机器翻译技术（通用12篇）
机器翻译技术 篇1
网络是一个多语言的市场,它为不同层次的终端用户提供语言服务。对信息的访问以及检索使网络机器翻译变得必不可少。对于个人而言,免费的网络机器翻译服务是通向不同文化和语言世界的窗口。对于企业的终端用户,采集信息和相互交流是至关重要的,为了具有竞争力,他们非常依赖于网上的最新信息和网络服务。网络已经成为全世界主要的交流媒介和信息枢纽,因此网络机器翻译是一种必要的工具。网络机器翻译,即基于因特网的机器翻译,是当前信息时代全球化交流的一个解决方案,人们应用计算机通过网络查询和浏览资料时,可借助联机翻译软件,对文本进行实时翻译,以获得所需的信息。
1 网络机器翻译种类
广义地来说,网上机器翻译主要有如下几个方面:
(1)基于因特网的网上机器翻译。它指由软件来实时翻译的网页,或是客户将所要翻译的网页的URL地址发送到提供服务的服务器,服务器翻译完后再回送。这种类型的网上机器翻译有以下优点:可以在很短的时间里获得正式的译文及通俗文本;可以很快地翻译外国文章;还可以用多种语言进行实时交流。
(2)基于电子邮件的网上机器翻译。它由用户将需要翻译的资料用电子邮件发给提供此项服务的公司,等翻译完以后再用电子邮件发回给用户。这实际上是非严格意义上的“网上”机器翻译。
(3)基于语音的网上机器翻译。目前还只是在实验室阶段,仅仅做到面对一定主题域。但由于网络带宽的不断增长和多媒体技术的快速发展,以及当前对更加友好的人机界面的急迫要求,可以预料,这种类型的网上机器翻译将很快走向应用。
在机器翻译整体发展的同时,不可否认的是,中英之间的互译显得相对较难突破,这主要是因两种语系之间的巨大差异所造成的。其中,英语译汉语相对要容易些,但目前大部分产品的翻译结果依然难以让人正常阅读[1]。
2 当前网络机器翻译的理论和技术缺陷
当前网上机器翻译产品质量的进一步提高,有赖于各个方面的全面提高,其中包括基础理论方面、实现技术方面、利用因特网的特点方面以及用户和开发商的观念等。目前的机器翻译理论尚不是很完备,仍不足以圆满地以计算的方式来解析各种各样的语言现象,还需要计算机科学、语言学、心理学、逻辑学、信息学等多学科学者专家的共同努力。其中,最重要的是语言学,当前的网络机器翻译产品质量较差,这并不能反映出大多数机器翻译系统的真实能力,其原因在于几乎所有网络机器翻译系统都依赖于字典查找语言规则的有限集,以及基于规则的机器翻译方法的简单句法转换原则。现有的机器翻译理论在处理简单句上效果不错,但是句子结构稍复杂,修饰成分和限定成分多,就开始力不从心,对句子结构的识别出现困难,造成语序的混乱和成分的判断错误[2]。这是机器翻译理论现在最大的问题,此外还有歧义、指代等问题也有待解决[3]。目前,存储在网页中的信息以一种有限的形式存在,隐藏在网页里的标记语言用于描述文档的布局,例如视觉图像与文字穿插和互动环节。这样计算机才能读到并对其进行处理,然而现在计算机还不能理解网络中存储的信息,也就是说不能使基于意义的项目建立连接。如果要使网络信息被计算机理解,就应该使用语义网技术。
3 语义网技术的对现有互联网技术的升级
1990年,蒂姆伯纳斯李(Tim BernersLee)发明了互联网上的超文本系统,使网络互连技术用于人们的信息交流与共享,从而极大地促进了互联网的发展。现在,互联网已经成为人们进行信息交流的重要工具。人们可以通过互联网来寻找自己关心的信息,也可以通过互联网来将自己的信息发布出去。但随着互联网应用的不断扩展,现有互联网技术的局限也逐渐暴露出来。现有互联网技术的核心是超文本系统,它的主要思想是通过统一资源标识符(Uniform Resource Identifier,URI)对互联网上的信息进行标记,使人们可以迅速地对互联网上的信息资源进行定位。然而,现有互联网技术并没有对信息的含义进行描述,计算机在处理信息时只是按照URI来定位信息,但对信息的内容并不关心。而人们真正关心的是信息的内容,也就是互联网上的文本、图片等资源所包含的意义。由于现有互联网技术的局限性,互联网上信息处理的自动化、智能化程度是很低的,计算机处理器的强大功能也没有得到有效利用。互联网技术的研究者正在研究新的技术,以改变这种状况,其中最令人瞩目的是语义Web技术。语义Web是互联网研究者对下一代互联网的称谓,通过扩展现有互联网,在信息中加入表示其含义的内容,使计算机可以自动与人协同工作。也就是说,语义Web中的各种资源不再只是各种相连的信息,还包括其信息的真正含义,从而提高计算机处理信息的自动化和智能化。然而,计算机并不具有真正的智能,语义Web的建立需要研究者们对信息进行有效的表示,制定统一的标准,使计算机可以对信息进行有效的自动处理[4]。
3.1 智能检索的能力
语义网的主要开发任务是使数据更加便于电脑进行处理和查找,其最终目标是让用户变成全能的上帝,对因特网上的海量资源达到几乎无所不知的程度,计算机可以在这些资源中找到你所需要的信息,从而将万维网中一个个现存的信息孤岛,发展成一个巨大的数据库。语义网将使人类从搜索相关网页的繁重劳动中解放出来。因为网中的计算机能利用自己的智能软件,在搜索数以万计的网页时,通过“智能代理”从中筛选出相关的有用信息,为互联网上杂乱而庞大的信息设计一种架构,使它们易于查找和利用[5]。
3.2 智能评估的能力
语义网研究的主要目的是扩展当前的万维网,使得网络中尽可能多的信息都具有语义,使计算机能够理解和处理,便于人和计算机之间的交互与合作。语义网研究的重点就是如何把信息表示为计算机能够理解和处理的形式,即带有语义。语义网好比是数据库智能化、协调好的巨型大脑,可以解决各种难题。“语义网”就是使机器做到人类才能做的事情,所要解决的问题就是要使机器具备对储存在网络空间的数据进行智能评估的能力。能够进行语义分析的搜索代理,可以从多种来源收集机器可读的数据,对它们进行处理并推理出新的事实。语义网力图使计算机在一定程度上也同样可以像人类一样理解信息的含义,从而有助于信息的共享和再利用,并使网络能够提供动态的、个性化的服务。例如:它可以让计算机辨认和识别“head”这个单词的意思是“头脑”还是“领导”。
3.3 智能鉴别的能力
为了使语义网能实现让计算机自动识别和处理网上信息,更容易判断信息的真假,从而达到实用的目标,首先需要制订标准,该标准允许用户给网络内容添加元数据,即解释详尽的标记,这就需要采用所谓“置标语言”。不同应用领域的标记符号和规则是不一样的,因此“置标语言”必须是灵活的、可扩展的,以便给使用者提供自定义功能,也叫“可扩展的置标语言”,即XML。使用XML语言打上标记的那些词语或数据,计算机就可以读懂。名为“智能代理”的软件不仅能识别这些标记,理解它们的涵义,而且还能理出它们之间的逻辑关系,从而对文档中的数据进行深度的处理,准确、精细、快速地查找到人们需要的网页,这些词语也能被各种不同的计算机应用程序进行自动处理,帮助人们解决许多工作和生活中的难题[6]。
4 语义网对网络机器翻译的影响
机器翻译有多种不同的方法,但不是所有方法都适合网络机器翻译。语义网的潜在受益者之一是基于实例的机器翻译系统。基于实例的机器翻译系统的基本思路很简单:用以往的翻译实例来解决一个句子的翻译问题。其主要假设是:现有的许多翻译产品是以往翻译的简单修改。它主要依赖于通过从对齐平行语料库中提取的翻译实例自动生成新译文。这种方法的局限性在于这些语料库的可用性,因为这些语料库仅在某些学科领域和语言中存在[7]。语义网将有望提高所有网络文件的使用率,例如可以提高对源文件译文的自动识别,同时词义翻译准确性的提高也变得更为可行。这一切如何才能够达到?基本思路是给文件和数据库中的数据加上语义编码,然后以不同方式利用这些编码使文件之间建立更多连接,从而使文件内容的连接建立在意义之上。简单的说其构架包括以下内容:
(1)XML允许用户根据需要自定义一些“有意义的”标签对发布的内容进行标记,并使用文档类型定义(Document Type Definition,DTD)或XML Schema来约束这些标签的结构。例如,没有基于XML的标记语言,计算机不会知道“I have two cats”一句中“I”或“cats”指的是什么。
(2)资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)和RDF schemas。RDF本身并没有规定语义,但是它为每一个资源描述体系提供一个能够描述其特定需求的语义结构的能力。它用来描述网页上一些特征,以RDF标注的网页上的信息,也称作“RDF Statement”,是以三元的形式注明的,即主语-谓语-宾语。主语是被描述的事物,谓语是被描述事物的特性,宾语是其特性的价值。
(3)Web ontology Language具有更多的词汇量和更强大的语法功能。它能帮助基于实例的机器翻译系统从网上文件中创建对齐平行语料库的其他来源,通过使用语料库从基于实例的机器翻译系统中生成大致粗略的译文,同时消除译文中词或短语的歧义现象[8]。Ontology在某种意义上说,就是一种简单的本体(Ontology)语言。RDF/RDFS对特定应用领域的词汇描述能力比较弱,需要进行扩展,RDF/RDFS之上的扩展层被称为Ontology层。本体定义了用于描述和表示领域知识的术语。它通常表征为一组对象(概念),关系、函数、定理等。换句话说,本体是对事物及其关系的描述。文件中的术语和代码可以和有关本体挂钩,这样,一个包含特定学科领域特点的文件通过一个“指针”机制就能从本体结构获得一些意义。
从内容和形式上来看,今天的万维网基本上是一个出版媒介,是一个存储和共享图像与文本的地方,通过扩展现有互联网,引入语义学后,在信息中加入表示其含义的内容,将可以从本质上改变Web的性质,从一个仅仅是显示信息的地方改变为一个可以对信息进行解释、交换和处理的地方。能够进行语义分析的搜索代理,可以从多种来源收集机器可读的数据,对其进行处理并推理出新的事实,使网络能够提供动态的、个性化的主动服务,是一个信息更为丰富,更为个性化的网络。从信息处理方式看,语义网的主要开发任务是使数据更加便于电脑进行处理和查询,其最终目标是让用户变成全能的上帝,对因特网上的海量资源达到几乎无所不知的程度,计算机可以在这些资源中找到你所需要的资源,从而将万维网中一个个现存的信息孤点,发展成一个巨大的数据库。将这个经过编码处理的具有意义链接的数据库作为机器翻译系统的语料库,不但解决了传统机器翻译中平行语料库学科领域和语言的限制,而且提高了机器对具体语境中词汇或短语意义自动识别的准确率[9],使其对意义的推理和判断更接近于人脑,从而超越了基于规则的句法转换原理。
5 结语
万维网是图像与文本的数据库,语义学引入后将会从根本上改变万维网的性质,将信息进行解释、交换和处理,从搜索服务器端通过分散于各处理服务器中的应用分析来搜索数据库,从多种来源可以收集一些机器可读数据,处理并推理出新的事实。基于语义网技术的机器翻译系统可以使分散于全球成百万的独立数据库融合为其后台语料库,使翻译结果更加智能化,最终使不同层次和语言的用户能独立运用网上庞大的信息资源。
参考文献
[1]QUAH C K.Translation and technology[M].上海:上海外语教育出版社,2008.
[2]CARPUAT M,WU D K.Improving statistical machinetranslation using word sense disambiguation[C]//Pro-ceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Methodsin Natural Language Processing and Computational NaturalLanguage Learning.[S.l.]:[s.n.],2007:61-72.
[3]刘群.机器翻译研究新进展[J].当代语言学,2009,11(2):157-158.
[4]白同强,刘磊.语义Web的研究与展望[J].吉林大学学报:信息科学版,2004,22(2):154-158.
[5]王宁.语义网的研究与展望[J].科技情报开发与经济,2007,32(17):1-3.
[6]王祥瑞,郭丰敏.语义网的功能特性及应用前景[J].农业与技术,2008,28(6):172-174.
[7]赵晴.国外基于语料库翻译研究述评[J].重庆交通大学学报:社科版,2008,8(6):100-103.
[8]段曹林,曾翠媚.网络语言的语义变异[J].江汉大学学报:人文科学版,2009,28(6):76-77.
[9]CHAN Y S,NG H T,CHIANG D.Word sense disambigu-ation improves statistical machine translation[C]//Pro-ceedings of the 45th Annual Meeting of the Association forComputational Linguistics.[S.l.]:[s.n.],2007:33-40.
机器翻译技术 篇2
电子技术术语翻译技巧
术语是凝结一个学科系统知识的`关键词.[1]正确翻译术语对于准确理解科技文献和应用相关的科学技术至关重要.本文针对电子技术领域,通过一些电子技术术语示例,介绍了翻译电子技术术语的一些技巧.
作 者：洪忠民 HONG Zhongmin 作者单位：徐州工程学院外国语学院,221006 刊 名：中国科技术语 英文刊名：CHINA TERMINOLOGY 年，卷(期)：2008 10(3) 分类号：H1 关键词：电子技术 术语 翻译技巧机器翻译技术 篇3
能够建立电力库房内设计智能搬运机器人进行自主搬取物品，如：绝缘绳、绝缘垫、绝缘毯、绝缘衣裤、绝缘手套、安全帽、绝缘杆、金属件等。
系统能够实现如下设计目标：
（1）机器人能够接收已有的上位机软件搬取物品的指令进行准确响应和搬运。
（2）通过无线传输控制指令对机器人进行控制和数据传输。
（3）机器人能够在导航系统的指引下自主行走。
（4）机器人能够自主识别上位机软件指令所指的搬运物品；并将物品顺利的搬运到指定的库房目的地。
（5）机器人通过充电电池供电，持续工作时间6小时。
（6）机器人具有自主爬坡能力和跨越台阶能力，爬坡角度不小于15度。
（7）机器人具有语音播报能力和故障报警能力。
（8）机器人能够平稳运行，对每一种物品进行单个存取。
（9）机器人具有适应多种物品不同形状、尺寸、重量的手爪抓取能力。
（10）机器人有较好的操控性，体积重量适应现有库房的空间要求。
2.系统整体设计描述
2.1库房改造部分
库房的内部布局和货架位置及物品工用具的具体摆放模式是整个机器人开发的重要组成部分，只有将合理的布局和物品摆放模式，将物品归类，才能够实现机器人手爪的正确准确抓取识别和搬运，才能更方便导航和机器人避障，同时通过具体工用具（绝缘垫、绝缘毯、绝缘衣、绝缘手套、安全帽、绝缘杆、金属件等）归类和测量给出机械手爪的具体设计参数依据，系统库房物品摆放分布图如下：
2.2机器人结构设计部分
由于机器人主要用于室内环境，所以工作环境对自主移动平台的驱动机构影响不大，工作环境主要影响自主移动平台的自动导引装置。机器人根据具体库房的台阶实现爬坡功能，同时保证爬坡的平稳性，以及手爪抓持物品工用具的牢固性。主要包括以下几部分：
2.2.1机器人运动车体结构设计实现
（图片仅供参考）
机器人车体是整个搬运工作的载体，必须保证车体的动力、平稳、爬坡和相关运行的手爪负载能力，即保证不同电力工用具的有效成功抓取和有效运载。由于库房的基本布局已定，需要车体有一定的爬坡能力，尤其是较重的工用具的成功搬运能力。车体结构设计主要包括：
*链条结构车底盘设计。
*车体三连杆机架设计。
*差动动力系统设计。
*车体电机载荷设计。
2.2.2机器人多自由度机械手爪设计实现
机械手爪是整个电力库房智能搬运机器人的关键组成部分之一，只有有效的多自由度手爪才能实现抓取物品工用具的成功搬运。而整个机器人的手爪设计要根据库房内工用具物品的种类、外形形状、结构尺寸参数、重量参数和摆放货架的层数及归类情况来设计实现，要保证手爪能够适应大多数种类的物品工用具，主要包括以下几部分内容：
*多自由度手爪机构选择。
*手爪与车体交接口设计。
*手爪外形设计。
*手爪夹持力设计计算。
*手爪防滑设计。
*手爪多自由度运动空间尺寸设计计算。
*手爪各自由度运动载荷计算。
2.2.3机器人爬坡结构动力设计实现
由于机器人的工作环境中有台阶，经过改造后要求机器人车体要具备一定的爬坡能力，这里爬坡过程中不仅能保证机器人车体能够带载爬坡，具有足够的爬坡动力，同时能够保证机器人车体的坡底和坡顶不卡死和不侧仰。主要包括以下几部分：
*三连杆活动支架设计。
*爬坡车体动力测算。
*爬坡电机动力测算。 （下转第236页）
（上接第225页）*坡顶坡底的动力学模拟计算。
2.2.4机器人车体平衡设计平稳运行设计实现
整个机器人在搬运过程中无论带载还是空载，都能保证机器人平稳运行，平稳运行是机器人搬运过程中的重要一环，由于库房内部的构造和货架的高度，导致了机器人手爪和车体的异型构造，也为机器人的平稳性带来困难，具体要解决以下几部分问题：
*手爪、车体、抓取物的动态稳定性分析。
*载荷重量结构尺寸分析。
*手爪车体外形平稳性分析。
2.3控制系统设计部分
整个机器人的控制系统比较复杂，包括整个控制算法的设计实现，其中的多电机多传感器系统，以及机器人的自主导航实现算法，物品工用具的识别及准确抓取方法，均要求有较为系统的控制方案，主要包括以下几部分：
*多电机传感器控制算法设计实现。
*物品的识别与准确抓取设计实现。
*控制导航系统设计实现。
*无线系统设计实现。
2.4上位机软件接口设计实现
由于机器人需要与上位机软件进行接口，通过上位机软件控制指令，通过无线传输通路发送给机器人实现物品工用具的抓取，因此，需要已经开发的上位机软件预留接口，实现与机器人的无缝衔接，从而保证控制指令的准确发送，主要包括以下几部分：
*软件协议对接。
*上位机软件与无线接口对接。
*上位机软件物品分类与机器人内部分类的对接。
3.系统各项技术指标
3.1时间响应指标
搬运响应时间：小于150s。
3.2抓持物品重量
抓持物品重量：≤3kg。
3.3可靠性指标
现有库房物品工用具搬运率不小于80%。
机器人出错概率不大于10%。
3.4工作环境
电力库房现有工作环境。
温度：0-45℃。
相对湿度：5%-95%（不凝结）。
周围无爆炸危险，无腐蚀性气体及导电尘埃，无严重霉菌，无剧烈振动冲击源。
4.成果应用情况及效果，推广应用措施和前景
整合翻译记忆技术的翻译教学 篇4
翻译技术在翻译实践中的应用日益广泛，正如王克非(2004)先生所言：“在语料、网络日益发达和完善的今天，我们的口笔译教学和培训，将不可避免地使用新的工具和技术，谁先迈出一步，谁就占据前沿，谁就能够获得创新的资源。”翻译记忆技术，作为主要的翻译技术之一，日益受到翻译产业界和学术界的重视，日益成为职业翻译者必备的工具之一。因此将翻译记忆技术引入现有的翻译教学正当其时。
翻译记忆技术(translation memory)是一种计算机辅助翻译技术，它将原文和已经翻译和审阅好的译文平行地存储起来;如果新的翻译任务中出现存储的原文或原文片段，翻译者可以检索并利用存储的译文或译文片段辅助新的翻译工作。翻译记忆工具是翻译记忆软件系统的核心组件，除了翻译记忆这一核心组件以外，市场上出售的翻译记忆系统通常还包括一些辅助的组件，常见的辅助组件有术语管理工具、对齐工具。本文主要探讨这种由翻译记忆工具及相关辅助组件组成的翻译记忆系统的教学。
2. 整合翻译记忆技术的翻译教学：教学内容指引
翻译记忆技术的教学内容主要有翻译记忆系统的选用、翻译记忆技术的概念和原理、翻译记忆系统的操作流程。
2.1 翻译记忆系统的选用
目前市场上出售的翻译记忆系统丰富多样，从使用授权方式上可以分为两类：商业软件和开源软件。主要的翻译记忆系统包括Trados，雅信，SDLX, DéjàVu, Wordfast, Star Transit, OmegaT, Heartsome, Logoport, IBM Translation Manager, Alchemy Catalyst, PASSOLO, LocStudio和Helium。以上所列软件多数为国外软件公司开发的商业软件。
从翻译记忆技术教学的角度看，要求学生学习所有这些翻译记忆系统的使用方法显然是不可能的，也是没有必要的;因此我们从这些产品中选择一种具有代表性的产品来学习，从而可以比较容易地做到触类旁通。Trados是翻译记忆系统中的领导者，而且其它翻译记忆系统一般也以某种形式提供Trados的主要功能，因此建议学习Trados翻译记忆系统。
2.2 翻译记忆技术的概念和原理
翻译记忆系统的基本原理是把以前翻译过的文本存储起来以便将来翻译新的文本时再次使用。使用翻译记忆系统可以确保同一句话不需要翻译两遍。翻译记忆系统的第一个基本概念是切分(segmentation)。翻译记忆系统打开源语文本时首先自动将源语文本切分为一个一个的词块，这些词块有一个专门的名称叫做句段。一个句段通常与文本中的一句或者与句相当的结构(如标题、列表中的一项、表格中一个单元格中的文字)对应。第二个基本概念是对齐(alignment)。翻译记忆系统将源语文本切分之后就可以将源语文本中的一个字段与对应的目的语文本中的一个字段对齐。对齐是指把源语文本中的字段与对应目的语文本中的字段匹配、连接起来，形成一个翻译记忆单元(translation unit)。整个翻译记忆库中信息的组织和存储就是由一个一个的翻译记忆单元组成的。第三个基本概念是从翻译记忆库中检索信息(retrieval of information of a translation memory)。翻译者使用翻译记忆系统打开一篇待翻译的源语文本时，翻译记忆系统自动将源语文本切分成一个一个的句段。翻译源语文本中的一个句段时，翻译记忆系统会把这个句段和翻译记忆库中的所有句段作比较。比较的基准是句段中字符串的匹配程度，即句段中字符串的相似程度。如果找到匹配的句段，翻译记忆系统会将找到的翻译记忆单元显示出来供翻译者取舍或修改。检索时匹配有四种类型，分别是完全匹配、模糊匹配、子句段匹配和术语匹配。使用翻译记忆系统有三个主要的好处。第一是同样的一句话不需要翻译两遍;第二是保持整篇译文中术语使用的一致性;第三是保持源语文本的格式与目的语文本的格式相同。
2.3 翻译记忆系统的操作流程
美国学者Melby将使用翻译记忆系统的操作流程分为三个阶段：翻译前、翻译中和翻译后。翻译前阶段是翻译项目的准备阶段，可能包含下列任务：文件结构管理、翻译风格指南、字数统计、项目分析、准备翻译记忆库、对齐、切分、特殊标签处理、预翻译、机器翻译、术语调查、准备术语库、设置软件、源语文本翻译测试、准备分发给公司外部翻译者翻译的源语文本包、参考资料搜集、译者培训。翻译中阶段是翻译的实施阶段，主要包括下列任务：设置翻译记忆工具、打开待翻译的源语文本、从翻译记忆中检索句段、翻译完一个句段之后更新翻译记忆库、查找术语、翻译完一个句段后向术语库添加术语、使用索引搜索(concordance search)查找句子片段。翻译后阶段是翻译的审阅阶段，也是保证翻译质量的阶段，主要包括下列任务：内部质量保证、准备交付的译文、外部质量保证。
3. 整合翻译记忆技术的翻译教学：教学方法指引
翻译记忆技术教学在国内外都是一个新的课题，所以不同的教师和学校往往采取不同的教学方法进行翻译记忆技术的教学。有的将翻译记忆技术教学作为现有翻译教学中的一个选修模块;有的将翻译记忆技术教学作为现有翻译教学中的一个必修模块;有的将翻译记忆技术作为一门独立的课程讲授;还有的将翻译记忆技术的内容细化分解作为若干门独立的课程讲授。国内外均有院校开设了翻译记忆技术专业。考虑到中国国内翻译教学的现状，本文认为宜将翻译记忆技术作为现有翻译教学中的一个必修模块，将翻译记忆技术系统地整合到现有翻译教学之中。
3.1 教学重心
史宗玲(2006)提出翻译记忆技术教学有两种，一种是使用翻译记忆工具教翻译，一种是教翻译记忆工具的使用技巧。史宗玲的这一区分有助于我们确定翻译记忆技术教学的重心，有助于我们把翻译记忆技术教学与现有的翻译教学有机地结合起来。
考虑到翻译记忆系统使用的复杂性，在翻译记忆技术教学的开始阶段，应该以教翻译记忆工具的使用技巧为主。随着学生逐渐掌握翻译记忆工具的基本操作之后，教学重点应该逐渐转向使用翻译记忆工具教翻译。这样，我们就可以实现翻译记忆技术教学与现有翻译教学之间的无缝整合。
3.2 任务教学法
整合翻译记忆技术的翻译教学宜采用任务教学法。如果翻译记忆库和术语库是空的或者其中的翻译记忆单元和术语较少，则无法体现使用翻译记忆技术的优越性，无法让学生感受到使用翻译记忆技术的优越性。因此整合翻译记忆技术的翻译教学中的翻译任务需求精心设计，翻译教师需要准备与翻译任务相关的翻译记忆库和术语库。翻译任务应该与真实的翻译工作状况尽可能地相似，从而使学生毕业后可以无需培训立刻适应工作岗位。
我们还需要考虑翻译任务教学法的实施。第一步，翻译教师可以先向学生解释翻译任务，并演示操作过程，让学生获得感性知识。第二步，要求学生动手操作，通过动手操作学会如何完成翻译任务。第三步，教师可以向学生解释翻译任务所涉及的主要概念和原理，让学生获得理性知识，知其所以然。第四步，教师可以向学生指出操作中可能的意外状况及其修正措施。第五步，进行有针对性的练习，学生应该有充分的机会练习巩固所学的操作和知识。
参考文献
[1]Melby, A.K.Eight types of translation technology.Re-trieved March 22, 2008, from http://www.ttt.org/technology/8types.pdf.1998.
[2]史宗玲.翻译记忆教学:个案研究[J].英语教学期刊, 2006, 30 (4) :47-68.
[3]王克非等.双语对应语料库研制与应用[M].北京:外语教学与研究出版社, 2004.
机器人导游信息技术教案 篇5
教学目标：
1.知识目标：理解机器人产生转弯的原理；知道如何让机器人转弯和如何控制机器人转弯的方向；知道通过设置机器人转弯延时来控制转弯角度。
2.能力目标：会编写机器人转弯的程序，能根据机器人运行情况，调试出转弯的准确时间。
3.情感目标：感受到模块化解决问题的思想，体会将一个复杂的问题分解成几个问题分别来解决的思想方法。
教学难点：
机器人转弯的原理。
课时安排：
1－2课时。
课前准备：
机器人；编程环境；机器人旅行场地。
教材分析：
本课的意图是让学生控制机器人完成一个比较复杂的动作――走折线。学生已经有了控制机器人走线段的经验，所以本课的目标首先是让学生体会如何把这个比较复杂的“走折线”问题分解成三个小问题：让机器人“走线段”――“转弯”――“再走线段”。“转弯”是新的任务，因此，本课的重点和难点就是让学生理解机器人转弯的原理，会控制机器人转弯的方向和角度。
教学建议：
1.创设情境，引出主题。
可以展示机器人导游线路，宣布机器人的工作任务：沿着“绿─黄─红”折线路线完成导游任务。
2.引导学生分析任务。
把这个任务分解成几个小任务来做？最关键的问题是什么？
3.探索机器人转弯。
(1)引导学生通过现实生活的经验，理解机器人转弯的`原理知识。可以通过分析汽车、履带车等转弯的过程来理解转弯。也可以让学生先用手控制机器人在场地上转动，然后引导学生观察机器人左右轮子的转动情况，来体会机器人转弯的原理。
(2)让学生动手试验，以分组交流讨论的形式来研究机器人转弯的方向和角度。
4.综合三个任务，完成导游工作。
5.活动小结。
让学生说说这次探索活动的收获和感受，总结把一个问题分解成几个小问题分别处理的好处，总结研究转弯的方法。
练习建议：
工业机器人的技术发展及其应用 篇6
【关键词】工业机器人；市场需求；关键技术；问题
工业机器人制造和发展的过程中涉及到的技术和领域非常多，包括机械、电子和计算机等，通过多种高新技术的整合形成的一种综合式的研究领域，因此，工业机器人在发展的过程中对所有涉及到的科学领域都一定的联系。随着工业机器人发展的标准化和网络化等成都越来越高，其在使用的过程中能够满足人们的更多需求，本文对工业机器人的技术发展和应用进行了简单的分析。
1、机器人发展历程
1.1 国内发展史
我国的工业机器人起步较晚，大概在上世纪70年代才开始进行工业机器人的研究，到目前为止，我国的工业机器人发展已经经历了30多年的时间。对于工业机器人的前期研究，其主要是自主研发，在这一过程中面临的问题较多，导致发展较为缓慢，随后我国将其列入到我国的国家计划中，发展速度开始加快，特别是几个五年计划中对工业机器人发展的技术支持，为我国的工业机器人发展提供了充足的动力。近些年来，随着科学技术的不断发展，我国的工业机器人生产和制造逐渐为用户带来了巨大的经济效益，而机器人的自动化生产也逐渐被引进我国，国内的各行各业也在逐渐将生产设备向着自动化技术前进，这都为我国的工业机器人发展创造了良好的外部环境。截止到目前，我国的北进和上海等城市已经拥有了具有自主知识产权的工业机器人产品，一些产品已经投入了市场，为我国的工业机器人发展创造了良好的条件。
1.2 国外发展史
世界上工业机器人发展最先进的国家是日本，在当前，全球大约有40%的工业机器人来源于日本，其不论是在工业机器人的技术含量以及市场的发展中都具有非常大的优势，占据着世界机器人市场的最大份额。在2004年，日本将工业机器人的发展列入到国家的新产业发展战略中，随后又在其他的发展战略中将工业机器人发展列入其中，通过日本政府的重视，日本的工业机器人发展具有非常好的技术和经济等支持，为日本的工业机器人发展创造了良好的外部条件。此外，还有机器人的诞生地美国，其对机器人的研究最早，经过40多年时间的发展，美国的工业人机器人已经具有非常雄厚的资金和技术支持，国内的工业机器人生产商具有较高的科研能力，为美国工业机器人的发展提供了有力的技术和资金支持，其他的像西方的发达国家，其对工业机器人的发展都具有相当高的重视，这为其国内的工业机器人发展创造了良好的氛围。
2、工业机器人发展趋势和特点
对于工业机器人，其主要是为了满足制造生产的高效和高精度，为此，未来的工业机器人发展将逐渐向着高速、高精和智能化等方向发展，通过日本的机械学会对工业机器人的发展研究得知，随着工业机器人的精度设计水平提高，其将会向着重复定位精度方向发展，这为工业机器人的应用创造了非常大的优势。此外，各种新材料的开发和利用也使得工业机器人能够不断减轻自身的重量，为其应用提供更加便利的条件，下面对工业机器人的技术特点进行了简单的介绍：
首先是工业及其热的精密化和柔性化等特点，工业机器人在开发和使用的过程中涉及到的技术种类较多，为了保证工业机器人的快速发展，需要通过有效的技术检测来对工业机器人的管理进行优化调度和控制等，实现工业机器人的品质和产量双增加。此外，随着当前可持续经济发展理念的盛行，工业机器人的发展也将逐渐向着低能耗、无污染的方向前进，着将是为来工业机器人的发展最高水平。
然后是工业机器人的自动化成套装备，其在生产的过程中更加注重产品的精细化加工和生产，随着我国工业机器人的发展，其逐渐向着高智能化的方向前进，从而实现工业生产的自动化和数字化等特点。
然后是工业机器人以及成套的自动化设备，这是工业生产中的重要设备，像制造业中的生产、安装和检测等都对其具有较高的技术要求，且这些设备广泛应用在汽车的整体以及单个零件的生产中，此外还有军工和金融等多个行业。
3、国际市场需求分析
根据IFR的相关统计数据可以得知，工业机器人的生产和销售目前已经达到了一个非常可观的水平，在2008年，全球的工业机器人安装就达到了11.3万套，而对应的销售额也达到了62亿美元的总体水平，大约占据了整体市场容量的三分之一左右。随后，每年的工业机器人生产和安装也在逐渐增加，除了2008年和2009年金融危机的影响，后续几年工业机器人的生产和销售额都在稳步增长中。对于我国当前的工业机器人生产、制造和销售，仅仅有30%是国产的工业机器人，而其他的市场份额几乎被美日德等发达国家占据完全，通过对我国工业机器人的市场进行调查研究可以发现，当前我国的工业机器人市场需求是非常大的。在国际市场上，我国是工业机器人进口最大的国家之一，且我国的工业机器人发展速度也是非常快的。随着工业机器人技术的不断成熟，国际上也出现了一批具有高端技术的工业机器人生产厂家，像KUKA和ABB等，这些工业机器人生产商的技术水平非常高，在国际市场 上占有非常高的地位。
通过对工业机器人的发展趋势进行研究可以发现，其在制造业中的应用具有非常广阔的前景，像机械加工和焊接等操作汇总，机器人的使用能够大大提高施工水平，且产品的质量也非常高，避免了人工操作过程中可能出现的各种失误。通过工业机器人的生产和发展，其大大推动了世界工业技术的发展。像产线的装配机器人，其在自动化装配产线中的应用减少了工人的劳动强度，减少了生产过程中的人工成本，为企业的发展创造了更大的价值。
4、工业机器人技术分析
对于常规的工业机器人来说，其组成部分主要包括机械主体和控制系统等，通过这几个基本的组成部分就能够实现一些常规的工业生产操作。对于工业机器人来说，其中的控制系统和传动系统等对其具有决定性的影响，为了保证工业机器人的高精度生产和高性能运行以及稳定的操作等，需要对工业机器人的这些系统进行有效的控制。在当前，我国的工业机器人研究对其中的关键性技术仍然没有完全掌握和开发，这对我国的工业机器人发展具有非常大的限制。
4.1高精度减速机
在当前我国的工业机器人发展中，高精度机器人的关节减速器大部分都是依赖国外的厂家提供，这对我国的工业机器人发展是一项严重的限制。为了更好的实现我国工业机器人的国产化，我国的部分高校开始致力于高精度摆线针轮减速机的开发和研究，到目前为止，我国已经研究出了能够替代谐波减速机的相关产品，但由于我国的相关技术还不完善，高精度减速机的研制过程中还存在着一些技术问题，下面对其进行了简单的分析：
首先是材料的成型控制技术，为了保证工业机器人的正常使用，需要对其RV减速机的减速齿轮进行高耐磨等性能的提高，这样才能保证工业机器人的高精度，因此，对于RV减速机的相关材料具有非常高的要求，这体现在材料化学中的各种构成材料含量等的控制方面。然后是对于一些特殊部件的加工技术，对于RV减速机，其中的非标特殊轴承是最为复杂的组成元件之一，在生产的过程中需要保证其间隙的准确性，这就要求对该器件的生产采用一些特殊的生产模式，但在当前我国还没有找到最佳的生产方法。然后是装配技术的精密性，对于工业机器人，其在使用的过程中具有较大的减速效果，因此，在进行实际的装配时需要结合当前的精密装配技术来实现工业机器人的精密装配，保证其良好的减速效果，通过对RV输出轴侧隙的零标准控制，使工业机器人具有较好的静刚度。
4.2电机和高精度伺服驱动器
对于工业机器人，其在使用的过程中需要具有较高精度的控制，而传统的电机和驱动器很难满足这一要求，为此需要采用专业的电机和驱动器来实现对工业机器人的精确控制。在国外的工业机器人生产中，以及设计制造了专业的电机和驱动器设备，其能够保证工业机器人的高效节能和低噪音等效果。而在我国国内的工业机器人制造和生产中，还没有专门的高性能电机和伺服器制造企业，主要是其中的关键技术没有掌握，下面对其进行了简单的介绍：首先是伺服控制器的快响应技术，在当前的工业机器人电机驱动中主要是由三个方面控制的，每一部分对工业机器人的电机驱动都有非常重要的影响，像驱动器内环的深度等，其是影响工业机器人电机驱动的关键性技术，对电机的电流环具有直接的影响，但由于我国的电流环在干扰观测和前馈补偿算法等方面的设计存在着较大的差距，导致其内部的预测模型无法实现对闭环的优化。此外，还有在线参数的自整定技术辨识功能较差等都对我国的工业机器人电机和驱动具有较大的影响。
5、总结
随着我国经济的高速发展，我国的工业机器人发展迎来了一个新的发展机遇，特别是企业对工业机器人的需求增加，国内的工业机器人发展技术不断成熟以及国家的大力支持等，这些都为我国的工业机器人发展创造了良好的条件。但由于我国的工业机器人起步较晚，很多的核心技术还没有完全掌握，因此，相关部门需要加快对我国工业机器人发展的人才支持，促进我国的工业机器人的研究和发展。
参考文献
[1]骆敏舟，方健，赵江海.工业机器人的技术发展及其应用[J].机械制造与自动化，2015，01：1-4.
[2]计时鸣，黄希欢.工业机器人技术的发展与应用综述[J].机电工程，2015，01：1-13.
机器人系统模块技术 篇7
俄“机器人技术和控制技术论”科学中心主要研究活动围绕机电一体化和机器人技术、智能控制系统、光子和光电技术、专业空间仪器、激光技术、空间技术、信息和控制系统以及模拟器展开, 主要发展针对特殊应用并保障安全的适用于陆地、空中、海上辐射监控的移动机器人系统、软着陆控制系统、航天器生命支持系统、用于保护和控制对象的视觉技术系统、网络处理器 (屏幕) 以及信息安全系统、用于打标、切割和焊接的自动化激光系统等。
该院的主要用户为俄罗斯宇宙火箭领域的企业、强力部门及一些工业企业。国外合作伙伴有欧洲空间局ESA, 欧洲航空防务和航天集团EADS, 德国机电一体化和机器人研究所国际科技中心, 日立国际电气, 三菱重工研究所, 尼桑发动机以及一些在欧洲、亚洲和美洲的其它公司。
该模块用于构建不同的机器人系统。
技术性能指标:
输出单元上的额定扭矩350Hm
输出单元转速3圈/分钟
定位精度1.5度/分钟
直流电源27v, 工作模式:快速、高速
速度范围100, 接口CAN, 易携带
包括:无刷直流电机、差动式减速器、嵌入式管理系统、电动机转子速度感应器、输出模块位置感应器。
机器翻译技术 篇8
我国水果产业发展迅猛,种植面积和年产量双居世界第一,是世界上水果生产的大国。在整个水果种植过程中,成熟水果的采摘耗时最长,劳动力需求最大; 而随着外出务工人员的增多,农村劳动力人口下降,导致劳力成本上涨,果农的生产成本增加,用工成本高严重制约着水果产业的发展。水果产业更深一步的发展,亟需控制生产成本、减少人工采摘; 而在农业生产上广泛应用智能采摘机器人,对于节省成本。 提高生产率具有重要意义。在日、美、德等发达国家, 由于劳动力人口的短缺,农业智能机器人的使用已经十分广泛。我国作为水果生产大国,国家对采摘机械化的发展十分重视,采摘机器人对我国未来水果产业发展的作用十分重大。本文结合水果生产种植环境和实际采摘过程,基于机器视觉技术对水果采摘过程的试验研究,设计了智能水果采摘机器人样机,实现农业生产水果的智能采摘。采用双目视觉技术的智能水果采摘机器人设计如图1所示。
1结构设计
该机器人由机械结构部分和电气智能控制系统两部分构成。机械结构包括可移动载体、机械手臂、 夹持器和横向滑动装置; 电气智能控制系统主要包括工控计算机、伺服电机驱动、双CCD摄像机、传感器控制模块、数据采集卡、GPIB卡、运动控制卡、锂电池供电箱、GPIB卡和控制系统,如图2所示。
机械结构部分是智能采摘机器人的硬件平台,为机器人进行成熟果实识别与采摘奠定了坚实的基础, 其各个部件的作用各不相同,结合起来实现采摘机器人的自动控制。
可移动载体是智能机器人的基础,是其他控制采集系统的平台,智能采摘机器人的信号采集、电机驱动、传感器模块及智能控制系统都需要以可移动载体为载体。可移动载体采用履带行走方式,履带式移动载体与地面接触面积大,受力面积大,给地面的压力小,适合在松软的果林路面上行进。机器人行走装置根据智能控制系统的指令进行驱动,伺服电机采用直流供电。
机械手臂装置采用采用多关节机械手臂,有3个主自由度,可以做转动和移动的动作; 再加上夹持器的X、Y轴转动,可以使夹持器到达臂长范围的任何三维坐标点。该机器人的机械手臂装置韧性强、承受负载大、自身轻薄、灵活性高、到达指定位置误差小, 在整个采摘作业过程中,运行速度适中,惯性较小,平稳度非常高。
夹持器是采摘过程中作用最大的部件,是采摘机器人的手,水果的抓取收获依靠其完成,可以根据命令直接执行采摘任务。该设计中的夹持器最大工作角度为88°,采摘过程中夹紧力未270N,质量为0. 6kg, 闭合时间为0. 2s; 装置轻便,采摘角度大,耗时短,力度适中,不会给果实带来机械损伤。
2目标果实的识别分割和定位
采摘机器人进行采摘作业的前提是先识别成熟果实及确定其三维位置,对果实成熟率的识别和定位极大程度地影响了采摘的成功率。采摘过程中,机器人的夹持器采用手环抱状采摘的方式,夹持器的采摘位置主要依靠目标果实的三维位置确定。三维图像的视觉技术是采用两个摄像机从不同的角度去对目标果实拍摄成像,然后根据图像采集卡将信息传送至工控计算机,由其根据两者的角度差异实现目标果实的三维图像; 根据形成的三维图像,智能采摘机器人可知道目标果实的大小、三维形状等,进而实施准确采摘。双目视觉技术系统构造结构如图3所示。
机器视觉系统主要包括工控计算机、LED灯源、 专用光学镜头、CCD摄像机及数字图像处理模块等。 工作时,系统由双CCD摄像机将待测目标转化为数字图像的电信号,然后传送给PC机; PC机采用专用的图像处理软件,根据色彩和颜色,采用多种算法提取果实的特点; 最后,根据设定的量化值和其他条件进行准确判断。采摘机器人识别分割与定位的核心技术包括目标果实分割识别与成熟度的判断和目标果实空间坐标的计算两个方面。
2. 1目标果实分割识别及其成熟度的判断
对目标果实的正确采摘首先需要对目标果实进行正确的分割识别和判断其成熟度,这样采摘机器人才可以替代劳动人口进行采摘作业。识别的首要任务是进行果实图像样本的采集,需要依靠CCD摄像机拍摄完成,根据图片信息建立完整的果实样本; 其次是建立颜色模型,采用分割技术将果实与其周围生长环境分开,识别果实本体,并通过三原色RGB对比计算,判断目标果实的成熟度。三原色RGB颜色模型如图4所示。
本文以苹果采摘为例,介绍机器人对目标果实利用自动阈值分割方法进行切割识别。成熟的苹果一般呈红色,与周边环境最大的差别就是颜色。因此,利用三原色RGB可以成功将目标果实成功切割,而且图像处理模块可根据目标果实的颜色,对比PC机数据库中的成熟果实颜色样本判断出目标果实的成熟度。
2. 2目标果实空间坐标的计算
人在拿物体的过程中,手朝着目标物体移动,通过眼睛反馈手与物体的相对距离,然后不断调整,最终能准确地拿到目标物体。然而,采摘机器人没有人类的思维与反馈能力,需要建立传感器与控制系统, 使其模仿人类收获作业的方法。采摘过程中,通过双CCD摄像机获取整株果树的信息,然后传送给图像处理系统,利用三原色RGB颜色切割识别出目标果实, 并利用红外光源和果实的外形,通过两个摄像机同时获取的图像信息差别,准确定位目标果实相对于双CCD摄像机的空间坐标位置。目标果实定位工作流程如图5所示。
一个物体的空间坐标确立,实质是由视差值决定的。如图6所示,物体是通过双目视觉原理来定位的,在采摘过程中,根据摄像机的连线距离与物体和摄像机的角度确定目标果实的视觉深度。
获取目标果实的视觉深度后,然后采用RBF网络逼近算法,计算出质点空间坐标( X,Y,Z) ,方便控制系统进行收获作业。
3控制系统设计
3. 1硬件设计
智能水果采摘机器人控制系统硬件以工控计算机为核心,处理双目摄像图的高清照片,利用图像处理模块识别和定位目标果实,制定规划可移动载体的路径,并控制机械手臂进行采摘作业。智能水果采摘机器人控制结构如图7所示。
3. 2软件设计
控制系统的硬件部分是整个采摘机器人正常运作的平台,而硬件部分准确协调运行依靠软件部分的底层程序驱动。智能采摘机器人系统软件运行流程如图8所示。
4智能水果采摘机器人路径识别规划
智能采摘机器人在果园内作业时需要不断移动。 在移动过程中,需要有对障碍物检测和避开的能力, 要对机器人移动路径进行识别规划,使其在园林中作业时能成功避开障碍物前进,完成整个采摘收获任务。智能水果采摘机器人行进路径规划如图9所示。
在整个收获作业过程中,园林内的障碍物信息是时刻变化的,需要把全局轨迹规划和部分轨迹规划结合起来; 同时考虑全局已知障碍物和随机出现的障碍物,并随时根据红外传感器检测运动前方的障碍物, 运用路径规划算法,制定一条从开始采摘到结束完整的路径规划。采摘机器人以规划路径前进,并不断通过红外传感器接收运动前方其他的动态障碍物; 结合机器人的前进速度判断有碰撞的可能时,调用路径规划的算法再次进行路径规划,自动避开前进方向的障碍物,实现实时对前进道路进行轨道规划。
5试验与结果分析
对成熟果实的成功采摘,是衡量智能采摘机器人的性能优良的重要条件。本文在树龄为5年的苹果果园进行成熟果实的采摘,并对果园中遮挡严重的苹果做了一些整理,在机器人自主运行的情况下进行了采摘试验。智能采摘机器人采摘的试验结果如表1所示。
由表1可知: 无论是晴天、阴天还是夜晚,智能采摘机器人均可自动控制自身正常移动,能准确完成采摘作业并完成装箱工作,可移动载体、机械手臂及夹持器在智能控制系统的调节下能实现协调工作。由表1可知: 智能采摘机械人采摘目标果实的成功率在3种条件下均可以达到85% 以上,对单个目标果实的采摘时间能控制在10s以内,证明该智能机器人的采摘效果非常好,适合采摘作业过程中应用。
6结论
产品的本地化翻译技术 篇9
关键词：本地化,本地化技术,翻译技术
自20世纪80年代末,以IBM和微软为代表的计算机软件行业的本地化开始,至今已经发展了有三十多年。本地化不同于以往传统的翻译,其服务对象包括软件、网站、产品手册、电子学习材料、市场材料等,服务领域涵盖信息技术、通讯、机械、航空、化工医疗、财经、电力等行业(周晓娴2012)是一门新兴领域,是跨国公司国际化所衍生的重要战略,为企业全球化运营和营销的核心环节。随着我国经济的快速发展,尤其是加入了世界贸易组织以后,我国与国际上的经济、贸易、科技、文化有了全方位的快速深化。本地化在中国的发展从21世纪以来通过翻译界的前沿学者们那里已经得到了一定的介绍和传播。在崔启亮的《中国本地化行业二十年(1993-2012)》中,详细讲述了本地化在中国近年来从萌芽破土到实践探索再到走上规范化的发展道路,并且还指出,本地化市场方兴未艾(崔启亮2013)。
本文带领读者了解本地化及其相关概念,以及国内目前对本地化的研究情况做一个基本的认识。究竟哪些技术是本地化翻译过程中所需要的?这些本地化翻译技术到底是怎么运作的?本文将围绕这些问题展开讨论,对本地化的翻译技术作进一步认识。
一、本地化概述
(一)本地化的基本概念。
在如今全球贸易一体化的背景下,语言产业正在经历着前所未有的发展。早先包括IBM和微软在内的很多公司在进入国际市场的时候,发现只有在转换成为对方语言并且用对方国家的习惯来使用产品才能打开国际市场,所以,翻译在这一过程就变得尤为重要,产品本地化已经是全球商业至关重要的一部分。至今,公司走向国际市场在经济一体化的背景中已经成为一种大趋势,越来越多的公司也意识并且慢慢了解到全球化、国际化和本地化的关系以及意义。不同于政治、经济全球化,本地化行业中的“全球化”和“国际化”有着特有的定义,其中,这里所说的“全球化”是指某家公司想要把自己的产品卖到其他国家去,走向国际,也就是产品要“走出去”,销售到其他国家。而“国际化”是指“在技术和设计层面保证某产品便于本地化的过程”。总的来说,“国际化”就是去除产品中的文化差别,使得本地化能够有效地进展。“国际化”的目的是远离特定文化,语言和市场提炼产品的功能性,这样才能支持特殊市场和方便语言整合,国际化的成功与否与语言有着很大的关系(冯曼2013)。“本地化”是“对产品或服务进行修改以适应不同市场中出现差异的过程。”简而言之,本地化是对全球化产品或信息内容进行语言和文化等方面进行处理,是经济全球化的结果。现在本地化已经成为跨国公司进行产品国际化营销的重要战略。而本地化服务本身也已经发展成为一个多学科交叉的新兴领域。通过以上对“全球化”、“国际化”和“本地化”的论述,可知三者相辅相成,不可或缺。
(二)什么是本地化技术。
由上述对于本地化的描述,不难理解,本地化所涵盖的内容远远不止文本的翻译,而是如Windows或者office等等数字化的产品和服务。通过对产品的加工和适当改造,使之符合目标国家的文化、语言、法律、政治等等要求。其内容相比传统翻译也广泛很多,崔启亮在《翻译与本地化工程技术实践》一书中对本地化技术有一个相对全面的概述,通常把本地化工程的处理对象分为软件本地化工程、网站本地化工程、手册文档本地化工程、其他本地化工程等。本地化工程技术融合了软件工程技术、翻译技术和质量保证技术(崔启亮2011)。所以翻译技术是本地化技术中的一部分,然而,在本地化翻译技术中,翻译记忆技术和术语是不可或缺的一部分,还包括国际化设计技术、计算机辅助翻译技术、术语管理技术、译文质量检查与统计等等技术。
(三)本地化技术体系。
所能构成系统的整体,其系统都会是由一些相互联系、不可分割的各个要素所组成的。要素与要素之间并不是简单的机械组合的相加,系统中的要素并不是孤立存在着,每一个要素处在系统上都发挥着至关重要的作用,此系统论也同样适用于本地化技术。本地化技术通过作用可分为核心技术和基本技术。核心技术也就是本地化翻译技术,如图1所示。
本地化技术也是这样一个系统体系,由核心技术和若干基本技术或“外围”技术组成。王华树在《本地化技术研究纵览》中,讲到本地化翻译是本地化的核心环节,整个本地化过程围绕产品或服务的翻译转换任务展开,因此翻译技术是本地化技术体系的核心技术,与之关联的是本地化工程、排版、测试、管理等基本技术(王华树2015)。在本地化系统中,每个技术都分管一块,每个技术都有不同的明确的分工,在另一方面,每个技术之间都是相辅相成的,需要技术与技术之间的配合,不能脱离整体,才可以有效地实现本地化服务的目标。随着时间的推移,本地化技术也会得到相应的发展。
二、产品的本地化翻译技术
(一)本地化翻译工具
翻译工具是一种软件程序,可以帮助译员们记住序列片段对。有为了翻译不同类型而设计的机器翻译系统,比如手册、培训资料、产品目录以及网站等等。此外还有用于软件产品的用户界面文本翻译的软件本地化工具。基本上,翻译工具和软件本地化工具所做的工作一样,帮助译员一句句理解文本。文档文件或者软件文档是翻译工具开发商们所关注的事情。
正如名字所示,软件本地化工具处理软件开发文件,比如EXE、DLL、resx等等文件。目前存在的本地化工具可以用于翻译HTML和XML文件。另外软件本地化工具也可以本地化或者调整软件布局,使得它们适应于不同受众。比如,可以调整按键的大小,这样可以使得不同语言的文本适应按键窗口。但是,译员在刚开始使用翻译工具的时候,翻译工具是空白的,不存在任何数据,只有译员填充进去资源的时候才可以重复利用(ZerfaßA 2008)。如果译员已经翻译过某一个文件或者软件部分,可以通过对齐来输入到翻译系统中使用。目前常用的软件本地化工具有SDL Passolo、restorator等。
(二)本地化翻译技能
1. 对齐。
在使用翻译工具开始一段新的翻译任务之前,已经翻译过的文本可以回收利用。对齐工具会读取源语文本并且对几乎所有格式(除了PDF)的文件进行翻译,同时在本件中显示文本片段。该系统尝试连接从源语言文本到目标语言的文本片段,但是,大多数对齐工具不“理解”语言,它们将只能试着将文本片段连接在一起。理想情况下,一个翻译或至少一个懂得这两种语言的人都必须通过对齐的文本片段对来判断它们是否真的可以连接在一起。此检查后,该段对将被发送到的翻译工具,进一步重新使用。翻译工具就可以将这些文本片段储存起来,并且在译员再次翻译类似文本时作为参考。机器翻译本身是不能进行翻译工作的,像机器翻译(MT),但是可以再次使用储存在系统里面的文本片段。
2. 术语管理。
术语的翻译是一个很重要的问题,不仅对机器翻译系统,而且对任何一种翻译。一个术语可以由一个词或一个组合词组成。术语列表和术语与翻译系统数据库帮助译者实现准确翻译。但是,术语不仅仅包含其字面意思,它包含的信息是其背后所包含的意义,包括术语的来源,翻译的依据,明确的定义以及恰当的示例(Terminology Management 2013)。想要建立一个专门名词库,首先需要收集或提取文本的术语。
笔者在翻译有关于牙科的文本时,是以小组的形式来完成本篇文章的翻译的,所以,每个小组成员在翻译过程中保证术语的一致性就显得十分重要,同时整理出来的术语表会在使用TRADOS翻译时显示出所列在术语表中的所有术语,进行准确翻译。比如,impression material对应印膜材料,interdental space对应齿间空间等等,术语的整理以及使用,对小组翻译文本是十分必要并且也是一个提高效率的手段。
3. 术语提取。
人工收集术语是术语收集的最好方法,包括公司所特有的术语、特定题材的具体术语、新的术语等等,但这也是最乏味的一个工作。术语提取工具可以通过浏览大量的文件,以提取在此种语言内所有或最频繁的术语,甚至是可以从双语源语文本中提取双语术语。由此术语提取工具在术语库中创建一个可能匹配的术语表,然后由人工来选择匹配的术语。由这样一个提取工具所创建的术语列表是一个术语库,一个术语数据库可能的条目。
4. 术语库。
每个翻译工具有一个方法来检查文本需要翻译的术语,此术语测试工具和术语库或者术语列表装载在翻译工具之中。术语管理是一个持续的过程,包括增加新的产品所对应新的术语,术语修改,增加禁用词,或更新附加信息,如特定产品或者特定客户的特殊用途。术语管理包括术语定义、上下文例子、注释和图表的管理。
三、总结
本地化技术的飞速发展已经使得整个翻译行业进入了新常态,推动了语言服务模式的发展,向更加专业化和国际化的趋势靠拢。在翻译行业现在信息化、职业化、产业化的发展中,译员本身的素质也需要有着相应的提升和适应,这也是对译员的能力有着更高的要求才能胜任翻译工作,单单掌握语言技巧还不足以应对本地化给我们带来的机遇和挑战,对于本地化翻译工具使用的熟悉程度,在对齐时能否使用合适的工具以及人工对齐的效率如何,术语提取的理解和掌握程度,都是对未来译员发展趋势的要求。
参考文献
[1]崔启亮.翻译与本地化工程技术实践[M].北京大学出版社,2011.
[2]崔启亮.中国本地化行业二十年(1993—2012)[J].上海翻译,2013(02).
[3]冯曼,高军.产学结合的MTI本地化翻译人才培养模式的思考[J].语文学刊:外语教育教学,2013,(3):129-131.
[4]王华树,刘明.本地化技术研究纵览[J].上海翻译,2015,(03):78-84.
[5]周晓娴.国内本地化行业发展及职业本地化翻译人才培养[J].长春工业大学学报:社会科学版,2012,24(2):144-146.
[6]Ghaemmaghami S,Huh W K,Bower K,et al.Global analysis of protein localization in budding yeast[J].Nature,2003,425(6959):686-91.
[7]Terminology Management[M].Springer New York,2013.
机器人滚边技术与应用 篇10
目前,车身门盖内外板的连接通常使用包边工艺。使用传统模具和压机进行冲压包边时,由于外板的包边轮廓要根据车身外形的变化而变化,沿整个轮廓包边的角度也不同,包边过渡急剧的区域和包边角度过大的区域,包边都会非常困难。同时,传统的冲压包边模具占地多,成本高,柔性差。为缩短汽车开发周期、提高产品竞争力,新型内外板连接技术——机器人滚边技术逐渐应用于车身生产中。
本文主要介绍机器人滚边技术及研究现状,在归纳现有机器人滚边设备中的基础上,讨论机器人滚边在汽车工业应用中存在的问题,为机器人滚边技术的深入研究和应用提供参考。
1 机器人滚边技术及研究现状
机器人滚边系统主要包括三大部分:滚边夹具系统、滚轮系统、机器人及其控制系统。滚边夹具系统用于将待滚边钢板固定在滚边模具上,而滚轮系统中,滚边头固定到工业机器人上,滚边头上面的滚轮根据折叠加工步骤的不同进行选取,通过滚轮将外部钢板的边缘绕里面的钢板进行弯曲。机器人及其控制系统主要用于控制滚轮的运动轨迹,以及机器人与其他相关系统之间的通信,可根据车身外形变化设定程序,以满足不同零件形状的滚边需求。在滚边时,滚边头通过压力装置将压力传给滚轮,通过滚轮施加作用力将工件在冲压过程中预留的翻边向内侧翻折,从而将外板的待包边紧紧压紧内板,使外板和内板被整合成一体。
与传统的冲压包边相比,机器人滚边由于模具数量较少,包边单元的投资和维护费用都相对较低,且其开发时间和投入使用的准备时间比较短。另外,滚边系统具备极高的灵活性,不同的型号可以在同一个制造单元中生产,滚边机器人还可以在制造单元中进行其他的抓取或涂胶等任务。滚边零件的成形精度高,表面质量好。因此,机器人滚边技术已经逐步成为塑性加工领域的一个研究热点,这得益于国内外许多科研机构和大型汽车制造企业的深入研究。现在,国内外一些先进的汽车制造企业已将此项技术应用于制造外挂件,例如车门,后盖和发动机罩等,其他的应用领域包括天窗开口,以及轮罩包边如图1所示[1,2]。
国内对于机器人滚边技术的研究主要集中在机器人运动轨迹分析,包边工艺参数对起皱等包边质量的影响。其中,上海交通大学张如飞等[3]研究了各关节角运动对包边机器人的重要性。对包边机器人构型进行选取后,通过对车门预包边和包边的复杂空间曲面进行分析,用刊弱曲面方程推导出滚压机构所走的包边曲面,并做出运动学分析。上海交通大学林忠钦等申请了具有回转工作台的并联式机器人包边系统的专利[4],该专利系统包括:6自由度并联式机器人、滚压机构、回转工作台。其连接关系为:6自由度并联式机器人通过法兰盘联接并驱动滚压机构使滚子沿包边方向移动,回转工作台上放置工件,回转工作台的转动使工件另一边成为待包边。具有高精度的优点;工作台的可控性使得工作台对形状各异的工件具有更大的灵活性;避免了多次装夹引入的设置误差,缩短加工时间。
国外对机器人滚边技术的研究较为深入,S.Thuillier[5]等采用有限元数值模拟对镁铝合金滚边工艺进行了分析,研究了不同类型的本构方程对数值模拟的影响,比较了预滚边和滚边与传统翻边情况下翻边处的力及位移。Dongok Kim[6]采用数值模拟技术和试验相结合的方法分析了进行铝合金板滚边后板料中的应力情况。亦有汽车公司及滚边设备供应商对滚轮尺寸、形状及滚压参数等对滚边质量的影响进行实验研究。日本的长谷川荣作等[7]申请了辊子卷边方法和辊子卷边装置专利。Simon Chaker等[8]申请了滚边压力监测方法的专利,滚边工具上装有一个可压缩流体减震器装置,通过减震器和控制面板来监测压力,从而提高包边效率和包边质量。
2 机器人滚边设备
2.1 滚边模具
滚边底模采用整体铸造数控加工而成,其型面与车门外板的型面相吻合,它的精度直接影响着车门的整体尺寸精度。为获得稳定的滚边精度,在预折弯过程中,滚边模具起着不同的作用。图2为普通的滚边预折弯方法,滚轮不与滚边模具直接接触,滚轮的位置与压力完全由输入机器人的程序决定,需多个示教点。图3所示为采用模具引导面的预先折弯加工,滚边模具上设置导向面,部分滚轮与模具直接接触,即使是少量指令点的情况,也能在不影响板材性状(凸凹)前提下提供稳定的滚边压力。
2.2 滚边头
机器人滚边过程中,如何合理控制滚压头施加的压力是取得良好滚边质量的关键之一,因此,各机器人滚边设备公司设计了不同种类的滚压头,以提高压力控制的稳定性。其中,ABB,EDAG,COMAU机器人滚边头装置采用气囊或气缸进行压力供给,如图4所示,采用比例阀等控制元件进行压力控制,将压力施加给滚轮,通过的滚轮与工件之间的摩擦力将工件在冲压中预留的翻边向内侧翻折,实现滚边。为提高滚边速度和效率,KUKA公司新设计出伺服驱动滚轮的滚边头,采用伺服器直接对滚轮进行驱动,具有良好的控制精度,滚边效率高。
2.3 滚轮
滚轮直接与被连接板接触,也是压力直接传输的部件,用以保证外板的包边轮廓形状。针对待包边零件的形状不同,滚边过程一般分为2至4次顺序完成,所用滚轮的形状和尺寸也不相同,滚轮通常设计有45度轮、90度轮、成形轮和专用特殊轮等如图5所示。对于水滴法兰滚边的内外板连接,可采用45度滚轮,以制造水滴效果。对于直边法兰滚边,可采用成形轮以保证翻边外板紧贴内板。也可将几种滚轮集合安装到一个滚边头中进行应用。而对于车门角部的处理技术在整个车门滚边中是一个难点,可采用手指状的滚轮进行点压,从而保证零件外观美观性和车身装配精度。
3 目前待改进的问题
机器人滚边技术对汽车柔性化制造起到了较大的推进作用。在工艺发展、有限元模拟和设备关键技术等方面做了较有成效的工作,促进了机器人滚边技术的工业应用。目前,机器人滚边技术在设备和压力控制等方面仍有一些问题需要进一步深入研究,这也包括对机器人滚边技术发展的一些展望。
3.1 滚边头压力装置
目前各汽车厂家应用的机器人滚边设备的滚边头装置主要是采用气缸或气囊进行压力供给,但气压传动为流体传动,存在如下缺点:1)由于流体具有可压缩性,因此工作速度稳定性稍差。2)由于流体介质的泄露及密封件老化影响,不能得到严格的传动比。3)由于工作性能易受到温度变化的影响,因此不宜在很高或很低的温度条件下工作。4)流体传动出故障时不易找出原因,使用和维修要求有较高的技术水平。因此,探索新的滚边压力供给方式是有待进一步研究。
3.2 离线编程
机器人滚边程序是在整个系统的设计过程中预先离线编制而成,并在软件中进行全程模拟好。然而,能提供离线编程的公司屈指可数,且在实际应用中离线编程后仍要进行现场调试已保证滚边质量。目前,在现场调试阶段要根据具体冲压件的尺寸及状态,进行最终的修改完善,现场需要做大量的程序调试及优化工作,要求机器人调试工程师具备丰富的现场调试经验,以应对现场出现的各种问题。整个程序编制以及调试优化得是否合理、是否完善,对车门滚边成形有着至关重要的影响。因此,提高机器人滚边的离线编程能力是缩短调试时间,降低投资成本的有效手段。
3.3 机器人滚边质量控制
滚边质量直接影响车身装配精度和整车外观美观性。然而,机器人滚边过程中,影响滚边质量的因素很多,如机器人滚边程序编制与优化、滚边头压力控制、滚轮尺寸及形状、滚轮行进路线及方式等等工艺参数,任意因素的变化都会影响包边质量,出现尖角、起皱、波浪及外板表面质量问题。因此,在生产过程中,如何快速有效的对机器人滚边质量进行控制仍然需要进一步探讨。
4 结论
机器人滚边是一种创新型的连接方法,在保证零件外观美观性和车身装配精度的同时,使制造单元柔性化,提高生产率,减少投资、降低维护成本及作业面积,在国内外各大轿车制造厂中已逐步得到运用。但目前仍面临着改善压力设备稳定性、提高离线编程能力和质量控制技术的问题。这些问题的解决将进一步发挥机器人滚边技术的优越性,是汽车行业降低生产成本,提高企业竞争力的有效途径。
参考文献
[1]宋宏伟.机器人滚边技术在汽车制造中的应用[J].机器人(冷加工),2007,10:25-27.
[2]孙颖,叶玉杰,高振元,祁晓钰.涂胶滚边工作站[J].自动化博览,2008,9:74-75.
[3]张如飞,傅博深,林忠钦,王皓.车门板包边机器人六关节角运动分析[J].机械设计与研究,2005,4(21):88-90.
[4]林忠钦,陈关龙,王皓,等.具有回转工作台的并联式机器人包边系统.CN1669694[P].2005-09-21.
[5]S.Thuillier,N.Le Maout,P.Y.Manach,D.Debois.Numerical simulation of the roll hemming process.Journal of materials processing technology.198(2008)226-233.
[6]Dongok Kim,Dongwoo Shin,Youngsik Yoon,et al.The study of residual stresses for roller hemmed Aluminum Alloys.Advanced materials research.2007,26-28:397-400.
[7]长谷川荣作,儿玉彰,齐藤仁.辊子卷边方法和辊子卷边装置.CN101166588[P].2008-04-23.
智能制造与新一代机器人技术 篇11
基于网络传感大数据和智能制造模式正向我们快步走来，全球制造业正发生着巨大的变化。这种变化不是简单通过机器人自动化技术提升我们制造的效率和质量，更多是模式变革，这是一个历史的发展。
我们回顾一下工业革命，从第一次到第四次，现在已经进入到第四次工业革命。第一次机器革命对应工业革命的前三次，从现在开始我们要进入第二次机器革命，这是机器智能的一次飞跃。第一次机器革命与第二次机器革命区别在于：第一次机器革命是机械设备，扩张的是人的肌肉力量；到第二次机器革命，更多的是信息和人的智慧的开发。这里面存着两种转变。
一是劳动力分工的变化。现在劳动力分成人类劳动力和素质劳动力两种。前三次工业革命特征它的劳动力和机器人是互补关系，到第四次工业革命更多的是替代关系。这是一个大的变化。
二是制造模式的变化。这个与整个产品生命周期缩短和全球产能过剩有关，所以现在无论是端到端的机床还是横向机床都需要一个新的制造模式，而不简单是劳动力成本和效率问题。在中国来讲，我们必须要改变我们的生产模式，这是市场倒逼的结果。另外，机器人智能与机器人技术正处在快速发展期，这个时候支撑了新模式发展变化。
传统机器人经过近50年发展取得的重大变化，已经应用到了各个领域，但是现在面临一个大的挑战——机器人的密度问题，即万名工人拥有机器人台数的比率，也可称为替代率。国际替代率只有5.08%，中国替代率更少，为0.23%。造成这种现象的一个重要原因是，传统机器人它只能做精度、速度和负载，灵活性的工作机器人做不了。
从机器人的定义来看，一个是传统机器人，就是可编程的设备，新一代机器人是完全自主的系统，所以他俩完全不是一个东西。传统机器人更多技术设备，新一代机器人是真正的智能机器人包括工业互联的机器人、航天航空特种机器人、服务机器人等。这些才构成下一代机器人家族。
市场对智能制造发展的需求
现在市场对机器人的需求非常广泛。首先是工业机器人：第一类就是3C行业、计算机消费类，这里面几乎是灵巧性工作，是人的双手，传统机器人尚未涉入；第二是非一致环境制造；第三类典型的像飞机大型制造业、劳动密集人机合作类。由于机器人和人的共同协调作业现在解决不了，这限制了机器人的大量应用。
其次是非工业机器人。主要表现在服务养老、残疾人方面，传统机器人无法完成。还有一种是特种环境下，如航空、水下等等，这一类是新的机器人。由于大部分的人类工作现在的机器人是做不了，所以发展新一代机器人十分迫切。
新一代机器人发展趋势和方向是什么？ 首先人机关系成为发展的重点，未来机器人更多是人和机器人之间怎么协调和合作，这是未来新趋势和方向。从技术上来讲，过去我们可能在环境、任务、行为、方式、交互等等方面有一种新一代机器人模式，这些都是技术方面的新变化。
从趋势来讲，我们说传统的机器人或者现代机器人更多是视角再现，传感网络新一代机器人可能是自动化、网络化，人机协同或者安全性是未来新方向，智能性、宜用性，安全，交互是未来的重点。
从市场方向来讲，现在机器人更多是用于汽车或者汽车零部件相关行业，现在逐渐向3C行业发展，包括消费类、计算、芯片这一类，但是这一类用的机器人跟我们今天的是两个概念。另外一个市场趋势从较短客户到一般客户，包括脏、乱、差、危险、枯燥领域发展，这在中国的更典型的一个领域，因为中国的产业链是全球没有的。这是我们现在讲的机器人智能到下一步整体4.0的解决方案。
最终目的是以机器人数字化技术构造一个心的智慧工厂，这是未来的趋势，包括现在工业4.0，就是要达到的最终目的。
中国机器人发展思考
当前，各国把机器人作为一种国家战略，在工业4.0当中机器人起支撑作用。但这里面存在一个潜在的风险，由于机器人是典型的“三高产品”——技术密集度高，人才密集度高，资金密集度高，所以这么一个三高技术产业现在在整个市场的产出非常低，这就导致下一步机器人谁来推进和发展的问题。
市场对于智能机器人的呼声还是很高的。出现了企业热、政府热、全民热，但这个热是好事还是坏事？我的观点是企业热是对的，政府热也是对的，全民热也是对的。只有热我们才能营造一个向上的大环境，才能使机器人产业需求增长起来。但是反过来这种热应该有一个度，如果过量可能这个会导致行业过量饱和，所以在热的同时要避免低水平质量重复等。这就需要考验政府和企业智慧。
应该思考的是，突然爆发的大市场是馅饼还是陷阱？我们应该认识到，市场对全球的企业是均等的，对中国企业是一个机会，同时对国外的企业也是机会。在这样条件下，这时候带来一个问题，中国企业过早直接面临国外竞争，缺少成长时间。那么，还在襁褓、摇篮中的中国企业面临突如其来的巨大竞争，应当选择怎样的成长方式呢？我认为我们要发挥后发优势的特点，走资源整合的非常规发展道路。倘若按照滚雪球常规式发展，速度缓慢，而且只能越追越远，永远超越不了。
中国要发展机器人产业首先要有大的有竞争力的企业，要培养企业的综合竞争力，这是一个大的前提。技术、产品、零部件、应用等等，这些业务要素完全可以按照市场规律整合、重组，但是一定要把技术放在首位。
同时，我们机器人发展完全可以借鉴中国电商的发展模式。同时中国在机器人产业发展过程中，要将创新链、产业链、金融链三个链协同运作，过去我们中国研发只专注研究和设计，企业只专注做产业的发展，金融包括大的投行资金进入不了这部分的市场，所以中国很多产业不可能快速成长起来，跟我们这三个链的断裂和分割有绝对关系。
未来机器人产业发展趋势是机器人企业跟互联网企业的相互结合式发展。但存在的风险也需要注意：第一，高端产业链低端化，中国几乎所有产业现在都陷入这个陷阱，我们做了很多高技术产业，但是中国产业链分工几乎都进入最低端的加工制造，在机器人产业将来也会有大的潜在风险。第二，我们叫前车之鉴，中国机器人绝对不能陷入我们今天的汽车局面，中国的汽车成为全球最大市场，但是中国汽车产业哪里去了，包括数控类的产业中国可能都丧失掉了。所以，面对大的市场带来的发展机会和机遇，我们还是要抢夺发展的制高点。
智能机器人语音识别技术 篇12
关键词：智能机器人,语音识别,隐马尔可夫模型,DSP
0 引 言
语音控制的基础就是语音识别技术,可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛,对于用户而言不用训练,因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别,连接词识别,以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式[1],语音识别技术的应用价值也就不言而喻。
1 语音识别概述
语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代[2],是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法,连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合[3]。
语音的能量来源于正常呼气时肺部呼出的稳定气流,喉部的声带既是阀门,又是振动部件[4]。语音信号可以看作是一个时间序列,可以由隐马尔可夫模型(HMM)进行表征。语音信号经过数字化及滤噪处理之后,进行端点检测得到语音段。对语音段数据进行特征提取,语音信号就被转换成为了一个向量序列,作为观察值。在训练过程中,观察值用于估计HMM的参数。这些参数包括观察值的概率密度函数,及其对应的状态,状态转移概率等。当参数估计完成后,估计出的参数即用于识别。此时经过特征提取后的观察值作为测试数据进行识别,由此进行识别准确率的结果统计。训练及识别的结构框图如图1所示。
1.1 端点检测
找到语音信号的起止点,从而减小语音信号处理过程中的计算量,是语音识别过程中一个基本而且重要的问题。端点作为语音分割的重要特征,其准确性在很大程度上影响系统识别的性能[5]。
能零积定义:一帧时间范围内的信号能量与该段时间内信号过零率的乘积。
能零积门限检测算法可以在不丢失语音信息的情况下,对语音进行准确的端点检测,经过450个孤立词(数字“0～9”)测试准确率为98%以上,经该方法进行语音分割后的语音,在进入识别模块时识别正确率达95%。
当话者带有呼吸噪声,或周围环境出现持续时间较短能量较高的噪声,或者持续时间长而能量较弱的噪声时,能零积门限检测算法就不能对这些噪声进行滤除,进而被判作语音进入识别模块,导致误识。图2(a)所示为室内环境,正常情况下采集到的带有呼气噪声的数字“0～9”的语音信号,利用能零积门限检测算法得到的效果示意图。最前面一段信号为呼气噪声,之后为数字“0～9”的语音。
从图2(a)直观的显示出能零积算法在对付能量较弱,但持续时间长的噪音无能为力。由此引出了双门限能零积检测算法。
所谓的双门限能零积算法指的是进行两次门限判断。第一门限采用能零积,第二门限为单词能零积平均值。也即在前面介绍的能零积检测算法的基础上再进行一次能零积平均值的判决。其中,第二门限的设定依据取决于所有实验样本中呼气噪声的平均能零积及最小的语音单词能零积之间的一个常数。如图2(b)所示,即为图2(a)中所示的语音文件经过双门限能零积检测算法得到的检测结果。可以明显看到,最前一段信号,即呼气噪声已经被视为噪音滤除。
1.2 隐马尔可夫模型HMM
隐马尔可夫模型,即HMM是一种基于概率方法的模式匹配方法。它的应用是20世纪80年代以来语音识别领域取得的重要成果[6]。
一个HMM模型可以表示为:
式中:π为初始状态概率分布,πi=P(q1=θi),1≤i≤N,表示初始状态处于θi的概率;A为状态转移概率矩阵,(aij)N×N,aij=P(qt+1=θj|qt=θi),1≤i,j≤N;B为观察值概率矩阵, B={bj(ot)},j=1,2,…,N,表示观察值输出概率分布,也就是观察值ot处于状态j的概率。
1.3 模型训练
HMM有多种结构类型,并且有不同的分类方法。根据状态转移矩阵(A参数)和观察值输出矩阵(B参数)的不同有不同类型的HMM[7]。
对于CHMM模型,当有多个观察值序列时,其重估公式由参考文档[8]给出,此处不再赘述。
1.4 概率计算
利用HMM的定义可以得出P(O|λ)的直接求取公式:
式(2)计算量巨大,是不能接受的。Rabiner提出了前向后向算法,计算量大大减小。定义前向概率:
那么有:
(1) 初始化:
(2) 递推:
(3) 终止:
式(2)表示的是初始前向概率,其中bi(o1)为观察值序列处于t=1时刻在状态i时的输出概率,由于它服从连续高斯混合分布,故此值往往极小。根据大量实验观察,通常小于10-10,此值在定点DSP中已不能用Q格式表示。分析式(3)可以发现,随着时间t的增加,还会有大量的小数之间的乘法加法运算,使得新的前向概率值αt+1更小,逐渐趋向于0,定点DSP采用普通的Q格式进行计算时便会负溢出,即便不发生负溢出也会大大丢失精度。因此必须寻找一种解决方法,在不影响DSP实时性的前提下,既不发生负溢出,又能提高精度。
2 DSP实现语音识别
孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整算法。连续语音识别一般采用HMM模型或者HMM与人工神经网络ANN相结合[9]。
为了能实时控制机器人,首先需要考虑的是能够实现实时地语音识别。而考虑到CHMM的巨大计算量以及成本因素,采用了数据处理能力强大,成本相对较低的定点数字信号处理器,即定点DSP。本实验采用的是TI公司多媒体芯片TMS320DM642。定点DSP要能准确、实时的实现语音识别,必须考虑2点问题:精度问题和实时性问题。
精度问题的产生原因已经由1.4节详细阐述,这里不再赘述。因此必须找出一种可以提高精度,而又不会对实时性造成影响的解决方法。基于以上考虑,本文提出了一种动态指数定标方法。这种方法类似于科学计数法,用2个32 b单元,一个单元表示指数部分EXP,另一个单元表示小数部分Frac。首先将待计算的数据按照指数定标格式归一化,再进行运算。这样当数据进行运算时,仍然是定点进行,从而避开浮点算法,从而使精度可以达到要求。
对于实时性问题,通常,语音的频率范围大约是300～3 400 Hz左右[10],因而本实验采样率取8 kHz,16 b量化。考虑识别的实现,必须将语音进行分帧处理。研究表明,大约在10～30 ms内[11],人的发音模型是相对稳定的,所以本实验中取32 ms为一帧,16 ms为帧移的时间间隔。
解决实时性问题必须充分利用DSP芯片的片上资源。利用EDMA进行音频数据的搬移,提高CPU利用率。采用PING-PONG缓冲区进行数据的缓存,以保证不丢失数据。CHMM训练的模板放于外部存储器,由于外部存储器较片内存储器的速度更慢,因此开启CACHE。建立DSP/BIOS任务,充分利用BIOS进行任务之间的调度,实时处理新到的语音数据,检测语音的起止点,当有语音数据时再进入下一任务进行特征提取及识别。将识别结果用扬声器播放,并送入到机器人的控制模块。
实验中,采用如图3的程序架构。
3 机器人控制
机器人由自然条件下的语句进行控制。这些语句描述了动作的方向,以及动作的幅度。为了简单起见,让机器人只执行简单命令。由手机进行遥控,DSP模块识别出语音命令,送控制命令到ARM模块,驱动左右机械轮执行相应动作。
3.1 硬件结构
机器人的硬件结构如图4所示。
机器人主要有2大模块,一个是基于DSP的语音识别模块;另一个是基于ARM的控制模块,其机械足为两滑轮。由语音识别模块识别语音,由控制模块控制机器人动作。
3.2 语音控制
首先根据需要,设置了如下几个简单命令:前、后、左、右。机器人各状态之间的转移关系如图5所示。
其中,等待状态为默认状态,当每次执行前后或左右转命令后停止,即回到等待状态,此时为静止状态。
语音的训练模板库由4个命令加10个阿拉伯数字共14个组成,如下所示。
命令:“前”、“后”、“左”、“右”;
数字:“0～9”。
命令代表动作的方向,数字代表动作的幅度。当执行前后命令时,数字的单位为dm,执行左右转弯命令时,数字的单位为角度单位的20°。每句命令句法为命令+数字。例如,语音“左2”表示的含义为向左转弯40°,“前4”表示向前直行4 dm。
机器人语音控制的关键在于语音识别的准确率。表1给出了5个男声样本的识别统计结果。
4 结 语
工作中,成功地将CHMM模型应用于定点DSP上,并实现了对机器人的语音控制。解决了CHMM模型巨大计算量及精度与实时性之间的矛盾。提出了一种新的端点检测算法,对于对抗短时或较低能量的环境噪音具有明显效果。同时需要指出的是,当语音识别指令增多时,则需要定义更多的句法,并且识别率也可能会相应降低,计算量也会相应变大。下一步研究工作应更注重提高大词汇量时的识别率及其鲁棒性。
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