[發(fā)明專利]用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法翻譯粵語口音和葡萄牙語的APP在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710174660.5 | 申請(qǐng)日: | 2017-03-22 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108628855A | 公開(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: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 410000 湖南省*** | 國(guó)省代碼: | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 粵語 翻譯 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 大數(shù)據(jù)庫(kù) 語法 數(shù)據(jù)庫(kù) 采集 發(fā)音規(guī)則 隨身攜帶 語音方式 疲勞 漢語 替代 | ||
1.用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法翻譯粵語口音和葡萄牙語的APP,其特征在于,包括:1)APP軟件;2)采集的葡萄牙語音頻大數(shù)據(jù)庫(kù);3)漢語語法及粵語口音語音方式數(shù)據(jù)庫(kù);4)葡萄牙語語法及發(fā)音規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù);5)采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的部件1),其特征在于:需安裝在用戶的聯(lián)網(wǎng)的智能手機(jī)上使用,且該用戶在使用時(shí),可以選擇翻譯模式為交傳或同傳,若選擇交傳模式,則用戶對(duì)著APP說一句粵語或葡萄牙語,待說完一句話停頓時(shí),APP將翻譯好的葡萄牙語或粵語音頻播放給用戶;如用戶選擇同傳模式,則用戶需佩戴接入該手機(jī)的耳機(jī)使用APP,當(dāng)用戶說話時(shí),耳機(jī)中將同步進(jìn)行翻譯;脫離耳機(jī)的APP不能使用同傳功能,以避免輸出聲音與輸入聲音混合,從而造成對(duì)云計(jì)算中心的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在進(jìn)行翻譯計(jì)算時(shí)的干擾。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的部件2)、3)、4),其特征在于:同屬于粵語和葡萄牙與大數(shù)據(jù),分屬于大數(shù)據(jù)的不同庫(kù),且這3個(gè)部件可以分別輸入部件5)并能夠使用部件5)對(duì)這3個(gè)部件的大數(shù)據(jù)進(jìn)行LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí),形成LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的部件),其特征在于:部件5)是本發(fā)明的翻譯功能的核心部件:LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是在有教師狀態(tài)下對(duì)競(jìng)爭(zhēng)層進(jìn)行訓(xùn)練的一種學(xué)習(xí)算法,因此LVQ算法可以認(rèn)為是把自組織特征映射算法改良成有教師學(xué)習(xí)的算法,該算法用于用有龐大數(shù)據(jù)樣本基數(shù)的葡萄牙語與四川口音音頻數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)中心而言,能夠具備很精準(zhǔn)的翻譯。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,其基本方法是:計(jì)算距離輸入向量最近的競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元,從而找到與之相連 I接的線性輸出層神經(jīng)元,若輸入向量的類別與線性輸出層神經(jīng)元所對(duì)應(yīng)的類別一致,則對(duì)應(yīng)的 I覆競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元權(quán)值沿著輸入向量的方向移動(dòng);反之,若兩者的類別不一致,則對(duì)應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)層神 l翟經(jīng)元權(quán)值沿著輸入向量的反方向移動(dòng);用LVQ1算法進(jìn)行翻譯的步驟為:
步驟1:初始化輸入層與競(jìng)爭(zhēng)層之間的權(quán)值 QUOTE 及學(xué)習(xí)率 QUOTE >0), QUOTE
步驟2:將輸入向量X= QUOTE 送入到輸入層,并計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元與輸入向量的距離:
QUOTE = QUOTE QUOTE =1,2,3,…, QUOTE
式中, QUOTE 為輸入層的神經(jīng)元j與競(jìng)爭(zhēng)層的神經(jīng)元i之間的權(quán)值;
步驟3:選擇與輸入向量距離最小的競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元,若 QUOTE 最小,則記與之連接的線性輸出層神經(jīng)元的類標(biāo)簽為 QUOTE ;
步驟4:記輸入向量對(duì)應(yīng)的類標(biāo)簽為 QUOTE ,若 QUOTE = QUOTE ,則用如下方法調(diào)整權(quán)值:
QUOTE = QUOTE (x QUOTE )
否則,按如下方法進(jìn)行權(quán)值更新:
QUOTE = QUOTE (x QUOTE )。
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