arXiv:2611.06010v1 Announce Type: new Abstract: Expressiveness is central to speech-to-speech translation (S2ST), yet existing datasets rarely align source and target speech jointly in content, prosody, timing, and speaker identity. Consequently, current systems often rely on indirect conditioning or transfer mechanisms. To obtain this supervision, we introduce a training-data construction strategy that combines professional dubbing, which provides human-performed correspondence in content, prosody, and timing, with multilingual voice conversion to reduce speaker mismatch. We evaluate this sup
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月6日 · 原文日期：2026年11月5日
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人工核验：尚无核验记录
