文献类型：期刊文章

作　　者：刘姗姗[1] 方一帆[2] 田恬[1]

LIU Shanshan;FANG Yifan;TIAN Tian(Shaanxi Polytechnic Institute,Xianyang Shaanxi 712000,China;Huawei Technologies Co.,Ltd.,Xi’an 710000,China)

机构地区：[1]陕西工业职业技术学院,陕西咸阳712000 [2]西安华为技术有限公司,西安710000

出　　处：《自动化与仪器仪表》

基　　金：陕西省职业技术教育学会2022年度课题《中华美食类短视频的跨文化传播分析》(2022SZX158)。

年　　份：2025

期　　号：1

起止页码：314-318

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：在当今全球化趋势越来越明显的时代,为提高英语翻译机器人语音特征提取和智能预测的准确率,研究首先通过端点检测方法获取特征序列,然后利用经验模态分解和改进梅尔频率倒谱系数进行特征提取,最后利用长短期记忆网络进行智能预测。实验结果表明,该模型在150轮训练后成功收敛至0.013,算法的广义交并比损失曲线经过110轮的细致训练后,稳稳地收敛至0.007,此外该技术还能准确地识别出不同英语的地方语种。因此,在语音特征提取及英语翻译任务中,该技术展现出了准确率高、稳定性强等显著优势。其出色的泛化能力和实际应用价值,为提高英语翻译准确性提供了一种可参考的思路和方法。

关 键 词：翻译机器人  特征提取 智能预测  梅尔频率倒谱系数  

分 类 号：TP39]