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語音控制系統(tǒng)，即用語音來控制設(shè)備的運(yùn)行，相對于手動(dòng)控制來說更加快捷、方便，可以用在諸如工業(yè)控制、語音撥號系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;智能對話查詢系統(tǒng)，根據(jù)客戶的語音進(jìn)行操作，為用戶提供自然、友好的數(shù)據(jù)庫檢索服務(wù)，例如家庭服務(wù)、旅行社服務(wù)系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)、銀行服務(wù)等?？梢哉f，語音識別技術(shù)與其他自然語言處理技術(shù)相結(jié)合，可以構(gòu)建出很多復(fù)雜的應(yīng)用。然而，語音識別的主要難點(diǎn)就是對自然語言的識別和理解。首先必須將連續(xù)的講話分解為詞、音素等單位，其次要建立一個(gè)理解語義的規(guī)則。由于語音信息量大，語音模式不僅對不同的說話人不同，對不同場景的同一說話人也是有差異的。例如，一個(gè)人在隨意說話和認(rèn)真說話時(shí)的語音特征是不同的。另外，說話者在講話時(shí)，不同的詞可能聽起來是相似的，這也是常見現(xiàn)象。單個(gè)字母或詞、字的語音特性，受上下文的影響，以致改變了重音、音調(diào)、音量和發(fā)音速度等。***，環(huán)境噪聲和干擾對語音識別也有較大影響，致使識別率低。福州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。合肥筆譯電話

在同傳過程中，譯員按聽到的原語的句子順序，把整個(gè)句子切成意群單位或信息單位，再使用連接詞把這些單位自然連接起來，譯出整體的意思。這種翻譯方法為 “ 順句驅(qū)動(dòng) ” 。如以下句子按順句驅(qū)動(dòng)的原則來譯： “ 所有人// 都可以借助互聯(lián)網(wǎng)資源 // 來學(xué)習(xí)，不論他們是哪個(gè)民族、// 何種性別、// 何種膚色、// 只要他們可能接入互聯(lián)網(wǎng)。 ” 譯文：“All can study //by relying on internetresources// regardless of their race, nationality and sex// providing that //they could have access to the internet.” 同聲傳譯是與原語發(fā)言人的發(fā)言同步進(jìn)行的，翻譯活動(dòng)必須在原語發(fā)言人講話結(jié)束后瞬間內(nèi)（或同時(shí)）結(jié)束。因此，同傳譯員要比較大限度地在翻譯過程中爭取縮短翻譯與原語發(fā)言之間的時(shí)間差。這個(gè)時(shí)間差越小，譯員記憶的內(nèi)容就會(huì)越多，譯出的信息也就越多。英漢語的語序差別較大，要完全聽明白原語語序、意義之后再進(jìn)行翻譯則很難跟上原語發(fā)言人。因此，“順句驅(qū)動(dòng)是英漢同聲傳譯的一個(gè)比較大特征?！焙莨P譯價(jià)格合肥筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

前陣子，一位同傳翻譯員聲討科大訊飛“AI同傳造假”，在網(wǎng)上引起了軒然**。人工智能和同傳翻譯由此成為大家熱議的話題。***，我們來談一談“人工智能翻譯是否真的可以取代同傳翻譯員”?01同聲傳譯有多難?同聲傳譯**早出現(xiàn)在一戰(zhàn)后的巴黎和會(huì)上，英法兩國**借助同聲傳譯人員的幫助，完成了緊張的談判。如今，該技術(shù)依然在國際會(huì)議上扮演著極其重要的角色。據(jù)統(tǒng)計(jì)，95%的國際會(huì)議都有專業(yè)同聲傳譯人員助力。同傳翻譯員在臺(tái)上能夠?qū)⑼瑐髂芰\(yùn)用自如，需要平時(shí)大量的艱苦練習(xí)，即使是雙語運(yùn)用自如的專業(yè)人員，在實(shí)戰(zhàn)之前，也要進(jìn)行數(shù)年的鍛煉。他們不僅需要事先學(xué)習(xí)、熟悉會(huì)議資料，還需要隨機(jī)應(yīng)變的能力。同聲傳譯的工作方式也比較特殊，因?yàn)閴毫薮?，一般多人協(xié)同，在一場數(shù)小時(shí)的過程中，每人輪流翻譯幾十分鐘。相較之下，普通的口譯工作則要簡單不少。機(jī)器翻譯如能代替同聲傳譯無疑具有巨大的價(jià)值。

除了上述傳統(tǒng)的方式，2013年以來，隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯逐漸興起。就當(dāng)前而言，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯的是長短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長對自然語言建模，把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點(diǎn)數(shù)向量，同時(shí)“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的會(huì)話時(shí)間。該模型較好地解決了自然語言句子向量化的難題。其技術(shù)**是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從語料庫中學(xué)習(xí)知識。一種語言的句子被向量化之后，在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)運(yùn)算，生成譯文。這種翻譯方法比較大的優(yōu)勢在于譯文流暢，更加符合語法規(guī)范。相比之前的翻譯技術(shù)，質(zhì)量有較高的提升。廣州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

這里，簡單介紹一下機(jī)器翻譯的難點(diǎn)。整個(gè)機(jī)器翻譯的過程，可以分為語音識別轉(zhuǎn)換、自然語言分析、譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成等階段。在此，以比較典型的、基于規(guī)則的機(jī)器同傳翻譯為例(參見下圖)，模塊包含了：語音識別(語音轉(zhuǎn)換為文本)、自然語言處理(語法分析、語義分析)、譯文轉(zhuǎn)換、譯文生成和語音生成等模塊。其中的技術(shù)難點(diǎn)主要是：語音識別、自然語言處理和譯文轉(zhuǎn)換等步驟。***個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語音識別。近二十年來，語音識別技術(shù)取得了***進(jìn)步，開始進(jìn)入家電、汽車、醫(yī)療、家庭服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。常見的應(yīng)用系統(tǒng)有：語音輸入系統(tǒng)，相對于鍵盤輸入方法，它更符合人的日常習(xí)慣，也更自然、更高效;蘇州筆譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。黃山筆譯

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第二個(gè)技術(shù)難點(diǎn)是語義解析，這是智能化的機(jī)器翻譯系統(tǒng)的**部分。目前，機(jī)器翻譯系統(tǒng)可劃分為基于規(guī)則和基于語料庫兩大類。前者以詞典和語言知識規(guī)則庫為基礎(chǔ);后者由經(jīng)過劃分并具有標(biāo)注的語料庫構(gòu)成知識源，以統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法為主。機(jī)譯系統(tǒng)是隨著語料庫語言學(xué)的興起而發(fā)展起來的。目前，世界上絕大多數(shù)機(jī)譯系統(tǒng)都采用以規(guī)則庫為基礎(chǔ)的策略，一般分為語法型、語義型、知識型和智能型。不同類型的機(jī)譯系統(tǒng)，由不同的成分構(gòu)成。抽象地說，所有機(jī)譯系統(tǒng)的處理過程都包括以下步驟：對源語言的分析或理解，在語言的語法、語義和語用等平面進(jìn)行轉(zhuǎn)換，按目標(biāo)語言結(jié)構(gòu)規(guī)則生成目標(biāo)語言。當(dāng)前，Google的在線翻譯已經(jīng)為人熟知，其***代的技術(shù)即為基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法，基本原理是通過收集大量的雙語網(wǎng)頁作為語料庫，然后由計(jì)算機(jī)自動(dòng)選取**為常見的詞與詞的對應(yīng)關(guān)系，***給出翻譯結(jié)果。合肥筆譯電話

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