摘要
本发明涉及自然语言处理技术领域,具体为一种语音识别合成翻译方法、装置及存储介质;本发明通过将语音识别模型和机器翻译模型进行联合训练,能够在训练过程中优化语音识别与翻译之间的任务相关性,显著提高翻译结果的准确性;该方法利用深度学习技术和联合损失函数的优化,使得语音识别和翻译模块能够协同工作,从而减少单一模块处理时的误差积累,提高整体翻译的质量;通过在语音数据预处理阶段进行去噪和音量标准化处理,优化了后续语音识别和翻译过程的输入数据质量;通过采用基于前馈神经网络的语音识别模型和机器翻译模型,能够高效处理语音输入并生成相应的翻译结果。
技术关键词
机器翻译模型
翻译方法
前馈神经网络
联合损失函数
语音识别模块
构建语音识别模型
文本
序列
编码器
音频特征提取
短时傅里叶变换
信号
离散余弦变换
时序
模型超参数
字符
深度学习技术
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前馈神经网络
文本
样本
电子设备
可执行程序代码
模态特征
双向长短期记忆网络
文本
语义协同
融合特征
多模态特征
多模态对话
识别模块
智能客服方法
意图识别模型
光柱显示方法
光波导结构
渐变折射率包层
电致折射率
光学滤波系统
出力预测方法
分布式风电
矩阵
注意力机制
前馈神经网络