Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 32
Леонид Володарский владел этой технологией еще в конце конце 1970-х ))
По поводу
Тут можно произвольный текст включать даже без секундной задержки, никто ничего не поймет )
Особенность работы Володарского в том, что фильмы он переводил синхронно и с первого раза. Это заметно по сильно обобщённому лексикону: многие слова, для перевода которых требуется подготовка переводчика и знание темы разговора, переводятся либо самым общим из всех возможных смыслов, либо, при отсутствии такового, смысл изобретается на ходу.
По поводу
когда спикер произносит фразу «I'm speaking in English and hopefully you''ll hear me in my own voice» после некоторой задержки ясно слышно синтезированную китайскую речь.
Тут можно произвольный текст включать даже без секундной задержки, никто ничего не поймет )
Предвижу ещё более фейерические истории на сайтах вроде damnyouautocorrect.com
Совсем исключить будет нельзя. Для качественного перевода переводить нужно предложение целиком (разумеется, с учётом ранее сказанного), а для этого его надо сперва выслушать и распознать.
тут речь о синхронном переводе. перевод дается как можно скорее, в идеале полностью синхроно с говорящим, без ожидания конца фразы. качество ниже правда. но переводчик должен разбиратся в тематике, вычленять основную информацию. боюсь вне общих фраз этот софт покажет плачевные результаты, особенно если будет использоватся профессиональный сленг.
А вот в обратную сторону? Интересно насколько успешно решается проблема разбора языков, где важна интонация. В том же китайском 4 тона да 2 типа интонации, и это еще не самый сложный вариант для азиатских языков.
Вот, для примера ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%B8_%D0%A8%D0%B8_%D1%88%D0%B8_%D1%88%D0%B8_%D1%88%D0%B8
Вот, для примера ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%B8_%D0%A8%D0%B8_%D1%88%D0%B8_%D1%88%D0%B8_%D1%88%D0%B8
Китайский, как и все языки, идёт в сторону упрощения. Из статьи же:
Текст, записанный на классическом китайском, понятен большинству образованных читателей, но скорее в иероглифическом варианте, а не на слух. Более чем 2500-летняя история изменений произношения привела к большой степени омофонии в классическом китайском, в результате чего при произнесении вслух на пекинском диалекте или при записи в фонетической системе он становится абсолютно непонятным.
То есть этот текст и сами современные китайцы на слух не разберут.
Текст, записанный на классическом китайском, понятен большинству образованных читателей, но скорее в иероглифическом варианте, а не на слух. Более чем 2500-летняя история изменений произношения привела к большой степени омофонии в классическом китайском, в результате чего при произнесении вслух на пекинском диалекте или при записи в фонетической системе он становится абсолютно непонятным.
То есть этот текст и сами современные китайцы на слух не разберут.
Послушать как это звучит поможет Google Translate.
Интересно как они этого добились если для перевода между языками зачастую надо целиком разворачивать предложение.
В статье упущен один важный ключевой момент технологии: перевод озвучивается голосом говорящего, то есть китайцы слышат не электронный синтезатор, а то, как собеседник сказал бы фразу на китайском своим голосом.
Был случай. В немецком отрицание находится в конце предложения. Переводчик бодро перечисляет всё, что говорит немец, в конце немец вставляет отрицание, переводчику пришлось выкручиваться заворотом типа «могли бы подумать вы».
В немецком языке есть загадочная частичка отрицания «нихт». Говорится она почему-то в конце предложения и отрицает все сказанное… Происходит тут как-то беседа между 2 партнерами (русский-немец) через переводчика. Немец говорит долгое предложение, переводчик сразу в реальном времени переводит: «Мы согласны на ваши условия, будем сотрудничать постоянно, скидки, льготы, блаблабла...». И тут немец заканчивает предложение вышеупомянутой частичкой «нихт». Переводчик не растерявшись: "… Думаете вы… но..."
А не могли бы они эту технологию для начала представить в текстовом варианте работы? А то пока что не известен природе хоть один вменяемый текстовый переводчик. Что уж там о голосе говорить?
«I'm speaking in English and hopefully you''ll hear me speaking Chinese in my own voice» — у автора топика пропущено было, и это сильно влияет на смысл — перевод на китайский звучит его же голосом — они подкрутили систему синтеза речи так, чтобы голос был похож на голос Рика.
На фото Спок с трикодером.
Действительно, это трикодер, а не универсальный переводчик. Кстати, насколько я помню, в оригинальном Star Trek универсальный переводчик толком и не упоминался, его придумали только в The Next Generation чтобы как-то оправдать, почему это вся галактика говорит на английском. Кажется, у землян универсальный переводчик был встроен в коммуникатор (или вообще не уточнялось, где он находится), а ференги например носили его встроенным прямо в ухо.
Вообще в сериале была еще пара забавных оправданий, например, почему все расы более-менее похожи между собой и почему в оригинальном Star Trek клингоны почти не отличаются от людей, а в более поздних сезонах это не так.
Вообще в сериале была еще пара забавных оправданий, например, почему все расы более-менее похожи между собой и почему в оригинальном Star Trek клингоны почти не отличаются от людей, а в более поздних сезонах это не так.
Я не в состоянии держать в себе вопрос:
Что если два таких автопереводчика поставить рядом друг с другом, один выключить, произнести фразу на 0.5 секунды, после чего включить выключенный?
Что если два таких автопереводчика поставить рядом друг с другом, один выключить, произнести фразу на 0.5 секунды, после чего включить выключенный?
Честно говоря, плохо и мало учил китайский и не могу провести экспертизу перевода, кроме как по последнему «Xie xie».
Но, невероятно круто, что для презентации выбран именно китайский: перевод с английского на языки латинской или романо-германской группы — не великая задача для современных систем перевода. В общих чертах они имеют схожие правила грамматики, часто, схожую фонетику и синтаксис. Хотя, конечно, в каждом языке есть своя специфика.
Особняком стоят языки арабского региона, бывшего СССР и Восточной Азии.
В частности, китайский, как было замечено выше, язык тоновый, но китайцы давно понимают друг друга исходя из контекста, ведь, невозможно в современном мире общаться с требуемой скоростью ещё и интонируя. Однако, есть особенности, которые нельзя обойти. Например, счётные слова: нельзя перевести просто «пять членов семьи», должно быть «пять (ртов) членов семьи» или же не «восемь собак», а «восемь (полос) собак» и так далее. Или, опять же, порядок слов. Вопросительное предложение на английском языке остаётся вопросительным если убрать восклицательный знак (напр. «Is there anybody here(?)»), в китайском же, насколько я помню, вопросительное предложение аналогично утвердительному, но с добавлением специального слова «ma» (напр., «Youren ma» против утвердительного «Youren you»).
Не говоря уже о дикой разнице южного и северного диалектов.
К чему это я: чтобы правильно понять какой «йоужень» имеется ввиду, необходимо обрабатывать весь контекст. Для этого просто сложного алгоритма недостаточно. Это действительно должна быть серьёзная нейросеть, и огромные ресурсы.
На мой взляд, эта демонстрация — гигантский прорыв, если не боясь можно выйти на сцену и нагрузить модуль распознаванием речи, переводом на китайский и синтезом переведённого материала, оговорившись, что существуют небольшие погрешности, то уже сейчас можно вольно применять систему для общения «английский-испанский-английский» уже в полях, я полагаю.
Но, невероятно круто, что для презентации выбран именно китайский: перевод с английского на языки латинской или романо-германской группы — не великая задача для современных систем перевода. В общих чертах они имеют схожие правила грамматики, часто, схожую фонетику и синтаксис. Хотя, конечно, в каждом языке есть своя специфика.
Особняком стоят языки арабского региона, бывшего СССР и Восточной Азии.
В частности, китайский, как было замечено выше, язык тоновый, но китайцы давно понимают друг друга исходя из контекста, ведь, невозможно в современном мире общаться с требуемой скоростью ещё и интонируя. Однако, есть особенности, которые нельзя обойти. Например, счётные слова: нельзя перевести просто «пять членов семьи», должно быть «пять (ртов) членов семьи» или же не «восемь собак», а «восемь (полос) собак» и так далее. Или, опять же, порядок слов. Вопросительное предложение на английском языке остаётся вопросительным если убрать восклицательный знак (напр. «Is there anybody here(?)»), в китайском же, насколько я помню, вопросительное предложение аналогично утвердительному, но с добавлением специального слова «ma» (напр., «Youren ma» против утвердительного «Youren you»).
Не говоря уже о дикой разнице южного и северного диалектов.
К чему это я: чтобы правильно понять какой «йоужень» имеется ввиду, необходимо обрабатывать весь контекст. Для этого просто сложного алгоритма недостаточно. Это действительно должна быть серьёзная нейросеть, и огромные ресурсы.
На мой взляд, эта демонстрация — гигантский прорыв, если не боясь можно выйти на сцену и нагрузить модуль распознаванием речи, переводом на китайский и синтезом переведённого материала, оговорившись, что существуют небольшие погрешности, то уже сейчас можно вольно применять систему для общения «английский-испанский-английский» уже в полях, я полагаю.
Ну. На самом-то деле, сгенерировать фразу, зная правила генерации не так уж и сложно, если известен смысл сказанного. Проблема именно в «понимании» смысла, а не собственно в поиске эквивалентного выражения. Хотя, Google под «смыслом» фразы понимает именно набор эквивалентных переводов. То есть, imho (я не великий специалист, конечно), тут проблема именно в распознавании сказанного.
Нейронные сети — это уже отжившая свой век технология. Очень не верится, что MS использовала именно нейронную сеть в этом деле. Ну существуют же более эффективные статистические методы. Те же графовые марковские и байесовские методы. Которые по сути тоже могут быть большой сетью переменных, но позволяют производить более могучий анализ, и прямой, и обратный.
Нейронные сети — это уже отжившая свой век технология. Очень не верится, что MS использовала именно нейронную сеть в этом деле. Ну существуют же более эффективные статистические методы. Те же графовые марковские и байесовские методы. Которые по сути тоже могут быть большой сетью переменных, но позволяют производить более могучий анализ, и прямой, и обратный.
На видео www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=vGYKxrRWDKo#t=226s говорят о технологии deep neural network, некие глубокие нейронные сети в сравнение с if you use that to take it much more data than previosly been able to used with the hidden markov models. Обещают что данная технология позволяет использовать большее кол-во данных чем СММ.
Найти что-нибудь про зверя не удалось.
Найти что-нибудь про зверя не удалось.
Ух ты, мой коммент практически притворили в жизнь, шустро работают.
habrahabr.ru/post/152179/#comment_5171389
habrahabr.ru/post/152179/#comment_5171389
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Microsoft показывает почти мгновенный перевод с английского языка на китайский