CLASI ：字节跳动开发的端到端语音同步翻译系统
CLASI是由字节跳动开发的一个高质量的同时语音翻译系统，类似于专业的人类译员。它能实时翻译语音内容，保持高翻译质量和低延迟。CLASI利用先进的数据策略和多模态检索技术来处理复杂的术语和不清晰的语音信息。
CLASI会根据当前的音频内容，结合外部知识库和历史上下文，生成准确且容错的翻译。它在各种测试数据集上的表现都非常出色，能够传达更多有效信息。
翻译策略：CLASI采用了一种创新的策略来平衡翻译的准确性和速度，确保翻译快速且准确。
系统架构：系统会处理当前的音频数据，检索相关信息，加载历史上下文，然后输出翻译结果。这一过程不断循环，确保实时翻译。
性能：在现实应用中，CLASI的翻译准确性显著高于目前最好的商业和开源系统。例如，从中文到英文的翻译准确率达到81.3%。
CLASI解决了以下几个关键问题：
翻译质量与延迟的平衡： 传统的语音翻译系统通常使用串联系统，涉及多个模型（如自动语音识别模型、标点模型和机器翻译模型），这些系统常常因错误传播和延迟而影响翻译质量。CLASI通过模仿人类译员的策略，采用数据驱动的读写策略来平衡翻译质量和延迟，从而提供高质量的实时翻译。
领域术语的翻译： 在翻译过程中，特别是在专业领域的翻译中，准确翻译领域术语是一个重大挑战。CLASI采用多模态检索增强生成（MM-RAG）模块，通过从外部数据库中检索相关术语和信息来增强翻译质量，确保专业术语的准确翻译。
训练数据的匮乏： 同时翻译任务的数据稀缺性严重影响了系统的性能提升。CLASI通过多阶段训练方法，利用大规模的预训练、持续训练和微调步骤，使模型在少量高质量人类标注数据的辅助下，能够模仿专业人类译员的翻译行为，提高翻译的鲁棒性和质量。
人类评估与自动评估的差距： 现有的自动评估指标（如BLEU等）可能无法充分反映翻译质量，尤其是长段语音的翻译质量。CLASI引入了有效信息比例（VIP）作为新的评估指标，反映了翻译系统在真实场景中传达有效信息的能力，并在这一指标上显著优于现有系统。
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项目及演示：https://byteresearchcla.github.io/clasi/
论文：https://byteresearchcla.github.io/clasi/technical_report.pdf
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