The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

SimulS2ST-Omni: Data-Efficient Streaming Speech-to-Speech Translation via Explicit Trajectory Supervision

SimulS2ST-Omni：通过显式轨迹监督实现数据高效的流式语音到语音翻译

Rongshen He, Xinyu Liang, Dekun Chen, Jiaqi Li, Mingjie Chen, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 研究长格式流式语音到语音翻译，提出仅用约2000小时配对数据的训练方法，核心是联合文本-代码轨迹监督，双流分解减轻干扰，在质量-延迟权衡上表现出色，与先进闭源系统相当。

Comments 29 pages, 19 figures, 16 tables