基于人工智能的语音识别与翻译系统研究与实现

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摘要：人工智能的发展为语音识别与机器翻译带来了崭新突破。基于深度神经网络构建的语音翻译系统集成了改进的注意力机制与分层特征提取结构，通过双向长短时记忆网络优化了语言模型的上下文信息捕获能力。采用基于Transformer的神经网络翻译模型，结合交叉熵损失函数与最小风险训练策略，提升了模型的环境适应性。（剩余4888字）

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