في هذا التقرير الفني، وصفنا أن خط أنابيب ASR-MT المصنف الذي تم ضبطه على المهمة المشتركة IWSLT.نقوم بإزالة عينات الكلام الأقل فائدة عن طريق فحص WER مع نموذج ASR، وتدريب أحدث وحدة ASR القائمة على WAV2VEC ومقرها المحولات بناء على البيانات المرتبطة.بالإض
افة إلى ذلك، نقوم بتخفيف Errata التي يمكن أن تتداخل مع عملية الترجمة الآلية واستخدامها لتدريب وحدة MT القائمة على المحولات.أخيرا، في مرحلة الاستدلال الفعلي، نستخدم نموذج اكتشاف حدود الجملة المدرب مع بيانات مقيدة لدمج مخرجات ASR بشكل صحيح في جمل كاملة.تتم معالجة الجمل المدمجة باستخدام جزء من الكلام.يتم تحقيق النتيجة النهائية من قبل وحدة MT المدربة.يعرض الأداء باستخدام مجموعة DEV Bleu 20.37، وهذا النموذج يسجل أداء Bleu 20.9 مع مجموعة الاختبار.
تصف هذه الورقة Kit'SubImission إلى مهمة ترجمة الكلام IWSLT 2021 دون اتصال بالإنترنت.وصفنا نظاما في كل من الحالة المتتالية وحالة نهاية إلى النهاية.في الحالة المتتالية، حققنا في معماريات مختلفة من نهاية إلى نهاية لوحدة التعرف على الكلام.لوحدة تجزئة الن
ص، قمنا بتدريب نموذج صغير يستند إلى محول على بيانات أحادية الجودة عالية الجودة.لوحدة الترجمة، تم إعادة استخدام نموذج الترجمة العصبي في العام الماضي.في حالة نهاية إلى نهاية، فقد قمنا بتحسين بنية محولات الخطاب النسبية للوصول أو حتى تجاوز نتيجة نظام Cascade.
