无文字语言直接语音到语音翻译

大量语言没有标准正字法或可用文本平行语料，传统的语音识别、文本翻译、语音合成级联路线无法成立。直接语音到语音学习可绕过文字瓶颈，但必须依靠母语社群共同定义数据、语义与使用边界。

真实平行语音极少，采集成本高且涉及社区权利；语义对齐难被文本指标验证，模型容易偏向资源强势语言。单次研究原型还远未形成可维护、可扩展、由社群掌控的系统。

ACL 低资源语音翻译团队、语言文献记录者与无文字语言母语社群

可从参与式语料治理、少样本语音语义表示、无文字评测或社区可控部署切入。