果来提供反馈，使用户能够更快速地完成想要做的事。...8) Echo Show和Echo Spot 选择 当用户要求列表时，您的技能应通过语音以及更正式地在屏幕上的模板中进行对话回复。
对于这种无缝衔接的多语言交互场景的实现，正是实时语音翻译技术突破巴别塔的千年诅咒时代。...整体来说，AI的实时语音翻译系统已经让大部分的翻译者感到了职业前景的担忧。端到端突破传统语音翻译采用的级联架构，级联架构模式是通过：语音识别（ASR）→文本翻译（NMT）→语音合成（TTS）实现。...传统语音翻译采用这种"流水线"模式，会存在误差累积和延迟叠加的缺陷。然后AI新一代端到端模型WaveTrans采用多任务联合训练，将声学特征直接映射为目标语言的梅尔频谱。...如同语言神经的"短路学习"，系统在编码阶段就可以建立跨语言的语音单元对应关系，这种新的端到端模型让语音实时同步完成了新的突破。...总结从联合国的语音同传到新的脑机畅想，语音翻译技术正在通过AI技术重塑着我们在实时翻译中的对话方式。当系统能准确捕捉人类语言中那声包含无奈、自嘲与豁达，并将其转化为中文的复杂语气时。
whatsapp可以自动翻译吗？WhatsApp语音翻译可以吗？怎么实现呢？WhatsApp确实支持自动翻译功能。...该功能可以在不同语言的聊天之间进行翻译，帮助用户更容易地与全球各地的朋友进行交流。WhatsApp确实支持语音翻译功能。...该功能可以直接给你翻译用户发来语音消息，直接显示中文展示出来具体怎么去实现这个呢操作方法很简单。首先，你需要在你的手机上下载并安装WhatsApp。...接下来，在对话窗口的输入框中，你会看到一个语音图标，点击它，然后你就会看到一个自动翻译的选项。点击自动翻译，你就可以看到你的输入已经被翻译成了你选择的语言。...Traneasy（易翻译助手）翻译器是一项专注于为出海企业提供自动实时聊天翻译服务的工具。
论文中实验使用语音翻译、语音修复、语音连续当作例子。 3. 简易性 (Easy to follow)：我们提出的框架为各类语音生成任务提供了通用解决方案，让设计下游模型和损失函数变得轻而易举。...我们用语音翻译 (speech translation)、语音修复 (speech inpainting)、语音连续 (speech continuation) 当作例子，来展示我们框架的能力。...所有的任务都是语音输入，语音输出，无需文本帮助。 语音翻译 我们在训练语音翻译 (speech translation) 时，用的是西班牙文转英文的任务。...以下是几个语音翻译的例子，我们会展示正确答案 (ground truth) 与模型的预测 (model prediction)。这些演示示例表明模型的预测捕捉到了正确答案的核心含义。...为了展示 SpeechGen 框架的能力，我们以 Unit mBART 为案例进行研究，并在三个不同的语音生成任务上进行实验：语音翻译、语音修复和语音延续。
首先，我们将语音和语言的多个现有模块整合在一起，构建了一个可工作的语音到语音的翻译系统。...文章背景介绍 近年来NMT系统的成功不仅影响了纯文本到文本的翻译，而且在语音到语音的翻译系统中起着举足轻重的作用。但是当我们与他人交流的时候很大一部分是口头的。...通过级联语音识别、神经机器翻译和语音合成模块，当前的系统可以为给定的语音输入源生成翻译后的语音输出。...现有的系统只能在语音到语音的级别上翻译这些视听内容，因此存在一些主要的限制。首先，翻译后的声音听起来与原声非常不同。...首先，我们发现语音到语音自动翻译系统的每个模块都有很大的改进空间。未来语音和文本翻译系统的改进将提高用户的学习分数。其次，再次通过人工配音后的唇同步来提高用户的分数，验证了LipGAN模型的有效性。
Seed LiveInterpret 2.0：端到端同步语音克隆翻译系统同步口译（SI）是翻译行业最具挑战性的领域之一，产品级自动系统长期面临诸多难题：转录和翻译质量欠佳、缺乏实时语音生成、多说话人混淆以及翻译语音膨胀...本研究推出的Seed-LiveInterpret 2.0是一个端到端SI模型，具有以下核心特性：实现高保真、超低延迟的语音到语音生成集成语音克隆功能采用创新的双工语音理解-生成框架实验结果表明，通过大规模预训练和强化学习...，该模型在翻译准确性和延迟之间实现了显著优化：在复杂场景下经人工口译员验证，正确率超过70%翻译质量显著优于商业SI解决方案将克隆语音的平均延迟从近10秒大幅降低至接近实时的3秒（降幅约70%）技术突破点...：产品级完整解决方案有效解决传统系统在多说话人场景下的混淆问题显著改善长篇论述中的语音膨胀现象该系统已在实际应用中展现出卓越的实用价值，为实时跨语言交流提供了新的技术范式。
文本翻译服务 Translate 1.1 功能介绍 AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务，它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。...输入文本（Source text）：待翻译的文本，必须是 UTF-8 格式。 输出文本（Output text）：AWS Translate 服务输出的翻译好的文本，也是 UTF-8 格式。...decoder：利用encoder给出的语义表达，产生一个翻译词汇。...Translate 目前只支持将多种语言翻译为英文，以及将英文翻译成多种目标语言。Translate 能自动检测输入文本是哪种语言，它是利用 Comprehend 来实现语言探测的。...1.2 界面操作示例 以下示例将中文文本翻译为英文： ?
该系统可以将闽南话的语音翻译成英语语音，反之亦可。会讲闽南话的读者可以来检验一下，是不是翻译效果还挺不错？...据了解，这个开源翻译系统是 Meta 的通用语音翻译(UST) 项目的一部分，该项目致力于开发新的人工智能方法，帮助实现所有现存语言的实时语音到语音的翻译。...图注：无需人类标注的语音翻译模型 2 新的建模方法：语音到语音 许多语音翻译系统都依赖转录或者是语音到文本的系统。但是，闽南话的形式主要是口语，缺乏标准的书面文字系统，无法转录成文本作。...所以，Meta 所构建的是一个语音到语音的翻译系统。...图注：UnitY 模型架构 3 新的准确性评估系统 语音翻译系统的评估工具通常是 ASR-BLEU 指标，该指标首先使用自动语音识别 (ASR) 将翻译后的语音转录为文本，然后将转录文本与人工翻译的文本进行比较
传统上，语音翻译系统通常有3个独立的部分：自动语音识别将源语音转录为文本，机器翻译将转录的文本翻译成目标语言，最后，文本到语音合成(TTS)系统将翻译文本转换成目标语言的语音。...谷歌的新工具Translatotron舍弃了将语音翻译为文本再返回语音的步骤，而是采用端到端的技术，直接将说话者的声音翻译成另一种语言。...Translatotron：不依赖中间文本，直接翻译语音 语音翻译端到端模型的出现始于2016年，当时研究人员证明了使用单个序列到序列模型进行语音到文本翻译的可行性。...对比Translatotron到基线级联方法的直接语音到语音翻译输出，在这种情况下，两个系统都提供合适的翻译并使用相同的规范语音很自然的说话。...结论 谷歌声称，Translatotron是第一个可以直接将一种语言的语音，翻译成另一种语言的语音的端到端模型。它还能够在翻译的语音中保留源说话者的声音。
在讨论会上的另一部分是语音识别技术，Meta 表示正在研究人工智能，让人们能够与语音助手进行更自然的对话。...实时翻译器 Meta 正在开发一款通用语音翻译器，旨在创建适用于「世界上所有语言」的翻译软件。该公司此前已为其人工智能系统设定了翻译所有书面语言的目标。...第二个是通用语音翻译器，旨在构建直接将语音从一种语言实时翻译成另一种语言的系统，而无需书面组件作为中介（书面中介是许多翻译应用程序的常用技术）。...Meta 还在构建新型通用实时语音翻译器，以支持没有标准书写系统的语言及口头语。 为了支持低资源语言的翻译，并为未来更多语言的翻译创建构建块，Meta 正在扩展自身的自动数据集创建技术。...这使得 LASER 能够跨语言大规模有效地运行，最近还将 LASER 扩展到了语音处理领域。 为了提升机器翻译模型的性能，投入大量资源创建了大容量且可以高效训练的模型。
端到端技术是当前语音翻译的研究前沿，科大讯飞联合优化语音识别和机器翻译的新技术路线，理论上更具前景，一旦技术研究成功，将为翻译机器性能的提升带来极大促进。 提问：语音翻译涉及哪些步骤？...你或许会说，语音识别和机器翻译——没错，传统的语音翻译通常采用语音识别和机器翻译级联的方式实现，对输入语音先进行语音识别得到文本结果，然后再基于文本进行机器翻译，这也是当前语音翻译采用的主流方法。...端到端语音翻译技术路线，是通过构造一个完整的神经网络模型，联合优化语音识别、识别后处理和机器翻译，建立源语言语音信号到目标语言文字的映射关系，进而实现从原始语音到目标译文的翻译。...这提供了一种解决语音翻译的新思路，而且从目前看是初步可行的。一旦技术研究成功，理论上可以让语音翻译更准更快，未来也将为翻译机器性能的提升带来极大促进。...国际顶级口语机器翻译评测比赛 IWSLT，推动语音翻译新方向 IWSLT是国际上最具影响力的口语机器翻译评测比赛之一，重点关注口语，实现语音到文本的翻译，从而解决人和人交流的问题。
作者 | 董倩倩 编辑 | 刘冰一 自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。...，有效缓解语音翻译数据不足的局限。...那么是否可以将一种语言的语音直接转换为另外一种语言的文字呢？ 这就是语音翻译需要解决的问题。语音翻译系统在观看国外影视作品、开展远程国际会议等场合有广泛的应用。...传统的语音翻译系统采用级联方式，由两个模块组成，分别是语音识别系统和机器翻译系统，前者先将语言识别成文本，后者再翻译成他国文字。...通常，使用语音识别平行语料来提高语音翻译模型的性能的做法易于实现，但是如何利用机器翻译的平行数据却并非易事。 COSTT提出了一种通过外部机器翻译平行数据来增强端到端语音翻译性能的方法。
最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。 那么新版录音转文字助手，应该如何将语音转文字、语音翻译成中文呢？...一、录音转文字 新版录音转文字助手，可以实现实时语音转文字、音频文件转文字以及先录音再转文字，可以最大程度上将各种情况下的录音文件转换成文字。...选择录音识别之后，进入的是开始页面，这个时候我们可以看到页面中有一个蓝色开始键，点击就可以开始边说话边转换成文字了； 等到说话完成之后，转换好的文字内容显示在页面当中了，这个时候我们可以根据按键名称，选择性进行翻译...二、语音翻译 录音转文字助手新增了语音翻译功能，可以实现实时对话翻译，中文和英文之间的互译，操作简单，识别率几乎可以说是百分百了。...我们进入功能页之后，选择语音翻译，之后跳转的页面就是操作页了，可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文，就是将实时说话内容翻译成英文，反之英文则是将实时说话内容翻译成中文。
在过去的几十年里，语音到语音翻译系统的发展目标一直是帮助使用不同语言的人互相沟通。...这种系统系统通常可以分为三个部分：将源语音转换为文本的自动语音识别、将得到的文本翻译为目标语言文本的机器翻译以及从翻译文本生成目标语言语音的文本 - 语音合成（TTS）。...Translatotron 端到端语音翻译模型最早出现在 2016 年，那时，研究者展示了使用单个序列到序列模型实现语音到文本翻译的可行性。...它还能在翻译后的语音中保留源说话者的声音。谷歌希望这项研究可以作为今后端到端语音翻译系统研究的起点。...该网络是端到端训练的，学习将源语的语音声谱图映射到目标语声谱图中，翻译内容也是对应的。 该模型还能够使用源说话者的声音合成翻译语音。
端到端语音翻译系统结合序列到序列自动语音识别模型与印度语大语言模型本文介绍了针对IWSLT 2025印度语赛道的端到端语音到文本翻译系统，专注于英语-印度语及印度语-英语的双向翻译任务。...为提升低资源场景下的翻译质量，提出了一种集成预训练Whisper自动语音识别（ASR）模型与印度语专用大语言模型（LLM）Krutrim的端到端系统。...尽管该方法在成功解析的输出中显示出显著提升翻译质量的潜力（例如泰米尔语到英语的BLE分数提高了数学处理错误），但观察到模型在持续遵循所需CoT输出格式方面存在挑战。...技术细节： 使用预训练Whisper模型处理语音输入 集成Krutrim大语言模型进行文本翻译优化 针对低资源语言对设计端到端 pipeline 评估指标采用BLEU分数，并分析CoT方法的效果与局限性提交信息
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