第五百五十三章 深度学习网络应用(第 2/3 页)

    沈林侧身到一旁，大屏幕上出现了几个大字：深度神经网络。

    看到这几个字，台下的反应开始变了，一下子就感觉产品高大上了很多...

    “我相信已经有很多朋友想起了我们今年全球开发者大会上识别熊猫的技术，是的，我们将这一技术延伸到了翻译上。

    翻译机的工作离不开三项技术核心：自动语音识别，机器翻译以及语音合成。

    得益于我公司这两年在深度学习领域获得的重大突破，我们利用一个拥有海量结点的深度神经网络自行从语料库中学习翻译知识。

    一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以理解的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文。实现了理解语言到生成译文的翻译方式。

    这种翻译方法最大的优势在于译文流畅，更加符合语法规范且容易理解。相比之前的翻译技术，可以说是直接跨越了一个次元都不为过。

    同时，我们将机器学习领域的深度学习研究引入到语音识别声学模型训练，使用自带预训练的多层神经网络提高声学模型的准确性。

    下面让我们来对比一下产品的表现。”

    沈林接下去做的就是对比公司的翻译软件和现在市面上主流的几款翻译软件进行翻译的差别，这个差别自然是巨大的。

    基于人工神经网络的机器翻译和传统机器翻译根本不在一个段位上，大风集团现在推出的翻译机非要去跟十年后比如科大讯飞的产品比肯定是比不过的，但跟现在同时期其他公司翻译机比，完全就是秒杀。

    现场一片掌声。

    而下一步，沈林又开始对比公司的翻译软件和翻译机，“肯定有很朋友会觉得奇怪，既然手机可以下载翻译软件，那为什么还要专门出个翻译机呢？是为了照顾没有智能手机的用户么？

    当然不是，我们的翻译软件确实已经十分强大，但如果想要满足更深层次的商务需求和深度出行需求还是不够的。

    这个时候翻译机的价值就体现出来了，翻译机作为一款独立存在的翻译机器，有诸多进一步的优势，最基础的，就是语音识别能力，这个是非常关键的。

    大家可以看大屏幕，我们公司的翻译机使用了四麦拾音降噪技术，我们做过统计，大部分使用翻译机的场景都是十分嘈杂的，而目前的手机都没有专门的降噪技术，这对产品的语音识别会造成影响。

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