翻译技术速递
Facebook继续在机器翻译（MT）中投入大量资源； 但是，正如最近的泰文翻译混乱现象证明，语言技术仍然是社交媒体巨头的主要挑战。
除了改善质量评估和其他各种举措外，Facebook目前还在与另外两个更广泛的开源社区共享信息的团队合作，以允许开发人员改进技术。
在2020年7月的一篇博客文章中，Facebook AI发布了CoVoST V2，这是一个“大规模多语言”语音到文本翻译数据集。 原始的CoVoST是建立在Mozilla的Common Voice（通用语音）上，该数据库是众包语音记录的数据库。
这个新版本拥有2,900个小时的语音，以及21种语言的英语语音翻译数据和从英语翻译成15种语言的语音翻译数据。
Facebook AI博客文章中写道：“借助CoVoST V2，我们的目标是促进对大规模多语言语音翻译的研究，并朝着涵盖多种语言对的单一模型发展。” “我们不希望留下任何语言，这就是我们开源CoVoST V2的原因。”
根据2020年7月31日的一篇论文，Facebook AI的另一项举措SimulEval是“一种同时进行文本和语音翻译的易用且通用的评估工具包”。
SimulEval模拟实时场景并评估翻译质量和延迟，即为模型同时翻译的能力。 该工具包支持BLEU，TER和METEOR等质量指标，但也允许用户自定义评估功能。
作者注意到该代码将在出版时发布，以此鼓励“未来的研究[…]使用此工具包，以便对不同系统之间的延迟进行准确和标准化的比较。”
当然，Facebook并不是唯一一家探索语音翻译的巨头：所有人都这么做。 在2020年7月的一篇论文中，全球最有价值的公司—苹果公司详细介绍了有关语音转录和翻译的最新研究。 在苹果宣布iPhone的最新操作系统iOS 14将包含Translate应用程序一个月后，该论文就发表了。
以上中文文本为机器翻译，存在不同程度偏差和错误，请理解并参考英文原文阅读。
阅读原文