尋找翻譯法：測試語音識別系統(tǒng)的翻譯準(zhǔn)確度

在后續(xù)實驗中，研究人員創(chuàng)建了三個語音識別系統(tǒng)：

End2End語音識別系統(tǒng)，它借助c語言和開放源碼來接受Librispeech數(shù)據(jù)集的培訓(xùn)，并通過自動將原始英語文本翻譯成目標(biāo)語言，來對語料庫進(jìn)行“反哺式”擴(kuò)充。＊ Cascade，其與End2End的核心技術(shù)相同，其區(qū)別在于，它從OPUS庫中提取并訓(xùn)練了7000萬對英語－意大利語數(shù)據(jù)和1．2億對英語－法語語言數(shù)據(jù)，最后對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，提供大量語料信息。＊ Cascade＋Tag系統(tǒng)，又在Cascade的基礎(chǔ)上，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加了許多能夠表明說話者性別的語料標(biāo)簽。

有趣的是，研究人員發(fā)現(xiàn)，在“MuST－SHE”上進(jìn)行實驗時，將性別信息輸入Cascade語音識別系統(tǒng)，并沒有收到顯著效果。數(shù)據(jù)集中原始引用和“錯誤”引用之間的差異值表明，這三個系統(tǒng)都偏向于男性語言思維模式，似乎女性被放在了弱勢地位。

三類語音識別系統(tǒng)的產(chǎn)出成果衡量示意圖

在語料分類方面，Cascade在區(qū)分第一類翻譯語料時表現(xiàn)最差，因為它無法獲取說話者的性別信息，從而無法翻譯出正確的語句。相比之下，End2End能夠利用音頻特性來準(zhǔn)確地標(biāo)注出說話者的性別，但它在區(qū)分第二類翻譯語料上表現(xiàn)最差，原因可能在于它提取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集比較小，不足以讓它推斷出比較清晰的翻譯思路。

研究人員寫下了他們的實驗感想：“如果在系統(tǒng)中輸入＇機(jī)器吃什么’這樣的話語，那么AI可能會根據(jù)人類的食譜來列舉出具體的菜單，這就是站在人類的角度，對＇吃＇這個用詞闡發(fā)思考。它也可能站在機(jī)器的角度，寫出機(jī)器吃汽油之類的答案。但是通過對＇吃＇這個字的翻譯解釋，我們就能得到這樣的結(jié)論：AI的巨大優(yōu)勢在于，它能夠從輸入的音頻信號中推斷說話者的性別／屬性。這說明它的可塑性其實非常強(qiáng)�！�

谷歌也在谷歌翻譯軟件中引入了性別區(qū)分翻譯意識，主要目的也是為了解決性別偏見。谷歌研究團(tuán)隊將AI翻譯的性別差異性通過一種被稱為StereoSet的指標(biāo)體現(xiàn)出來，以顯示哪種系統(tǒng)翻譯方式比較可行，那種語料庫比較切合這種翻譯識別方法。希望在不久的將來，性別偏見可以真正從AI市場上被根除殆盡。

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