[发明专利]采用BP神经网络同传翻译普通话与泰语的app

说明书

本发明公开了一种采用BP神经网络同传翻译普通话与泰语的app，包括：1）用户端手机app软件；2）云计算中心搭载的BP神经网络模型；3）普通话的语音大数据库；4）泰语发音的语音大数据库；5）中泰文互译的大数据库；6）泰文的数个行业类型的专有名词大数据库；7）汉语语法数据；8）泰文语法数据，通过上述部件，本发明能够替代专业的高级同传翻译人员，为用户进行翻译，带来的益处是：长时间翻译不会导致因疲劳造成的错误；大大降低了聘请同传翻译人员的资金成本；本发明对于用户而言是作为智能手机上的一个app，携带方便，无需携带随行翻译人员。

技术领域

本发明涉及人工智能的手机翻译软件领域，特别是涉及采用BP神经网络同传翻译普通话与泰语的app。

背景技术

随着国际化进程的加快，同传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采用BP神经网络同传翻译普通话与泰语的app，能够替代高薪资的高级同传翻译，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：提供一种采用BP神经网络同传翻译普通话与泰语的app，其特征在于，包括：1）用户端手机app软件；2）云计算中心搭载的BP神经网络模型；3）普通话的语音大数据库；4）泰语发音的语音大数据库；5）中泰文互译的大数据库；6）数个行业类型的专有名词大数据库；7）汉语语法数据；8）泰文语法数据，将上述3）、4）、5）、6）、7）、8）项的数据库与云计算中心搭载的BP神经网络模型进行数据勾连，再进行一段时间周期的数据训练，使智能交传翻译准确率达到95%以上，智能同传翻译准确率达到70%以上，若翻译准确率低于该值，则延长BP神经网络模型的训练周期，使其准确率提高至与国际标准的高级翻译人员的翻译质量相近，至BP神经网络模型训练完成后，通过网络将其与用户端的app相连接，需要同传翻译出泰文的用户带上耳机，让说普通话需要被翻译成的泰语的人对着该app说话，语音数据将同步传输至云计算中心的BP神经网络普通话与泰语同传互译的翻译模型，BP神经网络模型将翻译好的内容用泰文语音输出，最后输出数据通过用户手机上连接的耳机传输给需要听翻译内容的用户；用户可在app上自主切换输入与输出的音频为汉语普通话或泰语。

BP神经网络模型搭载普通话与泰语进行数据训练的方法为：BP神经网络是后向传播网络，通过迭代处理一组训练样本，将每个样本的网络预测与已知的真实值相比较进行学习。对于每个训练样本，修改权值矩阵使得网络预测和真实值之间的均方差达到最小；这种修改“后向”进行，即由输出层经过每个隐藏层，再到输入层，具体的训练步骤如下：

步骤（1）、对大数据库进行数据分析与标注，形成N个训练样本；

步骤（2）、对n进行赋值，对于网络的输入层各节点的输出等于输入；对于中间的隐藏层，节点J的输入可表示为：

其中：为单元J的活性偏量，一般取[-1，1]

步骤（3）、BP网络取连续型的激励函数，其形式如：

从可以得到节点j的输出：

步骤（4）、重复步骤（2）和步骤（3）的计算过程，直至得到输出层的实际输出然后比较实际输出与期望输出，通过误差修改权重和偏置，使得误差达到最小，对于输出单元k误差的形式为：