توضح هذه الورقة تقديم نظام FBK إلى مهمة ترجمة الكلام IWSLT 2021. شاركنا نموذجا مباشرا، وهو عبارة عن بنية قائمة على المحولات المدربة لتترجم بيانات صوت الكلام باللغة الإنجليزية إلى نصوص ألمانية. يتميز خط أنابيب التدريب بتقطير المعرفة وإجراءات ضبط ناعم
من خطوتين. يتم تنفيذ كل من تقطير المعرفة والخطوة الأولى الدقيقة على البيانات الحقيقية والاصطناعية مجزأة يدويا، والذي يتم إنشاؤه في هذا الأخير بنظام MT المدرب على الشركة المتاحة. بشكل مختلف، يتم تنفيذ خطوة التشغيل الدقيقة الثانية في تجزئة عشوائية ل DataSet MUST-C V2 EN-DE. هدفها الرئيسي هو تقليل قطرات الأداء التي تحدث عندما يتم تقييم نموذج الترجمة الكلام على البيانات المجزأة يدويا (I.E. لنفس الغرض، يتم تطبيق إجراء تجزئة هجينة مخصص تمثل كلا المحتوى الصوتي (توقف) وطول القطاعات المنتجة على بيانات الاختبار قبل تمريرها إلى النظام. في وقت الاستنتاج، قارننا هذا الإجراء مع طريقة تجزئة خط الأساس استنادا إلى اكتشاف نشاط الصوت (VAD). تشير نتائجنا إلى فعالية النهج الهجين المقترح، الذي أظهره تخفيض الفجوة مع تجزئة يدوية من نقاط بلو 8.3 إلى 1.4.
