基于语言特征和迁移学习的英语翻译机器人纠错系统研究

针对英语翻译机器人智能纠错需求，基于语言特征以及迁移学习，构建用于英语翻译机器人纠错系统的方法。其中，利用DNN-HMM声学模型搭建机器人语音识别模型，并以汉语语音识别为基础任务，通过迁移学习构建对应的英语语音识别系统。实验结果证明，使用训练共享隐层所有层的方法与仅使用英语数据进行基线系统训练的方法相比1 h训练集错误率下降了24.38%,20 h训练集错误率下降了4.73%,显著提高了系统的识别精度，对英语翻译机器人纠错性能有一定的提高。