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微软推出同步翻译有何重大意义?

回答1

看了视频,很有趣,但我想这项技术真正投入民用和商用,还得好多好多年吧。

技术方面我不懂,仅凭常识推断,语音到语音的翻译,应该比文本到文本的翻译要难,比如要根据不同的语境来处理同音字词,要处理重音和感情色彩,甚至弦外之音,这在人脑不是难事,但电脑能准确完成么?现阶段的文本机器翻译离「可以接受」的标准还有很远,几种相近的西方语言之间互译有时还不错,我经常会用google的西班牙到英语翻译,或类似的语言组合之间互译。但东西方语言之间的互译效果就差很多了,日文和中文之间互译甚至不如日文和英文。

这个视频中的演示还限于日常用语的层面,这是比较容易的,一是单词量和句型本来就简单,二是样本量大。一旦进入某个专业领域,我估计它就没戏了。

至于音色、音质的模仿,应该不是关键和难点。

但无论如何,很期待这项技术能尽快完善,能够用到的地方太多了,替代外语电影的字幕或配音倒有些过于遥远。首先,不知@cindySSS 是否会有失业的担忧?

回答2

我对楼上的某些吐槽完全无法认同。演示这技术和乔布斯死没死有什么关系?微软研究院每年都会做新技术的演示和推广活动,并不是从乔布斯死了才开始做的。

微软研究院的研究是着眼5到10年后,并不会立即拿来商用。但是我看到技术进化到这个程度,还是很兴奋的。没错,视频中的Speech to text部分还有错误,但对于某些应用场景,这样的错误率是完全可以接受的。

举个例子,我以前接到过一些用户需求,是自动记录meeting minutes。用户的想法是,老板们开会的时候,不需要一个秘书或速记员在旁边记录meeting minutes,而是通过speech to text的系统,自动记录。这样既可以节省人力,又可以避免某些会议泄密的问题。我们试了市场上现有的很多方案和技术,没有一家的错误率能够达到可以接受的范围,记录下的东西仍然需要大量人工修改。最终,这样的用户需求我们没法满足。如果有了视频中演示的技术,它的错误率我认为记meeting minutes完全够用了。

回答3

要说重大意义,不就是消除人类语言障碍麽。
相同技术的演示在今年3月TechFest 2012上看过,当时还是以微软研究院 Speech Platform 新进展的技术细节为主(微软研究院的技术定位是未来10年的使用,09年的几部 2019 未来愿景值得一看)。

再扯远一点:
实时翻译只是 Speech Platform 的一种应用场景,是中间处理环节的过程,翻译也可以换成问答,就成了 Siri。
苹果Siri的出现再次证明微软是一家“有技术实力,但不会推广”的公司。说到微软的 Speech Platform,微软 93年就开始了语音研究,陆续几年收购了几家公司比如Entropic、Tellme,后者大家可能见得比较多。微软的这些技术在车载系统、Windows Phone、Xbox+Kinect、Bing、企业产品中都有相当多的积累,目的都是“让软件与服务因语音界面而更自然、更易于使用”。

长期来说,微软正试图解决的正是这个问题:“何时才能达到理解人类对话级别的语音系统?”微软首席语音科学家 Larry Heck 在 2010 年回答了三点解决该问题的驱动力:1)数据及相关机器自学习机制;2)计算平台,如 Azure 和 Tellme 网络后端平台;3)搜索。
两年下来,微软突破不少。

更远一点:
微软翻译(Microsoft Translator)使用很广,微软Lync、Windows Phone、Facebook、Twitter、eBay、Trip Advisor、 Yahoo! Babel Fish 已经用 MS Translator。

另外推荐关注微软的 Translator Hub,一项机器自动习得的机器翻译系统,像人类那样习得新的语言或术语,甚至可以用来保存濒临灭绝的语种,比如从 11 年底开始的苗族语言项目。

回答4

视频中所展示的同步翻译并不是突破点,但也可以称之为突破点。

作为一个已经成为计算机外行的计算机本科生,我觉得这个系统无非就是Google Now+Google Translate的语音发音系统的结合。

就自己来讲,我并不认为这个东西在政治和商务谈判上会有重大突破,因为这里面牵扯到翻译质量和翻译错误或者信息窃取所带来的法律责任问题,即便在这个翻译系统达到公认的翻译质量之后,我也不认为它能够在政治和商务上有重大突破因为在政治和商务环境下,一些同样的语句搭配不同的表情,不同的语言速度,不同的上下文,都可能会出现不同的语义倾向。

作为走向实用,也就是我们认为走入民用,我认为这个实时翻译系统:
第一必须具有极度便携性,也就是Google Glass类似的穿戴式产品。
第二是具有定向麦克风技术或者是非常良好的智能降噪技术,能够保证设备在正常交流距离(比如0.5米,1米,5米等)能够具有良好的定向语音采样能力。
第三是真正做到多语言互相交流能力。就推出的视频来看,这个东西目前只能流畅的输入英文,翻译成中文并且附带发音,能否保证马上站出一个中国人上来,对着说中文,让这套系统给你流畅的输出英文?作为一个款由美国人主导或者讲是美国公司主导开发的翻译系统,世界上还有这么多不同的语言,能不能迅速做到翻译质量对等,甚至是愿不愿意在政策上就秉着翻译质量对等去开发产品,这也是我们应该关心的问题。

目前只想到这么多

回答5

这是一种早就被研究界关注的系统speech to speech系统。完整的系统从技术角度说主要包括三部分:speech to text, machine translation, text to speech,也就是语音识别、机器翻译、语音合成。整套系统的目标是将一种语言的语音自动翻译成别一种语言,并以目标语言翻放出来。这套系统并不是SIRI,区别在于中间环节,SIRI的中间环节是基于语义理解的自动问答技术。
这个系统中最关键的两项技术是前两个,即语音识别和机器翻译,语音合成技术已经比较成熟,没有太大问题。
语音识别技术是整个系统的基础,因为它处于系统的最前端,其识别率直接影响到了后面的准确率。语音识别技术被苹果的SIRI炒热之后,目前在工业界非常火,而且无论从实际的用户体验还是研究结果来看,已经达到了可以进入工业界的程度。但只是刚入门,还有很多工作要作。
机器翻译技术相比之下还是一种处于研究领域的技术,目前并不适合进入工业界。而且该技术的难度要远大于语音识别技术。
微软这次的演示其实重点就在展示语音识别技术,但由于在语音识别上进入过晚,而且也不够强,为了达到话题效果,加入了机器翻译。但其实还是在说它自己的语音识别。
演示效果的话,从技术角度來看一般,因为有一些明显的错误,表明其语音识别技术还有待提高;从目标角度来看,还不错,因为达到了预期的媒体效果。
其实微软在语音技术上并不强,在该领域的强者是Nuance,讯飞。国内的一些公司也在跟进,譬如百度、腾讯、盛大。微软在语音技术上也处于同一阵营,微软真正的优势其实是图像技术。

回答6

这项技术的最重要的意义在于展示微软在语音识别技术(即声音到文本)方面取得的突破性进展,能够为我们带来什么样的实际应用价值,特别是不同于Siri的应用。我猜微软在想如何推广他们的语音识别技术时,肯定特意避开了Siri。注意重点是语音识别,而不是翻译。我刚重新看了一遍那个视频,原来屏幕上一直都有显示自动识别出的英文文本在滚动。

同声翻译的需要多种技术的结合,包括语音识别,文本翻译和语音合成,所以任何一个环节如果出现了短板,那么就无法做好同声翻译。特别是第一步,语音识别。如果第一步的准确率很低,那后面做得再好也没用。所以,这恰好是体现微软在语音识别方面的优势的一个很好的应用。

再直白点说,把英文语音转换成英文文本的高准确率,才是微软的同声翻译技术的核心亮点。微软实际上是为了告诉世人:“看吧,我的语音识别准确率那么高,连同声翻译也能做。”就这样。对同声翻译的产业来说,不会有很大冲击,因为连我都能看出视频中的翻译的明显错误。

不过,理解大意没什么问题。所以,你旅游的时候找老外问个路,吃个饭,买个东西可能没什么问题了。我觉得,虽然翻译质量不高,但在一些对只求语言大意的场合,应用价值还是非常大的。当然,前提是微软能推出个便携的设备。现在微软只是展示了一下这个技术,要真推出产品来,在不动核心技术的前提下,再等两三年看看吧。

还有,虽然微软声称自己的语音识别技术降低了30%的错词率,但那是用一个庞大的数据库测试得到的结果,用户才不管你是30%还是10%呢。如果微软推出了一个类Siri的应用或者只是更简单的像科大讯飞做过的语音写短信那样的应用,用户会觉得,这东西早就玩过了,没啥特别的。所以,微软还是要为他们的语音识别技术找一个不同的应用场景来做推广,即便他们的识别准确率比别人要高。

回答7

如果机器能真正实现人一样的翻译,那就是人工智能了,因为那样的机器已经会主动进行复杂的思考。那是非常可怕的,目前靠逻辑思维运行的程序还做不到!

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