【摘 要】
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目前音译在理论和应用方面均处在活跃的状态。英语、汉语、日语等语言的语音翻译开始应用到语音词典、旅游观光、人工智能等多方面。蒙古语的语音翻译处在刚刚起步阶段。随着社会的发展,人们对蒙古语和其他语言之间的语音翻译也有了强烈的需求。本文通过python+Tensor Flow框架来初步探索了蒙古语和日语之间语音翻译系统。论文由导论、第一章、第二章、第三章、第四章、结论等六个部分组成。导论部分介绍了研究概
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目前音译在理论和应用方面均处在活跃的状态。英语、汉语、日语等语言的语音翻译开始应用到语音词典、旅游观光、人工智能等多方面。蒙古语的语音翻译处在刚刚起步阶段。随着社会的发展,人们对蒙古语和其他语言之间的语音翻译也有了强烈的需求。本文通过python+Tensor Flow框架来初步探索了蒙古语和日语之间语音翻译系统。论文由导论、第一章、第二章、第三章、第四章、结论等六个部分组成。导论部分介绍了研究概况、研究目的、研究步骤及研究意义。第一章讲述了提取语音特征的方法、蒙古语声学模型和语言模型的建立法、解码等。第二章介绍了蒙古语声学模型的深度神经网络结构。第三章建立了基于python+Tensor Flow框架的蒙古语语音识别系统。第四章探讨了基于Seq2Seq+attention模型实现蒙古语和日语的机器翻译方法以及转用日语语音合成API方法有关问题。结论部分总结全文,展望今后的研究工作。
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