VOICE TRANSLATION LAB
現場の多言語コミュニケーション
基礎解説
多言語イベントの音声翻訳を設計する：本番前・当日・終了後のチェックリスト
翻訳精度だけではイベントは成立しません。音響、表示、役割分担、復旧手順までを一つの運用として設計するためのチェックリストです。
音声翻訳ラボ編集部
4分
Article index
記事一覧
検証レポート、研究の読み解き、現場の実践、通訳・翻訳の仕事、日本語固有の条件を横断して読めます。
VOICE TRANSLATION LAB
通訳・翻訳のプロフェッション
基礎解説
通訳者とAI音声翻訳はどう役割分担するか：置き換えではなくリスクで考える
人かAIかの二択ではなく、誤りの影響と求める成果から役割を分けるための実務的な考え方です。
音声翻訳ラボ編集部
4分
VOICE TRANSLATION LAB
日本語という条件
基礎解説
日本語の音声翻訳で抜けやすい情報：主語・敬語・固有名詞をどう補うか
日本語の音声翻訳は単語の問題だけではありません。省略された情報を、話し方と運用の両方から補う方法を整理します。
音声翻訳ラボ編集部
4分
検証・ベンチマーク
ラボレポート
中国語TTSモデルは数字をどう読むか：音声クローン600サンプルのベンチマーク
Fish Audio S2.1、CosyVoice3-RL、IndexTTS2、Qwen3-TTS Baseを、少数・識別子・通貨・数式・科学単位を含む中国語の音声クローン600サンプルで評価しました。
Kai-Teh Tzeng
12分
検証・ベンチマーク
ラボレポート
多言語OCRベンチマーク：精度はHunyuanとQwen、スループットはPaddleがリード
8つのオープンOCRシステムを、5言語・6種類の文書からなる900ページで厳密なGPU限定条件のもと評価。CER、レイテンシ、スループット、VRAM、エネルギー、切り捨て、構造化出力を比較します。
Akash Verma
16分
検証・ベンチマーク
ラボレポート
大規模話者識別はなぜ難しいのか？5モデルで検証する多言語オープンセット・ベンチマーク
話者が重複しないホールドアウト評価を主結果とし、クリーン条件と900話者条件を補助検証に位置づけた、5モデルの多言語オープンセット話者識別ベンチマークです。
Arun Kumar
15分
検証・ベンチマーク
ラボレポート
感情TTSベンチマーク：日本語・中国語における Qwen3-TTS、CosyVoice、IndexTTS-2、Fish Audio、VoxCPM
日本語・中国語の6感情を対象に、5つの感情TTSモデルをSenseVoice、emotion2vecアンカー、CER、自然性、実行時間、試聴サンプルで評価したベンチマーク。
Kai-Teh Tzeng
11分
検証・ベンチマーク
ラボレポート
話者ダイアライゼーションモデルの実践的比較評価
NeMo MSDDとPyannote 3.1を6つの実運用シナリオで比較評価した技術レポートです。
Ashar Mirza
5分
現場の多言語コミュニケーション
現場レポート
Part 2：翻訳推論のスケーリング：スループット+82%
AsyncLLMEngineと適切なContinuous Batching設定により、vLLM推論スループットを82%向上させた方法
Ashar Mirza
7分
現場の多言語コミュニケーション
現場レポート
Part 1：翻訳推論サーバーのスケールを阻むボトルネック
FastAPI + マルチプロセッシング構成における、GPU効率化を妨げるアーキテクチャ上のボトルネックの特定と分析
Ashar Mirza
9分
研究ウォッチ
論文を読む
大規模言語モデルによる機械翻訳とハルシネーション低減
Llama 3.1を用いた中英翻訳のファインチューニングとハルシネーション軽減戦略に関する研究
Shuang LIANG
4分
研究ウォッチ
論文を読む
RAFT（検索拡張ファインチューニング）による英中翻訳の高度化
Llama 3.1を用いた英中双方向翻訳におけるRAFT手法の検証
Kai-Teh Tzeng
3分