CN108319591A - 实现语音翻译的方法、装置和语音翻译设备 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种实现语音翻译的方法、装置和语音翻译设备，所述方法包括以下步骤：建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；针对每一种翻译服务，分别从语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集中选取支持该翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；获取每组引擎组合的特征信息；根据特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成该翻译服务的引擎组合选择集，以供后续翻译时选择使用。从而实现了对多种引擎的自由组合，充分利用了不同引擎的优势，提高了翻译的灵活性，进而大大提高了翻译性能，能够为用户提供更加优质的翻译服务，极大的提升了用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及语音翻译技术领域，特别是涉及到一种实现语音翻译的方法、装置和语音翻译设备。
背景技术
随着经济的快速发展，对外交流越来越广泛，而对于许多人来说语言不通是对外交流的一大障碍。为了解决上述问题，市场上出现了各种各样的语音翻译设备。语音翻译设备凭借着强大的语言翻译功能，深受广大有语言翻译需求的人士的欢迎，同时也是人们学习外语的好帮手。语音翻译设备可以在双方对话的过程中进行翻译，使得使用不同语言的用户可以无障碍交流。
语音翻译设备的大致翻译流程为：语音翻译设备接收用户的原始语音信息，将语音信息发送给语音翻译引擎，语音翻译引擎将原始语音信息翻译为目标语音信息(从一种语言翻译为另一种语言)并返回给语音翻译设备，语音翻译设备再输出目标语音信息。目前的语音翻译引擎主要包括谷歌引擎、微软引擎、IBM引擎、讯飞引擎、百度引擎、金山引擎等，而每个语音翻译引擎又包括语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，各个引擎能支持的语言种类、计费标准、处理时延、翻译准确度各不相同。
然而，目前的语音翻译设备只支持单一的引擎，例如只支持百度引擎，通过百度引擎的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎来实现语音翻译。但百度引擎目前只能够对十余种主流语言进行翻译，而针对某些小语种则无法翻译。某些引擎或许可以翻译小语种，但在使用费用、翻译速度、翻译准确度等方面可能又不尽如人意。
由此可见，现有的语音翻译设备，翻译灵活性差，翻译性能较低，无法为用户提供优质的翻译服务，用户体验不佳。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种实现语音翻译的方法、装置和语音翻译设备，旨在提高翻译的灵活性，进而提高翻译性能。
为达以上目的，本发明实施例提出一种实现语音翻译的方法，所述方法包括以下步骤：
建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；
针对每一种翻译服务，分别从所述语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集中选取支持所述翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；
获取每组引擎组合的特征信息；
根据所述特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成所述翻译服务的引擎组合选择集。
可选地，所述特征信息包括处理时延，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤包括：
针对每一组引擎组合，利用所述引擎组合进行语音翻译测试；
统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间，将统计的时间作为所述引擎组合的处理时延。
可选地，所述特征信息包括使用费用，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤包括：
针对每一组引擎组合，获取所述引擎组合中每个引擎的收费标准；
根据所述收费标准统计出所述引擎组合的使用费用。
可选地，所述特征信息包括翻译准确度，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤包括：
针对每一组引擎组合，搜集用户对所述引擎组合的翻译结果的准确度的评分；
对所述评分进行统计，将统计结果作为所述引擎组合的翻译准确度。
可选地，所述特征信息至少有两种，所述根据所述特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序的步骤包括：
根据至少两种特征信息的组合对所述引擎组合进行优先级排序。
可选地，所述统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间的步骤包括：
在语音翻译测试过程中，计算语音识别引擎进行语音识别所耗费的第一时间，计算文本翻译引擎进行文本翻译所耗费的第二时间，计算语音合成引擎进行语音合成所耗费的第三时间；
计算第一时间、第二时间和第三时间之和，将计算结果作为完成一次语音翻译测试所耗费的时间。
可选地，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤之后还包括：
判断所述引擎组合的处理时延是否大于或等于阈值；
当所述处理时延大于或等于阈值时，丢弃所述引擎组合。
可选地，所述生成所述翻译服务的引擎组合选择集的步骤之后还包括：
确定用户需要的翻译服务；
根据所述翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合。
可选地，所述根据所述翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合的步骤包括：
获取引擎组合的筛选条件；
从所述引擎组合选择集中调取符合所述筛选条件的引擎组合的优先级队列供用户选择。
可选地，所述根据所述翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合的步骤包括：
获取引擎组合的筛选条件；
从所述引擎组合选择集中选取最符合所述筛选条件的引擎组合。
本发明实施例同时提出一种实现语音翻译的装置，所述装置包括：
建立模块，用于建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；
组合模块，用于针对每一种翻译服务，分别从所述语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集中选取支持所述翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；
获取模块，用于获取每组引擎组合的特征信息；
排序模块，用于根据所述特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成所述翻译服务的引擎组合选择集。
可选地，所述特征信息包括处理时延，所述获取模块包括第一获取单元，所述第一获取单元包括：
翻译测试子单元，用于针对每一组引擎组合，利用所述引擎组合进行语音翻译测试；
第一统计子单元，用于统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间，将统计的时间作为所述引擎组合的处理时延。
可选地，所述特征信息包括使用费用，所述获取模块包括第二获取单元，所述第二获取单元包括：
收费获取子单元，用于针对每一组引擎组合，获取所述引擎组合中每个引擎的收费标准；
第二统计子单元，用于根据所述收费标准统计出所述引擎组合的使用费用。
可选地，所述特征信息包括翻译准确度，所述获取模块包括第三获取单元，所述第三获取单元包括：
评分搜集子单元，用于针对每一组引擎组合，搜集用户对所述引擎组合的翻译结果的准确度的评分；
第三统计子单元，用于对所述评分进行统计，将统计结果作为所述引擎组合的翻译准确度。
可选地，所述特征信息至少有两种，所述排序模块用于：根据至少两种特征信息的组合对所述引擎组合进行优先级排序。
可选地，所述第一统计子单元包括：
第一计算子单元，用于在语音翻译测试过程中，计算语音识别引擎进行语音识别所耗费的第一时间，计算文本翻译引擎进行文本翻译所耗费的第二时间，计算语音合成引擎进行语音合成所耗费的第三时间；
第二计算子单元，用于计算第一时间、第二时间和第三时间之和，将计算结果作为完成一次语音翻译测试所耗费的时间。
可选地，所述装置还包括筛选模块，所述筛选模块包括：
判断单元，用于判断所述引擎组合的处理时延是否大于或等于阈值；
丢弃单元，用于当所述处理时延大于或等于阈值时，丢弃所述引擎组合。
可选地，所述装置还包括推荐模块，所述推荐模块包括：
确定单元，用于确定用户需要的翻译服务；
推荐单元，用于根据所述翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合。
可选地，所述推荐单元包括：
条件获取子单元，用于获取引擎组合的筛选条件；
调取子单元，用于从所述引擎组合选择集中调取符合所述筛选条件的引擎组合的优先级队列供用户选择。
可选地，所述推荐单元包括：
条件获取子单元，用于获取引擎组合的筛选条件；
选取子单元，用于从所述引擎组合选择集中选取最符合所述筛选条件的引擎组合。
本发明实施例还提出一种语音翻译设备，其包括存储器、处理器和至少一个被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的应用程序，所述应用程序被配置为用于执行前述实现语音翻译的方法。
本发明实施例所提供的一种实现语音翻译的方法，针对每一种翻译服务，将不同的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎自由组合成多种引擎组合，再根据引擎组合的特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成引擎组合选择集，以供后续翻译时选择使用。从而实现了对多种引擎的自由组合，充分利用了不同引擎的优势，提高了翻译的灵活性，进而大大提高了翻译性能，既扩展了可翻译语言的范围，又可以满足用户对翻译费用、翻译速度、翻译准确度等方面的特别需求，能够为用户提供更加优质的翻译服务，极大的提升了用户体验。
附图说明
图1是本发明实现语音翻译的方法第一实施例的流程图；
图2是本发明实施例中语音识别引擎集的示意图；
图3是本发明实施例中文本翻译引擎集的示意图；
图4是本发明实施例中语音合成引擎集的示意图；
图5是本发明实施例中引擎语种数据库的示意图；
图6是本发明实施例中引擎收费列表的示意图；
图7是本发明实现语音翻译的方法第二实施例的流程图；
图8是本发明实现语音翻译的装置第一实施例的模块示意图；
图9是8中的获取模块的模块示意图；
图10是图9中的第一获取单元的模块示意图；
图11是图10中的第一统计单元的模块示意图；
图12是图9中的第二获取单元的模块示意图；
图13是图9中的第三获取单元的模块示意图；
图14是本发明实现语音翻译的装置第二实施例的模块示意图；
图15是图14中的筛选模块的模块示意图；
图16是本发明实现语音翻译的装置第三实施例的模块示意图；
图17是图16中的推荐模块的模块示意图；
图18是图16中的推荐模块的又一模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
参照图1，提出本发明实现语音翻译的方法第一实施例，所述方法包括以下步骤：
S11、建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集。
本发明实施例中，语音翻译设备搜集语音识别引擎的信息，建立起语音识别引擎集；搜集文本翻译引擎的信息，建立起文本翻译引擎集；搜集语音识别引擎的信息，建立起语音识别引擎集。
语音识别引擎的信息包括引擎名称、支持的语言种类等。引擎名称包括谷歌语音识别引擎、微软语音识别引擎、IBM语音识别引擎、Nuance语音识别引擎、百度语音识别引擎等，各引擎支持的语言种类有差异性。如图2所示，为语音识别引擎集一实例，其中M代表引擎名称，X代表支持的语言种类。
文本翻译引擎的信息包括引擎名称、支持的语言种类等。引擎名称包括谷歌翻译引擎、微软翻译引擎、IBM翻译引擎、讯飞翻译引擎、百度翻译引擎、金山翻译引擎等，各引擎支持的语言种类有差异性。如图3所示，为文本翻译引擎集一实例，其中N代表引擎名称，X代表支持的语言种类。
语音合成引擎的信息包括引擎名称和支持的语言种类等。引擎名称包括Nuance合成引擎、微软语音合成引擎、IBM语音合成引擎、百度语音合成引擎等，各引擎支持的语言种类有差异性。如图4所示，为语音合成引擎集一实例，其K代表引擎名称，X代表支持的语言种类。
可选地，可以将语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集合并为一个引擎语种数据库。如图5所示，为引擎语种数据库一实例。
S12、针对每一种翻译服务，分别从语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集中选取支持该翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合。
本发明实施例中，翻译服务即两种语言互译的服务，如中文-英文互译服务、中文-日文互译服务、日文-英文互译服务、日文-韩文互译服务、法文-英文互译服务、中文-保加利亚语互译服务等。针对每一种翻译服务，组建至少两组支持该翻译服务的语音识别+文本翻译+语音合成的引擎组合，即每组引擎组合中包含一个语音识别引擎、一个文本翻译引擎和一个语音合成引擎。
以中文-保加利亚语互译服务为例，语音翻译设备从语音识别引擎集中选取支持中文-保加利亚语互译服务即支持中文和保加利亚语的语音识别引擎，从文本翻译引擎集中选取支持中文-保加利亚语互译服务即支持中文和保加利亚语的文本翻译引擎，从语音合成引擎集中选取支持中文-保加利亚语互译服务即支持中文和保加利亚语的语音合成引擎。然后利用选取的引擎组成至少两组能够提供中文-保加利亚语互译服务的引擎组合，每组引擎组合中包含一个语音识别引擎、一个文本翻译引擎和一个语音合成引擎。
S13、获取每组引擎组合的特征信息。
本发明实施例中，引擎组合的特征信息包括处理时延、使用费用、翻译准确度等，语音翻译设备可以获取其中的至少一种特征信息。
当获取处理时延时，针对每一组引擎组合，语音翻译设备利用该引擎组合进行语音翻译测试，统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间，将统计的时间作为引擎组合的处理时延。
具体实施时，语音翻译设备可以获取各个语种的原始语音信息作为测试模板，所述原始语音信息如“今天天气怎样”、“你是哪里人”、“你叫什么名字”等句子，然后利用原始语音信息进行语音翻译测试。在语音翻译测试过程中，语音翻译设备分别计算语音识别引擎进行语音识别所耗费的第一时间，计算文本翻译引擎进行文本翻译所耗费的第二时间，计算语音合成引擎进行语音合成所耗费的第三时间，最后计算第一时间、第二时间和第三时间之和，将计算结果作为完成一次语音翻译测试所耗费的时间。
以测试支持中文-英文互译服务的一个引擎组合为例：语音翻译设备将中文原始语音信息发送给引擎组合中的语音识别引擎，经过该语音识别引擎识别处理后，得到中文文本信息(如字符串)，并计算整个处理时间t1；语音翻译设备将中文文本信息发送给引擎组合中的文本翻译引擎，经过该文本翻译引擎翻译处理后，得到英文文本信息，并计算整个处理时间t2；语音翻译设备将英文文本信息发送给语音合成引擎，经过语音合成引擎合成处理后，得到英文语音信息，并计算整个处理时间t3；最后，语音翻译设备计算整个识别+翻译+合成的时间T＝t1+t2+t3。T即为该引擎组合的处理时延。
进一步地，语音翻译设备还可以根据处理时延对引擎组合进行进一步筛选，过滤掉处理时延太长即翻译速度太慢的引擎组合，从而减少数据库的数据量，节省存储空间，提高运行效率。
具体的，语音翻译设备将引擎组合的处理时延与阈值进行比较，判断其处理时延是否大于或等于阈值；当处理时延大于或等于阈值时，则丢弃该引擎组合。阈值可以根据实际需要设定，也可以由用户自定义设置。
当获取使用费用时，针对每一种引擎组合，语音翻译设备获取该引擎组合中每个引擎的收费标准，根据收费标准统计出该引擎组合的使用费用。收费标准包含计费方式、计费价格等信息，每个引擎的计费方式不尽相同，主要包括时间计费、次数计费、字数计费等，即使计费方式相同计费价格也不尽相同。
具体实施时，语音翻译设备可以搜集各个引擎的收费标准，并建立如图6所示的引擎收费列表，其中，H代表语音识别引擎的收费标准，I代表文本翻译引擎的收费标准，J代表语音合成引擎的收费标准。针对每一种引擎组合，语音翻译设备查询引擎收费列表，得到该引擎组合中语音识别引擎的收费标准、文本翻译引擎的收费标准和语音合成引擎的收费标准，综合三种引擎的收费标准计算出该引擎组合的使用费用。
语音翻译设备可以利用引擎组合对原始语音信息进行语音翻译测试，将本次测试的使用费用作为该引擎组合的使用费用。可选地，当引擎组合中三个引擎的计费方式相同时，语音翻译设备也可以直接利用三个引擎的计费价格计算出该引擎组合的使用费用。例如：语音识别引擎的收费标准为h元/分钟，文本翻译引擎的收费标准为i元/分钟，语音合成引擎的收费标准为j元/分钟，则这三种引擎组成的引擎组合的使用费用为(h+i+j)元/分钟。
当获取翻译准确度时，针对每一组引擎组合，语音翻译设备搜集用户对该引擎组合的翻译结果的准确度的评分，然后对一段时间内(如一个月内、半年内、一年内等)搜集到的评分进行统计(如计算评分的平均值)，将统计结果作为该引擎组合的翻译准确度。
本领域技术人员可以理解，语音翻译设备还可以根据实际需要获取引擎组合的其它特征信息，本发明在此不再一一列举赘述。
S14、根据所述特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成翻译服务的引擎组合选择集。
本发明实施例中，语音翻译设备根据特征信息对同一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成翻译服务的引擎组合选择集，以供后续翻译时选择使用。
语音翻译设备可以根据一种特征信息对引擎组合进行优先级排序。例如：按照处理时延由低到高的顺序，对引擎组合进行优先级排序；按照使用费用由低到高的顺序，对引擎组合进行优先级排序；按照翻译准确度由高到低的顺序，对引擎组合进行优先级排序。
语音翻译设备也可以根据至少两种特征信息的组合对引擎组合进行优先级排序。例如：按照处理时延低且使用费用低的标准对引擎组合进行优先级排序，按照处理时延低且翻译准确度高的标准对引擎组合进行优先级排序，按照使用费用低且翻译准确度高的标准对引擎组合进行优先级排序，按照处理时延低、使用费用低且翻译准确度高的标准对引擎组合进行优先级排序。
语音翻译设备将上述优先级排序队列存储为该翻译服务的引擎组合选择集，最终每一种翻译服务都有自己的引擎组合选择集。后续则可以根据该引擎组合选择集以及用户的需求为用户提供更加优质的翻译服务。
进一步，如图7所示，在本发明的实现语音翻译的方法第二实施例中，步骤S14之后还包括以下步骤：
S15、确定用户需要的翻译服务。
语音翻译设备可以提供翻译服务的选项供用户选择，根据用户的选择确定用户需要的翻译服务。语音翻译设备也可以接收用户输入的翻译服务的信息，根据输入的信息确定用户需要的翻译服务。
S16、根据该翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合。
可选地，语音翻译设备接着获取用户对引擎组合的筛选条件，然后从引擎组合选择集中调取符合筛选条件的引擎组合的优先级队列供用户选择。
语音翻译设备可以提供引擎组合的筛选条件的选项供用户选择，该筛选条件包括处理时延低、低使用费用低、翻译准确度高、处理时延低+使用费用低、处理时延低+翻译准确度高、使用费用低+翻译准确度高、处理时延低+使用费用低+翻译准确度高等。
当用户选择处理时延低的筛选条件时，语音翻译设备则展示处理时延由低到高的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择使用费用低的筛选条件时，语音翻译设备则展示使用费用由低到高的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则展示翻译准确度由高到低的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择处理时延低+使用费用低的筛选条件时，语音翻译设备则展示低处理时延+低使用费用的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择处理时延低+翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则展示低处理时延+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则展示低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择处理时延低+使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则展示低处理时延+低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列供用户选择。
可选地，语音翻译设备接着获取用户对引擎组合的筛选条件，然后从引擎组合选择集中选取最符合筛选条件的引擎组合。
当用户选择处理时延低的筛选条件时，语音翻译设备则选取处理时延最低的引擎组合；当用户选择使用费用低的筛选条件时，语音翻译设备则选取使用费用最低的引擎组合；当用户选择翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则选取翻译准确度最高的引擎组合；当用户选择处理时延低+使用费用低的筛选条件时，语音翻译设备则从低处理时延+低使用费用的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合；当用户选择处理时延低+翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则从低处理时延+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合；当用户选择使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则从低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合；当用户选择处理时延低+使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，语音翻译设备则从低处理时延+低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合。
在其它实施例中，语音翻译设备可以自动为用户选取最优的引擎组合，也可以根据用户的使用习惯或用户设置(如翻译费用上限设置等)自动为用户选取最符合用户需求的引擎组合。
本发明实施例实现语音翻译的方法，针对每一种翻译服务，将不同的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎自由组合成多种引擎组合，再根据引擎组合的特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成引擎组合选择集，以供后续翻译时选择使用。从而实现了对多种引擎的自由组合，充分利用了不同引擎的优势，提高了翻译的灵活性，进而大大提高了翻译性能，既扩展了可翻译语言的范围，又可以满足用户对翻译费用、翻译速度、翻译准确度等方面的特别需求，能够为用户提供更加优质的翻译服务，极大的提升了用户体验。
本发明实施例所述的语音翻译设备，可以是专业的翻译机，也可以各种终端设备，所述终端设备如手机、平板等移动终端，个人电脑、笔记本电脑等计算机终端等。可以在前述翻译机和终端设备上安装特定的应用(APP)，通过应用实现本发明实施例的实现语音翻译的方法。
参照图8，提出本发明实现语音翻译的装置第一实施例，所述装置包括建立模块10、组合模块20、获取模块30和排序模块40，其中：建立模块10，用于建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；组合模块20，用于针对每一种翻译服务，分别从语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集中选取支持该翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；获取模块30，用于获取每组引擎组合的特征信息；排序模块40，用于根据特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成翻译服务的引擎组合选择集，以供后续翻译时选择使用。
本发明实施例中，建立模块10搜集语音识别引擎的信息，建立起语音识别引擎集；搜集文本翻译引擎的信息，建立起文本翻译引擎集；搜集语音识别引擎的信息，建立起语音识别引擎集。
语音识别引擎的信息包括引擎名称、支持的语言种类等。引擎名称包括谷歌语音识别引擎、微软语音识别引擎、IBM语音识别引擎、Nuance语音识别引擎、百度语音识别引擎等，各引擎支持的语言种类有差异性。如图2所示，为语音识别引擎集一实例，其中M代表引擎名称，X代表支持的语言种类。
文本翻译引擎的信息包括引擎名称、支持的语言种类等。引擎名称包括谷歌翻译引擎、微软翻译引擎、IBM翻译引擎、讯飞翻译引擎、百度翻译引擎、金山翻译引擎等，各引擎支持的语言种类有差异性。如图3所示，为文本翻译引擎集一实例，其中N代表引擎名称，X代表支持的语言种类。
语音合成引擎的信息包括引擎名称和支持的语言种类等。引擎名称包括Nuance合成引擎、微软语音合成引擎、IBM语音合成引擎、百度语音合成引擎等，各引擎支持的语言种类有差异性。如图4所示，为语音合成引擎集一实例，其K代表引擎名称，X代表支持的语言种类。
可选地，建立模块10可以将语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集合并为一个引擎语种数据库。如图5所示，为引擎语种数据库一实例。
本发明实施例中，翻译服务即两种语言互译的服务，如中文-英文互译服务、中文-日文互译服务、日文-英文互译服务、日文-韩文互译服务、法文-英文互译服务、中文-保加利亚语互译服务等。针对每一种翻译服务，组合模块20组建至少两组支持该翻译服务的语音识别+文本翻译+语音合成的引擎组合，即每组引擎组合中包含一个语音识别引擎、一个文本翻译引擎和一个语音合成引擎。
以中文-保加利亚语互译服务为例，组合模块20从语音识别引擎集中选取支持中文-保加利亚语互译服务即支持中文和保加利亚语的语音识别引擎，从文本翻译引擎集中选取支持中文-保加利亚语互译服务即支持中文和保加利亚语的文本翻译引擎，从语音合成引擎集中选取支持中文-保加利亚语互译服务即支持中文和保加利亚语的语音合成引擎。然后利用选取的引擎组成至少两组能够提供中文-保加利亚语互译服务的引擎组合，每组引擎组合中包含一个语音识别引擎、一个文本翻译引擎和一个语音合成引擎。
本发明实施例中，引擎组合的特征信息包括处理时延、使用费用、翻译准确度等，获取模块30可以获取其中的至少一种特征信息。
如图9所示，本发明实施例中，获取模块30包括第一获取单元31，该第一获取单元31用于获取引擎组合的处理时延。
如图10所示，第一获取单元31包括翻译测试子单元311和第一统计子单元312，其中：翻译测试子单元311，用于针对每一组引擎组合，利用该引擎组合进行语音翻译测试；第一统计子单元312，用于统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间，将统计的时间作为该引擎组合的处理时延。
具体实施时，翻译测试子单元311可以获取各个语种的原始语音信息作为测试模板，所述原始语音信息如“今天天气怎样”、“你是哪里人”、“你叫什么名字”等句子，然后利用原始语音信息进行语音翻译测试。
第一统计子单元312如图11所示，包括第一计算子单元3121和第二计算子单元3122，其中：第一计算子单元3121，用于在语音翻译测试过程中，计算语音识别引擎进行语音识别所耗费的第一时间，计算文本翻译引擎进行文本翻译所耗费的第二时间，计算语音合成引擎进行语音合成所耗费的第三时间；第二计算子单元3122，用于计算第一时间、第二时间和第三时间之和，将计算结果作为完成一次语音翻译测试所耗费的时间。
以测试支持中文-英文互译服务的一个引擎组合为例：翻译测试子单元311将中文原始语音信息发送给引擎组合中的语音识别引擎，经过该语音识别引擎识别处理后，得到中文文本信息(如字符串)，第一计算子单元3121计算整个处理时间t1；翻译测试子单元311将中文文本信息发送给引擎组合中的文本翻译引擎，经过该文本翻译引擎翻译处理后，得到英文文本信息，第一计算子单元3121计算整个处理时间t2；翻译测试子单元311将英文文本信息发送给语音合成引擎，经过语音合成引擎合成处理后，得到英文语音信息，第一计算子单元3121计算整个处理时间t3；最后，第二计算子单元3122计算整个识别+翻译+合成的时间T＝t1+t2+t3。T即为该引擎组合的处理时延。
进一步地，获取模块30还包括第二获取单元32，该第二获取单元32用于获取引擎组合的使用费用。
如图12所示，第二获取单元32包括收费获取子单元321和第二统子计单元，其中：收费获取子单元321，用于针对每一组引擎组合，获取该引擎组合中每个引擎的收费标准；第二统计子单元322，用于根据每个引擎的收费标准统计出引擎组合的使用费用。
收费标准包含计费方式、计费价格等信息，每个引擎的计费方式不尽相同，主要包括时间计费、次数计费、字数计费等，即使计费方式相同计费价格也不尽相同。
具体实施时，收费获取子单元321可以搜集各个引擎的收费标准，并建立如图6所示的引擎收费列表，其中，C代表语音识别引擎的收费标准，P代表文本翻译引擎的收费标准，K代表语音合成引擎的收费标准。针对每一种引擎组合，第二统计子单元322查询引擎收费列表，得到该引擎组合中语音识别引擎的收费标准、文本翻译引擎的收费标准和语音合成引擎的收费标准，综合三种引擎的收费标准计算出该引擎组合的使用费用。
第二统计子单元322可以利用引擎组合对原始语音信息进行语音翻译测试，将本次测试的使用费用作为该引擎组合的使用费用。可选地，当引擎组合中三个引擎的计费方式相同时，第二统计子单元322也可以直接利用三个引擎的计费价格计算出该引擎组合的使用费用。例如：语音识别引擎的收费标准为c元/分钟，文本翻译引擎的收费标准为p元/分钟，语音合成引擎的收费标准为k元/分钟，则这三种引擎组成的引擎组合的使用费用为(c+p+k)元/分钟。
进一步地，获取模块30还包括第三获取单元33，该第三获取单元33用于获取引擎组合的翻译准确度。
如图13所示，第三获取单元33包括评分搜集子单元331和第三统计子单元332，其中：评分搜集子单元331，用于针对每一组引擎组合，搜集用户对该引擎组合的翻译结果的准确度的评分；第三统计子单元332，用于对一段时间内(如一个月内、半年内、一年内等)搜集到的评分进行统计(如计算评分的平均值)，将统计结果作为该引擎组合的翻译准确度。
本领域技术人员可以理解，获取模块30还可以根据实际需要获取引擎组合的其它特征信息，本发明在此不再一一列举赘述。
当获取引擎组合的特征信息后，排序模块40则根据特征信息对同一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成翻译服务的引擎组合选择集。
排序模块40可以根据一种特征信息对引擎组合进行优先级排序。例如：按照处理时延由低到高的顺序，对引擎组合进行优先级排序；按照使用费用由低到高的顺序，对引擎组合进行优先级排序；按照翻译准确度由高到低的顺序，对引擎组合进行优先级排序。
排序模块40也可以根据至少两种特征信息的组合对引擎组合进行优先级排序。例如：按照处理时延低且使用费用低的标准对引擎组合进行优先级排序，按照处理时延低且翻译准确度高的标准对引擎组合进行优先级排序，按照使用费用低且翻译准确度高的标准对引擎组合进行优先级排序，按照处理时延低、使用费用低且翻译准确度高的标准对引擎组合进行优先级排序。
排序模块40将上述优先级排序队列存储为该翻译服务的引擎组合选择集，最终每一种翻译服务都有自己的引擎组合选择集。后续语音翻译设备则可以根据该引擎组合选择集以及用户的需求为用户提供更加优质的翻译服务。
进一步地，如图14所示，在本发明实现语音翻译的装置第二实施例中，该装置还包括筛选模块50，该筛选模块50用于根据处理时延对引擎组合进行进一步筛选，过滤掉处理时延太长即翻译速度太慢的引擎组合，从而减少数据库的数据量，节省存储空间，提高运行效率。
如图15所示，筛选模块50包括判断单元51和丢弃单元52，其中：判断单元51，用于将引擎组合的处理时延与阈值进行比较，判断引擎组合的处理时延是否大于或等于阈值；丢弃单元52，用于当处理时延大于或等于阈值时，丢弃该引擎组合。阈值可以根据实际需要设定，也可以由用户自定义设置。
进一步地，如图16所示，在本发明实现语音翻译的装置第三实施例中，该装置还包括推荐模块60，该推荐模块60用于向用户推荐合适的引擎组合。
本发明实施例中，推荐模块60包括确定单元和推荐单元，其中：确定单元，用于确定用户需要的翻译服务；推荐单元，用于根据翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合。
确定单元可以提供翻译服务的选项供用户选择，根据用户的选择确定用户需要的翻译服务。确定单元也可以接收用户输入的翻译服务的信息，根据输入的信息确定用户需要的翻译服务。
推荐单元可以如图17所示，包括条件获取子单元61和调取子单元62，其中：条件获取子单元61，用于获取引擎组合的筛选条件；调取子单元62，用于从引擎组合选择集中调取符合筛选条件的引擎组合的优先级队列供用户选择。
条件获取子单元61可以提供引擎组合的筛选条件的选项供用户选择，获取用户选择的筛选条件，该筛选条件包括处理时延低、低使用费用低、翻译准确度高、处理时延低+使用费用低、处理时延低+翻译准确度高、使用费用低+翻译准确度高、处理时延低+使用费用低+翻译准确度高等。
当用户选择处理时延低的筛选条件时，调取子单元62则展示处理时延由低到高的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择使用费用低的筛选条件时，调取子单元62则展示使用费用由低到高的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择翻译准确度高的筛选条件时，调取子单元62则展示翻译准确度由高到低的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择处理时延低+使用费用低的筛选条件时，调取子单元62则展示低处理时延+低使用费用的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择处理时延低+翻译准确度高的筛选条件时，调取子单元62则展示低处理时延+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，调取子单元62则展示低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列供用户选择；当用户选择处理时延低+使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，调取子单元62则展示低处理时延+低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列供用户选择。
推荐单元也可以如图18所示，包括条件获取子单元61和选取子单元63，其中：条件获取子单元61，用于获取引擎组合的筛选条件；选取子单元63，用于从引擎组合选择集中选取最符合筛选条件的引擎组合。
当用户选择处理时延低+使用费用低的筛选条件时，选取子单元63则从低处理时延+低使用费用的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合；当用户选择处理时延低+翻译准确度高的筛选条件时，选取子单元63则从低处理时延+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合；当用户选择使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，选取子单元63则从低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合；当用户选择处理时延低+使用费用低+翻译准确度高的筛选条件时，选取子单元63则从低处理时延+低使用费用+高翻译准确度的引擎组合的优先级队列中选取优先级最高的引擎组合。
在其它实施例中，推荐模块60可以自动为用户选取最优的引擎组合，也可以根据用户的使用习惯或用户设置(如翻译费用上限设置等)自动为用户选取最符合用户需求的引擎组合。
本发明实施例实现语音翻译的装置，针对每一种翻译服务，将不同的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎自由组合成多种引擎组合，再根据引擎组合的特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成引擎组合选择集，以供后续翻译时选择使用。从而实现了对多种引擎的自由组合，充分利用了不同引擎的优势，提高了翻译的灵活性，进而大大提高了翻译性能，既扩展了可翻译语言的范围，又可以满足用户对翻译费用、翻译速度、翻译准确度等方面的特别需求，能够为用户提供更加优质的翻译服务，极大的提升了用户体验。
本发明同时提出一种语音翻译设备，其包括存储器、处理器和至少一个被存储在存储器中并被配置为由处理器执行的应用程序，所述应用程序被配置为用于执行实现语音翻译的方法。所述方法包括以下步骤：建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；针对每一种翻译服务，分别从语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集中选取支持该翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；获取每组引擎组合的特征信息；根据特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成翻译服务的引擎组合选择集。本实施例中所描述的实现语音翻译的方法为本发明中上述实施例所涉及的实现语音翻译的方法，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，本发明包括涉及用于执行本申请中所述操作中的一项或多项的设备。这些设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以包括通用计算机中的已知设备。这些设备具有存储在其内的计算机程序，这些计算机程序选择性地激活或重构。这样的计算机程序可以被存储在设备(例如，计算机)可读介质中或者存储在适于存储电子指令并分别耦联到总线的任何类型的介质中，所述计算机可读介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明，比如作为一个实施例的特征可用于另一实施例而得到又一实施例。凡在运用本发明的技术构思之内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。
Claims (10)
1.一种实现语音翻译的方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；
针对每一种翻译服务，分别从所述语音识别引擎集、所述文本翻译引擎集和所述语音合成引擎集中选取支持所述翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；
获取每组引擎组合的特征信息；
根据所述特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成所述翻译服务的引擎组合选择集。
2.根据权利要求1所述的实现语音翻译的方法，其特征在于，所述特征信息包括处理时延，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤包括：
针对每一组引擎组合，利用所述引擎组合进行语音翻译测试；
统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间，将统计的时间作为所述引擎组合的处理时延。
3.根据权利要求1所述的实现语音翻译的方法，其特征在于，所述特征信息包括使用费用，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤包括：
针对每一组引擎组合，获取所述引擎组合中每个引擎的收费标准；
根据所述收费标准统计出所述引擎组合的使用费用。
4.根据权利要求1所述的实现语音翻译的方法，其特征在于，所述特征信息包括翻译准确度，所述获取每组引擎组合的特征信息的步骤包括：
针对每一组引擎组合，搜集用户对所述引擎组合的翻译结果的准确度的评分；
对所述评分进行统计，将统计结果作为所述引擎组合的翻译准确度。
5.根据权利要求1-4任一项所述的实现语音翻译的方法，其特征在于，所述生成所述翻译服务的引擎组合选择集的步骤之后还包括：
确定用户需要的翻译服务；
根据所述翻译服务的引擎组合选择集向用户推荐引擎组合。
6.一种实现语音翻译的装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于建立语音识别引擎集、文本翻译引擎集和语音合成引擎集；
组合模块，用于针对每一种翻译服务，分别从所述语音识别引擎集、所述文本翻译引擎集和所述语音合成引擎集中选取支持所述翻译服务的语音识别引擎、文本翻译引擎和语音合成引擎，并组成至少两组引擎组合；
获取模块，用于获取每组引擎组合的特征信息；
排序模块，用于根据所述特征信息对每一种翻译服务的引擎组合进行优先级排序，生成所述翻译服务的引擎组合选择集。
7.根据权利要求6所述的实现语音翻译的装置，其特征在于，所述特征信息包括处理时延，所述获取模块包括第一获取单元，所述第一获取单元包括：
翻译测试子单元，用于针对每一组引擎组合，利用所述引擎组合进行语音翻译测试；
第一统计子单元，用于统计完成一次语音翻译测试所耗费的时间，将统计的时间作为所述引擎组合的处理时延。
8.根据权利要求6所述的实现语音翻译的装置，其特征在于，所述特征信息包括使用费用，所述获取模块包括第二获取单元，所述第二获取单元包括：
收费获取子单元，用于针对每一组引擎组合，获取所述引擎组合中每个引擎的收费标准；
第二统计子单元，用于根据所述收费标准统计出所述引擎组合的使用费用。
9.根据权利要求6所述的实现语音翻译的装置，其特征在于，所述特征信息包括翻译准确度，所述获取模块包括第三获取单元，所述第三获取单元包括：
评分搜集子单元，用于针对每一组引擎组合，搜集用户对所述引擎组合的翻译结果的准确度的评分；
第三统计子单元，用于对所述评分进行统计，将统计结果作为所述引擎组合的翻译准确度。
10.一种语音翻译设备，包括存储器、处理器和至少一个被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的应用程序，其特征在于，所述应用程序被配置为用于执行权利要求1至5任一项所述的实现语音翻译的方法。
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