語(yǔ)音翻譯技術(shù)是促進(jìn)人類社會(huì)交流、推動(dòng)人類文明進(jìn)步的重要助推器。隨著語(yǔ)音處理和機(jī)器翻譯等理論及技術(shù)的扎實(shí)推進(jìn),以及計(jì)算機(jī)科學(xué)不斷深化發(fā)展帶來(lái)算力和存儲(chǔ)能力的進(jìn)一步提升,英法、英漢等受用人群廣泛的語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)相繼達(dá)到商用化程度。但語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)的研制囿于語(yǔ)料資源限制,雙語(yǔ)語(yǔ)言研究匱乏等因素,語(yǔ)音翻譯在部分語(yǔ)言上的實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用仍處于起步階段。除此之外,現(xiàn)有研究多采用以級(jí)聯(lián)式語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)為基礎(chǔ),對(duì)其中的重點(diǎn)問(wèn)題各個(gè)擊破的方法,較少采用不借助中間文本表示的直接語(yǔ)音翻譯方法,帶來(lái)研究?jī)?nèi)容繁瑣、翻譯模型龐雜、翻譯時(shí)延較長(zhǎng)等問(wèn)題。雖然俄語(yǔ)和漢語(yǔ)作為世界使用人數(shù)排名第一和第六的語(yǔ)言,語(yǔ)音翻譯應(yīng)用前景廣闊,但俄漢語(yǔ)音翻譯起步較晚,雙語(yǔ)對(duì)齊的語(yǔ)音語(yǔ)料資源建設(shè)不夠完善,目前尚處于實(shí)驗(yàn)階段。在此研究背景下,本研究以俄漢軍事語(yǔ)音翻譯需求為牽引,在分析對(duì)比現(xiàn)有語(yǔ)音翻譯技術(shù)基礎(chǔ)上,針對(duì)俄語(yǔ)和漢語(yǔ)語(yǔ)音發(fā)音特點(diǎn)及差異,采用端到端的語(yǔ)音翻譯模型構(gòu)建方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)俄漢軍事語(yǔ)言翻譯系統(tǒng)。本文主要工作以及取得的研究成果如下:（1）根據(jù)俄語(yǔ)和漢語(yǔ)語(yǔ)音發(fā)音特點(diǎn)及差異性特征,結(jié)合語(yǔ)譜圖和梅爾倒譜頻率系數(shù)進(jìn)行語(yǔ)音特征表示的優(yōu)缺點(diǎn),采用Me... 

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 理論研究意義
        1.1.3 工程實(shí)踐意義
        1.1.4 軍事應(yīng)用意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 語(yǔ)音翻譯技術(shù)的發(fā)展綜述
        1.2.2 Sequence-to-Sequence技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究框架
第二章 語(yǔ)音翻譯技術(shù)分析
    2.1 級(jí)聯(lián)式語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)
        2.1.1 級(jí)聯(lián)式語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)框架
        2.1.2 語(yǔ)音識(shí)別
        2.1.3 機(jī)器翻譯
        2.1.4 語(yǔ)音合成
    2.2 Sequence-to-Sequence模型
        2.2.1 Encoder-Decoder框架
        2.2.2 Sequence-to-Sequence模型
    2.3 端到端的語(yǔ)音翻譯
        2.3.1 語(yǔ)譜圖
        2.3.2 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于Mel譜圖的語(yǔ)音信號(hào)特征表示
    3.1 俄漢語(yǔ)音發(fā)音差異分析
        3.1.1 元音輔音發(fā)音的差異性
        3.1.2 音節(jié)差異
        3.1.3 重音、聲調(diào)差異
    3.2 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理
        3.2.1 預(yù)加重
        3.2.2 分幀加窗
    3.3 Mel譜圖生成
        3.3.1 傅里葉變換
        3.3.2 Mel濾波器組
    3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于改進(jìn)Griffin-Lim算法的聲碼器設(shè)計(jì)
    4.1 Mel譜圖轉(zhuǎn)換幅度譜
    4.2 改進(jìn)Griffin-Lim波形重建算法
        4.2.1 Griffin_Lim算法
        4.2.2 改進(jìn)的Griffin_Lim算法
    4.3 去加重
    4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 Seq2Seq語(yǔ)音翻譯模型架構(gòu)
    5.1 Seq2Seq語(yǔ)音翻譯模型
    5.2 編碼和解碼模塊
        5.2.1 LSTM的前向傳播
        5.2.2 BLSTM及其反向傳播
    5.3 模型優(yōu)化
        5.3.1 注意力機(jī)制
        5.3.2 損失函數(shù)
    5.4 本章小結(jié)
第六章 俄漢軍事語(yǔ)音翻譯原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    6.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案
        6.1.1 系統(tǒng)需求和功能
        6.1.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
        6.1.3 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
    6.2 實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料準(zhǔn)備
        6.2.1 語(yǔ)料基本情況
        6.2.2 語(yǔ)料三級(jí)編碼存儲(chǔ)方法
    6.3 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)
        6.3.1 系統(tǒng)交互式界面設(shè)計(jì)
        6.3.2 模型訓(xùn)練模塊參數(shù)設(shè)置
        6.3.3 語(yǔ)音翻譯模塊
    6.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
        6.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        6.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 論文工作總結(jié)
    7.2 前景與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：3674308