用于 IWSLT 2026 同步语音翻译任务的 MLLP-VRAIN UPV 系统

这项工作描述了 MLLP-VRAIN 研究小组参与 IWSLT 2026 同声语音翻译轨道的共享任务。我们提交的内容利用最近发布的 Parakeet 和 Qwen 3.5 模型，通过使用自适应“黑盒”策略，为长格式 SimulST 创建强大的级联解决方案。我们探索放宽这些政策，以实现更好的质量与延迟权衡。与去年相比，我们参加了所有语言方向的活动。除此之外，对于 En$\rightarrow${De, It, Zh} 方向，我们还参与了今年的新上下文轨道，采用 ASR 单词增强和离线预翻译示例的 RAG 机制相结合，以指导生成并用特定领域的上下文丰富我们的系统。最后，我们提供了系统的详细延迟分析。与去年相比，MCIF En$\rightarrow$De 测试集的结果显示质量显着提高了 +5.82 XCOMET-XL。我们的上下文跟踪处理进一步将性能提高了 +1.03。