智能對(duì)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(shí)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(shí)別的主要難點(diǎn)就是對(duì)自然語言的識(shí)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(duì)不同的說話人不同，對(duì)不同場(chǎng)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(duì)語音識(shí)別也有較大影響，致使識(shí)別率低。合肥口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。三明口譯多少錢

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(chǎng)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。三明口譯電話無錫口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

“忠實(shí)”(faithfulness) 一向被認(rèn)為是檢驗(yàn)翻譯的標(biāo)準(zhǔn)。但在同聲傳譯工作中，有時(shí)很難做到“忠實(shí)”于原文，有時(shí)雖然忠實(shí)于原文，卻得不到聽眾的認(rèn)同?？谧g不同于筆譯，可以足夠的時(shí)間去構(gòu)思、推敲，同聲傳譯要求譯員在極有限的時(shí)間內(nèi)對(duì)接受到的信息進(jìn)行重組，使目的語聽眾了解原語發(fā)言人的講話內(nèi)容。因此，在同聲翻譯中，對(duì)原語中的字、詞、句有時(shí)候很難譯得十全十美，譯員要努力做到的是根據(jù)接受的詞、句及語篇內(nèi)容掌握原語發(fā)言人要傳達(dá)的主要信息，同時(shí)用聽眾很容易理解的語言方式表達(dá)出來。也就是在翻譯過程中，要做到整體“信息等值”。 同聲傳譯是各種翻譯活動(dòng)中難度比較高的一種翻譯，并非人人都能勝任。在國際會(huì)議那種緊張環(huán)境里，譯員要能不間斷地邊聽邊譯，是很不容易的。要學(xué)好這樣的技能，需要具備一定的條件，如：英語的聽說能力要強(qiáng)，英漢兩種語言的語音、語調(diào)要好，要思維敏捷，反應(yīng)快，對(duì)國際問題有興趣，知識(shí)面要廣。同聲傳譯是各種翻譯活動(dòng)中**難做的一種翻譯。在國際會(huì)議那種緊張環(huán)境里，譯員要能不間斷地邊聽邊譯，是很不容易的。要學(xué)好這樣的技能，需要具備一定的條件，

機(jī)器翻譯的難點(diǎn)在哪里?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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別。近二十年來，語音識(shí)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(duì)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;語音控制系統(tǒng)，即用語音來控制設(shè)備的運(yùn)行，相對(duì)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(hào)系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域;廣州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。

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(duì)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(shí)。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(shì)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。杭州口譯服務(wù)公司聯(lián)系電話。常州口譯報(bào)價(jià)

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同聲傳譯中的 “適度超前” 是指口譯過程中的 “預(yù)測(cè)”(anticipation) 技能。就是在原語信息還不完整的情況下，譯員可能要講的內(nèi)容而進(jìn)行 “超前翻譯 ” ，從而贏得時(shí)間，緊跟發(fā)言人進(jìn)行同步翻譯。如在很多會(huì)議的開幕式中都會(huì)出現(xiàn)這樣的套話： “……我謹(jǐn)** ……// 對(duì)與會(huì)**表示熱烈的歡迎 // 并預(yù)祝本次大會(huì)取得圓滿成功！ //” 在翻譯這段話的時(shí)候，譯員就可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)在發(fā)言人說出 “ 我謹(jǐn)** ……” 的時(shí)候把整句話都譯出來 “Please allow me to be on behalf of …to extend to our warmest welcome to the participants of this conference…” 在聽到 “ 預(yù)祝 ……” 之后，就應(yīng)該知道后面要講的是 “…… 本次會(huì)議成功 ” 。不善用 “ 預(yù)測(cè) ” 技能的譯員很難做好同聲傳譯工作，因?yàn)樵诜g過程中要是等到全部信息接受以后再進(jìn)行翻譯就不是同聲翻譯了。即使翻譯能夠進(jìn)行下去，也是斷斷續(xù)續(xù)。聽眾很難接收到完整的信息。三明口譯多少錢

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