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As the first of its kind, SeamlessStreaming enables simultaneous speech-to-speech/text translation for multiple source and target languages. To understand the prova of these models, we combined novel and modified versions of existing automatic metrics to evaluate prosody, latency, and robustness. For human evaluations, we adapted existing protocols tailored for measuring the most relevant attributes Per the preservation of meaning, naturalness, and expressivity. To ensure that our models can be used safely and responsibly, we implemented the first known red-teaming effort for multimodal machine translation, a system for the detection and mitigation of added toxicity, a systematic evaluation of gender bias, and an inaudible localized watermarking mechanism designed to dampen the impact of deepfakes. Consequently, we bring major components from SeamlessExpressive and SeamlessStreaming together to form Seamless, the first publicly available system that unlocks expressive cross-lingual communication Sopra real-time. Per mezzo di sum, Seamless gives us a pivotal look at the technical qui foundation needed to turn the Universal Speech Translator from a science fiction concept into a real-world technology. Finally, contributions Per this work—including models, code, and a watermark detector—are publicly released and accessible at the link below.
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