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MINTZAI: Sistemas de Aprendizaje Profundo E2E para Traduccion Automatica del Habla

Autoría:
Thierry Etchegoyhen, Haritz Arzelus, Harritxu Gete, Aitor Álvarez, Inma Hernaez, Eva Navas, Ander González-Docasal, Jaime Osácar, Edson Benites, Igor Ellakuria, Eusebi Calonge, Maite Martin
Año:
2020
Revista:
Procesamiento del Lenguaje Natural
Volumen:
65
Página de inicio - Página de fin:
97 - 100
ISBN/ISSN:
1135-5948
DOI:
10.26342/2020-65-12
Descripción:

La traducción automática del habla consiste en traducir el habla de un idioma origen en texto o habla de un idioma destino. Sistemas de este tipo tienen múltiples aplicaciones y son de especial interés en comunidades multilingues como la Unión Europea. El enfoque estándar en el ámbito se basa en componentes principales distintos que encadenan el reconocimiento del habla, la traducción automática, y la síntesis del habla. Con los avances obtenidos mediante redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo, la posibilidad de desarrollar sistemas de traducción del habla extremo a extremo (end-to-end), sin descomposición en etapas intermedias, está dando lugar a una fuerte actividad en investigación y desarrollo. En este artículo, se hace un repaso del estado del arte en este área y se presenta el proyecto mintzai, que se está realizando en el ámbito.

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