边听边译不卡顿 NoLanguageLeftWaiting 实时同传翻译模型推荐

做直播实时翻译或者同声传译的时候，传统的离线翻译模型真的是要等到整句话说完才开始翻译，那个延迟感真的是让人抓脑壳。最近在 GitHub 上发现了一个叫 NoLanguageLeftWaiting 的开源项目，把 Meta 的 NLLB 离线翻译模型改造成了实时同传模型，可以边听边译，不用等完整句子，简直不要太巴适！

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产品介绍

NoLanguageLeftWaiting 是一个基于 Meta NoLanguageLeftBehind（NLLB）模型的实时同传翻译系统，专门为直播、流媒体等需要低延迟的场景设计。传统的离线翻译模型在处理实时输入时会遇到一堆问题：标点符号插入不一致、前缀处理混乱、随着输入长度增加计算开销指数级增长等等。这个项目通过 LocalAgreement 策略完美解决了这些问题。

核心特性包括：

支持 200 种语言互译，语言覆盖范围贼广
提供 HuggingFace Transformers 和 Ctranslate2 两种后端选择
内置 600M 和 1.3B 两种模型规格，根据设备性能灵活选择
正在开发推测解码（Speculative Decoding）功能，通过部分验证机制进一步提升翻译速度

实测验证耗时仅 0.15 秒左右，这个速度做实时翻译真的太安逸了！

产品横向对比

和其他翻译方案比起来，NoLanguageLeftWaiting 有自己的独特优势：

对比 Google Translate API：

Google Translate 虽然准确率高，但是需要联网，而且没有针对流式输入优化
NoLanguageLeftWaiting 是离线模型，不需要担心网络延迟，数据隐私也更有保障
Google Translate 没有专门的实时流式接口，每次请求都要重新建立连接

对比 OpenAI Whisper + 翻译流水线：

Whisper 主要是语音识别，还需要配合额外的翻译模型
NoLanguageLeftWaiting 集成了翻译功能，一套流程搞定
Whisper 的延迟主要来自音频处理，而 NoLanguageLeftWaiting 专注于文本翻译层面的优化

对比传统 NLLB 模型：

原版 NLLB 是离线模型，需要等完整输入才能开始翻译
NoLanguageLeftWaiting 实现了 SimulMT（同步机器翻译），可以边输入边翻译
解决了原版模型的 EOS token 和标点插入问题，输出更加稳定

安装和部署

安装超级简单，一行命令就搞定：

pipinstallnllw

如果你想用文本前端界面，可以手动运行：

python textual_interface.py

基本使用示例

作为 Python 包使用也非常方便：

importnllw# 加载模型model=nllw.load_model(src_langs=["fra_Latn"],# 源语言（法语）nllb_backend="transformers",# 后端选择nllb_size="600M"# 模型规格，也可以选 1.3B)# 创建在线翻译器translator=nllw.OnlineTranslation(model,input_languages=["fra_Latn"],output_languages=["eng_Latn"]# 目标语言（英语）)# 实时翻译tokens=[nllw.timed_text.TimedText('Ceci est un test de traduction')]translator.insert_tokens(tokens)validated,buffer=translator.process()print(f"{validated}|{buffer}")# 继续输入更多文本tokens=[nllw.timed_text.TimedText('en temps réel')]translator.insert_tokens(tokens)validated,buffer=translator.process()print(f"{validated}|{buffer}")