Towards a Deep Understanding of Multilingual End-to-End Speech Translation

要約

この論文では、特異値正準相関分析 (SVCCA) を使用して、22 言語でトレーニングされた多言語エンドツーエンド音声翻訳モデルで学習された表現を分析します。
SVCCA を使用すると、言語やレイヤー間の表現の類似性を推定できるようになり、多言語音声翻訳の機能と多言語ニューラル機械翻訳との潜在的なつながりについての理解が深まります。
多言語音声翻訳モデルは、CoVoST 2 データセット上であらゆる方向にトレーニングされ、LASER を利用して SVCCA 分析用の並列バイテキスト データを抽出します。
私たちは分析から 3 つの主要な発見を導き出しました。 (I) 特定の言語のトレーニング データが限られている場合、言語の類似性は多言語音声翻訳において有効性を失います。
(II) 強化されたエンコーダー表現と適切に調整されたオーディオテキストデータにより、翻訳品質が大幅に向上し、トレーニング データが損なわれていない場合、対応するバイリンガルを上回ります。
(III) 多言語音声翻訳のエンコーダ表現は、言語類型予測における音声特徴の予測において優れたパフォーマンスを示します。
これらの発見により、低リソース言語の限られたデータという制約を解放し、その後言語的に関連する高リソース言語と組み合わせることで、多言語のエンドツーエンド音声翻訳に対するより効果的なアプローチを提供できる可能性があることを提案します。

要約(オリジナル)

In this paper, we employ Singular Value Canonical Correlation Analysis (SVCCA) to analyze representations learnt in a multilingual end-to-end speech translation model trained over 22 languages. SVCCA enables us to estimate representational similarity across languages and layers, enhancing our understanding of the functionality of multilingual speech translation and its potential connection to multilingual neural machine translation. The multilingual speech translation model is trained on the CoVoST 2 dataset in all possible directions, and we utilize LASER to extract parallel bitext data for SVCCA analysis. We derive three major findings from our analysis: (I) Linguistic similarity loses its efficacy in multilingual speech translation when the training data for a specific language is limited. (II) Enhanced encoder representations and well-aligned audio-text data significantly improve translation quality, surpassing the bilingual counterparts when the training data is not compromised. (III) The encoder representations of multilingual speech translation demonstrate superior performance in predicting phonetic features in linguistic typology prediction. With these findings, we propose that releasing the constraint of limited data for low-resource languages and subsequently combining them with linguistically related high-resource languages could offer a more effective approach for multilingual end-to-end speech translation.

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