1、AI实时翻译现在已经达到一个什么样的水平了?

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当前AI翻译模块是能够实时的，但是由于每个人说话的断句【停顿】以及语音的不标准以及重复冗余字符【比如额，嗯等等】等等各种因素，导致语音识别需要一定语音量缓冲和上下文环境理解，才能够识别字、词、短句正确，而语音翻译需要根据识别后的文字进行翻译，一旦文字识别错误，【特别是同音不同字也不同义的】进行翻译后，会错的很离谱，当然翻译本身也是非常复杂的。所以识别模型、文字处理模型、翻译模型都需要针对特定场景进行针对性训练但是模型本身的计算不会引入多少延迟的，而另外两个延迟的引入是在字、音、画同步以及二次编码上，同时为了兼容某些语速较快的人，确保字符能够显示一定的时长，需要加些延迟。综上所述AI翻译处理在整条直播链路中额外会引入s的延迟.所以可以看看整个链路延迟来看，AI翻译直播的端到端理论延迟可以在 1s左右。而此次阿里速卖通的跨境直播上推出的就是一个实时直播的场景，延迟在5s, 属于实时直播范畴，其中AI翻译引入的额外延迟可忽略不计。而且不仅仅是电商直播，包括游戏直播也可以加入实时字幕和翻译的，比如今年S赛事，某直播平台就采用了阿里云的实时字幕功能进行了实时字幕大型游戏赛事直播的尝试。智能翻译确实取得了令人惊喜的进展，拿着和老外进行日常交流已经基本没有问题。但是智能翻译还存在“短板”，会有“词不达意”的时候，AI要想更进一步发展，和有着数十年积淀的高水平翻译员进行竞争，可能还需要从以下几个方面进行努力。1、大量补充口语化语料智能翻译对于口语化文本处理能力还不强，一是由于翻译语料库口语化语料不足，二是针对口语词汇与口语表达多采取直译方式，因此出现较多误译。该问题的解决应该从扩大对应部分语料库入手，增加口语类文本语料库，包括常见口语化词汇、表达与生活用语。2、提高语境理解能力智能翻译对于中文复杂含义句式中的时态辨别能力还不够，往往需要充分理解整句话的意思才能准确把握时态。智能翻译并非基于理解，而是基于统计学与语料库，只能做到将这句话意思大致翻译准确，在识别感情色彩方面，还有欠缺。将神经网络学习的抽象表示和传统符语义方法结合，建立新的基于语义的机器翻译系统，或许可以大幅提高AI对组合语义、复杂的递归语言结构的处理能力。但，我们依然满怀期待AI让我们摆脱语言鸿沟的那一天。AI实时翻译已经达到很高的水平，具体可以体现在个人的日常生活中，只有你想不到没有它不知道的，这个就是科技的力量再看看别人怎么说的。AI实时翻译现在已经达到了一个洗脚高的水平了，也就是说，无论是在翻译外语还是翻译汉字文字的过程中，他都可以大概能够同步到百分之七八十，正确率也可以说可以达到百分之七八十了，也就是说达到一个非常高的标准了。。我们目前的话AI就是实时翻译的，确实已经非常不错了，基本上的一些那个东西的都可以达到他的翻译水平了，平时也些硬东西的话，他完全可以翻译出来了，只要不是什么太专业的东西都可以满足我们那个使用的？