[發明專利]采用BP神經網絡同傳翻譯粵語口音與泰語的同傳箱

在審

• 申請號: 201710173370.9
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN108628845A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 邱念
• 申請（專利權）人: 湖南本來文化發展有限公司
• 主分類號: G06F17/28
• 分類號: G06F17/28;G06N3/04;G06N3/08
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• 代理人: 暫無信息

1.采用BP神經網絡同傳翻譯粵語口音與泰語的同傳箱，其特征在于，由以下部件構成：

1）翻譯粵語和泰語的同傳箱主體部件

2）同傳箱配件

3）云計算中心的粵語和泰語大數據庫

4）云計算中心搭載的BP神經網絡模塊。

2.根據權利要求1所述的部件1），其特征在于：本發明的同傳箱為箱式結構硬件，因其采用人工智能的翻譯形式，故該同傳箱與傳統的同傳箱相比，箱內無需坐人，可以節約同傳箱空間，能夠為會議現場留出更多的會議席位擺放空間；在同傳箱的箱體中，設置有：各音頻通道的線纜接線盒，用于連接每位用戶坐席上的耳機線與話筒線；光纖接線盒，用于通過光纖與云計算中心進行實時通信；備用電源；各音頻通道的開關與總開關。

3.根據權利要求1所述的部件2），其特征在于：部件2）一端接在部件1）的各通道音頻接線口上，另一端接在各與會人員坐席上。

4.根據權利要求1所述的部件3），其特征在于：大數據庫具有不少于100TB的存儲空間，且大數據庫根據數據類型分為若干個子數據庫；子數據庫至少需包括以下幾個：粵語音頻大數據庫、泰語音頻大數據庫、漢語語法及粵語發音規則數據、泰語語法及泰語發音規則數據、漢語大辭典、泰語大辭典。

5.根據權利要求1所述的部件4），其特征在于：部件4）需要對部件3）所述的數個大數據庫進行數據勾連后，進行翻譯大數據的深度學習才能起到翻譯粵語和泰語的作用。

6.根據權利要求1所述的部件4），其特征在于：BP神經網絡模型的訓練，其訓練方法包括如下步驟：

步驟（1）、對大數據庫進行數據分析與標注，形成N個訓練樣本；

步驟（2）、對n進行賦值，對于網絡的輸入層各節點的輸出等于輸入；對于中間的隱藏層，節點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網絡取連續型的激勵函數，其形式如：

從可以得到節點j的輸出：

步驟（4）、重復步驟（2）和步驟（3）的計算過程，直至得到輸出層的實際輸出然后比較實際輸出與期望輸出，通過誤差修改權重和偏置，使得誤差達到最小，對于輸出單元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解，通過更新權重和偏量，學習率取，可以得到

同理，更新隱含層單元j與上一層單元i的權重和偏量可以得到

。

7.根據權利要求6所述的BP神經網絡對粵語語音和泰語語音的翻譯大數據的訓練，其特征在于：訓練的結果需達到同傳翻譯正確率70%以上才達標，若翻譯準確率低于標準值，則重復權利要求6所述的訓練步驟，并延長BP神經網絡對翻譯大數據的訓練時間，直至測試結果的翻譯準確率達標為止。