基于小波去噪与语音分离的同声传译系统设计

作     者：王萌 WANG Meng

作者机构：咸阳师范学院陕西咸阳712000 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2025年第1期

页      面：300-303,308页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：陕西省教育厅项目《14世纪英国女性与文学研究》(09JK278) 

主　　题：小波去噪 语音分离 同声传译系统 深度学习 

摘      要：同声传译作为一项涉及语言翻译和语音识别的复杂任务,被英语翻译行业广泛应用。但该模型在实现过程中面临着实时性差、翻译准确率不高和难以处理文化差异和特定领域知识等缺陷。因此研究尝试基于语音分离技术来实现同声传译模型,并基于深度学习算法提高模型的翻译准确率。同时研究引入小波去噪算法对原始信号进行去噪处理,使模型能更准确地提取语义,提高模型翻译的准确率。实验结果表明,提出基于小波去噪与语音分离的同声传译模型在中英文数据集上的翻译时延分别为0.29 s和0.32 s,因此该模型具有较好的实时翻译能力,同时提出模型英译中的平均准确率为88.96%;中译英的平均准确率为90.47%,均高于对照模型的翻译准确率,因此证明提出模型具有一定先进性。