Translation Machine — ARと音声アシスタントを組み合わせた双方向リアルタイム翻訳

AI/ML
Translation Machine — ARと音声アシスタントを組み合わせた双方向リアルタイム翻訳

Translation Machine — ARと音声アシスタントを組み合わせた双方向リアルタイム翻訳

Meta Quest 2（ARヘッドセット）とAmazon Echo Dot（音声アシスタント）を組み合わせ、教室や職場などのマルチリンガル環境で双方向のリアルタイム翻訳を実現するプロトタイププロジェクト。音声認識、機械翻訳、音声合成、AR表示をシームレスに統合し、発話の聞き取り・翻訳・提示・再生を低遅延で行うことを目的とする。実装はリポジトリにREADMEがあり、システム構成やデバイス構成、機能一覧などがまとめられている（プロジェクトは学内の授業プロジェクトとして開発された模様）。具体的なコードは最小だが、設計と実装方針が分かりやすく記述されている。

https://github.com/ethankook/UCSD-CSE-118-Team-6

概要

Translation Machineは、Meta Quest 2のような拡張現実（AR）ヘッドセットとAmazon Echo Dotのような音声対応スマートスピーカーを組み合わせ、複数言語が飛び交う場面でのコミュニケーションを支援することを目的としたユビキタスコンピューティングのプロジェクトです。ユーザーが話した音声をリアルタイムで認識（ASR）し、機械翻訳（MT）を通じて別言語に変換、音声合成（TTS）およびAR上の字幕で相手に提示する一連のパイプラインを想定しています。教室や職場のような環境で、話者同士が自然に会話できるように双方向・低遅延での翻訳体験を目指しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • ARヘッドセット（Meta Quest 2）と音声アシスタント（Amazon Echo Dot）を組み合わせた実世界統合型の翻訳システム。
  • 双方向リアルタイム翻訳：発話の認識→翻訳→提示→音声再生を往復で行う設計。
  • 教室や職場などのマルチリンガル環境を想定したユースケース中心の設計指針。
  • システムアーキテクチャやデバイス構成、機能一覧がREADMEで整理されている（実装はプロトタイプ段階）。

技術的なポイント

本プロジェクトは「デバイス間連携」と「リアルタイム処理」が核心で、実装には以下のような技術的課題と設計決定が関わります。まず音声入力の取得はEcho Dotのマイクを利用し、拾った音声をASR（自動音声認識）サービスに渡してテキスト化します。ASRはローカルでの低遅延モデルか、クラウドの高精度APIかの選択が性能に直結します。得られた文字列は機械翻訳（MT）エンジンへ送られ、ターゲット言語に変換されます。翻訳済みテキストはARヘッドセットに送られ、ユーザーの視界に字幕としてオーバーレイ表示されるほか、必要に応じてTTS（音声合成）で相手に音声として再生されます。

遅延最小化の観点では、ストリーミングASRや逐次翻訳（incremental MT）を用いて発話途中から部分的に訳文を生成・提示することが重要です。さらに音声検出（VAD）や話者分離（speaker diarization）を組み合わせることで、誰の発話かを識別して適切に翻訳・表示する運用が可能になります。ネットワーク依存を下げるために、重要な処理（ASR/TTSの一部や表示ロジック）をヘッドセットやローカルゲートウェイに寄せることも考慮されます。

デバイス統合面ではMeta QuestのSDKやEchoのスキル/外部API連携を用いたコネクタ実装が必要です。AR側ではフォント、表示位置、視認性（背景とコントラスト）を工夫し、字幕の遅延更新やスクロール、翻訳の不確かさを示すUI（confidence表示）を実装するとユーザー体験が向上します。プライバシー面では音声データの収集と送信に関する同意管理、必要最小限の保持、暗号化の導入が必須です。評価は翻訳精度だけでなく、往復遅延（発話から字幕表示・音声再生までの時間）、ユーザー理解率、対話の中断回避など実使用指標で行うべきです。

拡張性としては多言語対応の追加、オンデバイスMLの導入、会話コンテキストを活かした文脈翻訳、ノイズ下でのロバスト性強化などが今後の改善点になります。本リポジトリは学内プロジェクトのプロトタイプとして設計思想や構成を示しており、実装を拡張するための出発点となります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

（READMEには概要、問題設定、介入方法、機能一覧、使用デバイス、システムアーキテクチャなどの目次が記載されています）

まとめ

ARと音声アシスタントを組み合わせた実用的な双方向翻訳プロトタイプで、設計とユースケースが明確な良い出発点です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Translation Machine

A ubiquitous computing project that integrates an AR headset (Meta Quest 2) and a voice-based smart assistant (Amazon Echo Dot) to enable bidirectional, real-time translation in multi-language environments such as classrooms and workplaces.

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