《星际迷航》语音翻译器成真

微软研究人员展示了能够实时将英文口语翻译为中文口语的软件,同时保持原有语音特色,显著提高跨语言交流的效率和个人化体验。此技术在减少语言障碍方面迈出了重要一步。

【为什么重要】

能够即时翻译口语的软件,使不同语言之间的交流大大简便。

 

对于学习新语言来讲,这可能就是下一个重大创新。微软的研究人员已经成功演示了能够几乎立即将英文口语翻译成中文口语的软件,同时还能保持说话者独有的声音顿挫。这可能使交流的效率更高,更加个人化。

 

10月25日,微软公司首席研发官里克•拉希德(Rick Rashid)在中国天津首次演示了这款软件。拉希德对现场的观看者说:“我在说英语,你们将听到用我自己的声音说出的汉语。”该系统识别出说话者说出的单词,将文本迅速转换成为通顺的中文句子,然后将其交给经训练能够复制说话者声音的语音同步软件。

 
这段演示视频被现场观众录了下来,一直在中国的社交网站上广为传播。11月8日,拉希德在一篇包含视频的博客文章中,发布了一段在讲英语的观众中的演示视频。
 
微软在今年早些时候曾演示了能够将同步语音进行修改,使其与某个人的声音相匹配的技术,但这一系统只能说出人工合成的文本。该软件需要大约一小时的训练,才能对人声进行同步,其原理是对旧的文本-语音转换模型进行调节,让它能够发出像说话者一样的某些声音。
 
AT&T曾经展示过一个英语和西班牙语的在线翻译系统,谷歌也因建立自己的实验性在线翻译系统而著名。然而,这些公司开发出的原型都不能将同步语音和说话人的声音相匹配。
 
微软的这一系统是该公司最新的语音识别技术的展示,该技术是采用脑细胞的网络运行原理的学习软件的基础上开发的。在一篇关于该技术演示的博客文章中,拉希德表示,这一技术的采用,可能诞生未来几十年内在识别精度上最重大的一次飞跃。他写道:“现在的错误率是七八个词错一个,而不是四五个词错一个。”
 
微软不是唯一一家通过研究神经式网络来开发语音识别系统的公司。谷歌最近也开始在其语音识别应用程序和服务中使用自己的基于神经式网络的技术(见《谷歌的虚拟脑技术》一文)。谷歌的工程师表示,使用这一方法能够使错误率降低20%-25%。
 
拉希德通过电子邮件对《麻省理工科技创业》表示,他和北京的微软亚洲研究院的研究人员尚未使用该系统与公司之外的任何人进行过对话,但公开演示已经激起了很多人的浓厚兴趣。
 
他说:“我看到了人们对于这项技术所开辟的未来产生的激动、惊奇和乐观。”
 
拉希德表示,该系统还远远不完美,但他也提到,用它足以实现本不可能实现的交流。微软和谷歌研究基于神经式网络的方法的工程师们,对于从该技术中挖掘出更多力量表示乐观,因为该技术还在开发过程中。
 
 “我们还不知道这一技术能达到的精度极限,它太新了。随着我们用数据对系统进行‘训练’,它似乎会变得越来越出色。”
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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