Perspectivas sobre la traducción automática del habla

Abstract

En Japón se han llevado a cabo muchas actividades de investigación acerca de la traducción automática del habla. Este artículo pretende ofrecer una visión general de dichas actividades y presentar las que se han realizado más recientemente. El sistema S2ST está formado básicamente por tres módulos: el reconocimiento automático del habla continua y de amplios vocabularios (Automatic Speech Recognition, ASR), la traducción automática de textos (Machine translation, MT) y la conversión de texto a voz (Text-to-Speech Synthesis, TTS). Todos los módulos deben ser plurilingües, por lo cual se requieren discursos y corpus multilingües para los modelos de formación. El rendimiento del sistema S2ST mejora considerablemente por medio de un aprendizaje profundo y grandes corpus formativos. Sin embargo, todavía hace falta tratar diversos aspectos, com la simultaneidad, la paralingüística, la dependencia del contexto y de la situación, la intención y la dependencia cultural. Por todo ello, repasaremos las actividades de investigación actuales y discutiremos varias cuestiones relacionadas con la traducción automática del habla de última generación.

Keywords

• Traducción automática del habla
• reconocimiento automático del habla
• traducción automática de textos
• conversión de texto a voz.