[发明专利]基于蚁群算法的英语口译教学辅助方法及系统

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助方法，其特征在于，具体步骤包括如下：

构建历史第一语言库，所述历史第一语言库内存储第一语言；所述第一语言包括语音数据和场景数据；

构建匹配模型，用于第二语言匹配场景数据；

所述第一语言作为目标源，所述第二语言作为蚂蚁，所有所述第二语言定义为蚁群，同时定义匹配向量，所述匹配向量为预设目标集合上的投影；

选取最大的匹配向量，对应的第二语言。

2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助方法，其特征在于，构建匹配模型具体步骤如下：

提取语音数据中的语音特征参数，和场景数据中的场景特征参数；

根据所述场景特征参数与所述语音特征参数进行分类，并标记；

输入待匹配语音数据，对所述语音数据根据语法规则进行拆分；

根据拆分后的语音数据匹配对应的场景数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助方法，其特征在于，所述第二语言均分配概率矩阵和匹配矩阵；所述概率矩阵用于描述所述第一语言与所述第二语言匹配的概率；所述匹配矩阵用于描述所述第二语言和所述第一语言匹配的初步结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助方法，其特征在于，选取最大的匹配向量具体步骤如下：

循环迭代所述第二语言，当所述第二语言的语义与所述第一语言匹配作为候选语言；

所述候选语言根据所述场景数据更新所述概率矩阵，所述概率矩阵根据当前场景数据中出现的频次表征所述第一语言与所述第二语言匹配的概率；

根据所述概率矩阵更新匹配矩阵，并计算更新后的所述匹配矩阵的匹配向量，选取最大的匹配向量。

5.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助方法，其特征在于，所述匹配矩阵和概率矩阵表达式如下：

A＝(a_ij)；

B＝(b_ij)；

其中，i表示第一语言的第i个元素；j表示第二语言第j个候选语言，b_ij表示第j个候选语言出现次数与j个候选语言出现次数的比值。

6.一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助系统，其特征在于，包括：

语言库模块，构建历史第一语言库，所述历史第一语言库内存储第一语言；所述第一语言包括语音数据和场景数据；

匹配模块，构建匹配模型，用于第二语言匹配场景数据；

搜寻模块，所述第一语言作为目标源，所述第二语言作为蚂蚁，所有所述第二语言定义为蚁群，同时定义匹配向量，所述匹配向量为预设目标集合上的投影；

选择模块，选取最大的匹配向量，对应的第二语言。

7.根据权利要求6所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助系统，其特征在于，匹配模块包括：

提取特征单元，提取语音数据中的语音特征参数和场景数据中的场景特征参数；

分类单元，根据所述场景特征参数与所述语音特征参数进行分类，并标记；

拆分单元，输入待匹配语音数据，对所述语音数据根据语法规则进行拆分；

匹配单元，根据拆分后的语音数据匹配对应的场景数据。

8.根据权利要求6所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助系统，其特征在于，搜寻模块包括概率单元和匹配单元；

所述概率单元生成描述所述第一语言与所述第二语言匹配的概率矩阵；所述匹配单元生成描述所述第二语言和所述第一语言匹配的初步结果对应的矩阵。

9.根据权利要求6所述的一种基于蚁群算法的英语口译教学辅助系统，其特征在于，选择单元包括：

候选单元，循环迭代所述第二语言，当所述第二语言的语义与所述第一语言匹配作为候选语言；

更新单元，所述候选语言根据所述场景数据更新所述概率矩阵，所述概率矩阵根据当前场景数据中出现的频次表征所述第一语言与所述第二语言匹配的概率；

匹配向量单元，根据所述概率矩阵更新匹配矩阵，并计算更新后的所述匹配矩阵的匹配向量，选取最大的匹配向量。