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Skype Translator:从语音识别到翻译

发布时间:2024/3/29 20:11:40 阅读次数:1761

Skype Translator的实现与语音识别技术的进步关系密切。实现语音到语音翻译的第一步就是通过语音识别技术将语音变成文字。在语音识别发展方面,深层神经网络(DNNs)技术发挥了重要作用。2012年,微软研究人员将DNNs技术运用到实时语音识别之中,一举将语音识别的错误率降低了三成多。该成果是自1979年以来这一领域所取得的最重大的进步。

语音识别曾经是机器翻译的重要瓶颈。而今,随着语音识别技术的进步,“瓶颈又重新压到我们翻译头上了。” 周明笑着说。

就Skype Translator的中文预览版而言,语音识别之后,就会变成文字传达给机器翻译部分。在翻译过程中,主要有三个模型在发挥作用。周明告诉记者,它们分别是语言模型、翻译模型和调序模型。

其中,语言模型决定了一个句子的连贯度,即其是否符合某种语言的基本规律,越符合,句子的连贯度就越高。而翻译的结果是否忠实于原文则取决于翻译模型。它会衡量词与词之间的翻译概率有多大。调序模型,顾名思义,是负责调整词与词之间的顺序的,例如,两个词在中文里可能是AB关系,而在英文里则可能是BA的关系。

要让这些模型发挥最佳的作用,则必须有三项关键技术做支撑。周明告诉记者,第一是要通过数据挖掘技术获得超大规模的双语对照的语料库;第二是通过高水平的机器学习方法让语言模型、翻译模型和调序模型做到最优;第三则是以最快的搜索方法找到最佳的译文。


周明所在的团队有四位在机器翻译领域埋首耕耘的博士,他们分别负责数据挖掘、语言模型、翻译模型、解码等各个方面的实验,最后这些模型集成在一起,就实现了一个文字到文字的翻译过程。

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