過去常見語言翻譯系統，多半是建立在有實際語音及對應文字內容，並且透過交叉比對或深度學習方式進行翻譯，而Meta稍早宣布推出全球第一款直接以語音對語音方式進行翻譯的技術，藉此讓原本沒有對應標準書寫文字內容的閩南語，可以直接透過口說方式翻譯成英語，甚至支援雙向翻譯。
閩南語在全球使用人口超過5000萬人，主要分布在台灣、中國福建、新加坡、馬來西亞等地，本身並未具備對應文字內容，主要透過口說方式交流、學習，因此若以目前常見的語言翻譯系統運作邏輯來看，閩南語基本上難以被翻譯成其他語言，或是從其他語言翻譯，原因在於沒有足夠文本與聲音內容進行訓練，另一方面也在於可將語言直接翻譯為閩南語的人相對較少，因此很難建立合適的翻譯模型。
在Meta提出設計中，最初會將會將沒有文字的語言念音轉為數位資料，並且將這些資料以不同語言對應文字進行標示分類，在此次示範閩南語與英語翻譯過程中，便是將閩南語的念音所轉換數位資料以5中文作為中間語言，並且透過機器學習方式進行比對訓練，在後續實際翻譯過程就能順利將閩南語翻譯成英語 (亦即將閩南語轉換成中文，再將中文轉換為英語)，同時也能反過來將英語翻譯成閩南語，進而透過數位語音方式念出。
若碰到語音內容無法透過第一道流程完成翻譯，系統就會透過第二道流程嘗試透過其他語言轉譯，最終則可將語音內容翻譯成所需語言。
至於為了確保翻譯準確度，Meta也透過Taiwanese Across Taiwan建立長達300小時長度的台文語音語料庫，建立第一個閩南語與英語雙向語音翻譯基準資料集，藉此確保翻譯結果正確。
目前Meta已經可讓閩南語使用者與英語使用者對話，但現階段仍僅能在每次翻譯單一完整語句，未來預期將會持續讓翻譯成效精進。
而參與此項技術研究、來自台灣的Meta軟體工程師陳鵬仁，便以其70歲的父親陳聖獎為例，雖然閩南語在許多情況下與中文相關，但其實仍有不少差異，因此長年習慣以台語與人溝通的父親，在必須以中文溝通情況下，往往就會讓說話速度變慢，甚至較難正確表達，因此希望透過人工智慧方式讓父親可以更容易以台語與他人溝通，甚至能夠轉換成英語。
透過名為「S2UT」 (speech-to-unit translation)的技術，Meta更宣布將開放透過名為LASER的自然語言處理工具打造的SpeechMatrix大型語音對語音訓練模型，讓其他研究人員可以建立更多無法透過文字內容紀錄的語言，藉此讓更多語言也能便利地透過人工智慧方式翻譯成其他語言，藉此讓不同語言使用者能更輕易溝通，並且打破語言隔閡。
不過，跟其他語言會有口音、不同地區用語差異情況一樣，即便同樣都是閩南語，在台灣地區說的台語，跟中國福建、閩南一帶說的閩南語，以及在新加坡、馬來西亞等地區所使用的閩南語多少都會有些不同，因此在後續設計顯然也必須建立更多訓練模型，才能順利對應不同地區的語言互譯。
《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
