Translatotron: Neues Google-System für die Sprachübersetzung technik

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Ein neues Übersetzungssystem soll den Klang der Sprache auf die Ausgabesprache übertragen (Foto: radioshoot/ Shutterstock)

Das neue Übersetzungssystem von Google spart sich den Umweg über Textrepräsentation und soll individuelle Charakteristiken der Sprecherstimme auf die Ausgabesprache übertragen.

Laut Google ist Translatotron die erste End-to-End-Übersetzung, die direkt in eine andere gesprochene Sprache übersetzt, ohne dass der Inhalt zwischendurch in Textform repräsentiert wird.

Klassische Übersetzungsprogramme nutzen eine Kaskade unterschiedlicher Systeme. Zuerst wandelt eine automatische Spracherkennung das Gesagte in Textform um. Dann wird der transkribierte Text in die Zielsprache übersetzt. Zuletzt wird die Übersetzung mittels Sprachsynthese (TTS) wieder in eine menschlich klingende Sprecherstimme übertragen. Auch Google Translate funktioniert nach diesem Prinzip.

Keine Übertragung in Textform

Das neue System spart sich den Schritt der Übertragung in Textform. Bei Translatotron wird die Eingabesprache in Spektrogrammen repräsentiert und direkt in Spektrogramme der Ausgabesprache übersetzt. Optional können Charakteristiken der Spracheingabe in die Sprachausgabe übernommen werden. Vorteile gegenüber Kaskadensystemen soll es laut den Entwicklern einige geben: eine höhere Geschwindigkeit, Vermeidung von Fehlern bei der Übertragung von Sprache in Text und zurück in die Sprache, ein natürlicherer Klang und ein besserer Umgang mit Eigennamen, die nicht übersetzt werden müssen.

Vollkommen ausgereift ist die neue Methode noch nicht. Das gemeinsame Projekt der Teams von Google Brain, Google Translate und Google Speech soll vielmehr Ausgangspunkt für weitere Forschung im Bereich der End-to-End-Speech-to-Speech-Übersetzung sein. Testreihen der Entwickler, bei denen eine Spracheingabe auf Spanisch mit verschiedenen Systemen ins Englische übersetzt wurde, haben ergeben, dass die inhaltliche Qualität des neuen Systems einem Kaskadensystem noch leicht hinterherhängt.

Eine detaillierte Beschreibung des Projekts findet sich auf Googles AI-Blog. Dort kann man auch die Ergebnisse unterschiedlicher Übersetzungsmethoden anhören und vergleichen.

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