WorldUnion多国语言实时自动交流系统

ＷｏｒｌｄＵｎｉｏｎ多国语言实时自动交流是为解决世界范围内语言交流障碍提供的一种新的可行性方案，它把现有成熟的语音识别、语言翻译、语音合成技术用软件集成的方法进行二次开发，其功能是接收、识别一国语音，实时自动地把其翻译成另一国语言并用相同的音频合成朗读。此系统在网络通信、信息交流等领域都可应用，市场前景广阔     

基于DTW的俄语短指令语音识别

面向训练语料有限的语音识别任务,基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法对俄语语音进行识别。首先,以跨语言标注的语音语料为资源基础,研究融合音字转换和机器翻译的语音识别方法。其次,结合俄语语音特点,以元音为中心设置动态门限阈值,实现精确至音节的端点检测,识别速度提高了34.4%,准确率提高了14%。然后,综合时域、频域分析,提取反映语音静态特征和动态变化的参数模板。另外,引入全局限制和早弃策略改进DTW算法,避免病态匹配,缩小计算规模,使速度提高了19.7%,准确率提高了4.8%。在俄语短指令语音集上做五折交叉验证,识别准确率达到74.9%。     

英汉语音翻译系统的关键技术分析

介绍了国内外语音翻译系统的研究现状,分析了语音翻译系统的基本特点和工作原理,并结合作者在汉语语音识别与合成、英汉机器翻译等方面的工作,探讨了英汉语音翻译系统的设计与实现中的一些关键问题。     

基于支持向量机的抗噪语音识别

阐述了支持向量机的分类机理,采用改进的MFCC语音特征参数,用基于不同核函数的支持向量机(SVM)作为语识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。通过实验,得到了不同核函数下的识别结果;分析了核参数和误差惩罚参数对SVM推广能力的影响,并将实验结果同基于RBF神经网络的识别结果进行了比较。     

面向语音识别错误恢复的澄清式人机对话系统

在人机交互系统中,自动语音识别(ASR)错误将导致交互障碍,通过发起澄清式人机对话可以实现ASR错误恢复。该文提出澄清式人机对话系统结构,用于实现语音识别错误恢复,实现了系统的4个组成部分:ASR错误检测、基于统计机器翻译(SMT)方法的澄清式疑问句生成模型、说话人响应分析、基于有限状态机(FSM)的对话管理模型。各模块均采用与特定任务无关的方法建立。实验结果表明:澄清式人机对话系统可以有效模拟口语中的澄清现象,在不同的错误环境中能够较好的实现ASR错误恢复任务。     

《名利场》中人物话语的前景化现象与翻译策略

人物话语的前景化现象在文学作品中屡见不鲜，翻译起来似易实难。结合《名利场》中典型的人物话语成功译例，帮助译者正确认识文学作品中人物话语的前景化现象，并对其翻译策略做有益探索。     

基于元学习的语音识别探究

目前,高准确率的语音识别需要在大规模语料库上进行学习才能获得,然而大规模语料库的构建成本较高,某些语言很难采集到充足的语料,因此,基于小规模语料库的语音识别已成为目前挑战性的研究问题.元学习是模仿人类利用已有经验快速学习新知识的机器学习方法,在机器视觉单样本学习任务中表现出明显的优势,已成为新的机器学习研究热点.将元学习应用于单样本语音识别是解决基于小规模语料库语音识别这一挑战性问题的有效途径,在TIMIT和佤语数据库上,开展了基于Reptile元学习算法的单样本孤立词语音识别研究.实验结果表明,该算法能有效地提升模型收敛速度与泛化精度,从而提升了模型的学习能力,说明元学习方法有助于解决小规模语料语音识别这一挑战性问题.     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

刍议英汉比喻性词语的文化内涵及翻译——以"圣经"为例

从英汉两种语言之比喻性词语的喻体与喻义间的对应关系着手,以《圣经》为例,从人物、动植物名称等角度来探讨其内在文化内涵与翻译方法。比喻性词语可以通过成语、俗语、谚语、惯用语、典故、格言等多种形式表现出来;喻体与喻义的关系为完全对应、部分对应及非对应关系;翻译方法则有直译、套用或借用、意译。     

词义修辞格在英汉互译中的叛逆性转换

词义修辞格是修辞格中应用最广泛的一类修辞格,但在翻译实践中常常会遇到很难对等转换的情况。因此,可引入翻译中的“叛逆性”概念,从辞格化转换和非辞格化转换两大方面,来探讨叛逆性转换在英汉修辞格互译中的合理性和必然性,从而词义修辞翻译难题提供新的思路。     

基于语音识别的机车自动过分相装置的研制

针对现有电力机车自动过分相装置成本高、维护不便等问题,提出了一种基于语音识别的电力机车自动过分相装置。利用专用语音识别模块对列车运行监控记录装置输出的语音信息进行识别,主控制模块根据识别结果和机车安全信息检测装置输出的串行数据帧,计算当前位置到达分相标的距离,并对距离进行补偿,当机车通过分相区时,机车受电弓自动断开。试验结果表明,该装置能够准确地识别列车运行监控记录装置输出的语音信息,保障机车安全、可靠地通过分相区,降低现有过分相装置的制造成本和维护费用。     

改进的智能机器人语音识别方法(英文)

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用。介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统,并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维数相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法。LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征。实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好。     

改进的智能机器人语音识别方法

作为一种人机信息交互技术,语音识别技术得到了广泛的应用.介绍了基于凌阳十六位单片机SPCE061A的语音识别系统.并且采用了以传统的线性预测倒谱系数(LPCC)与分形维教相结合的混合参数作为特征参数的语音识别方法.LPCC方法是体现说话人特定的声道共振特性的线性预测方法,而分形维数则可以定量的描述语音气流中的非线性混沌特征.实验结果表明,基于LPCC与分形维数混合参数的语音识别方法要比单一的LPCC参数语音识别方法识别效果好.     

面向翻译教学的机器翻译系统建构

信息时代,知识的更新换代进一步加快,对翻译人才的要求越来越高,翻译课的传统模式以及方法已不能适应新的需要。随着机器翻译技术的不断发展,机器翻译、翻译记忆等产品也逐步地以各种方式应用到了翻译教学当中。构建一个面向翻译教学的机器翻译系统,整体、系统地将机器翻译技术应用于翻译教学,提高翻译教学的质量,全面提高学生的翻译能力。     

语音增强用于抗噪声语音识别

语音识别系统通常是将在安静的环境下训练得到的参数应用于实际环境中。如果实际环境也是安静的 ,则语音识别系统可以令人满意地工作。然而 ,当实际环境中有噪声存在时 ,语音识别系统性能急剧下降。为了让语音识别系统在安静的环境和有噪声的环境中都获得令人满意的工作性能 ,研究了一个将语音增强器和语音识别器级连起来的系统。该系统中 ,语音增强作为前端处理用于提高识别器输入端信号的信噪比。通过 3种不同的增强算法用于纯净语音和3种类型带噪语音的实验结果分析比较表明 ,这一方法对纯净语音的识别精度几乎没有任何改变而大大提高了系统的抗噪声性能     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。     

语音识别与智能阅读技术的应用研究

首先阐述了在多媒体作品中应用语音识别和智能阅读技术的基本思想,其次介绍了在多媒体作品中应用语音识别和智能阅读技术的实现方法,然后以简单的示例说明利用VB多媒体开发系统开发具有语音识别和文本阅读器的设计方法.     

试析英语移就修辞格及其翻译原则

移就是英语中一种特殊的语言现象和常用的修辞格,它由转移修饰语和中心语构成,两者之间通过语义的"巧移"而形成一种临时的搭配。移就修辞格被广泛地应用于小说、戏剧、诗歌及其他文学作品中,使语言表达更丰满、生动、形象、准确,常常能取得意想不到的修辞效果。文中主要探讨了移就修辞格的类型、修辞功能和翻译原则。     

基于CSGAN的多模型融合蒙汉神经机器翻译研究

由于低资源语料稀少而导致的语义捕获不充分现象已成为影响机器翻译质量的主要因素.为此,该文在预处理的基础上利用CNN和门控机制来改进Transformer模型,通过对抗训练的方式来引导模型参数的优化,同时通过加入命名实体识别来提高模型对实体的翻译性能.此外,通过多模型融合的方式将来自多个机器翻译的输出经过改进、重组、合并转变为一个单一的改进的翻译结果.通过3组对比实验表明,该方法优于基准方法.