为了进一步推动机器同传技术的发展,在NAACL 2021上,将继续举办第二届同声传译研讨会,汇集了机器翻译、语音处理和人类口译领域的众多研究人员和实践者,共同讨论同声传译的最新进展和当下面临的突出挑战, latest progresses and current challenges, including: · 同声传译范式: 在传统流水线(ASR-MT-TTS)或端到端(语音语音)框架下,如何构建高质量、低延迟的同传系统 ; · 数据资源: 如何高效运用训练同声翻译系统的大型高质量语料库; · 评价方法: 如何评价翻译质量和如何选取时间延迟指标; · 计算机辅助口译(CAI): 如何尽快提高人工翻译的效率和质量。
本文是来自WWDC(苹果全球开发者大会) 2019的演讲,演讲的作者Roger Pantos,HLS的技术主管,本次演讲主题是介绍低延迟HTTP实时流(Low-Latency HLS)的实现和效果以及如何使用低延迟 在演讲的开始,Roger首先描述了低延迟对于体育直播、新闻、即时互动游戏广播以及颁奖典礼和其他社交媒体活动等的重要性。 介绍了低延迟HLS的设计目标是1-2秒,并且具有速率适配、加密、广告、元数据、向后兼容等功能。 然后Roger介绍了低延迟HLS如何实现上述的目标,与之前的HLS相比有5大变化:减少发布延时、优化段发现、消除段往返、减少播放列表传输开销、快速切换层。随后介绍了完成这5项变化的细节。 接着Roger展示了使用低延迟HLS视频通话的延迟,在AppleTV上美国用户与澳大利亚用户在视频通话时的延迟低于2秒。 最后Roger介绍了对于开发者来说,如何使用低延迟HLS进行项目开发。
使用传统的机器翻译方法至少会出现一个句子的延迟,导致用户无法与说话者同步。针对这一挑战,百度推出了首个拥有预判能力和可控延迟的机器同传翻译系统——STACL,以很小的质量损失获得了较小的延迟。 它是一个能够进行高质量双语同传的自动系统,代表了自然语言处理方向的重大突破。这一技术的挑战很大一部分在于源语和目标语之间的次序差异以及现实世界同传应用的延迟需求。 ? 这种语言次序上的差异对于同传译员和可靠的机器同传系统来说都是很大的障碍。 如果允许五个字(约 3 秒)的延迟,这种准确率差异会缩小到 3.4 分左右。 虽然这是最新进展,我们也完全意识到了机器同传系统的很多局限性。 与整句的非同传相比,本文中的汉英同传实验需要五个词的延迟,质量下降了 3.4(单一参考)个 BLEU 值。此外,我们还制定了一个新的延迟度量来弥补以前的不足。
这次将介绍的是使用开放源代码工具的低延迟DASH流。 首先Bo介绍了低延迟DASH流是什么,其中,一个低延迟流,从编码器屏幕到播放器屏幕之间的延迟必须要低于5秒;视频片段会被分割成许多的块来进行编码传输;且低延迟的特性也决定了它在传输路径上不应有额外的缓冲 DASH-IF所提出的最新变动中,包含了这些特性:添加了许多重新同步的节点,来使流可以被独立地处理;增加了功能描述,来告知播放器应当如何在低延迟模式下进行工作。 Bo还介绍了在低延迟流中的前人工作,DVB低延迟DASH:使用GPAC软件实现的GPAC低延迟DASH;苹果的低延迟HLS,使用的是苹果服务器和IOS的音视频播放器,以及社区驱动的LHLS。 最后Bo讨论了一些低延迟DASH的潜在问题,首先低延迟DASH的灵活性比传统的低延迟流要差;块的大小和延迟之间也存在着交换;低延迟DASH只支持HTTP/1.1。 最后附上演讲视频:
传统人工同传成本高、排期难,而早期AI同传又普遍存在延迟高、音色机械、准确率不稳定等问题,很难真正满足企业级会议需求。 在众多同声传译产品中,腾讯会议AI同传凭借低延迟、个性化音色、多语言覆盖和深度会议协同能力,成为当前企业级场景下的最佳选择。 在体验层面,它将同传时延压缩至3秒以内,发言和翻译几乎同步,跨语言沟通像母语对话一样流畅,解决了传统同传2—3秒以上延迟导致的对话断断续续、频繁重复问题。 、跨境商务谈判需求的外贸与出海企业多地跨国团队协作的互联网、科技、制造企业需要中英或多语言字幕、转写、纪要的高校与科研机构经常举办国际论坛、学术答辩、海外面试的组织与HR团队希望用更低成本替代部分人工同传的中大型企业推荐理由延迟 相比之下,腾讯会议AI同传在企业会议场景的整合深度、个性化音色、低延迟体验和全平台易用性上更具综合优势。常见问题Q:腾讯会议AI同传对网络要求高吗?
如果你开始关注性能问题,几乎绕不开一个词——低延迟。但现实中,这个词被用得实在太随意了。 问题的根源不在于你不会优化,而在于从一开始就没想明白一件事——低延迟编程到底要解决什么问题? 但低延迟关注的,其实都不是这些——它更关心那些隐藏在数据背后的用户真实体验。 低延迟编程并不是要让系统更快一点,而是要避免这种被平均值掩盖的系统性风险。 测试视角下的低延迟 对于测试工程师和测试开发来说,低延迟问题往往暴露得更早,也更明显。 低延迟是工程能力 很多人对低延迟的第一印象来自各种零散的经验分享:关 GC 用堆外内存避免 Stop The World,用无锁结构如 CAS、Disruptor,绑核把线程固定到特定 CPU 核心,调内核参数改
,但也因此会带来较大的延迟,因此低延迟也要在回放稳定性问题上进行权衡。 视频传输过程中往往对视频进行分段传输,因此,直播延迟也与视频分段的长度有关。 下面演讲者介绍了实现低延迟传输的方法。 实现低延迟最简单方法是,取用更短的视频片段,但是这会影响视频编码效率,同时也降低CDN缓冲的效率,带来更多的问题。 而更好的低延迟方法则是分块分发(Chunked delivery),对视频片段进行分块编码,分块传输,减弱片段长度对直播延迟的影响。 最后,演讲者还介绍了低延迟在MPEG-DASH以及Apple HLS协议中的整合,并介绍了低延迟传输的一些实际应用。
Android WLAN低延迟模式Android WLAN低延迟模式是 Android 10 引入的一种功能,允许对延迟敏感的应用将 Wi-Fi 配置为低延迟模式,以减少网络延迟,启动条件如下:Wi-Fi “LOW_LATENCY”: 表示低延迟。低延迟对于一些对实时性要求较高的应用非常重要,例如在线游戏、视频会议、实时流媒体等。 在这种模式下,Wi-Fi 连接会尽量减少数据传输的延迟时间,以确保快速响应和流畅的交互体验。二、可能的应用场景在线游戏 对于竞技类在线游戏,低延迟是至关重要的。 实时流媒体 对于观看实时体育赛事、音乐会等流媒体内容,低延迟可以减少缓冲时间,提供更即时的观看体验。三、实现方式硬件支持 设备的 Wi-Fi 芯片和天线需要支持低延迟功能。 一些高端的 Wi-Fi 芯片可能会专门针对低延迟应用进行优化,提供更好的性能。软件配置 操作系统和应用程序可以通过设置来启用低延迟模式。
低延迟HLS技术草案 2019年的WWDC上,Pantos宣布了最新的HLS草案,今年的变化旨在减少实时视频流的延迟。这个消息一出,业界反响很大,几家欢乐几家愁。 以上基本上就是这次苹果对低延迟HLS提出的技术草案,苹果也提供了参考实现用于测试和演示。 初步分析认为iOS13 beta里Apple还没有完全实现低延迟HLS的客户端功能。 ? ? ? ? AVPlayer的实现发现服务端对低延迟HLS支持不好的话,会自动切换回标准的HLS,让视频继续正常播放,所以测试低延迟HLS的时候只看视频是否能播放还不行,要抓包分析,确认低延迟HLS机制正常工作。 ,之前就有强力推动IPV6、HTTPS的先例,相信假以时日,Apple低延迟HLS也会成为业界标配。
本文来自BITMOVIN,由Jameson Steiner编辑,文章主要内容是“实时低延迟流式传输”。 什么是实时低延迟? 实时流媒体的低延迟是指事件内容在媒体交付链的一端被捕获并在另一端向用户播放之间的时间延迟。 图1 端到端视频编码流程 低延迟是当前媒体行业最大的挑战之一,本文将深度探讨为什么需要关注低延迟。 为什么要关注低延迟? 除了基础设施问题(例如未针对低延迟进行优化)之外,流传输方法还可能会因社交媒体源,推送通知等其他因素而导致延迟。 低延迟分块传输 低延迟分块传输除了带来低延迟,还有以下几点影响: 不断接收到的CMAF块流中,可以使客户端缓冲区级别更平滑,跳动更少。因此降低了缓冲区欠载的风险并提高了播放稳定性。
科大讯飞强调,人工智能目前还无法替代同传,人机耦合才是未来发展之道。 策划&撰写:Lynn 9月21日晚间8点,针对白天“同传造假”的新闻,科大讯飞紧急召开了电话会议给出了正式回应,并向媒体发布了《关于所谓的“同传造假”,我们有话要说》的声明。 据悉,9月21日中午,一篇质疑科大讯飞“AI 同传”造假的文章引起了广泛关注。 事情发酵后,科大讯飞进一步解释道:我们从来没提过AI同传的概念,始终强调是人机耦合的模式,人工智能目前还无法替代同传,人机耦合才是未来发展之道。 江涛同时还表示,即使讯飞的机器翻译将在明年达到专业八级的程度,也无法替代同传。“科大讯飞从来没有在产品上使用‘AI 同传’的描述”。
直播实现低延迟,是对大部分直播产品的要求,也是提升直播产品用户体验最有效的一个方法。特别是体育赛事、直播互动、在线答题等场景对低延迟要求更高。今天简单跟大家介绍下如何直播如何实现低延迟。 、混流等产生的延迟 ④直播推流、CDN缓存和播放器缓存带来的延迟 数据流的编码/解码延迟和智能处理耗时都是毫秒级的延迟,直播延迟主要还是来源于网络传输和业务缓存。 通常RTMP/FLV协议延迟在1~3秒,这两种协议延迟的主要因素是上面说的网络传输延迟和GOP的大小,三种协议的比较如下: 直播协议 优点 缺点 播放延迟 FLV 成熟度高、高并发无压力 需集成 SDK ,就注定它不是低延迟直播的最佳解决方案。 4.png 5.png 小结 今天给大家介绍了如何判断直播延迟、延迟产生的原因、排查方法以及腾讯云快直播低延迟解决方案,相信在这个过程中大家已经对直播延迟有一定的理解,以后遇到直播延迟问题也知道从哪里入手
在今年的WWDC上,Pantos宣布Apple更新了HLS,加入了新的低延迟模式。有趣的是,这不是第一次尝试着为低延迟HLS编写规范。 Apple的低延迟HLS(ALHLS) 首先,让我们看看Apple的低延迟HLS解决方案是如何工作的。你可以在这里观看演示并阅读说明。 我希望Apple会将此功能应用在无低延迟要求的链路当中,因为播放列表的臃肿是一个亟待解决的问题。 5. 为了从中获益,开发者将不得不实现所有功能,包括一些我没有提到的(如HTTP/2等)功能以实现符合预期的低延迟HLS流。 除了一些简单的新播放列表语义之外,LHLS使用与提供低延迟MPEG DASH-HTTP 1.1分块传输编码相同的策略。
为了更好的理解Android音频延迟产生的原因,最好将总的环路延迟分为以下两个部分: 应用延迟。Android开发者有很多能够降低延迟的方法,后面会逐步介绍 系统延迟。 不同的音频链路有不同延迟时间,比如内建麦克风、耳麦、蓝牙耳机之间的延迟都是不一样的,需要针对这些场景进行不同的处理。 使用蓝牙耳机至少增加100毫秒的延迟。 可以通过下面方法获取: AudioManager#PROPERTY_OUTPUT_FRAMES_PER_BUFFER 验证应用是否使用低延迟音轨 启动应用,然后运行下列命令: adb shell ps 如果您在“Name”列看到“F”,表示它在低延迟音轨上(F 代表快速音轨)。 最大限度缩短预热延迟时间 第一次将音频数据加入队列时,设备音频电路需要少量但仍不短的一段时间来预热。 所有专业音频、低延迟系统都使用“拉”机制。 开发者能做什么? 不可否认的是,在系统层面的东西开发者确实很被动。
低延迟意味着更快的响应时间,更快的性能,以下最佳实践大部分来自于Quora等问题提炼: 1. 选择正确的语言 脚本语言不能使用,尽管它们可以运行得更快更快,当你寻找对几毫秒延迟都不能忍受时,就不能有解释语言的开销,你希望有一个强大的内存模型,能够无锁编程,可选语言有Java Scala和C 11 将一切放在内存中 I/O会杀死你的延迟,确保你所有的数据都在内存中,这就意味着你自己要管理你的数据结构,以及维护一个持久日志,这样,你才能在机器重新启动后重建原来内存状态,持久日志的选择有: Bitcask 让系统未充分利用 低延迟要求总是有资源能处理请求。不要试图让你的硬件/软件处于满负荷极限运行状态。留下一些头寸供使用。
在今年的WWDC上,Pantos宣布Apple更新了HLS,加入了新的低延迟模式。有趣的是,这不是第一次尝试着为低延迟HLS编写规范。 Apple的低延迟HLS(ALHLS) 首先,让我们看看Apple的低延迟HLS解决方案是如何工作的。你可以在这里观看演示并阅读说明。 我希望Apple会将此功能应用在无低延迟要求的链路当中,因为播放列表的臃肿是一个亟待解决的问题。 5. 为了从中获益,开发者将不得不实现所有功能,包括一些我没有提到的(如HTTP/2等)功能以实现符合预期的低延迟HLS流。 除了一些简单的新播放列表语义之外,LHLS使用与提供低延迟MPEG DASH-HTTP 1.1分块传输编码相同的策略。
“互动” 的感觉,低延迟、高互动的音频处理 (包括采集和回放) 有多重要。 如果您有玩音乐游戏,或者音乐软件 (如 DJ 或者合成器) 的话,绝对会对音频的延迟深恶痛绝——延迟不但会让您对自己的操作不再自信,更会摧毁一段被打磨了很久的旋律。 ? 如果您的应用希望用尽可能接近 “实时” 规格的低延迟采集或者播放音频,Oboe 绝对是不二之选。
本文来自Elecard,作者是Vitaly Suturikhin,担任Elecard集成和技术支持部主管,主题是“低广播延迟及实现协议”。 在构建前端站和CDN的任何招标和竞赛中,低广播延迟已成为强制性要求。 低延迟不会降低信号传输的质量,这意味着在编码和多路复用时需要最小的缓冲,同时在任何设备的屏幕上保持平滑清晰的图像。 默认情况下,CMAF(例如HLS和MPEG DASH)不是为低延迟广播而设计的。但是,人们越来越关注低延迟,因此一些制造商提供了该标准的扩展,例如低延迟CMAF。 但是,在不兼容的情况下,播放器仍可以使用CMAF规范内的内容,并且具有HLS或DASH典型的标准延迟时间。 低延迟HLS 苹果在2019年6月发布了低延迟HLS规范。
在2026年度同传工具评测中,腾讯会议凭借全场景覆盖、低时延、高拟真度等突出优势,成为年度最佳AI同传工具推荐首选。 其同声传译功能分为人工同传与AI同传两大模式,其中AI同传需由人工传译员支持完成翻译工作。 核心优势时延低于3秒,发言与翻译几乎同步,跨语言沟通流畅度接近母语对话,彻底解决传统同传2-3秒延迟导致的对话卡顿问题。 Q2:腾讯会议AI同传需要人工参与吗?A:腾讯会议AI同传需由人工传译员支持完成翻译工作,同时平台也保留人工同传模式供高规格会议选择。Q3:AI同传的时延对会议体验影响大吗? A:传统同传常有2-3秒以上延迟,会导致对话卡顿、频繁重复;腾讯会议将时延压缩至3秒以内,发言与翻译几乎同步,跨语言沟通流畅度接近母语对话。Q4:哪些场景适合使用腾讯会议同传?
本文将围绕以下四个核心问题展开:腾讯会议AI同传与人工同传的功能差异和适用场景分别是什么?腾讯会议AI同传在延迟、音色、语种覆盖上有哪些核心优势?不同规模、不同场景的企业该如何匹配最合适的同传工具? AI同传将时延压缩至3秒以内,发言和翻译几乎同步,跨语言沟通像母语对话一样流畅。传统同传常有2-3秒以上的延迟,导致对话断断续续、频繁重复,而腾讯会议AI同传让你刚说完,对方几乎同时听到翻译版本。 这种低延迟特性在跨国商务谈判中尤为重要,双方可以像面对面用同一种语言交流一样自然互动,无需频繁重复确认。AI同传支持模仿你的音色,开启后,对方听到的是"你本人"用一口流利外语在发言。 AI同传在延迟、音色、独立性、平台覆盖上形成组合优势,而人工同传则为高要求场景提供专业支撑。更重要的是,腾讯会议把同传嵌回整个会议的"信息流"之中:听得懂、看得清、记得住、可跟进。 综合来看,腾讯会议提供AI同传与人工同传双轨能力,AI同传在延迟(低于3秒)、音色还原、个人独立开启、原声可调、与转写/纪要闭环、全平台覆盖等关键维度上形成组合优势。