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申请/专利权人：湖北文理学院
摘要：本发明提供了一种深度学习中端到端的宠物语言翻译方法，首先，读取原始宠物音频文件；然后从原始宠物音频文件中提取宠物叫声；再将提取的宠物叫声的音频特征序列输入预先构建的端到端的宠物语言翻译模型，其中，宠物语言翻译模型包括音频编码器网络、标签预测网络、联合网络和全连接层，音频编码器网络用于根据音频特征序列获取翻译结果标签序列，标签预测网络用于根据音频编码器网络获取的翻译结果标签序列的上一翻译结果标签序列得到预测结果序列，联合网络用于将音频编码器网络和标签预测网络的输出进行叠加，全连接层用于计算音频特征序列与翻译结果标签序列的匹配概率。本发明可以实现宠物语言翻译，并保证准确性。
主权项：1.一种深度学习中端到端的宠物语言翻译方法，其特征在于，包括：S1：读取原始宠物音频文件；S2：从原始宠物音频文件中提取宠物叫声；S3：将提取的宠物叫声的音频特征序列输入预先构建的端到端的宠物语言翻译模型，其中，宠物语言翻译模型包括音频编码器网络、标签预测网络、联合网络和全连接层，音频编码器网络用于根据音频特征序列获取翻译结果标签序列，标签预测网络用于根据音频编码器网络获取的翻译结果标签序列的上一翻译结果标签序列得到预测结果序列，联合网络用于将音频编码器网络和标签预测网络的输出进行叠加，全连接层用于计算音频特征序列与翻译结果标签序列的匹配概率，基于匹配概率能够得到最终翻译结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北文理学院 一种深度学习中端到端的宠物语言翻译方法
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