文献

J-GLOBAL ID：202202248558058270   整理番号：22A0692707

英語音声の機械翻訳:多重アルゴリズムの比較【JST・京大機械翻訳】

Machine translation of English speech: Comparison of multiple algorithms

著者 (2件)： Wu Yijun ( Department of Foreign Languages, Xi’an Jiaotong University City College, Xi’an, Shaanxi 710018, China) ,  Qin Yonghong ( School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, Sichuan 610031, China)
資料名： Journal of Intelligent Systems  (Journal of Intelligent Systems)
巻： 31  号： 1  ページ： 159-167  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3806A  ISSN： 0334-1860  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 英語翻訳の効率を改善するために,機械翻訳は次第に広く使われる。音声認識のためのニューラルネットワークアルゴリズムを簡潔に紹介した。従来のリカレントニューラルネットワーク(RNN)の代わりに,長い短期メモリ(LSTM)を符号器のための符号化アルゴリズムおよび復号器のための復号化アルゴリズムとしてのRNNとして使用した。次に,シミュレーション実験を機械翻訳アルゴリズムに関して実行して,それを2つの他の機械翻訳アルゴリズムと比較した。結果は,バックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークが,音声の認識において,低い単語誤り率を持ち,人工認識よりも少ない認識時間を消費することを示した。LSTM-RNNアルゴリズムは,試験サンプルを認識する際にBP-RNNおよびRNN-RNNアルゴリズムより低い単語誤り率を有した。実際の音声翻訳テストにおいて,音声の長さが増加するにつれて,LSTM-RNNアルゴリズムは翻訳スコアと単語誤り率において最小の変化を持ち,同じ音声長の下で最も高い翻訳スコアと最も低い単語誤り率を有した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *音声 ,  音声認識 ,  記憶装置 ,  シミュレーション ,  *機械翻訳 ,  ニューラルネットワーク ,  復号器 ,  *英語 ,  *多重化 ,  符号器 ,  単語 ,  神経回路網 ,  逆伝搬法
準シソーラス用語： 音声翻訳 ,  リカレントニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 英語 ,  機械翻訳 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  長期短期記憶

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 英語 ,  音声 ,  機械翻訳 ,  多重 ,  アルゴリズム