DIAL-S2ST：同传语音翻译推理时延迟控制新方法
原文标题：DIAL-S2ST: Learning Latency Control for Simultaneous Speech-to-Speech Translation
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论文提出 DIAL-S2ST，一种针对同声传译语音到语音翻译模型的训练后方法，通过前瞻预测自蒸馏学习推理时延迟控制，无需配对目标数据或奖励计算。研究在 Hibiki 的法英翻译任务上仅用 10 小时源语音即完成适配，实现质量与延迟的良好权衡。
- 问题
- 同传语音翻译模型缺少可在推理时调节的延迟控制。
- 方法
- 通过前瞻预测自蒸馏学习更早输出，并联合训练单个 LoRA 适配器实现推理时可调延迟，无需配对目标数据或奖励计算。
- 结果
- 在 Hibiki 的法英翻译上仅用 10 小时源语音即完成适配，取得良好的质量与延迟权衡。
- 影响
- 同传产品可用少量数据为现有模型加上可调延迟，无需重训或额外标注。
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