Google का ट्रांसपोट्रॉन बोलने वाले की आवाज़ की नकल करके अनुवाद को कम अजीब बनाता है

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Translatotron Google का नया स्पीच-टू-स्पीच अनुवाद मॉडल है।
स्पीच-टू-स्पीच ट्रांसलेशन का उपयोग करके यह स्रोत को टेक्स्ट में ट्रांसक्रिप्ट करने के चरण को रोक देता है और अनुवाद को गति प्रदान कर सकता है।
Translatotron बोलने वाले की आवाज़ और ताल की नकल करने में भी सक्षम है, जो परिणाम को अधिक मानवीय और कम रोबोट बनाता है।

दुनिया भर में एक दूसरे के साथ संवाद करने की क्षमता हमारे समाज के निर्माण के लिए सर्वोपरि रही है। विचारों के आदान-प्रदान से लेकर व्यापारिक वस्तुओं और बहुत कुछ तक, भाषा हमारे द्वारा की जाने वाली हर चीज के केंद्र में है।

समस्या यह है, हम सभी एक ही भाषा नहीं बोलते हैं, और यही वह जगह है जहाँ अनुवादकों ने वर्षों से खुद को अमूल्य बनाया है। प्रत्येक नई पीढ़ी के साथ, अनुवादक अधिक स्मार्ट और तेज़ होते जा रहे हैं, और Google ने अभी कुछ ऐसा क्षेत्र बनाया है जिसमें वह ट्रांसलेटरोन को कहता है।

वर्तमान में, उपयोग किए जाने वाले मॉडल का अनुवाद करते समय तीन चरणों की आवश्यकता होती है: स्रोत सामग्री को सुनना और इसे पाठ में परिवर्तित करना, पाठ को लक्ष्य भाषा में अनुवाद करना, और अंत में उस पाठ को भाषण में बदलना।

Translatotron का उपयोग करने से Google टेक्स्ट की ट्रांसक्रिप्शनिंग को काट सकता है और सीधे भाषण से भाषण में अनुवाद कर सकता है। इस प्रणाली के लाभों में से एक यह है कि यह उस प्रणाली की तुलना में तेज हो सकता है जिसका हम अभी उपयोग करते हैं। भाषण को पाठ में परिवर्तित करने के कदम को छोड़कर, यह रूपांतरण के दौरान पाई जाने वाली कुछ विशिष्ट त्रुटियों से बचने के लिए, अधिक सटीक अनुवादों की भी अनुमति देता है।

हालांकि, Translatotron की सबसे प्रभावशाली विशेषता यह है कि यह मूल स्पीकर की आवाज और ताल की कुछ विशेषताओं को बनाए रखने में सक्षम होगा।

यह कुछ ऐसा है जो पुरानी पद्धति कभी हासिल नहीं कर पाई और अनुवाद को अधिक मानवीय और कम रोबोट बना देगी। आखिरकार, यह न केवल महत्वपूर्ण है कि हम क्या कहते हैं, बल्कि हम इसे कैसे कहते हैं।

Google ने अपने ब्लॉग पोस्ट में और GitHub पेज पर और भी कुछ नमूने शामिल किए हैं। यदि आप देखना चाहते हैं कि ट्रांसलोट्रॉन मूल स्पीकर की आवाज़ के पहलुओं को कैसे बनाए रखने में सक्षम है, तो यह निश्चित रूप से जाँचने योग्य है। हालांकि यह सही से बहुत दूर है, और यह अभी भी रोबोट लगता है, परिणाम आज हमारे पास एक बड़ा सुधार है।

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