7月25日-26日，2020全球人工智慧技術大會在杭州正式拉開帷幕，近160位國內外人工智慧領域的專家、學者匯聚杭州，圍繞AI學科前沿和尖端技術展開研討，共話AI未來。本次大會共吸引了超過1100萬人次在線觀看，為了讓國內外觀眾第一時間了解大會內容，百度翻譯為大會提供了機器同傳服務。
隨著經濟全球化的深入，國際交流日益頻繁，各類國際會議數量不斷攀升，超過95%的國際高端會議都採用同聲傳譯的方式。據不完全統計，2019年在中國舉辦的國際會議超過13000場，而國際會議口譯員協會(AIIC)——會議口譯唯一的全球性專業協會——僅有約3000名會員，其中漢語普通話會員只有51人。在供需嚴重不平衡的情況下，能力日益增強的機器同傳在國際會議場景下身影頻現。
面對領域多樣、需求複雜、實時性高的會議場景，百度翻譯提供了全面高效的機器同傳解決方案。
懂語義、觀全局，翻譯質量高、時間延遲小
語義單元驅動的同傳模型，結合全局話題信息，兼顧質量與效率
一直以來，如何平衡時延與準確度都是同聲傳譯的難點問題。如下圖所示，傳統的文本翻譯等待原文輸入結束後才進行翻譯，無法滿足同傳高實時性要求。要降低時間延遲，就需要對演講者的內容"同步"翻譯，但這樣由於缺乏完整的上下文語義信息，會導致翻譯出錯。
針對以上問題，百度翻譯提出業界首個"語義信息單元驅動的機器同傳模型"（效果如下圖），實時判斷演講者所講內容是否形成了完整的語義單元，判斷為是則進行翻譯，否則繼續等待。該技術大幅提升了翻譯準確性，同時縮小了時延。
語義信息單元驅動的機器同傳模型
（橫向箭頭代表一個語義單元，縱向箭頭表示翻譯結果）
此外，傳統的翻譯模型一般僅針對當前的輸入內容進行翻譯，由於缺乏全局信息導致翻譯不準確。例如，下面的例子中，在不同的話題下，單詞有不同的釋義。針對這一問題，提出了融合全局話題信息的翻譯模型，進一步提升了翻譯準確率。
專業領域定製翻，哪怕術語多又難
緩解會議涉及的專業領域難度大，通用模型翻譯專業性欠佳的問題
俗話說，隔行如隔山，在涉及專業領域如醫藥、科技等場景下，想要準確地翻譯術語，往往需要同傳譯員在會前很短的時間內了解和熟悉大量相關領域的專業知識。如果一場大會包含多場分論壇，專業領域差異大，譯員要同時支持數場論壇同傳，更是難上加難。
百度翻譯醫藥領域翻譯效果
如果用沒受過"特殊訓練"的機器來翻譯，其翻譯結果也可能不盡如人意（如上圖所示）。針對此類問題，百度翻譯通過遷移學習、預訓練加精細化訓練等技術，迅速提升領域模型的翻譯效果，滿足多領域翻譯需求。
定製領域機器同傳的加持可以極大地解放人力。通過對專業領域相關語料的不斷學習，機器翻譯結果會更智能，由於機器先天的記憶力優勢，其復用性也會更高。
此外，本次大會專業性強，很多嘉賓在演講時經常出現中英文混合說的情況，這無疑給語音識別造成了極大的困難。基於百度領先的中英混合語音識別技術，在演講者語速快、術語多、中英混合說的情況下，仍可以準確地識別和翻譯。
多種場景全服務，能看能聽兩不誤
近年來國際會議愈發多元化，隨著會議召開的地點、形式、人數、與會者語言的不同，主辦方和參會者都對同傳服務提出了更多的服務要求。
百度翻譯積極響應市場變化，其同傳方案面對包括傳統線下會議，遠程會議，以及線上線下融合的會議等多種形式，以及主題演講、多人討論等多種場景，推出了全場景的解決方案，會議主辦方可以為觀眾提供投屏字幕和手機視聽兩種不同的服務體驗。
新的形式帶來新的挑戰，比如遠程直播會議就為同傳增加了不小的難度：為了適應網絡帶寬，在線會議軟體對聲音信號進行壓縮編碼處理，同時傳輸過程中易受多種信號幹擾，原始聲音信號不穩定，遠程信號傳輸還會存在由於丟包造成的變音、吞音、丟音等異常現象，對同傳挑戰極大。
百度翻譯同傳搭載百度語音自研的SMLTA聲學建模技術，提升識別的準確率。同時，通過對音頻信號的加強處理，提升了識別的魯棒性。
與此同時百度翻譯同傳還支持中英日韓多個語種，可同時支持多語言與會者會議的同傳需求。除此之外，百度翻譯同傳還支持會議同傳記錄，術語專名解釋等會議擴展能力，為與會者提供一站式服務。
雲端部署更方便，多場並行無壓力
解決大會並行場次多，傳統同傳線下部署複雜，成本高的問題
受全球疫情影響，大多數會議都選擇線上直播，同時，一個大會中多場分論壇並行已經成為標配。這增加了傳統機器同傳線下設備部署的成本。
針對此類問題，百度翻譯同傳創新性地採用在線雲端部署解決方案，極大降低了部署難度和成本。該方案可根據需求迅速擴容，高效滿足不同形式的同傳需求。這大幅縮減了線上、線下機器翻譯同傳的成本，讓不同的企業和組織能夠更加實惠、便利地使用同傳產品。
機器同傳產品和技術正在快速迭代，百度翻譯的突破性技術和方案解決或部分解決了同傳行業的一些痛點，並廣泛應用於大型國際會議。同時，針對整個行業共同的技術難題，百度翻譯也會與同行一道，努力尋求更好的解決方案。相信在人工智慧技術的加持下，機器同傳會有更廣闊的天地。