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基于语音识别技术的在线语言翻译交互学习系统的设计与实现
被引量:
1
1
作者
邓丽君
《自动化与仪器仪表》
2023年第6期199-203,共5页
为实现在线语言翻译交互学习,基于语音识别技术设计并实现了一套在线语言翻译交互学习系统。系统通过采用CNN结合CTC模型与BiLSTM模型构建语音识别声学模型,并采用Transformer模型作为语言模型,实现了语音准确识别,识别字错率低于16%,...
为实现在线语言翻译交互学习,基于语音识别技术设计并实现了一套在线语言翻译交互学习系统。系统通过采用CNN结合CTC模型与BiLSTM模型构建语音识别声学模型,并采用Transformer模型作为语言模型,实现了语音准确识别,识别字错率低于16%,句识别准确率超过95%;然后基于FastSpeech2x声学模型和MelGAN声码器模型,对系统语音合成算法进行设计,实现了高质量的语音合成,MOS评分超过4分。最后,通过对系统语音采集、语音识别和语音合成各个功能模块进行测试,验证了系统性能。测试结果表明,系统各个模块功能完善,可正确执行语音采集、语音识别和语音合成等操作,实现高效率的语音采集、高准确率的语音识别,以及高质量的语音合成,且系统实现语音交互时间不超过5 s,满足语音交互时间需求,且各个功能模块完成相应功能指令的正确率均超过96%,具有良好的用户体验感,可用于实际在线语言翻译学习应用中。
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关键词
语音识别
在线
语言
翻译
交互学习
系统设计
原文传递
题名
基于语音识别技术的在线语言翻译交互学习系统的设计与实现
被引量:
1
1
作者
邓丽君
机构
西安航空职业技术学院
出处
《自动化与仪器仪表》
2023年第6期199-203,共5页
基金
2021年度陕西高等职业教育教学改革研究项目青年专项重点攻关课题《课程思政背景下高职院校民航服务类专业信息化教学改革研究与实践》(21ZG001)。
文摘
为实现在线语言翻译交互学习,基于语音识别技术设计并实现了一套在线语言翻译交互学习系统。系统通过采用CNN结合CTC模型与BiLSTM模型构建语音识别声学模型,并采用Transformer模型作为语言模型,实现了语音准确识别,识别字错率低于16%,句识别准确率超过95%;然后基于FastSpeech2x声学模型和MelGAN声码器模型,对系统语音合成算法进行设计,实现了高质量的语音合成,MOS评分超过4分。最后,通过对系统语音采集、语音识别和语音合成各个功能模块进行测试,验证了系统性能。测试结果表明,系统各个模块功能完善,可正确执行语音采集、语音识别和语音合成等操作,实现高效率的语音采集、高准确率的语音识别,以及高质量的语音合成,且系统实现语音交互时间不超过5 s,满足语音交互时间需求,且各个功能模块完成相应功能指令的正确率均超过96%,具有良好的用户体验感,可用于实际在线语言翻译学习应用中。
关键词
语音识别
在线
语言
翻译
交互学习
系统设计
Keywords
speech recognition
online language translation
interactive learning
system design
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语音识别技术的在线语言翻译交互学习系统的设计与实现
邓丽君
《自动化与仪器仪表》
2023
1
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