[發(fā)明專利]采用人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語(yǔ)音翻譯的機(jī)器人

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710172488.X
• 申請(qǐng)日: 2017-03-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108628836A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邱念
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南本來(lái)文化發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/28
• 分類號(hào): G06F17/28;G06N3/08
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種采用人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語(yǔ)音翻譯的機(jī)器人，其特征在于，包括：機(jī)器人主體、云計(jì)算中心BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模塊、云計(jì)算中心大數(shù)據(jù)庫(kù)，三個(gè)主要部件構(gòu)成。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語(yǔ)音翻譯的機(jī)器人，其特征在于：機(jī)器人主體能夠進(jìn)行語(yǔ)音數(shù)據(jù)的輸入與輸出，首先，由用戶以對(duì)話方式設(shè)定機(jī)器人的輸入輸出語(yǔ)言，即需要翻譯的語(yǔ)言種類，機(jī)器人能自動(dòng)識(shí)別用戶與之對(duì)話進(jìn)行設(shè)定時(shí)發(fā)出的語(yǔ)言種類，并進(jìn)行自動(dòng)適配；在翻譯進(jìn)行時(shí)：機(jī)器人主體與云端云計(jì)算中心通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)連接，由云計(jì)算中心獲取從機(jī)器人處傳來(lái)的音頻數(shù)據(jù)，通過(guò)識(shí)別后進(jìn)行音頻數(shù)據(jù)的翻譯，然后在傳回機(jī)器人，機(jī)器人再將翻譯后的音頻數(shù)據(jù)播放給用戶。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語(yǔ)音翻譯的機(jī)器人，其特征在于機(jī)器人主體部分由：機(jī)器人外殼、麥克風(fēng)、音響、語(yǔ)音表情聲光控制器、LED燈組件、可充電電池、wifi模塊、4G模塊、USB接口與USB線構(gòu)成。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語(yǔ)音翻譯的機(jī)器人，其特征在于云計(jì)算中心大數(shù)據(jù)庫(kù)由：漢語(yǔ)發(fā)音的音頻大數(shù)據(jù)庫(kù)、漢語(yǔ)各地方方言發(fā)音的音頻大數(shù)據(jù)庫(kù)、世界各國(guó)語(yǔ)音發(fā)音的音頻大數(shù)據(jù)庫(kù)、漢語(yǔ)語(yǔ)法數(shù)據(jù)庫(kù)、世界各國(guó)語(yǔ)言的語(yǔ)法數(shù)據(jù)庫(kù)、漢語(yǔ)與世界各國(guó)的翻譯詞典大數(shù)據(jù)庫(kù)、各個(gè)行業(yè)的專有名詞翻譯大數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成；其中每個(gè)與音頻有關(guān)的大數(shù)據(jù)庫(kù)，均由不低于20名男性和女性朗讀該國(guó)語(yǔ)言的音頻數(shù)據(jù)，以提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在翻譯時(shí)對(duì)細(xì)微口音出入的糾錯(cuò)功能，提高翻譯準(zhǔn)確率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種采用人工智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行語(yǔ)音翻譯的機(jī)器人，其特征在于：云計(jì)算中心搭載了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模塊，該翻譯模塊通過(guò)與云計(jì)算中心的大數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的信息進(jìn)行勾連，進(jìn)而進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型的訓(xùn)練，使得交傳翻譯的準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，同傳翻譯的準(zhǔn)確率達(dá)到70%以上，以確保在用戶使用時(shí)能夠及時(shí)準(zhǔn)確的進(jìn)行翻譯。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的云計(jì)算中心搭載的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模塊，其訓(xùn)練方法包括如下步驟：

步驟（1）、對(duì)大數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與標(biāo)注，形成N個(gè)訓(xùn)練樣本；

步驟（2）、對(duì)n進(jìn)行賦值，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的輸入層各節(jié)點(diǎn)的輸出等于輸入；對(duì)于中間的隱藏層，節(jié)點(diǎn)J的輸入可表示為：

其中：為單元J的活性偏量，一般取[-1，1]

步驟（3）、BP網(wǎng)絡(luò)取連續(xù)型的激勵(lì)函數(shù)，其形式如：

從可以得到節(jié)點(diǎn)j的輸出：

步驟（4）、重復(fù)步驟（2）和步驟（3）的計(jì)算過(guò)程，直至得到輸出層的實(shí)際輸出然后比較實(shí)際輸出與期望輸出，通過(guò)誤差修改權(quán)重和偏置，使得誤差達(dá)到最小，對(duì)于輸出單元k誤差的形式為：

其中，為輸出層單元的期望輸出，為了避免陷入局部最優(yōu)解，通過(guò)更新權(quán)重和偏量，學(xué)習(xí)率取，可以得到

同理，更新隱含層單元j與上一層單元i的權(quán)重和偏量可以得到

。