CN116911323B - 一种智能穿戴设备的实时翻译方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种智能穿戴设备的实时翻译方法、系统及介质，该方法包括：获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；判断转换结果是否满足要求；若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整；通过交流场景判断交流信息的差异性，并进行交流数据的转换，使交流信息可以进行实时翻译成可以理解的交流数据，用于语音翻译任务，满足用户夸语言交流。
Description
技术领域
本申请涉及智能翻译领域，具体而言，涉及一种智能穿戴设备的实时翻译方法、系统及介质。
背景技术
目前，语音翻译技术在移动设备和互联网软件中得到了广泛应用，促进了跨语言交流的便捷性。然而，这些技术也存在一些限制和缺陷。例如过于依赖网络连接，大部分语音翻译应用需要通过互联网连接实时传输语音数据到服务器进行处理和翻译。这种依赖网络的方式可能会导致延迟和不稳定性，尤其在信号弱或没有网络连接的环境下。还有就是对于目前已存在的一些移动设备上的语音翻译应用，因需要用户拿出手机或平板电脑来进行操作，对于某些场景下的交流或者临时需求，这种方式并不十分方便。最后是大家都担心的隐私和安全问题，使用现有语音翻译应用往往需要将语音数据上传到云服务器进行处理，可能会引发用户的隐私和安全顾虑,另外，服务器端的数据储存也可能暴露用户的个人信息，针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种智能穿戴设备的实时翻译方法、系统及介质，通过交流场景判断交流信息的差异性，并进行交流数据的转换，使交流信息可以进行实时翻译成可以理解的交流数据，用于语音翻译任务，满足用户夸语言交流。
本申请实施例还提供了一种智能穿戴设备的实时翻译方法，包括：
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；
根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；
判断转换结果是否满足要求；
若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；
若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译方法中，获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息，具体为：
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容；
将需要翻译的语音内容进行录音，并将录音进行文本格式转换，得到文本信息；
获取文本信息的语言格式，将语言格式与预设的格式进行比较，得到格式差异；
根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译方法中，根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整之后，还包括：
获取文本信息，根据文本信息生成源语言；
根据调整信息将源语言调整为预定的语言；
根据预定的语言生成语音数据，将语音数据进行解析生成目标语音数据；
将目标语音数据进行目标文字转换，将目标文字显示在智能穿戴设备的显示界面；
将目标语音数据进行滤波处理，并输出目标语音，将目标语音进行音量识别，得到语音音量；
将目标语音按照语音音量进行输出，得到翻译语音。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译方法中，根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息，具体为：
获取语义信息，提取语义特征；
将语义特征与预设的语义特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则剔除对应的语义特征，得到优化后的语义特征；
若小于，则将语义特征进行归一化处理，得到翻译信息。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译方法中，通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容，还包括：
获取语音信号，捕获语音信号的频谱特征；
根据频谱特征对语音信号进行筛选处理，生成语音数据；
将语音数据输入翻译模型，通过翻译模型输出翻译语言；
将翻译语音进行解码处理，生成翻译信息。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译方法中，将翻译语音进行解码处理，生成翻译信息之后，还包括：
获取翻译信息，将翻译信息进行字符分割，生成若干个翻译字符；
将翻译字符进行解析，并判断翻译字符的翻译偏差；
根据翻译偏差对翻译字符进行优化处理，并剔除偏差预定预设偏差值的字符数，得到优化字符；
将优化字符进行提取，得到标题头，根据标题头对优化字符进行分类，生成多语言字符转换数据库；
获取目标语言，并建立标准语言标题，将标准语言标题与多语言字符转换数据库进行比对筛选；
根据筛选结果对目标语言进行解析。
第二方面，本申请实施例提供了一种智能穿戴设备的实时翻译系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括智能穿戴设备的实时翻译方法的程序，所述智能穿戴设备的实时翻译方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；
根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；
判断转换结果是否满足要求；
若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；
若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译系统中，获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息，具体为：
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容；
将需要翻译的语音内容进行录音，并将录音进行文本格式转换，得到文本信息；
获取文本信息的语言格式，将语言格式与预设的格式进行比较，得到格式差异；
根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整。
可选地，在本申请实施例所述的智能穿戴设备的实时翻译系统中，根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整之后，还包括：
获取文本信息，根据文本信息生成源语言；
根据调整信息将源语言调整为预定的语言；
根据预定的语言生成语音数据，将语音数据进行解析生成目标语音数据；
将目标语音数据进行目标文字转换，将目标文字显示在智能穿戴设备的显示界面；
将目标语音数据进行滤波处理，并输出目标语音，将目标语音进行音量识别，得到语音音量；
将目标语音按照语音音量进行输出，得到翻译语音。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括智能穿戴设备的实时翻译方法程序，所述智能穿戴设备的实时翻译方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的智能穿戴设备的实时翻译方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的一种智能穿戴设备的实时翻译方法、系统及介质，通过获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；判断转换结果是否满足要求；若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整；通过交流场景判断交流信息的差异性，并进行交流数据的转换，使交流信息可以进行实时翻译成可以理解的交流数据，用于语音翻译任务，满足用户夸语言交流。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，本申请的目的和优点通过所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的智能穿戴设备的实时翻译方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的智能穿戴设备的实时翻译方法的语言信息格式转换流程图；
图3为本申请实施例提供的智能穿戴设备的实时翻译方法的翻译语音音量调整流程图；
图4为本申请实施例提供的智能穿戴设备的实时翻译系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种智能穿戴设备的实时翻译方法的流程图。该智能穿戴设备的实时翻译方法用于终端设备中，该智能穿戴设备的实时翻译方法，包括以下步骤：
S101，获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；
S102，根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；
S103，根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；
S104，判断转换结果是否满足要求；
S105，若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端，若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整。
需要说明的是，用户通过智能穿戴设备（手表）进行语音输入，将需要翻译的内容进行录音，手表内部的语音识别模块将录音转化为文本格式，准确地捕捉用户的语音输入，经过语音识别后，手表内置的语言处理和翻译模块会对文本进行分析和翻译，将源语言内容转化为目标语言文本，翻译结果可以在智能手表的显示屏上展示出来，并且可以通过内置扬声器或无线耳机进行语音输出，实现实时翻译和交流。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种智能穿戴设备的实时翻译方法的语言信息格式转换流程图。根据本发明实施例，获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息，具体为：
S201，通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容；
S202，将需要翻译的语音内容进行录音，并将录音进行文本格式转换，得到文本信息；
S203，获取文本信息的语言格式，将语言格式与预设的格式进行比较，得到格式差异；
S204，根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整。
需要说明的是，通过对文本信息进行语言格式的转换，从而对文本信息进行翻译，使文本信息可以转换为想要的数据格式，进而高效的分析文本信息的语义，提高翻译效率，实现文本的实时翻译。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的一种智能穿戴设备的实时翻译方法的翻译语音音量调整流程图。根据本发明实施例，根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整之后，还包括：
S301，获取文本信息，根据文本信息生成源语言；
S302，根据调整信息将源语言调整为预定的语言，根据预定的语言生成语音数据，将语音数据进行解析生成目标语音数据；
S303，将目标语音数据进行目标文字转换，将目标文字显示在智能穿戴设备的显示界面；
S304，将目标语音数据进行滤波处理，并输出目标语音，将目标语音进行音量识别，得到语音音量；
S305，将目标语音按照语音音量进行输出，得到翻译语音。
需要说明的是，在文本信息进行识别处理过程中分析源语言，并对源语言进行处理，并通过文字的形式实时显示在智能穿戴设备的终端，用户可以直观的看到文本信息想要表达的语义。
根据本发明实施例，根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息，具体为：
获取语义信息，提取语义特征；
将语义特征与预设的语义特征进行比较，得到特征偏差率；
判断特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则剔除对应的语义特征，得到优化后的语义特征；
若小于，则将语义特征进行归一化处理，得到翻译信息。
需要说明的是，将需要翻译的文本进行语义分析，并提取语义特征，通过分析语义特征进行识别处理，剔除偏差较大的语义特征，提高语义特征的反映精度，保证语义特征能够精准的反映文本需要表达的语义。
根据本发明实施例，通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容，还包括：
获取语音信号，捕获语音信号的频谱特征；
根据频谱特征对语音信号进行筛选处理，生成语音数据；
将语音数据输入翻译模型，通过翻译模型输出翻译语言；
将翻译语音进行解码处理，生成翻译信息。
需要说明的是，通过预先建立的翻译模型对文本进行实时翻译，同时在翻译过程中对语音进行解码处理，提高翻译的精度，保证翻译后的内容更加贴近实际的文本信息，进一步的，为了实现语音翻译功能，需要引入适用于嵌入式设备的翻译模型。机器翻译中的神经网络模型，如编码-解码模型、注意力机制等，可以用于语音翻译任务。
根据本发明实施例，将翻译语音进行解码处理，生成翻译信息之后，还包括：
获取翻译信息，将翻译信息进行字符分割，生成若干个翻译字符；
将翻译字符进行解析，并判断翻译字符的翻译偏差；
根据翻译偏差对翻译字符进行优化处理，并剔除偏差预定预设偏差值的字符数，得到优化字符；
将优化字符进行提取，得到标题头，根据标题头对优化字符进行分类，生成多语言字符转换数据库；
获取目标语言，并建立标准语言标题，将标准语言标题与多语言字符转换数据库进行比对筛选；
根据筛选结果对目标语言进行解析。
需要说明的是，通过对翻译信息进行字符分割，通过分析翻译字符，提取能够最大化反应翻译信息的字符建立标题头，在进行翻译过程中，通过对标题头进行识别判断，能够快速的识别获取能够翻译成目标语言的数据库，从而高效的识别翻译数据，提高翻译效率。
根据本发明实施例，还包括：
获取文本信息，根据文本信息提取文本特征，并将文本特征进行编码，生成加密秘钥；
获取解析信息，根据解析信息生成解密秘钥；
将加密秘钥与解密秘钥进行匹配，得到匹配度；
判断匹配度是否大于或等于预设的匹配度阈值；
若大于或等于，则判定匹配成功，生成解密信息，根据解密信息对文本信息进行解析；
若小于，则生成预警信息，根据预警信息对文本信息的泄露进行提醒。
需要说明的是，在进行文本解析之前，需要对解密信息进行识别判断，只有解密信息满足要求才能对文本信息进行解密操作，提高文本信息的安全性，防止数据的泄露。
此外，由于所有的语音识别和翻译处理都在智能手表内部完成，无需将用户的语音数据上传到外部服务器，有助于保护用户的隐私和数据安全。
请参照图4，图4是本申请一些实施例中的一种智能穿戴设备的实时翻译系统的结构示意图。第二方面，本申请实施例提供了一种智能穿戴设备的实时翻译系统4，该系统包括：存储器41及处理器42，存储器41中包括智能穿戴设备的实时翻译方法的程序，智能穿戴设备的实时翻译方法的程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；
根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；
判断转换结果是否满足要求；
若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；
若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整。
根据本发明实施例，获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息，具体为：
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容；
将需要翻译的语音内容进行录音，并将录音进行文本格式转换，得到文本信息；
获取文本信息的语言格式，将语言格式与预设的格式进行比较，得到格式差异；
根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整。
根据本发明实施例，根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对语音内容进行转换调整之后，还包括：
获取文本信息，根据文本信息生成源语言；
根据调整信息将源语言调整为预定的语言；
根据预定的语言生成语音数据，将语音数据进行解析生成目标语音数据；
将目标语音数据进行目标文字转换，将目标文字显示在智能穿戴设备的显示界面；
将目标语音数据进行滤波处理，并输出目标语音，将目标语音进行音量识别，得到语音音量；
将目标语音按照语音音量进行输出，得到翻译语音。
需要说明的是，在文本信息进行识别处理过程中分析源语言，并对源语言进行处理，并通过文字的形式实时显示在智能穿戴设备的终端，用户可以直观的看到文本信息想要表达的语义。
根据本发明实施例，根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息，具体为：
获取语义信息，提取语义特征；
将语义特征与预设的语义特征进行比较，得到特征偏差率；
判断特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则剔除对应的语义特征，得到优化后的语义特征；
若小于，则将语义特征进行归一化处理，得到翻译信息。
需要说明的是，将需要翻译的文本进行语义分析，并提取语义特征，通过分析语义特征进行识别处理，剔除偏差较大的语义特征，提高语义特征的反映精度，保证语义特征能够精准的反映文本需要表达的语义。
根据本发明实施例，通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容，还包括：
获取语音信号，捕获语音信号的频谱特征；
根据频谱特征对语音信号进行筛选处理，生成语音数据；
将语音数据输入翻译模型，通过翻译模型输出翻译语言；
将翻译语音进行解码处理，生成翻译信息。
需要说明的是，通过预先建立的翻译模型对文本进行实时翻译，同时在翻译过程中对语音进行解码处理，提高翻译的精度，保证翻译后的内容更加贴近实际的文本信息，进一步的，为了实现语音翻译功能，需要引入适用于嵌入式设备的翻译模型。机器翻译中的神经网络模型，如编码-解码模型、注意力机制等，可以用于语音翻译任务。
根据本发明实施例，将翻译语音进行解码处理，生成翻译信息之后，还包括：
获取翻译信息，将翻译信息进行字符分割，生成若干个翻译字符；
将翻译字符进行解析，并判断翻译字符的翻译偏差；
根据翻译偏差对翻译字符进行优化处理，并剔除偏差预定预设偏差值的字符数，得到优化字符；
将优化字符进行提取，得到标题头，根据标题头对优化字符进行分类，生成多语言字符转换数据库；
获取目标语言，并建立标准语言标题，将标准语言标题与多语言字符转换数据库进行比对筛选；
根据筛选结果对目标语言进行解析。
需要说明的是，通过对翻译信息进行字符分割，通过分析翻译字符，提取能够最大化反应翻译信息的字符建立标题头，在进行翻译过程中，通过对标题头进行识别判断，能够快速的识别获取能够翻译成目标语言的数据库，从而高效的识别翻译数据，提高翻译效率。
根据本发明实施例，还包括：
获取文本信息，根据文本信息提取文本特征，并将文本特征进行编码，生成加密秘钥；
获取解析信息，根据解析信息生成解密秘钥；
将加密秘钥与解密秘钥进行匹配，得到匹配度；
判断匹配度是否大于或等于预设的匹配度阈值；
若大于或等于，则判定匹配成功，生成解密信息，根据解密信息对文本信息进行解析；
若小于，则生成预警信息，根据预警信息对文本信息的泄露进行提醒。
需要说明的是，在进行文本解析之前，需要对解密信息进行识别判断，只有解密信息满足要求才能对文本信息进行解密操作，提高文本信息的安全性，防止数据的泄露。
此外，由于所有的语音识别和翻译处理都在智能手表内部完成，无需将用户的语音数据上传到外部服务器，有助于保护用户的隐私和数据安全。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中包括智能穿戴设备的实时翻译方法程序，智能穿戴设备的实时翻译方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项的智能穿戴设备的实时翻译方法的步骤。
本发明公开的一种智能穿戴设备的实时翻译方法、系统及介质，通过获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；判断转换结果是否满足要求；若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整；通过交流场景判断交流信息的差异性，并进行交流数据的转换，使交流信息可以进行实时翻译成可以理解的交流数据，用于语音翻译任务，满足用户夸语言交流。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (3)
1.一种智能穿戴设备的实时翻译方法，其特征在于，包括：
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；
根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；
判断转换结果是否满足要求；
若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；
若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整；
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息，具体为：
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容；
将需要翻译的语音内容进行录音，并将录音进行文本格式转换，得到文本信息；
获取文本信息的语言格式，将语言格式与预设的格式进行比较，得到格式差异；
根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对文本信息进行转换调整；
根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对文本信息进行转换调整之后，还包括：
获取转换调整后的文本信息，根据转换调整后的文本信息生成源语言；
根据调整信息将源语言调整为预定的语言；
根据预定的语言生成语音数据，将语音数据进行解析生成目标语音数据；
将目标语音数据进行目标文字转换，将目标文字显示在智能穿戴设备的显示界面；
将目标语音数据进行滤波处理，并输出目标语音，将目标语音进行音量识别，得到语音音量；
将目标语音按照语音音量进行输出，得到翻译语音；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息，具体为：
获取语义信息，提取语义特征；
将语义特征与预设的语义特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则剔除对应的语义特征，得到优化后的语义特征；
若小于，则将语义特征进行归一化处理，得到翻译信息；
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容，包括：
获取语音输入信息，捕获语音输入信息的频谱特征；
根据频谱特征对语音输入信息进行筛选处理，生成需要翻译的语音内容。
2.一种智能穿戴设备的实时翻译系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括智能穿戴设备的实时翻译方法的程序，所述智能穿戴设备的实时翻译方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息；
根据翻译信息生成交流数据转换信息，根据交流数据转换信息对语义信息进行解析，得到转换结果；
判断转换结果是否满足要求；
若满足要求，则将转换结果输出至智能穿戴设备终端；
若不满足要求，则修正信息，根据修正信息将交流数据转换信息进行修正调整；
获取交流场景，根据交流场景获取交流信息，根据交流信息生成语义信息，具体为：
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容；
将需要翻译的语音内容进行录音，并将录音进行文本格式转换，得到文本信息；
获取文本信息的语言格式，将语言格式与预设的格式进行比较，得到格式差异；
根据格式差异建立调整信息，根据调整信息对文本信息进行转换调整；
获取转换调整后的文本信息，根据转换调整后的文本信息生成源语言；
根据调整信息将源语言调整为预定的语言；
根据预定的语言生成语音数据，将语音数据进行解析生成目标语音数据；
将目标语音数据进行目标文字转换，将目标文字显示在智能穿戴设备的显示界面；
将目标语音数据进行滤波处理，并输出目标语音，将目标语音进行音量识别，得到语音音量；
将目标语音按照语音音量进行输出，得到翻译语音；
根据语义信息生成交流差异信息，根据交流差异信息建立翻译信息，具体为：
获取语义信息，提取语义特征；
将语义特征与预设的语义特征进行比较，得到特征偏差率；
判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的特征偏差率阈值；
若大于或等于，则剔除对应的语义特征，得到优化后的语义特征；
若小于，则将语义特征进行归一化处理，得到翻译信息；
通过智能穿戴设备获取语音输入信息，将语音输入信息进行筛选，得到需要翻译的语音内容，包括：
获取语音输入信息，捕获语音输入信息的频谱特征；
根据频谱特征对语音输入信息进行筛选处理，生成需要翻译的语音内容。
3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括智能穿戴设备的实时翻译方法程序，所述智能穿戴设备的实时翻译方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1中所述的智能穿戴设备的实时翻译方法的步骤。
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