【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及語言翻譯，具體為一種即時語言翻譯服務系統。
技術介紹
1、隨著全球經濟協作、國際交往的日益頻繁，人們迫切需要準確、即時、方便、靈活、廉價的語言翻譯工具或服務。現有語言翻譯技術方案多集中在機器翻譯、智能分析、語音識別、語音合成等方面，并取得了長足的發展，在單詞、短語、簡單文本翻譯上有不錯的效果，但由于人類語言的復雜性，尤其是人類語音，伴隨著發音、語法、語調、語氣、語速、語境等諸多因素，機器翻譯要做到象人類一樣自由交談，在目前還是個世界性難題，因此相當長時間內人工翻譯仍將是語言翻譯的主要途徑。
2、在實現專利技術的過程中，專利技術人發現現有技術中至少存在以下問題沒有得到解決，使用過程中，傳統的即時語言翻譯服務系統在使用過程中存在翻譯錯誤或不準確的情況導致翻譯結果不符合目標語言的習慣表達方式和翻譯結果缺乏連貫性和準確性，而且對于特定領域的專業術語理解和翻譯存在困難，容易因主觀判斷處理復雜或具有多重含義的句子時出現錯誤。為此，需要設計新的技術方案給予解決。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種即時語言翻譯服務系統，以解決當前即時語言翻譯服務系統在使用過程中存在翻譯錯誤或不準確的情況導致翻譯結果不符合目標語言的習慣表達方式和翻譯結果缺乏連貫性和準確性，而且對于特定領域的專業術語理解和翻譯存在困難，容易因主觀判斷處理復雜或具有多重含義的句子時出現錯誤的技術問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種即時語言翻譯服務系統，包括語音識
3、語音識別模塊：是將人類的語音輸入轉化為文字；
4、語言處理模塊：一旦語音識別模塊完成，翻譯系統將識別出的文字輸入到語言處理模塊中進行進一步處理；
5、語音合成模塊：在語言處理模塊完成后，翻譯系統需要通過語音合成模塊將翻譯結果轉化為人類可以理解的語音，并且根據文字內容生成自然流暢的語音。
6、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述將人類的語音輸入轉化為文字是將語音信號轉化為數字化的聲譜圖，并進行語音特征提取，再經過訓練的模型對提取到的語音特征進行匹配，從而確定輸入語音的內容。
7、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述語音識別模塊的識別步驟如下：
8、首先，系統捕獲語音數據；
9、接著語音數據通過聲學模型單元，該模型確定了語言中音頻信號和語音單位之間的關系；
10、然后經過聲學模型單元處理后的數據再通過語言模型，該模型將聲音與單詞及單詞序列進行匹配；
11、最后由系統輸出轉換后的文本數據。
12、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述語言處理模塊主要包括詞法分析模塊、句法分析模塊和語義分析模塊，在詞法分析模塊階段，翻譯系統將輸入的文字進行分詞，劃分單個詞語，句法分析模塊過程中，確定詞語之間的語法結構關系，最后，在語義分析模塊階段，對句子進行語義解析，確定句子的實際含義。
13、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述語音合成模塊根據文字輸入確定每個音節的發音，然后將這些音節連接起來形成連續的語音流，語音合成模塊基于深度學習技術的計算機算法。
14、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述聲學模型單元的處理步驟如下：
15、s1、通過麥克風或其他錄音設備，將人類的語音轉化為電信號，以供后續處理；
16、s2、分析語音信號的頻率、能量、諧波等特征，提取出有用的信息，為后續的語音識別算法提供輸入；
17、s3、使用大量標注的語音數據，結合機器學習算法，訓練聲學模型單元，建立聲學特征與語音單元(如音素)之間的映射關系；
18、s4、通過對大規模語料庫的訓練，建立詞語之間的語言概率關系，提高識別的準確性，語言模型可以幫助消除語音中的歧義，并提供更精確的識別結果；
19、s5、在解碼階段，語音識別系統使用聲學模型單元和語言模型對輸入的聲音特征進行解碼，生成最可能的文本輸出，同時，還可以應用后處理技術，如錯誤糾正、語法校正等，對識別結果進行優化和改善。
20、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述計算機算法包括：數據準備單元、模型訓練單元、聲學模型單元和聲碼器；
21、數據準備單元涉及收集大量的語音數據并進行適當的預處理，如標準化、去噪和特征提取，這些數據用于訓練深度學習模型；
22、模型訓練單元利用大量的語音數據來訓練深度學習模型，使模型學習從文本到語音的映射關系以及語音信號中的各種復雜模式和依賴關系；
23、聲學模型單元負責將輸入的文本(或音素序列)轉換為聲學特征；
24、聲碼器將聲學模型單元生成的聲學特征轉換為可播放的語音波形。
25、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述聲學模型單元采用的是混合高斯模型或混合拉普拉斯模型對語音信號的分布進行擬合。
26、作為本專利技術的一種優選實施方式，所述聲碼器發信端的分析器首先對話音信號進行分析，提取主要話音參數：聲源特性，如聲帶“振動-不振動”(濁-清音)、聲帶振動時的基本頻率；聲道傳輸聲源信號的特性。
27、與現有技術相比，本專利技術的有益效果如下：
28、本專利技術即時語言翻譯服務系統在使用過程中避免了存在翻譯錯誤或不準確的情況導致翻譯結果不符合目標語言的習慣表達方式和翻譯結果缺乏連貫性和準確性，而且能夠防止對于特定領域的專業術語理解和翻譯存在困難，不會因為主觀判斷處理復雜或具有多重含義的句子時出現錯誤,因此本專利技術具有括翻譯質量穩定、文化差異處理容易、上下文理解容易、專業術語處理容易、主觀判斷明確以及準確性高等優點。
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1.一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：包括語音識別模塊、?語言處理模塊和語音合成模塊；
2.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述?將人類的語音輸入轉化為文字是將語音信號轉化為數字化的聲譜圖，?并進行語音特征提取，再?經過訓練的模型對提取到的語音特征進行匹配，?從而確定輸入語音的內容。
3.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述語音識別模塊的識別步驟如下：
4.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述?語言處理模塊主要包括詞法分析模塊、??句法分析模塊和語義分析模塊，?在詞法分析模塊階段，?翻譯系統將輸入的文字進行分詞，?劃分單個詞語，??句法分析模塊過程中，?確定詞語之間的語法結構關系，?最后，?在語義分析模塊階段，?對句子進行語義解析，?確定句子的實際含義。
5.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述??語音合成模塊根據文字輸入確定每個音節的發音，?然后將這些音節連接起來形成連續的語音流，語音合成模塊基于深度學習技術的計算機算法。<...
【技術特征摘要】
1.一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：包括語音識別模塊、?語言處理模塊和語音合成模塊；
2.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述?將人類的語音輸入轉化為文字是將語音信號轉化為數字化的聲譜圖，?并進行語音特征提取，再?經過訓練的模型對提取到的語音特征進行匹配，?從而確定輸入語音的內容。
3.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述語音識別模塊的識別步驟如下：
4.根據權利要求1所述的一種即時語言翻譯服務系統，其特征在于：所述?語言處理模塊主要包括詞法分析模塊、??句法分析模塊和語義分析模塊，?在詞法分析模塊階段，?翻譯系統將輸入的文字進行分詞，?劃分單個詞語，??句法分析模塊過程中，?確定詞語之間的語法結構關系，?最后，?在語義分析模塊階段，?對句子進行語義解析，?確定句子的實際含義。
5.根據權利要求1所述的一種即...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王烈，魏寶晶，賀春禹，
申請(專利權)人：北京哲夢科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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