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尋找翻譯法：測試語音識別系統的翻譯準確度

在后續實驗中，研究人員創建了三個語音識別系統：

End2End語音識別系統，它借助c語言和開放源碼來接受Librispeech數據集的培訓，并通過自動將原始英語文本翻譯成目標語言，來對語料庫進行“反哺式”擴充。＊ Cascade，其與End2End的核心技術相同，其區別在于，它從OPUS庫中提取并訓練了7000萬對英語－意大利語數據和1．2億對英語－法語語言數據，最后對訓練數據進行微調，提供大量語料信息。＊ Cascade＋Tag系統，又在Cascade的基礎上，在訓練數據中添加了許多能夠表明說話者性別的語料標簽。

有趣的是，研究人員發現，在“MuST－SHE”上進行實驗時，將性別信息輸入Cascade語音識別系統，并沒有收到顯著效果。數據集中原始引用和“錯誤”引用之間的差異值表明，這三個系統都偏向于男性語言思維模式，似乎女性被放在了弱勢地位。

三類語音識別系統的產出成果衡量示意圖

在語料分類方面，Cascade在區分第一類翻譯語料時表現最差，因為它無法獲取說話者的性別信息，從而無法翻譯出正確的語句。相比之下，End2End能夠利用音頻特性來準確地標注出說話者的性別，但它在區分第二類翻譯語料上表現最差，原因可能在于它提取的訓練數據集比較小，不足以讓它推斷出比較清晰的翻譯思路。

研究人員寫下了他們的實驗感想：“如果在系統中輸入＇機器吃什么’這樣的話語，那么AI可能會根據人類的食譜來列舉出具體的菜單，這就是站在人類的角度，對＇吃＇這個用詞闡發思考。它也可能站在機器的角度，寫出機器吃汽油之類的答案。但是通過對＇吃＇這個字的翻譯解釋，我們就能得到這樣的結論：AI的巨大優勢在于，它能夠從輸入的音頻信號中推斷說話者的性別／屬性。這說明它的可塑性其實非常強。”

谷歌也在谷歌翻譯軟件中引入了性別區分翻譯意識，主要目的也是為了解決性別偏見。谷歌研究團隊將AI翻譯的性別差異性通過一種被稱為StereoSet的指標體現出來，以顯示哪種系統翻譯方式比較可行，那種語料庫比較切合這種翻譯識別方法。希望在不久的將來，性別偏見可以真正從AI市場上被根除殆盡。

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