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微软语音翻译全部使用深层神经网络技术
作者 IT168 2016年11月18日 12:09

  【IT168 资讯】近日,在微软Connect();//2016大会上,Microsoft Translator宣布所有微软语音翻译服务已全部使用最先进的深层神经网络技术,其中,包括如Skype Translator实时语音翻译和Microsoft Translator移动端应用等使用微软语音翻译服务的应用程序。不仅如此,所有开发人员和用户都可以通过Microsoft Translator 所提供的语音翻译API(Speech API)将该技术集成到他们的应用程序和服务中。

微软语音翻译全部使用深层神经网络技术

  除Microsoft Translator语音翻译API已经支持的九种语言——阿拉伯文、中文、英文、法文、德语、意大利语、巴西葡萄牙语、俄语和西班牙语,目前深层神经网络技术还支持日语的文本翻译。这10种语言涵盖了Microsoft Translator每天超过80%的翻译量。

  在过去的几年间,深层神经网络技术已经成功地运用在了人工智能的多个领域,如语音和图像处理等,用户可以通过微软认知服务体验这些强大的功能。而今,神经网络技术正在影响着机器翻译领域,基于深层神经网络(LSTM)技术的翻译质量比当前行业主流的基于统计的机器翻译(SMT)技术有显著提升。神经网络可以更好的获取和理解上下文及完整的句子,从而输出更高质量且更自然的翻译结果。

  尽管目前在使用神经网络进行语音和文本翻译上仍处于早期阶段,但它已经能够提供明显优于传统统计机器翻译(SMT)技术所提供的翻译结果。如任何新兴技术一样 (我们正处在所谓S曲线的上升阶段 ),对于未来的提升,我们清楚地知道目前的翻译质量改进仅是迈出的第一步。

  通过大规模部署和使用微软的人工智能超级计算机和微软认知工具包,微软才能够同时发布对10种不同语言的支持,而随着时间的推移,未来微软将为更多语言提供基于神经网络技术的语言翻译支持。

  所发布的基于神经网络的10种语言现已全部投入大规模运营中,用户现在就可以在Window桌面、Windows 10中的Skype预览应用、iOS和安卓版Microsoft Translator移动端应用等以及翻译Skype通话时进行体验。

  无论是语音翻译还是文本翻译,开发人员都可以使用基于神经网络的模型进行开发:

  1、现在所有语音翻译API的调用都通过神经网络。

  2、单独使用文本翻译API时,可以使用 "generalnn” 作为类别ID,从而通过神经网络实现上述10种语言之间的翻译。

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