基于语音识别的英语翻译器设计

杨雪晴

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基于语音识别的英语翻译器设计

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针对传统英语翻译系统语音识别准确率低，导致语言翻译效果不佳的问题，提出一种语音识别的英语翻译器。在HMM基础上，加入梅尔频率倒谱系数MFCC,通过MFCC提取语音特征，然后利用HMM对语音特征进行识别，最后通过循环神经网络构建Transformer机器翻译模型，从而对提取的中文语音进行翻译。结果表明，提出的HMM+MFCC模型对语音识别的平均识别率高达99.78%,比传统的识别方法高2.89%,且HMM+MFCC模型的平均识别时间仅为1.224 8 s,说明本模型识别效率更高，模型性能更优越；Transformer+词性信息模型的BLEU分数为36.28,比单一Transformer模型的BLEU分数35.69高出了0.59。综合分析可知，采用提出的语音识别和语言翻译方法可提高英语翻译器的语音识别准确率和翻译效果。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第8期|221-225|共5页
作者
杨雪晴;
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作者单位

榆林学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类翻译;语音识别与设备;
关键词
语音识别; 英语翻译; HMM; 循环神经网络; Transformer;

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