# 音声機械翻訳のための音声翻訳コーパスに基づく発話分割

福田りょう 須藤克仁 中村哲
奈良先端科学技術大学院大学
\{fukuda.ryo.fo3, sudoh, s-nakamura\}@is.naist.jp

## 概要

音声機械翻訳（Speech Translation; ST）において，適切な翻訳単位（セグメント）への発話の分割は重要な課題である. 従来研究では, 音声区間検出 (Voice Activity Detection；VAD）等を用いた無音区間を基準 とした分割が多く行われてきた.しかし, 自然発話に おいて無音区間は必ずしも意味的な境界を意味しな いため,しばしば翻訳に不適切な境界で分割される.本研究では, 音声翻訳コーパスの分割位置を教師と した, 無音区間に基づかない発話分割予測モデルの 学習を提案する. TED talks の音声翻訳コーパスを用 いた実験では, 提案手法が既存手法に対し最大 $3 \mathrm{pt}$ の BLEU スコア向上を示した.

## 1 はじめに

機械翻訳（Machine Translation; MT）の中でも音声 を扱う ST に特有の課題として, 連続音声の分割が挙 げられる.テキストを入力とする通常の MTでは, 句点や終止符を境界とした文単位への分割が一般的に 行われる。一方で, ST の入力である連続音声には明示的な境界記号が存在せず, セグメントの境界は自明ではない. モデルの学習時には, 音声翻訳コーパス に含まれる予め分割されたセグメントを使用できる が, 実行時には自動的な発話分割処理が必要である.

VAD 等を用いた, 無音区間に基づく分割 [1] は 一般的な発話分割手法として知られる. オープ ンソースのツール (WebRTC VAD ${ }^{1)}$, pyannote.audio ${ }^{2}$ [2]）を用いて容易に実行できるため音声認識 (Automatic Speech Recognition; ASR) やST で広く用 いられているが, 無音は必ずしも文境界と一致し ない，無音区間によって文を断片化する過剩分割 (over-segmentation) や, 短い無音区間を無視して 1 セグメントに複数文を含める過少分割（undersegmentation）により, ASR や ST の精度を低下させ


る問題が指摘されている [3].

本研究では, 音声翻訳コーパスのセグメント境界 に基づく発話分割手法を提案する. 音声翻訳コーパ スは,テキストに含まれる句点や終止符を基準とし て発話分割が行われているため, 無音より翻訳に適 した分割境界を持つ. 音声翻訳コーパスのセグメン 卜境界を, 入力音声から直接予測するモデルを学習 することで, 連続音声を高精度に翻訳できると考え た. 提案手法には Transformer Encoder [4] を用い, 音声入力に対するフレームレベルの系列ラベリング 問題としてセグメント境界の予測を学習した. 実験 は ASR モデルと MT モデルからなる Cascade 方式の ST システム（Cascade ST）と, 単一のモデルで音声 を直接テキストに翻訳する End-to-end 方式の ST シ ステム (End-to-end ST) で行い, 両条件下で提案手法 の有効性を示した。

## 2 関連研究

ST における自動発話分割の取り組みとして,マル コフ過程 [5, 6, 7] や条件付き確率場 $[8,9]$ を用いたモ デル化が検討されてきた. またSVM を使用して, 言語モデルの確率と品詞タグ [10], 無音の長さ $[11,12]$等を手がかりに文境界を予測する手法が提案されて いる.これらの手法の多くは音声から得られる音響特徴量と,テキストから得られる言語特徴量の両方 を利用する。そのため, 書き起こしを介さず直接音声 を翻訳する End-to-end ST に適用することが難しい。

より近年の研究では, VADを基にした分割手法が 多く提案されている. Gaido ら [13], Inaguma ら [14] は, VAD の過剩分割に対応するため,一定の長さまで VADによるセグメントを連結して翻訳するヒュー リスティックな手法を用いた. Gállego ら [15] は, 事前学習済みの ASR モデル wav2Vec 2.0 [16] による無音検出を行った. Yoshimura ら [17] は, RNN に基づく ASR モデルを用いて, CTC 系列のブランク（"_"）の 連続を無音区間とみなし分割の基準に用いた. ASR に基づく音声分割は, 無音区間とみなす非文字記号

の連続数の間値をハイパーパラメータとして調節で きるため, 従来の VAD より直感的に制御しやすい利点がある. しかし, これらの手法はいずれも無音区間 のみを基準に分割するため,しばしば翻訳に不適切 な境界で分割される。

また, 句読点復元モデル $[18,19,20]$ や言語モデル [21,22] を用いて ASR が出力した書き起こしテキス トを文単位に再分割することで, MT の翻訳精度が 向上することが知られており, Cascade ST の枠組み で広く利用されている. 書き起こしを介して再分割 を行うこれらの手法は, End-to-end STへの適用が難 しい他, 不適切な分割による ASR の認識誤りを防げ ない久点がある. VADを用いた発話分割による ASR の精度低下については4.2節でも言及する。

最後に本研究とより関連が強い,コーパスに基づ く分割学習手法を紹介する. Wan ら [3] は, ASR 出力のセグメント境界を修正するモデルを, 映画や テレビの字幕コーパスを用いて学習した. Wang ら [23], Iranzo-Sánchez ら [24] は, 音声翻訳コーパスの セグメント境界を用いて RNN に基づく発話分割モ デルを学習した. 言語特徴量を必要とするこれら の手法と異なり, 本研究の提案手法は音響特徴量の みを用いて発話分割を行う. そのため End-to-end ST への適用が容易である. また, 現在主流となってい る Transformer に基づくSTへの, 将来的な発話分割機能の統合を期待し, 分割モデルとして Transformer Encoderを採用した.

## 3 提案手法

本章では, 音声翻訳コーパスに基づく発話分割夕 スクの学習データ作成手順 (3.1), モデルの構造と 動作（3.2）について説明を行う。

## 3.1 学習データ作成

本研究では, TED talks の音声翻訳コーパス MuSTC [25]を実験に用いる. MuST-C の音声セグメントは 文単位のテキストを基準に分割されているため, 文単位の発話分割の学習データとして用いることがで きる.

具体的な学習データ作成例を図 1 に示す. 音声入力に対する系列ラベリング問題としてセグメント境界の予測を学習するため, 連続する 2 つのセグメン 卜を連結して音響特徴量の各フレームに対応するラ ベル $x \in\{0,1\}$ を付与した. ラベル 0 と 1 はそれぞれ 発話内・外に対応し, 開始・終了の時刻情報から作

} & \multirow{5}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & $16.90 \quad 22.04$ & 22.53 & 30.63 \\

図 1 音声翻訳コーパスを用いたデータ作成の例

図 2 Transformer Encoderを用いた発話分割モデル 成する.

## 3.2 発話分割モデル

発話分割モデルの構成を図 2 に示す.モデルは, Subsampling 層, $L$ 層の Transformer Encoder, 出力のた めの変換層（Linear+Softmax）で構成され, 入力音声 の各フレームのラベル $\hat{x}$ を出力する. Subsampling 層 では系列長を 4 分の 1 にサブサンプリングする. 教師ラベル $x$ にも同様にサブサンプリングを適用し長 さを揃えた。

## 3.2.1 学習

3.1で作成したデータを用いてモデルの学習を行 う. モデルは, 予測 $\hat{x}$ とラベル $x$ 間のクロスエントロ ピー損失 $\mathcal{L}_{\text {seg }}(\hat{x}, x)$ の最小化を学習する（式 1）.

$
\begin{aligned}
\mathcal{L}_{\text {seg }}(\hat{x}, x) & =-\sum_{n=1}^{N}\left.\{w_{s} \log \frac{\exp \left(\hat{x}_{n, 1}\right)}{\exp \left(\hat{x}_{n, 0}+\hat{x}_{n, 1}\right)} x_{n, 1}\right. \\
& \left.+\left(1-w_{s}\right) \log \frac{\exp \left(\hat{x}_{n, 0}\right)}{\exp \left(\hat{x}_{n, 0}+\hat{x}_{n, 1}\right)} x_{n, 0}\right.\}
\end{aligned}
$

ここで, $w_{s}$ は不均衡なラベルの重みを調節するハイ パーパラメータである. ラベルの殆どは 0 （発話内） であるため,ラベル 1 （発話外）の損失にかかる重み を大きくして学習を行う. 予備実験により調整を行 い $w_{s}=0.9$ に設定した.

## 3.2.2 推論

推論の際は, 連続音声を固定長 $T$ で区切ってモデ ルに入力し, 逐次的にラベルを予測する。 その後, 予測したラベルにより連続音声を再分割し ST に渡し て翻訳する。

## 4 実験

提案手法の有効性を検証するために音声翻訳の実験を行った (4.1.1).まず, ASR モデルと MT モデ ルからなる Cascade ST と, 単一の ST モデルからな る End-to-End ST の 2 方式の ST システムを構築した (4.1.2).その後, 3 種類の発話分割手法（4.1.3）を ST システムの精度によって比較した（4.2）.

## 4.1 実験設定

## 4.1.1 タスク

音声翻訳コーパス MuST-C に含まれる, 約 408 時間の英語の講演音声と, それに対応付いた書き起こ しテキスト, 及びドイツ語の翻訳テキストを用い て英独音声翻訳の実験を行った. 学習データ, 開発 データ及び評価データのセグメント数はそれぞれ 229,696 個, 1,423 個, 2,641 個である. 音響特徴量とし て, Kaldi $\left.{ }^{3}\right)$ により抽出した 80 次元の対数メルフィ ルタバンク（FBANK）に3 次元のピッチ情報を加え た 83 次元のベクトルを用いた. テキストデータは, SentencePiece [26] を用いて Byte Pair Encoding (BPE) によるサブワード分割を行った. サブワード辞書の 最大語彙数は 8,000 とし, 英独の学習データを結合し 乙辞書作成に用いた。

評価の際, 各手法 (4.1.3) により自動分割した音声 に対するモデルの出力を, 編集距離に基づくテキス ト整列アルゴリズム [27] で評価データのセグメント と対応付けを行った後, WER や BLEU を測定した.

## 4.1.2 ST システム

各モデルの作成には ESPnet ${ }^{4)}$ [28] の Transformer の実装を用いた. Cascade ST の ASR, MT モデル及 び End-to-end ST の ST モデルの設定を付録A.1に示 す. ASR は, Transformerに CTC モデルを組み込んだ Hybrid CTC/attention [29] で学習を行った. CTC 損失 にかかる重みは 0.3 とした. ST は学習済みの ASR の Encoder と MTの Decoderを用いてパラメータを初期化した. モデルの学習には学習データを用い, 重み をエポック毎に保存した. 最大エポック数まで学習後, 開発データで測定したスコア (ASR モデルに対 して Accuracy, MT と ST モデルに対して BLEU）の 高い 5 つの epoch の重みを平均して評価データで最


図 3 ベースライン（VAD, Fixed-length）の比較. 縦軸は ASR, MT モデルの BLEU と WER のスコアを示す.

終的なスコア (ASR モデルに対して WER, MT と ST モデルに対して BLEU）を測定した。

## 4.1.3 発話分割手法

ベースライン 1: VAD WebRTC VADを用いる. パラメータは Frame size $=\{10,20,30 \mathrm{~ms}\}$ と Agressiveness $=\{1,2,3\}$ の範囲で 9 つの組み合わせを試行 した.

ベースライン 2: Fixed-length Fixed-length は事前 に設定した固定の長さで発話を区切る単純な方法で ある [7]. 音響や言語を考慮しないため不自然な分割 が起こりやすいが, セグメント長が一定に保たれる 利点がある. パラメータは, 4 から 40 秒まで 4 秒間隔でとった 10 通りの固定長を試行した。

提案手法 提案手法は3.2節で述べた発話分割モ デルである. 学習時は3.1節で述べたように連続する 2 つのセグメントを連結したものを用いる. モデル の設定は付録A.1に示した ASR の Encoder と同一で ある. ただし, セグメントの連結により入力の平均長 さがおよそ 2 倍になることを考慮し, ミニバッチ数 を半分の 32 , 勾配蓄積の数を 2 倍の 4 に設定した. 推論時の入力の固定長 $T$ は予備実験により調整を行い 20 秒に設定した.

## 4.2 実験結果

## 4.2.1 ベースライン

図3に, Fixed-length の各長さにおける Cascade ST の ASR, MT モデルのスコアを示す. また比較のため, VADで最良の BLEUを得た設定におけるスコアを 直線で描画した（Best VAD）. VADの各設定におけ るスコアは付録A.2に示す. Fixed-length では, WER, BLEU ともに入力長に比例してスコアが向上してい き，ある長さまで達するとそれ以降は低下した.この
表 1 BLEU による各分割手法の翻訳精度の比較.

結果から, セグメントが長いほど自動分割による認識・翻訳精度の低下を防ぐことができると考えられ る. 一方で, メモリ上の制約や学習データのセグメ ント長の分布などに依存した, 精度が頭打ちになる 長さ上限が存在することも確認できる. そのため精度の低下を最低限に抑える適切な自動分割が重要 である. また Best VAD は WER, BLEU ともに最良の Fixed-length $の$ 結果（Best Fixed-length）を下回った ${ }^{5}$ ).無音区間に基づく分割により生じる過剰分割や過少分割が, ASR と ST の大きな精度低下に繋がったと 考えられる。

## 4.2.2 提案手法

表 1に, 各手法によって分割した音声に対する翻訳テキストの BLEU スコアを示す. Oracle はコーパ スのセグメント境界を用いた場合の BLEU スコア である. 提案手法は Cascade ST と End-to-end ST の両条件下で, 最良の VAD と Fixed-length の結果 (Best VAD, Best Fixed-length）を上回った. Best VAD に対 しては Cascade ST で 3pt, End-to-end ST で 1.8pt の向上が見られたことから, 音声翻訳コーパスを用いる ことでより文単位に近い適切な発話分割が行えた と考えられる. VAD と提案手法で分割した発話に対 する ST システムの出力例を付録A.3に示す. 一方で，提案手法は Oracle のスコアと比べて $3 \mathrm{pt}$ 以上の低下 があり, 改善の余地が大きい. 表 2 は, 提案手法の発話分割モデルに対する Precision, Recall, F1 スコアを 示している. Precision が低く, Recall が高いことから，提案手法では過剩にラベル 1 (発話外)を予測し, 過剩分割が行われたと考えられる. 実際に, 評価データ に含まれる Oracle のセグメント数が 2,641 に対して 提案手法は 3,821 と,頻繁にセグメントを分割してい ることが分かった. この結果を含む各手法のセグメ ントのデータ統計を付録A.4に示す.この問題は, セ

5）同様の傾向が先行研究 [13] でも示されている.
グメント境界とみなすラベル 1 の連続数に閾値を設 けるなど, 再分割のアルゴリズムの工夫により改善 できる可能性があるため, 今後も調査を続けたい.

## 5 おわりに

本研究では, 音声翻訳コーパスを用いた発話分割手法を提案した. また Cascade ST と End-to-end ST の 両条件下で実験を行い, 無音区間に基づく分割や固定長による分割と比較し, 提案手法の有効性を確認 した. 今後は手法改善のための定性的な分析や, 既存手法との併用についての検討を進める. 自動分割を 用いた翻訳に対するより信頼のおける評価手法の確立も重要な課題である. また, システムの単一化に よる高速化と誤りの伝播の低減を目指し, End-to-end STへの発話分割機能の統合を検討したい.

## 謝辞

本研究の一部は JSPS 科研費 JP21H05054 の助成を 受けたものである.

## 参考文献

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## A 付録

## A. 1 Transformer の設定

ASR, MT, ST モデルの設定を表3に示す.

表 3 Transformer の設定.†バージョン 0.10.3.

 & \multicolumn{3}{|c|}{25000} \\

## A. 2 ベースライン 1 のスコア

VAD の各設定における WER と BLEU スコアを表 4に示す. 本文中の Best VAD は $(2,20 \mathrm{~ms})$ の設定を用 いた結果である。

表 4 VAD の各設定における WER と BLEUスコア.† (Aggressiveness, Frame size)

## A. 3 事例分析

Oracle のセグメント, 及び VAD と提案手法で自動分割した発話に対する ST システムの出力例を表5に 示す.

表 5 Cascade ST における, 各分割手法ごとの ASR モデル と MT モデルの出力例. “听はセグメント境界を示す.

Oracle (ASR): bonobos are together with chimpanzees you aposre living closest relative

Oracle (MT): Bonobos sind zusammen mit Schimpansen, Sie leben am nächsten Verwandten.

Best VAD (ASR): bonobos are together with chimpanzees you aposre living closest relative that ...

Best VAD (MT): Bonobos sind es.

Zusammen mit Schimpansen leben Sie im Verhältnis zum ...

提案手法 (ASR): bonobos are together with chimpanzees you aposre living closest relative

提案手法 (MT): Bonobos sind zusammen mit Schimpansen, Sie leben am nächsten Verwandten.

表5の例で, VAD による分割では, 過剩分割と過少分割が生じ, 翻訳結果に Oracle のセグメントとの差異が生じている. 一方で提案手法では Oracle と近い 境界で発話が分割され, Oracle のセグメントと同一 の翻訳結果が得られた。

## A. 4 データ統計

評価データを各手法で分割したセグメントのデー タ統計を表6に示す.

表 6 各手法により分割したセグメントのデータ統計.“\% Filtered”は連続音声中の発話外の音声の割合を示す.

Segmentation Oracle WebRTC 提案手法


 福田りょう 須藤克仁 中村哲 奈良先端科学技術大学院大学 \{fukuda.ryo.fo3, sudoh, s-nakamura\}@is.naist.jp  