王少華

（陜西能源職業(yè)技術(shù)學(xué)院人文與教育學(xué)院，陜西咸陽(yáng) 712000）

1 引言

隨著人機(jī)交互技術(shù)不斷發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已逐漸成為翻譯過(guò)程中備受關(guān)注和控制的技術(shù)，為此在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的支持下，設(shè)計(jì)了一種基于語(yǔ)音識(shí)別的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠利用語(yǔ)音交互技術(shù)來(lái)顯示翻譯過(guò)程的智能化，利用多種語(yǔ)音算法，改變?cè)姓Z(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中存在的不足，實(shí)現(xiàn)了英語(yǔ)在線(xiàn)翻譯的智能化。國(guó)外研究語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)較早，在設(shè)計(jì)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)時(shí)，如今的研究可劃分為大詞匯量的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)以及靈活性較強(qiáng)的語(yǔ)音交互系統(tǒng)，設(shè)計(jì)得到了多種語(yǔ)音識(shí)別硬件載體。國(guó)內(nèi)在研究語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)較晚，隨著硬件大規(guī)模集成電路技術(shù)不斷地發(fā)展，如今研究得到了多種識(shí)別算法，在分析得到的數(shù)據(jù)以及模式支持下，改善了原有識(shí)別算法模型中存在的不足，設(shè)計(jì)得到了多種語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)。文獻(xiàn)[1]中設(shè)計(jì)了一種基于最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)分治策略的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)根據(jù)分治法的原理，篩選句中的最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)并保留核心詞。然后將兩者與其余部分組建句子框架，再利用神經(jīng)機(jī)器網(wǎng)絡(luò)分別翻譯其句子框架，通過(guò)譯文重新組合實(shí)現(xiàn)對(duì)名詞短語(yǔ)的翻譯。文獻(xiàn)[2]設(shè)計(jì)了基于多語(yǔ)言交互的英語(yǔ)翻譯在線(xiàn)輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)由系統(tǒng)收發(fā)單元、自動(dòng)翻譯單元、人工校正單元、任務(wù)管理單元和記憶庫(kù)管理單元5 個(gè)部分組成，系統(tǒng)流程主要包括：基于多語(yǔ)言交互的英語(yǔ)翻譯服務(wù)流程和基于項(xiàng)目的多語(yǔ)言交互英語(yǔ)翻譯服務(wù)流程設(shè)計(jì)。但是以上兩種系統(tǒng)在線(xiàn)翻譯語(yǔ)音識(shí)別率較低，因此本文設(shè)計(jì)了一種基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)。

2 在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)硬件

2.1 語(yǔ)音識(shí)別硬件模塊

選用ARM嵌入式處理器S3C2440作為語(yǔ)音識(shí)別模塊的中央處理器，并使用該單元外部?jī)蓚€(gè)串行外設(shè)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)名詞短語(yǔ)的轉(zhuǎn)換。開(kāi)發(fā)板選擇了通用開(kāi)發(fā)板TQ2440，使用其自帶的處理器，設(shè)定開(kāi)發(fā)板內(nèi)部的SDRAM控制器和外部存儲(chǔ)控制器的主頻率設(shè)置為350MHz[3-4]。以開(kāi)發(fā)板內(nèi)的GPIO口為外部拓展接口，將開(kāi)發(fā)板中多個(gè)接口作為其他硬件接口，所設(shè)計(jì)的語(yǔ)音識(shí)別硬件模塊結(jié)構(gòu)如圖1所示。語(yǔ)音識(shí)別模塊可分為音頻芯片驅(qū)動(dòng)模塊、音頻處理模塊、儲(chǔ)存模塊以及電源模塊[5]。音頻采集模塊以音頻芯片NAU85LC10 作為核心，使用芯片內(nèi)的MIC+和MIC-內(nèi)的引腳，連接外部電源模塊以及儲(chǔ)存模塊的接口。使用芯片內(nèi)部的數(shù)字音頻接口I2C、PCM，將控制數(shù)字音頻I2C接口連接到串行控制接口后，設(shè)定芯片的可變采樣率為20KHz[6]。

圖1 設(shè)計(jì)得到的語(yǔ)音識(shí)別硬件模塊結(jié)構(gòu)

該芯片內(nèi)部集成了數(shù)模轉(zhuǎn)換器和模數(shù)轉(zhuǎn)換器，其中控制數(shù)模轉(zhuǎn)換器與芯片I2C接口相連，控制I2S接口負(fù)責(zé)收發(fā)音頻數(shù)據(jù)，語(yǔ)音識(shí)別模塊的主處理器與該音頻芯片間的連接結(jié)構(gòu)如下圖所示。

圖2 連接結(jié)構(gòu)圖

在上圖所示的連接結(jié)構(gòu)圖中，為了減少芯片引腳的占用，將I2C接口作為數(shù)據(jù)傳輸口，將連接結(jié)構(gòu)內(nèi)部的MCU作為主設(shè)備，實(shí)現(xiàn)硬件間的互通[7]。

2.2 構(gòu)建硬件連接電路

在圖1的語(yǔ)音識(shí)別模塊中，根據(jù)語(yǔ)音識(shí)別芯片的引腳功能，將LD_LOUTR和LD_LOUTL作為芯片輸出的左右端，將引腳LD_SPOP和LD_SPON作為語(yǔ)音麥克輸入的負(fù)極和正極[8]，使用一條串行數(shù)據(jù)線(xiàn)SDA與時(shí)鐘線(xiàn)SCL連接語(yǔ)音芯片的引腳P1．6與P1．7，芯片的引腳分配情況如圖3所示。

圖3 芯片的引腳分配情況

由圖3所示的引腳分配情況可知，設(shè)定語(yǔ)音識(shí)別模塊的電源電壓為3．3V 后，為了抑制語(yǔ)音輸入硬件中產(chǎn)生的信號(hào)噪聲，在設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)板內(nèi)，控制模擬電路與數(shù)字電路在電源處相連，在采集語(yǔ)音的元件模塊內(nèi)設(shè)置多個(gè)海綿口，通過(guò)海綿口與語(yǔ)音接收元件間的接觸，來(lái)消除接收語(yǔ)音外部的噪音。綜合上述設(shè)計(jì)，完成對(duì)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)[9]。

3 在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)軟件

3.1 英語(yǔ)名詞短語(yǔ)語(yǔ)音信號(hào)采集

在不同個(gè)體語(yǔ)音的影響下，使用上述設(shè)計(jì)硬件采集得到的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)語(yǔ)音信號(hào)會(huì)產(chǎn)生一定的衰減，為了抑制該部分衰減，使用一階FIR 的高速數(shù)字濾波器，來(lái)構(gòu)建一個(gè)信號(hào)傳遞函數(shù)，可表示為：

其中，a表示預(yù)加重系數(shù)，Z表示信號(hào)傳遞函數(shù)。在上述信號(hào)傳遞過(guò)程下，需要對(duì)每幀信號(hào)進(jìn)行傅里葉變化，設(shè)定變化的周期為2，變化過(guò)程就可表示為：

其中，w(n-m)表示窗口函數(shù)序列，m表示窗口長(zhǎng)度，x(m)表示信號(hào)序列，j表示信號(hào)分量參數(shù)，k表示窗口函數(shù)序列卷積。N代表窗口函數(shù)序列個(gè)數(shù)，在上述短時(shí)變化處理下，語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生了部分的信號(hào)分量，映射處理該部分分量至一個(gè)二維空間[10]，產(chǎn)生的短時(shí)幅度譜，如圖4所示。采用梅爾標(biāo)度濾波控制短時(shí)語(yǔ)音信號(hào)的頻率分辨力，可表示為：

圖4 產(chǎn)生的短時(shí)幅度譜

其中，β表示短時(shí)幅度參數(shù)，f表示語(yǔ)音信號(hào)的頻率數(shù)值，ε表示轉(zhuǎn)化參數(shù)。增強(qiáng)語(yǔ)音信號(hào)的分辨力后，完成對(duì)英語(yǔ)名詞短語(yǔ)語(yǔ)音信號(hào)的采集，在實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)功能時(shí)，構(gòu)建在線(xiàn)翻譯功能軟件框架。

3.2 在線(xiàn)翻譯功能軟件框架

在構(gòu)建在線(xiàn)翻譯功能軟件框架時(shí)，利用采集得到的語(yǔ)音信號(hào)數(shù)據(jù)，建立一個(gè)本地詞庫(kù)，將該詞庫(kù)作為加載功能數(shù)據(jù)的查詢(xún)文件。使用JAVA 編程處理一個(gè)在線(xiàn)翻譯程序主頁(yè)面，細(xì)化得到的在線(xiàn)翻譯程序功能結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 程序功能結(jié)構(gòu)

在上圖所示的程序功能結(jié)構(gòu)下，采用MVC 應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)模型、視圖、控制器三個(gè)核心組件，將采集得到的數(shù)據(jù)與固定的聲音信號(hào)相結(jié)合。以XLM界面作為軟件功能的處理階段，形成的功能框架如圖6所示。

圖6 建立的功能框架

根據(jù)以上的功能框架上，在視圖層采用XML 文件作為在線(xiàn)翻譯頁(yè)面，并結(jié)合使用JavaScript+HTML 來(lái)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果的實(shí)時(shí)反饋。在控制層內(nèi)設(shè)置一個(gè)Activity 作為功能邏輯，在模型層內(nèi)，采用SQLite3 作為英語(yǔ)名詞短語(yǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，在服務(wù)器端內(nèi)實(shí)現(xiàn)的翻譯程序支持下，構(gòu)建得到一個(gè)在線(xiàn)翻譯過(guò)程。綜合上述分析，最終完成對(duì)基于語(yǔ)音識(shí)別的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

4 系統(tǒng)測(cè)試

4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

使用Eclipse集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，準(zhǔn)備操作系統(tǒng)為Windows10、64 位操作系統(tǒng)，處理器為Intel(R)Core(TM)i3 CPU M370@2．40GHZ、內(nèi)存為4G的計(jì)算機(jī)作為系統(tǒng)測(cè)試設(shè)備，調(diào)試在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)。

在主程序頁(yè)面下，設(shè)置功能檢測(cè)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的發(fā)音引擎后，調(diào)用在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的測(cè)試功能，使用Mel 譜圖生成模塊，將語(yǔ)音識(shí)別的音頻進(jìn)行分幀、加窗、預(yù)處理后生成Mel譜圖。使用該Mel譜圖重建在線(xiàn)系統(tǒng)接收到的語(yǔ)音波形，在保存為wav格式的音頻文件后，形成的語(yǔ)音翻譯過(guò)程。

在語(yǔ)音信號(hào)翻譯過(guò)程中，按照英語(yǔ)名詞短語(yǔ)的內(nèi)容，將在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的語(yǔ)料內(nèi)容劃分為三種，第一組為5s及以上的語(yǔ)音，第二組為7s～10s 的語(yǔ)音，第三組為11s 以上的語(yǔ)音，語(yǔ)料分組的詳細(xì)情況如表1所示。

表1 使用的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)分組信息

以上述表格中所設(shè)置的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分別使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)以及文中設(shè)計(jì)的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的性能。

4.2 結(jié)果及分析

在以上實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上，控制三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)同時(shí)處理實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)語(yǔ)料，定義三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的語(yǔ)音翻譯效果可表示為：

其中，BP表示準(zhǔn)備語(yǔ)料中懲罰因子的數(shù)值，Pn表示修正語(yǔ)料的元精度，wn表示元精度的權(quán)重。定義該數(shù)值越大則表示翻譯效果越好，在第一組輸入語(yǔ)音句子詞數(shù)內(nèi)，統(tǒng)計(jì)得到三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的翻譯效果，結(jié)果如表2所示。

表2 三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果

由圖7所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，在三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)控制下，針對(duì)相同內(nèi)容的英語(yǔ)名詞語(yǔ)音內(nèi)容來(lái)講，文獻(xiàn)[1]中在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)得到的平均BLUE 數(shù)值在0．25 左右，對(duì)應(yīng)得到的翻譯效果較差，文獻(xiàn)[2]中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)得到的平均BLUE數(shù)值在0．27左右，數(shù)值較大，該種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的翻譯效果較好。而該文設(shè)計(jì)的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)得到的平均BLUE 數(shù)值在0．31左右，與兩種文獻(xiàn)中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)相比，該種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的翻譯效果最佳。

基于以上實(shí)驗(yàn)環(huán)境，控制三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)處理實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備的第二組英語(yǔ)名詞短語(yǔ)分組，使用相同參數(shù)的計(jì)算機(jī)承載三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)后，當(dāng)三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)處理第二組名詞短語(yǔ)數(shù)據(jù)信息時(shí)，調(diào)用承載翻譯系統(tǒng)的任務(wù)管理器，設(shè)定系統(tǒng)CPU的占用率統(tǒng)計(jì)周期為60s，三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的CPU占用率結(jié)果如圖7所示。

圖7 三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)翻譯效果實(shí)驗(yàn)結(jié)果

由圖8所示的CPU 占有率結(jié)果可知，控制三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)處理相同的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)語(yǔ)音時(shí)，根據(jù)上圖結(jié)果，文獻(xiàn)[1]中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)在相同統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)CPU的占有率在80%左右，實(shí)際運(yùn)行時(shí)占據(jù)的運(yùn)行較高，文獻(xiàn)[2]中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)在周期內(nèi)，產(chǎn)生的CPU占有率在65%左右，實(shí)際運(yùn)行時(shí)CPU的占有率數(shù)值較大，而文中設(shè)計(jì)的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)，在相同的實(shí)驗(yàn)周期內(nèi)，英語(yǔ)名詞短語(yǔ)的CPU 占有率在40%左右，與兩種文獻(xiàn)中的在線(xiàn)系統(tǒng)相比，該種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)，形成的CPU占有率最小。

圖8 三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的CPU占有率結(jié)果

保持上述實(shí)驗(yàn)環(huán)境不變，控制三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)處理實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備的第三組英語(yǔ)名詞短語(yǔ)分組信息，采集十位人員讀取準(zhǔn)備測(cè)試集內(nèi)的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)，以三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)對(duì)不同音調(diào)的識(shí)別結(jié)果作為對(duì)比指標(biāo)，實(shí)際的語(yǔ)音識(shí)別率可計(jì)算為：

其中，R表示在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)已識(shí)別得到的英語(yǔ)名詞短語(yǔ)，Rn表示在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)識(shí)別英語(yǔ)名詞短語(yǔ)總值。統(tǒng)計(jì)三種系統(tǒng)所對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音識(shí)別率，最終三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，如表2所示。

由表2計(jì)算統(tǒng)計(jì)得到的語(yǔ)音識(shí)別率結(jié)果表明，在十五種不同的語(yǔ)調(diào)控制下，三種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)表現(xiàn)出了不同的識(shí)別率結(jié)果，文獻(xiàn)[1]中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的平均語(yǔ)音識(shí)別率在62．9%左右，實(shí)際語(yǔ)音識(shí)別率數(shù)值較小，在線(xiàn)翻譯結(jié)果不準(zhǔn)確。文獻(xiàn)[2]中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的平均識(shí)別率在83．5%左右，實(shí)際語(yǔ)音的識(shí)別率數(shù)值較大，實(shí)際的翻譯結(jié)果較準(zhǔn)確，而本文設(shè)計(jì)的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的平均識(shí)別率在97．9%左右，與兩種文獻(xiàn)中的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)相比，該種在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)對(duì)不同語(yǔ)調(diào)的語(yǔ)音識(shí)別能力較強(qiáng)，翻譯效果最佳。

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著機(jī)械翻譯方法不斷地發(fā)展，在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)逐漸成為了翻譯設(shè)計(jì)方向上研究的熱點(diǎn)，在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的支持下，設(shè)計(jì)一種英語(yǔ)名詞短語(yǔ)在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)，能夠改善現(xiàn)有翻譯系統(tǒng)存在的不足，為今后在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)的研究提供了一定的方向。但本文設(shè)計(jì)的在線(xiàn)翻譯系統(tǒng)并未對(duì)語(yǔ)音識(shí)別硬件進(jìn)行改進(jìn)，還需要不斷地研究改進(jìn)。