Alexa实时对话翻译技术解析

技术架构概述

某中心推出的Alexa实时翻译功能支持两种不同语言的用户进行对话,由系统自动识别语言并实时翻译。该功能基于现有技术栈构建,包括:

  • 自动语音识别(ASR)系统
  • 某机构Translate神经机器翻译引擎
  • 文本转语音(TTS)系统

初始版本支持英语与西班牙语、法语、德语、意大利语、巴西葡萄牙语及印地语的互译,需在美区Echo设备上使用。

关键技术实现

1. 并行语音识别与语言识别

  • 双ASR模型并行处理:输入语音同时传递至两个ASR模型,语言识别(Language ID)模型根据声学特征和ASR输出快速判定语种,仅将目标语种ASR结果送入翻译引擎。
  • 低延迟优化:并行处理避免等待语言识别结果,显著降低端到端延迟。

2. 语音识别优化

  • 声学模型训练:采用连接时序分类(CTC)和状态级最小贝叶斯风险(sMBR)训练,混合噪声数据提升模型鲁棒性。
  • 语言模型扩展:传统N-gram模型与神经语言模型结合,覆盖更广泛的会话主题和长距离依赖关系。

3. 会话适应性改进

  • 端点检测调整:延长句间停顿容忍时间,适应对话中的思考间隔。
  • 翻译输入规范化:对ASR输出进行去冗余、加标点等处理,使其更接近文本翻译引擎的训练数据分布。

持续优化方向

  • 半监督学习:利用高置信度自动标注数据增强ASR和语言识别模型训练。
  • 会话语境融合:改进神经机器翻译引擎,融入语音语调、正式度等上下文信息。
  • 惯用语翻译:提升俚语和习语的处理准确性。

更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公AI智能小助手)

公众号二维码

相关推荐
天天讯通1 小时前
机器人系统对接线索平台好处
大数据·数据库·人工智能·机器人·语音识别
Rysxt_2 小时前
免费语音识别(ASR)服务深度指南
人工智能·语音识别
AI视觉网奇3 小时前
OWSM v4 语音识别学习笔记
人工智能·语音识别
ReinaXue18 小时前
大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
人工智能·神经网络·语言模型·transformer·语音识别·迁移学习·audiolm
Blossom.11820 小时前
基于深度学习的医学图像分析:使用CycleGAN实现图像到图像的转换
人工智能·深度学习·目标检测·机器学习·分类·数据挖掘·语音识别
开开心心就好2 天前
Excel批量加密工具,一键保护多个文件
java·javascript·人工智能·安全·excel·音视频·语音识别
LastWhisperw2 天前
音频算法基础(语音识别 / 降噪 / 分离)
算法·音视频·语音识别
不叫猫先生3 天前
零基础部署网站?使用天翼云服务搭建语音听写应用系统
人工智能·语音识别·云服务器
AI视觉网奇3 天前
语音识别指标计算 WER
人工智能·语音识别