英语翻译器语音识别系统设计范文

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《电子测试杂志》2015年第四期

1语音识别系统设计的技术依据

近年来国内教育信息化趋势更加明显，英语教学活动建立信息化平台是师生所需，改变了早期英语课堂模式的不足之处。语音识别是计算机翻译软件不可缺少的一部分，如图1，主要针对不同语言进行识别处理，帮助学生快速地理解英语知识内涵。语音识别技术主要包括：特征提取技术、模式匹配技术、模型训练技术等三大技术，也是系统设计需考虑的重点。

1）特征提取技术。一般来说，语音识别系统辅助功能涉及到收录、处理、传递等三个环节，这也是语音识别系统设计的关键所在。计算机语言与自然语言之间存在极大的差异性，如何准确识别两种语言的差异性，这是翻译软件识别时必须解决的问题。特征提取技术是语音识别系统的基本构成，主要负责对英语语言特征进行提取，向翻译器及时提供准确的语言信号，提高计算机翻译工作的准确系数。

2）模式匹配技术。语音识别系统要匹配对应的功能模块，以辅助师生在短时间内翻译出语言含义，避免人工翻译语言失误带来的不便。模式匹配技术采用智能识别器，由翻译器录入语音之后自主化识别、分析，减小了人工翻译语句的难度。例如，计算机软件建立匹配模型，按照英语字、词、句等结构形式，自动选择相配套的翻译模式，执行程序命令即可获得最终的语言结果，给予学生语音识别方面的帮助。

3）模型训练技术。设计语音识别系统是为了实现教育信息化，帮助教师解决英语课堂教学中遇到的翻译难题，加深学生们对英语知识的理解能力。语音识别结束之后，翻译器会自动执行模拟训练操作，为学生创建虚拟化的语音训练平台，这也是软件识别系统比较实用的功能。模拟训练技术采用人机一体化设计思想，把翻译器、语音识别器等组合起来执行训练方式，快速地识别、判断英语发声水平，指导学生调整语音方式。

2英语翻译器语音识别系统设计及应用

英语翻译器是现代化教学必备的操作工具，教师与学生借助翻译器功能可准确地理解英语含义，这对语音识别系统设计提出了更多要求。笔者认为，设计语音识别系统要考虑翻译器具体的工作流程，事先编排一套符合翻译软件工作的方案，如图2，从而提高人机语言转换速率。语音识别系统设计及应用情况：

1）识别模块。语音识别方法主要是模式匹配法，根据不同翻译要求进行匹配处理，实现英语翻译的精准性。一是在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库；二是在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。

2）前端模块。前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，这是预处理操作的主要作用。语音识别系统常受到外界干扰而降低了翻译的准确性，设计前段处理模块可消除部分噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。例如，比较常用的前端处理有端点检测和语音增强。

3）声学模块。语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节，这一步骤直接关系到翻译器的工作效能，对英语语音识别与学习有很大的影响。因此，声学模块要注重人性化设计，语音设定尽可能符合自然语言特点。

4）搜索模块。英语语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。本次所设计的搜索模块中，其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。

5）执行模块。实际应用中，语言识别系统凭借执行模块完成操作，对英语语言识别方式进行优化择取，以最佳状态完成英语翻译工作。目前，就英语教学中使用情况，听写及、对话系统等是语音识别执行的两种方式，充分展现了翻译器在语言转换方面的应用功能。（1）听写机。大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。（2）对话系统。用于实现人机口语对话的系统称为对话系统，英语翻译器中完成了人机对话、语言转换等工作，全面提升了翻译器操控的性能系数。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等，随着语音数据库资源的优化配置，对话系统功能将全面升级。

3翻译器使用注意事项

语音识别系统就是让机器通过识别和理解过程，把语音信号转变为相应的文本或命令的高科技。随着高校教学信息化建设时期到来，计算机软件辅助教学活动是一种先进的模式，彻底改变了传统人工教学模式的不足。翻译软件采用数字化元器件为硬件平台，配合远程互联网建立多元化传输路径，满足了英语翻译数据处理与传输的应用要求。但是，未来英语教学内容越来越复杂，翻译器语音识别系统承载的数据范围更广，学校必须实施更新翻译软件产品，才能进一步提升英语智能化翻译水平。

4结论

总之，信息时代英语教学必然朝着信息化方向发展，翻译软件是英语网络化教学不可缺少的工具。语音识别系统作为翻译器工作的主控装置，其在设计时需综合考虑软件执行要求，编制相对完整的翻译处理操作流程。特征提取、模式匹配、模型训练等是语言识别设计的核心技术，设计中考虑识别方法、前端处理、声学模型、信号搜索等功能，便能全面地辅助英语翻译教学活动，综合培养学生的英语翻译技能。

作者：杜卫卫单位：渤海大学大学外语教研部