75、语音处理系统的进展与判别式句子边界检测技术

语音处理系统的进展与判别式句子边界检测技术

1. 语音处理系统的成果

随着带有机器翻译（MT）功能的音频监控组件（AMC）实现商业化，例如作为BBN广播监控系统产品的一部分，我们达成了展示一个实用集成系统的目标。该系统能够为外语音频数据生成丰富的转录内容，并自动翻译成英语。与之前由各个松散连接系统组成的GALE前系统相比，语音机器翻译性能有了显著提升。此外，带有MT的AMC还能提供额外的元数据，包括源语言和相应英语转录中的注释和链接名称短语。

在GALE项目期间，我们不断将实用的研究成果应用到AMC和LW MT系统中，从而在可部署系统中实现了性能提升。实际上，我们证明了在GALE期间取得的前沿研究成果能够在短短12到18个月内转化为可部署系统。这些系统正迅速成为协助开源广播媒体情报分析操作的重要工具，使只会说英语的分析师能够跨越语言障碍，监控和理解他们不懂的语言的广播媒体内容。

2. 判别式句子边界检测的背景与需求

语音识别、机器翻译和自然语言处理技术日益成熟，迫切需要将经过验证的算法和技术应用到实际领域，为分析师提供从大量外语语音中有效提取信息的工具。GALE运营引擎不仅要集成和展示最新的研究算法和模型，还需具备在现实世界中发挥作用的实用能力。其核心能力包括：
- 在单个商用计算服务器上运行集成的语音转文本（STT）和机器翻译（MT），为输入的外语语音生成基于句子的翻译。
- 支持对音频数据进行连续、实时、低延迟的处理。
- 能够连续稳定运行数月，无需人工维护。

BBN音频监控组件（AMC）就是这样一个实用的集成运营引擎，它能实时自动生成外语语音的丰富转录内容。句子边界作为重要的结构元数据，能提高语音识别