HONGKONG / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Hong Kong University of Science and Technology und das Startup Soul AI haben ein neues System entwickelt, das die Übersetzung von gesprochener Sprache revolutionieren könnte. UniSS, ein einheitliches System für expressive Sprach-zu-Sprach-Übersetzung, bewahrt die Stimme, den Ton und die Emotionen des Sprechers. Diese Innovation verspricht, die Genauigkeit und Natürlichkeit von Übersetzungen zu verbessern und könnte die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren, grundlegend verändern.
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Die Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) und das Startup Soul AI haben mit UniSS ein System entwickelt, das die Übersetzung von gesprochener Sprache revolutionieren könnte. UniSS steht für Unified Expressive Speech-to-Speech Translation und zielt darauf ab, nicht nur den Inhalt, sondern auch die Stimme, den Ton und die Emotionen des Sprechers zu bewahren. Diese Innovation könnte die Art und Weise, wie wir mit Künstlicher Intelligenz interagieren, grundlegend verändern.
Traditionelle Systeme zur Sprach-zu-Sprach-Übersetzung arbeiten oft in mehreren Stufen, die Fehler verstärken können. UniSS hingegen integriert den gesamten Prozess in ein einziges System, das auf dem Qwen2.5-1.5B-Instruct-Modell basiert. Dieses Modell nutzt Sprach-Tokenisierer, um Audio in verständliche Einheiten zu verwandeln, und Sprach-Dekodierer, um die übersetzten Ergebnisse in natürliche Sprache zurückzuverwandeln. Durch diese Methode wird nicht nur die Übersetzungsgenauigkeit verbessert, sondern auch die emotionale Tiefe der Sprache bewahrt.
Ein zentrales Problem bei der Entwicklung solcher Systeme ist der Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten. Um diesem Problem zu begegnen, haben die Forscher UniST entwickelt, ein umfangreiches chinesisch-englisches Datenset mit 44.800 Stunden paralleler Sprachdaten. Dieses Datenset ermöglicht es, Modelle wie UniSS effektiv zu trainieren und könnte auch auf mehrsprachige Szenarien ausgeweitet werden.
UniSS wurde gegen führende Systeme wie Meta’s Seamless-Expressive und OpenAI’s GPT-4o getestet und zeigte überlegene Ergebnisse in Bezug auf Übersetzungsgenauigkeit und emotionale Natürlichkeit. Die Forscher sind zuversichtlich, dass ihre Arbeit einen einfachen und effektiven Ansatz für die nächste Generation von Sprach-zu-Sprach-Übersetzungssystemen darstellt. Die Möglichkeit, die emotionale Tiefe und Identität eines Sprechers zu bewahren, könnte weitreichende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie wir mit Technologie kommunizieren.
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