基于人工智能的語音識別與翻譯系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

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摘要：人工智能的發(fā)展為語音識別與機(jī)器翻譯帶來了嶄新突破。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的語音翻譯系統(tǒng)集成了改進(jìn)的注意力機(jī)制與分層特征提取結(jié)構(gòu)，通過雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化了語言模型的上下文信息捕獲能力。采用基于Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型，結(jié)合交叉熵?fù)p失函數(shù)與最小風(fēng)險訓(xùn)練策略，提升了模型的環(huán)境適應(yīng)性。（剩余4888字）