“跨越语言,沟通无碍”微软语音机器翻译实时演示的惊人突破

微软首席研究官里克·雷斯特博士展示了一项语音机器实时翻译技术的突破,能显著降低语音翻译的错误率,实现英语使用者直接说出中文的目标。此技术结合深度神经网络与文本翻译,虽仍有改进空间,但已展现出巨大潜力,有望在未来彻底打破语言障碍。

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(2012-11-12 15:17:27)

编者按:每一次,语音识别领域跨出的一小步,对于人类文明的传播来说,都是具有重要意义的一大步。微软首席研究官、微软研究院院长里克·雷斯特博士在日前举办的“21世纪的计算大会”主题演讲中展示的“语音机器实时演示”,向世人描绘了一幅“跨越语言,沟通无碍”的美好蓝图。此项技术一经展示,便记得了现场2000多名观众的欢呼与掌声。活动结束后,里克·雷斯特博士特意撰文,从历史背景与技术突破两方面,与我们分享微软语音翻译实时演示的“前世今生”。

 

      此文译自:Microsoft Research shows a promising new breakthrough in speech translation technology

作者:里克·雷斯特 

 

 

我在微软亚洲研究院于天津举办的“21世纪的计算大会”上所做的“语音机器翻译实时演示”引起了大家的一些关注,因此我想分享一些关于此项技术的历史背景,以及我们目前所取得的进展。


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在自然用户界面(NUI, Natural User Interface)领域,对计算机来说最重要也是最难的一点就是人类语音。 


过去60年,计算机科学家一直致力于开发一个能够理解人类说话内容的系统。一开始所用的方法就是简单的模式匹配。计算机检查人类语音产生的波形,并尽量与已知相关的特定单词相匹配。


虽然这种方法有时候有效,但极为有限。每个人的发音各不相同,甚至一个人也会以不同的方式说出相同的单词。因此,早期的系统无法运用于实际。 


上个世纪70年代末,卡内基梅隆大学的一群研究人员在语音识别上取得重大突破。他们使用隐式马尔可夫模型,利用来自多个人的培训数据来建立更为稳健的统计语音模型。在过去的30多年中,语音系统已经变得越来越好。过去10年,借助更好的方法、更快的计算机以及处理更多数据的能力,语音系统已经得到了很多实际应用。


目前,如果致电美国的银行,几乎可以肯定的是你在跟计算机对话,它可以回答有关账户的简单问题,并在必要时转给真人。当今市场上的一些产品,包括XBOX Kinect,都是利用语音输入来回答简单问题或导航用户界面。事实上,微软WindowsOffice产品自从上世纪90年代末起,就一直包含语音识别功能。该功能对那些有访问需求的客户而言,是无比宝贵的。


直到今日,即使是最佳的语音系统,在任意语音上的单词出错率还高达20-25%



就在两年前,微软研究院和多伦多大学的研究人员取得了另一项突破。通过使用一个名为深度神经网络(DeepNeural Networks)的技术,它仿照人脑行为研究人员能够训练出比之前方法更富辨别力、更好的语音识别器


1025日,在微软亚洲研究院于天津举办的21世纪的计算大会”上,我向现场两千多名观众展示了此项工作的最新成果,即“语音机器翻译实时演示”。我们能够将语音的单词错误率比之前的方法降低30%。这意味着之前4、5个单词中就会出现一个错误,而现在7、8个单词中才会出现一个错误。虽然仍谈不上完美,但这已经是自从1997年隐式马尔可夫模型出现以来,精确度的最大提升。随着我们在培训中增加更多的数据,我们将会得到更好的效果。


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文本机器翻译同样也很难。如同语音翻译,相关研究人员过去60年一直致力于文本翻译的开发工作。和语音翻译一样,统计技术和大数据的引入也在过去几年使机器翻译发生了翻天覆地的变化。


现在,数百万人每天使用必应翻译这样的产品,将网页从一种语言翻译成另一种语言。 


在我的演示中,我展示了如何将我讲话的文本进行翻译——在这种情况下,用两个步骤将我的英文转化为中文。第一步是提取我说的单词,然后找到相应的中文,虽然这并不简单,但确实是比较简单的一步。第二步是重新调整单词的顺序,使之符合中文习惯,这是语音正确翻译的重要一步。 


当然,英语文本以及翻译成的中文仍存在很多错误,而且翻译结果可能很搞笑。但是,这项技术已经发展的非常好,非常有用。 


最重要的是,我们已经达成了一个非常重要的目标,实现了像我这样说英语的人以自己的声音“说出”中文的愿望——也就是我在中国所演示的。它需要一个文本到语音的系统,该系统是微软研究人员利用数小时中国人说话的语音,以及从一小时预先录制的(英文)数据中提取我的声音属性(这次演示使用的是我之前的演讲录音)而开发的。


尽管这只是一个有限的测试,但是效果非常好,现场观众反响热烈。当我说英文时,系统自动整合所有基础技术,以提供一个强大的语音到语音的体验——用我的声音说出对应的中文。


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结果仍然不够完美,我们还需要去做许多工作,但是该技术非常有前景,我们希望几年后能真正拥有完全打破语言障碍的系统。


换句话说,我们可能不必等到22世纪才获得一个类似《星际迷航》宇宙翻译器那样的设备,我们希望移除语言间的障碍,这样人与人互相理解的障碍也就消除了。2000名中国学生的欢呼以及中国社交媒体前所未有的热议,说明越来越多的年轻计算机科学家也有同感。

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
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1. 用户与权限管理模块 角色管理: 学生:查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员:分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员:维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作: 登录认证:对接学校统一身份认证(模拟实现,用学号 / 工号作为账号),支持密码重置 信息管理:学生完善个人信息(院系、专业、联系电话),管理员维护所有用户信息 权限控制:不同角色仅可见对应功能(如学生无法修改床位分配信息) 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理: 楼栋信息:名称(如 "1 号宿舍楼")、层数、性别限制(男 / 女 / 混合)、管理员(宿管) 房间信息:房间号(如 "101")、户型(4 人间 / 6 人间)、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息:记录房间内设施(如空调、热水器、桌椅)的配置与完好状态 床位管理: 床位编号:为每个床位设置唯一编号(如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床) 状态标记:标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中",支持批量查询空闲床位 历史记录:保存床位的分配变更记录(如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因) 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配: 新生分配:管理员导入新生名单后,宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配:针对转专业、复学学生,宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示:学生登录后可查看自己的宿舍信息(楼栋、房间号、床位号、室友列表) 调整管理: 调宿申请:学生提交调宿原因(如室友矛盾、身体原因),选择意向宿舍(需有空位) 审批流程:宿管审核申请,通过后执行床位调换,更新双方住宿信息 换宿记录:保存调宿历史(申请人、原床位、新床位、审批人、时间) 4. 报修与安全管理模块 报修管理: 报修提交:学生选择宿舍、设施类型(如 "
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