SimulSense: Sense-Driven Interpreting for Efficient Simultaneous Speech Translation

📄 arXiv: 2509.21932v1 📥 PDF

作者: Haotian Tan, Hiroki Ouchi, Sakriani Sakti

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-26

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💡 一句话要点

SimulSense：通过感知驱动的口译实现高效同声语音翻译

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 同声语音翻译 机器翻译 语音识别 感知驱动 实时系统

📋 核心要点

  1. 现有SimulST系统将任务视为多轮对话，依赖专门的交错训练数据和计算成本高昂的大型语言模型(LLM)推理进行决策。
  2. SimulSense通过持续读取输入语音并在感知到新的语义单元时触发写入决策来模仿人类口译员，从而进行翻译。
  3. 实验表明，SimulSense在质量-延迟权衡方面优于现有方法，并显著提升了实时效率，决策速度提升高达9.6倍。

📝 摘要（中文）

为了使同声语音翻译(SimulST)系统能够像人类口译员一样进行读/写决策，本文提出了SimulSense，一种新颖的SimulST框架。该框架模仿人类口译员，持续读取输入语音，并在感知到新的语义单元时触发写入决策以生成翻译。与两个最先进的基线系统相比，实验结果表明，我们提出的方法实现了卓越的质量-延迟权衡，并显著提高了实时效率，其决策速度比基线系统快9.6倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有的同声语音翻译系统通常将该任务建模为多轮对话，需要大量的交错训练数据。此外，它们依赖于计算量巨大的大型语言模型进行决策，这限制了它们的实时性和效率。因此，如何设计一种更高效、更接近人类口译员的同声语音翻译系统是一个关键问题。

核心思路：SimulSense的核心思想是模仿人类口译员的工作方式，即持续地“感知”输入语音，并在感知到完整的语义单元（sense unit）时才进行翻译输出。这种“感知驱动”的策略避免了过早或不必要的翻译尝试，从而提高了翻译质量和效率。

技术框架：SimulSense框架包含一个语音感知模块和一个翻译生成模块。语音感知模块负责持续读取输入语音，并判断当前是否已经感知到一个完整的语义单元。当感知到完整的语义单元时，触发翻译生成模块，将该语义单元翻译成目标语言。整个过程是连续的，类似于人类口译员的实时翻译过程。

关键创新：SimulSense的关键创新在于其“感知驱动”的决策机制。与现有方法不同，SimulSense不是基于固定的时间间隔或预定义的规则进行翻译，而是根据对输入语音的语义理解动态地做出决策。这种方法更接近人类口译员的直觉，能够更好地平衡翻译质量和延迟。

关键设计：具体的实现细节包括如何定义和检测“语义单元”，以及如何设计语音感知模块和翻译生成模块。论文可能使用了特定的神经网络结构或算法来实现这些功能。此外，损失函数的设计也至关重要，需要平衡翻译质量、延迟和计算效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，SimulSense在质量-延迟权衡方面优于两个最先进的基线系统。更重要的是，SimulSense的决策速度比基线系统快9.6倍，这表明其在实时性方面具有显著优势。这些结果验证了SimulSense框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

SimulSense具有广泛的应用前景，可用于实时会议翻译、在线教育、跨语言交流等领域。该技术能够显著提高同声语音翻译的效率和质量，促进不同语言人群之间的交流和理解。未来，SimulSense有望成为下一代同声语音翻译系统的核心技术。

📄 摘要（原文）

How to make human-interpreter-like read/write decisions for simultaneous speech translation (SimulST) systems? Current state-of-the-art systems formulate SimulST as a multi-turn dialogue task, requiring specialized interleaved training data and relying on computationally expensive large language model (LLM) inference for decision-making. In this paper, we propose SimulSense, a novel framework for SimulST that mimics human interpreters by continuously reading input speech and triggering write decisions to produce translation when a new sense unit is perceived. Experiments against two state-of-the-art baseline systems demonstrate that our proposed method achieves a superior quality-latency tradeoff and substantially improved real-time efficiency, where its decision-making is up to 9.6x faster than the baselines.