研究背景与目标 - 流式语音翻译旨在实现机器像人类同传员一样边听边翻译 解决长时流式语音翻译中的关键挑战[3][6] - 面临三大核心挑战：模块耦合复杂性、决策视野受限、策略学习复杂 需实现持续低延迟高质量输出[6] 技术架构与流程 - 采用单一语音大模型集成语音分割、策略决策和翻译生成三大任务 通过语音思维链机制实现端到端流式管理[7][9][10] - 工作流程包括语音输入编码、多阶段生成中间结果、智能决策输出时机和动态截断 确保语义对齐与低延迟[12] 核心创新点 - 统一模型端到端架构避免传统级联错误 系统结构简化且整体性能提升[10] - 语音思维链机制扩展自大语言模型CoT 实时生成中间结果并智能截断防止信息堆积[11][12] - 流式语音思维链训练方案增强低延迟生成能力 基于部分语音输入预测转录和译文[15] 实验性能表现 - 在句子级实验和流式实验中均领先 所有延迟区间下翻译质量相比之前方法平均提升2个BLEU分数[21][23] - 以平均减少500毫秒响应延时达到相同翻译质量 实现低延迟与高准确度兼得[23] 产学研合作与开源 - 理想汽车作为合作方提供人工智能领域积累支持 展示产学研深度融合潜力[24] - 论文、代码和数据集已在GitHub和Hugging Face开源 推动社区进一步研究发展[25][26]