[发明专利]一种高准确性的英语语音翻译的模糊匹配训练方法有效
| 申请号: | 202110223114.2 | 申请日: | 2021-03-01 |
| 公开(公告)号: | CN112967717B | 公开(公告)日: | 2023-08-22 |
| 发明(设计)人: | 王晓靖;张敏;李琦;丁桂芝;牛明敏;张晨曦;郭晓斌 | 申请(专利权)人: | 郑州铁路职业技术学院 |
| 主分类号: | G10L15/22 | 分类号: | G10L15/22;G06F40/58;G06N3/126;G10L15/26;G10L15/30;G10L25/24;G10L25/33 |
| 代理公司: | 郑州博骏知识产权代理事务所(普通合伙) 41222 | 代理人: | 任坤 |
| 地址: | 450000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 准确性 英语 语音 翻译 模糊 匹配 训练 方法 | ||
1.一种高准确性的英语语音翻译的模糊匹配方法,其特征在于:该匹配方法采用的匹配系统包括处理器、存储器、可编程器件、在线语音接收模块、语音获取模块以及显示播放模块;所述处理器和可编程器件分别与语音获取模块连接;所述处理器分别和存储器、可编程器件、在线语音接收模块、语音获取模块以及显示播放模块电性连接;所述在线语音接收模块、存储器与可编程器件连接;
所述的模糊匹配方法包括如下步骤:
S1、所述语音获取模块获取语音信息并转换成数字语音信号;
S2、将所述数字语音信号采用模糊声像规则进行语音检测,得到对应的匹配参数,根据所述匹配参数采用遗传算法运算得到可编程器件的重配置数据流;根据所述匹配参数采用遗传算法运算得到可编程器件的重配置数据流具体为:把可编程器件中的可配置逻辑模块作为染色体,通过遗传算法,找出最优的染色体,生成重配置数据流配置到可编程器件上,从而对电路重新配置,以实现根据输入语音的变化而变化自身以更有效率的匹配语音数据;模糊声像规则包括梅尔倒谱系数分析、短时能量以及短时平均过零率统计方法、基于谱分析得到的共振峰提取方法共同组成的规则实现的“声音画像”特征描述,将上述规则的输出如梅尔倒谱系数、短时能量、短时平均过零率、共振峰作为匹配参数;
所述遗传算法具体实现步骤如下:
S21、随机生成染色体个体;
S22、计算所述个体的适应度值;
S23、对个体随机实施变异操作,生成子代个体;
S24、执行选择操作,若子代个体的适应度值高于个体的适应度值,则将子代个体复制到下一代,否则以一个较小的概率复制子代个体到下一代,依次类推直至满足终止条件;
S3、采用所述重配置数据流重新配置可编程器件,实现根据输入语音的变化而变化自身以匹配语音数据;
S4、所述在线语音接收模块将匹配参数作为导引来检索在线语音数据,并将所述在线语音数据进行粗略排序;将检索到的在线语音数据输入可编程器件进行模糊匹配;所述可编程器件被配置成实现模糊匹配算法,将若干个匹配参数作为模糊规则R,数字语音信号作为输入量X,当输入量X激活若干条模糊规则R时,输出U则由若干条模糊规则的输出决定;所述可编程器件以数字语音信号以及在线语音数据作为输入,经过模糊匹配算法的计算,最后找到最为匹配的在线语音数据,输出到处理器再进行组合以及文本翻译送至显示播放模块播放与显示;
S5、将最为匹配的在线语音数据输出。
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