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申请/专利权人：石家庄学院
摘要：本发明提供了一种基于机器翻译的日语语音翻译方法、终端及存储介质，获取待翻译日语语音；对待翻译日语语音进行特征提取，得到MFCC特征；对待翻译日语语音进行声纹识别，确定待翻译日语语音的身份信息；将MFCC特征和身份信息对应的第一特征输入到解码器中，得到第一翻译结果；其中，第一特征根据历史时段内识别的MFCC特征以及历史时段内的第一翻译结果对应的标准MFCC特征确定；身份信息与第一特征一一对应。通过在语音识别中加入说话者的第一特征来反映说话者的重读、连读和语音语调等差异，同时利用梅尔频率倒谱系数来提取语音中的有效信息，即MFCC特征，将这两个特征输入到解码器中，实现日语语音的高效翻译。
主权项：1.一种基于机器翻译的日语语音翻译方法，其特征在于，包括：获取待翻译日语语音；对所述待翻译日语语音进行特征提取，得到MFCC特征；对所述待翻译日语语音进行声纹识别，确定所述待翻译日语语音的身份信息；将所述MFCC特征和所述身份信息对应的第一特征输入到解码器中，得到第一翻译结果；其中，所述第一特征根据历史时段内识别的MFCC特征以及历史时段内的第一翻译结果对应的标准MFCC特征确定；所述身份信息与所述第一特征一一对应；所述方法还包括：将所述MFCC特征和所述标准MFCC特征输入到第一神经网络中，得到第一差值特征；将所述MFCC特征和所述标准MFCC特征输入到加入局部自注意力机制的第一神经网络中，得到第二差值特征；根据所述第一差值特征和所述第二差值特征，确定所述身份信息对应的第一特征；所述方法还包括：获取标准语音数据、文本数据、字典数据以及所述标准语音数据对应的至少一组非标准语音数据；根据所述标准语音数据，对基于时序数据分类的双向长短期记忆网络模型进行训练，得到目标声学模型；根据所述文本数据对第二神经网络进行训练，得到目标语言模型；根据所述至少一组非标准语音数据对所述第一神经网络进行训练；根据所述目标声学模型、所述第一神经网络模型、所述字典数据、所述目标语言模型，构建所述解码器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄学院 基于机器翻译的日语语音翻译方法、终端及存储介质
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