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摘要
针对传统翻译机器人在嘈杂环境下无法准确识别语音，导致机器翻译效果不佳的问题，提出设计一个基于语音合成的机器翻译机器人。首先，采用翻译机器人语音系统中的语音硬件设备进行语音数据采集；然后通过语音信号预处理方法分别进行数据预加重、分帧加窗和端点检测；之后利用语言模型进行语音信号特征提取；最后对翻译机器人语音进行编码处理，以实现精准识别。实验结果表明，在采样频率为800 Hz的声卡录音实验中，改进的双门限算法进行端点检测的所用时间仅为0.17 s,识别率高达96.78%,对比于现有的双门限算法的所用时间低了4.78 s,识别率高出了33.36%。在语音识别系统测试中，本系统对合成语音的识别率保持在90%及以上，识别率较高。由此说明，本系统进行语音识别的所用时间更短，检测正确率更高，为翻译机器人语音交互提供了有效的数据支撑。
- 出版日期2023
- 单位西安邮电大学
