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科大訊飛再獲國際口語機器翻譯評測大賽世界第一

發布時間:2018-10-31 來源: 點擊次數: 打印 作者:

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已在今年斬獲八項“世界第一”的科大訊飛再加一冠。


在近日剛結束的2018年國際口語機器翻譯評測比賽(International Workshop on Spoken Language Translation,簡稱IWSLT)中,科大訊飛與中科大語音及語言信息處理國家工程實驗室(USTC-NEL)聯合團隊在英德方向語音翻譯任務上端到端模型(End-to-End Model)顯著優勢獲得第一,基線模型(Baseline Model)獲得第二的優異成績,再次證明了在語音翻譯領域的國際先進地位。


IWSLT是國際上具影響力的口語機器翻譯評測比賽,每年舉辦一次,至今已經舉辦了15屆。IWSLT 2018 吸引了世界各地多所機器翻譯領域的知名大學及研究所參加,包括英國愛丁堡大學(University of Edinburgh)、美國約翰霍普金斯大學(JHU)、德國卡爾斯魯厄理工學院(KIT)、意大利Bruno Kessler 基金會(FBK)、芬蘭赫爾辛基大學(Helsinki)、德國AppTek公司,以及國內的阿里巴巴、搜狗等。



本次比賽科大訊飛聯合團隊(USTC-NEL)所參與的項目:SLT(Spoken Language Translation):Baseline與End-to-End



本次比賽包括兩個主要任務,一是語音翻譯任務,評測數據來自英語到德語的TED演講真實語音和文本;二是低資源文本翻譯任務,數據來自巴斯克語到英語的TED演講真實文本。科大訊飛結合公司當前訊飛翻譯機2.0、訊飛輸入法、訊飛聽見等產品應用場景,參加了語音翻譯任務評測。


語音翻譯目前主要有兩種實現方式,一是傳統基線模型(Baseline Model)方案,對輸入語音先進行語音識別得到文本結果,然后再進行文本機器翻譯,實際應用中由于復雜環境下語音識別錯誤的存在,導致誤差擴散影響終語音翻譯性能;二是采用新提出的端到端模型(End-to-End Model)方案,基于神經網絡強大的建模能力,輸入語音直接輸出目標譯文。本次語音翻譯評測任務,主辦方對兩項技術分別進行了評測。


英語到德語翻譯任務測試結果



科大訊飛基于語音識別和機器翻譯上的深厚積累,將新深度學習研究成果成功應用于語音翻譯任務,不僅在傳統基線模型上獲得第二名的成績,同時通過核心源頭技術創新在新的端到端模型上勇獲第一。這是在科大訊飛繼2014年IWSLT中英翻譯取得冠軍以來,再次在此項比賽中獲得重大突破,充分證明了公司在語音翻譯領域的國際先進地位。


此外,這也是科大訊飛今年以來在智能語音和人工智能國際權威競賽或評測項目上獲得的第九個世界冠軍


此前斬獲佳績包括:


1、2018年10月,在國際自動駕駛領域權威評測任務Cityscapes上,科大訊飛團隊刷新了全部兩項子任務的世界紀錄;


2、2018年9月,在國際權威英文語音識別大賽“CHiME-5”中,科大訊飛包攬全部四個項目的第一名;


3、2018年7月,在CGED 2018中文語法錯誤自動診斷大賽上,科大訊飛綜合排名第一;


4、2018年7月,科大訊飛在國際權威英文語音合成比賽中連續13年蟬聯世界第一,仍然是語音合成自然度指標全球唯一超過真人說話水平的公司(獲得10個測評項目中的9項第一,在關鍵的自然度和相似度評測指標上均大幅領先第二名);


5、2018年6月,在由模式識別領域國際學術頂會ICPR舉辦的MTWI(Multi-Type Web Images,多樣式網絡圖像)國際識別挑戰賽中,科大訊飛榮膺“文字識別”、“文字檢測”和“端到端識別”全部三項冠軍;


6、2018年3月,在由醫學影像領域的國際頂級會議ISBI舉辦的IDRiD糖網病挑戰賽上,科大訊飛取得微動脈瘤分割任務第一名、其余三項任務前三名的佳績;


7、2018年2月,在由國際計算語言學協會(ACL)下屬組織主辦的第十二屆國際語義評測比賽(SemEval2018)中,科大訊飛斬獲基于常識的機器閱讀理解全球第一;


8、2018年1月,機器閱讀理解SQuAD閱讀理解大賽科大訊飛再次刷新世界紀錄,EM得分超過人類平均水平(參賽者包括微軟、谷歌、Facebook、IBM、Salesforce、斯坦福大學、卡耐基梅隆大學、清華、北大等國內外企業和科研機構);



基于在語音識別和機器翻譯核心技術上的深厚積累,科大訊飛也推出了相關的“爆品”。早在2016年年度發布會上,首發業界有重大影響的訊飛翻譯機和具備多語種翻譯的訊飛聽見智能會議系統兩大語音翻譯類產品。


據悉,此次IWSLT2018語音翻譯比賽任務上的技術突破,將會與科大訊飛其他核心人工智能技術相結合,進一步協同提升這兩款產品及其他后續迭代產品的語音翻譯性能。













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