[发明专利]基于人工智能支持向量机算法翻译普通话和日语的方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能支持向量机算法翻译普通话和日语的方法，包括：1）音频输入设备；2）音频输出设备；3）采集的普通话音频大数据库；4）采集的日语音频大数据库；5）由日文平假名和片假名排列组合及其释义与语法规律的大数据库；6）由部首偏旁构成的汉语文字结构及文字构成语法的大数据库；7）大数据中心内搭建的基于支持向量机算法的翻译模型，通过上述部件，本发明能够替代高薪资的高级中日同传翻译，为用户提供价格低廉且可不惧疲劳能够进行长时间高质量翻译的可将普通话翻译成日语或将日语翻译成普通话的翻译服务。

技术领域

本发明涉及支持向量机算法用于语音识别和翻译的领域，特别是涉及基于人工智能支持向量机算法翻译普通话和日语的方法。

背景技术

随着国际化进程的加快，翻译的需求日益增多，而现有的同传翻译是由人来完成，专业的同传翻译人员劳动强度大，翻译准确度易受到个人身体因素的影响，在国际会议中，如果会议的持续时间长，翻译人员的体力和精力不断透支后，将会因疲劳使得翻译的准确度下降；在个人出国旅游时，由于专业的同传翻译薪资水平高，一般普通群众较难以接受携带翻译人员出行。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于人工智能支持向量机算法翻译普通话和日语的方法，能够替代高薪资的高级翻译，为用户提供不会因为翻译时间长而因疲劳导致的翻译错误。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于人工智能支持向量机算法翻译普通话和日语的方法，其特征在于，包括：1）普通话的音频输入设备、2）翻译成日语的音频输出设备、3）采集的普通话音频大数据库、4）采集的日语音频大数据、5）由日文平假名和片假名排列组合及其释义与语法规律的大数据库、6）由部首偏旁构成的汉语文字结构及文字构成语法的大数据库、7）大数据中心内搭建的基于支持向量机算法的翻译模型；通过上述七个部件，本发明能够替代高薪资的高级中日同传翻译，为用户提供价格低廉且可不惧疲劳能够进行长时间高质量翻译的可将普通话翻译成日语或将日语翻译成普通话的翻译。

基于人工智能支持向量机算法翻译普通话和日语的方法，具体方式为：

支持向量给定线性不可分训练数据集

其中, ，，线性不可分的线性支持向量机学习可以等价地求解相应的凸二次规划问题，形式如：

求得最优解和

从而得到分离的超平面：

分类决策函数

其中，为惩罚参数，支持向量机算法计算出的最佳翻译语音后，经互联网将音频数据传输给音频输出装置，实时播放给用户听，翻译完成。

具体实施方式

在一个实施例中，说普通话的用户A对着翻译器音频输入设备说出一句普通话，通过网络将该语音信息传输至云计算中心的支持向量机算法模型中，与深度学习后的大数据进行比对后，将翻译成日语的音频信息同步传输至翻译器音频输出设备，用户B使用该设备听到了对用户A说话内容的同传翻译的日语发音。

在另一个实施例中，说日语的用户B对着翻译器音频输入设备说出一句日语，通过网络将该语音信息传输至云计算中心的支持向量机算法模型中，与深度学习后的大数据进行比对后，将翻译成普通话的音频信息同步传输至翻译器音频输出设备，用户A使用该设备听到了对用户B说话内容的同传翻译的普通话的翻译音频。