赛道Hyper|字节推出实时双语真人互译模型(字节 cep)

赛道Hyper|字节推出实时双语真人互译模型(字节 cep)

作者:周源/华尔街见闻

技术的进步不在于发明更复杂的工具,而在于让工具更贴合人的需求。

——科技哲学家刘易斯・芒福德

全球化的推进让跨语言交流需求日增,在经济、文化、科技等活动中,顺畅沟通至关重要。

7月24日,字节跳动Seed团队推出端到端同声传译模型Seed LiveInterpret 2.0,在中英语音同传的效率与效能上表现不俗。

据称Seed LiveInterpret 2.0是首个延迟&准确率接近人类水平的产品级中英语音同传系统,在中英同传翻译质量达到业界SOTA的同时,实现了极低的语音延迟水平——这为跨语言交流提供了新选项。

这个模型引入了强化学习机制,在延迟、译文准确率和节奏控制上进行联合建模优化,从技术原理上为低延迟提供了支持。

目前,该模型已全量上线火山方舟平台。

Seed LiveInterpret 2.0主要在同声传译常见的延迟和准确率问题上实现了改进。就公开消息来看,其改进幅度较大,但在真实场景中的实际体验,仍需要时间做出回答。

但Seed LiveInterpret 2.0采用全双工语音理解与生成框架,接收源语言语音时即可开始生成目标语言语音,一定程度上能实现“边听边处理”。

据官方信息,该系统能实现语音延迟低至2s-3s,较传统机器同传平均等待时间减少超60%;在语音到文本场景中,其输出首字平均延迟仅2.21s,而在语音到语音场景中,输出延时也只有2.53s。

翻译准确率方面,专业同传译员按中英双向RealSI标准数据集打分,语音到文本的中英互译平均得分74.8分(满分100分);语音到语音翻译译音质量得分66.3分。

中英双向RealSI标准是字节跳动Seed团队用于评估中英同声传译系统性能的标准数据集。RealSI很可能是Remote Simultaneous Interpretation(远程同声传译)的缩写。

这些表现得益于团队技术调整。

引入双通路语音理解与生成架构,减少中间环节,有助提高效率和准确度;同时运用强化学习机制,在延迟、译文准确率和节奏控制上综合优化,设计结合单步与全局反馈的奖励机制,保障片段语义一致和整体逻辑连贯。

Seed LiveInterpret 2.0具备“0样本声音复刻”功能:无需提前录说话人声音,能实时采集对话语音即可模仿用户音色,用“原声”输出目标语言译文。

在会议、演讲等跨语种交流场景,这能降低听众理解难度,更好传递说话人语义和情绪,故而交流无滞涩,很自然。

在多次语音评测中,这套系统支持“中英双向语音到语音同传+声音克隆”,SVIP(语音译文有效信息比例)在zh-en方向67.8,en-zh方向64.7,音质、节奏和语调接近真人。

如国际会议中,发言人能听到自身音色的外语译文,利于把握节奏,也让听众更易接受信息。

语言学家诺姆・乔姆斯基认为,语言不仅是交流工具,更是思维和情感载体。该功能在传递信息时也传递情感,让交流更有温度。

Seed LiveInterpret 2.0的功能使其在多领域有用武之地。

比如在国际商务场景中,跨境谈判、跨国会议对实时准确翻译需求极强。以往语言障碍导致翻译环节耗时且质量不稳,该模型或能提升商务沟通效率与准确性,对国际贸易和投资有促进作用。

在教育领域,跨国学术交流和国际在线课程增多。该模型能为师生提供实时翻译,打破语言壁垒,方便获取国外教育资源,促进学术合作。

旅游场景也是双语交流需求的强维度,目前出境人数增多,语言问题常困扰游客。

若有人开发出基于Seed LiveInterpret 2.0模型的终端,比如整合进智能手机,那么终端就能成为更智能、体验更好的“随身翻译”,解决异国沟通麻烦。

字节跳动Seed团队发布Seed LiveInterpret 2.0,可能会给同声传译行业带来变化。

市场层面,以往同声传译多依赖人工,成本高且资源有限。随着机器同传技术发展,这类系统可能占据一定市场份额。这会促使传统服务提供者改进,如结合人工智能提升服务质量和效率,适应市场变化。

硬件设备制造商也迎来机会。Ola Friend耳机计划8月底接入该系统,成为首个支持其语音同传功能的硬件。未来或有更多智能硬件与之结合,提供更方便的跨语言交流工具。

目前Seed LiveInterpret 2.0仅支持中英互译,但端到端同传框架可扩展,未来有望支持更多语言,方便不同语言交流。

除现有场景,这个系统在其他领域也有潜力。

所谓“技术的真正力量不在于它本身有多强大,而在于它能连接多少可能性”(凯文・凯利),该模型未来拓展正连接更多跨语言交流可能。

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