[发明专利]语音机器翻译方法及装置

说明书

本发明提供一种语音机器翻译方法及装置，涉及基于深度学习的数据处理技术领域。该方法包括：采集语音信息，并将语音信息转换为待翻译语料；将待翻译语料输入训练后的翻译模型；将待翻译语料转换为中间语料向量；将中间语料向量转换为与预设语种对应的目标语料，其中，预设语种与待翻译语料对应的语种不同。本方案通过将采集的语音信息转换为待翻译语料，然后待翻译语料转换为中间语料向量，并将中间语料向量转换为与预设语种对应的目标语料，一方面可对语音直接进行翻译，另一方面有助于简化构建多语种之间的翻译模型，降低系统的复杂度，以及可降低系统在翻译过程中运算资源的消耗。

技术领域

本发明涉及基于深度学习的数据处理技术领域，具体而言，涉及一种语音机器翻译方法及装置。

背景技术

在利用机器实现语言翻译的技术领域中，从最初完全基于靠人编纂的规则的机器翻译方法，到现在的神经机器翻译(Neural Machine Translation，NMT)，深度学习技术与自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)结合是实现机器翻译的常用手段。而在现有的NMT技术中，训练复杂度高，可解释性差。例如，在现有技术中，通常只能对文本形式的语料进行翻译，另外一个翻译模型通常只能对两种固定的语种进行翻译，若需要对其他语种进行翻译或将待翻译语料翻译为其他语种，需要单独建立两种语种对应的翻译模型，从而增加了系统的复杂度以及系统运算资源的消耗。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足，本发明提供一种语音机器翻译方法及装置。

为了实现上述目的，本发明较佳实施例所提供的技术方案如下所示：

本发明较佳实施例提供一种语音机器翻译方法，所述方法包括：

采集语音信息，并将所述语音信息转换为待翻译语料；

将所述待翻译语料输入训练后的翻译模型；

将所述待翻译语料转换为中间语料向量；

将所述中间语料向量转换为与预设语种对应的目标语料，其中，所述预设语种与所述待翻译语料对应的语种不同。

可选地，上述采集语音信息的步骤之前，所述方法包括：

获取训练语料库，包括多条训练语料；

针对每条所述训练语料，将所述训练语料中的每个字和/或词转换为词向量，每个所述词向量预先关联有与至少一类所述预设语种对应的字或词；

使用所述训练语料库，采用深度学习算法对预设翻译模型进行训练，得到所述训练后的翻译模型。

可选地，上述将所述待翻译语料转换为中间语料向量的步骤，包括：

将所述待翻译语料中的字和/或词转换为相应的待翻译词向量，将各个所述待翻译词向量进行组合得到所述中间语料向量。

可选地，上述将所述中间语料向量转换为与预设语种对应的目标语料的步骤，包括：

将所述待翻译词向量与所述训练后的翻译模型中的词向量进行匹配，得到所述待翻译词向量与所述词向量的相似度；

将所述训练语料库中相似度最大的词向量在所述预设语种中所关联的字或词作为所述待翻译词向量在所述预设语种中对应的字或词；

将每个所述待翻译词向量所对应的字或词进行排列组合，得到所述目标语料。

可选地，上述将每个所述待翻译词向量所对应的字或词进行组合，得到所述目标语料的步骤，包括：

对每个所述待翻译词向量所对应的字或词根据所述预设语种的语法进行排序组合，得到所述目标语料。