摘要：“讲好中国故事,传播好中国声音”是新时代对当代大学生提出的要求,但很多非英语专业的学生很难做到用英语流利地表达观点。针对这种情况,笔者以“产出导向法”为理论指导,以《新一代大学英语综合教程》为教材,在英语课堂实施“产出—输入—评价—测试”四步教学设计,以“讲好中国故事”为目标,进行大学生英语输出能力的提高训练,并通过教学实验来检验教学的有效性和可行性。

摘要：针对传统英语教学训练系统对于英语语义理解准确率差,造成英语口语对话和教学训练效果不佳的问题,设计一个基于虚拟技术和深度学习的英语教学训练系统。在BERT方法和BiLSTM神经网络的基础上,构建一个基于角色信息的语义理解模型。此模型采用BERT方法对输入语句进行预处理后,提取语句中的嵌入词向量,再通过多层感知机计算参与编码的历史语句权重值。最后利用BiLSTM网络提取历史语句信息,并通过Softmax函数获取语句意图概率信息,由此实现基于意图识别的口语对话。最后将此模型应用到构建的英语口语训练的对话系统中,通过虚拟角色对话方式实现口语练习。实验结果表明,相较于传统的口语理解方法,本方法的意图识别率和槽值填充分别取值为75.35%和70.08%,均高于其他模型。且系统应用发现,通过虚拟技术可为学生提供虚拟人物进行对话和互动,提高了英语口语练习和对话,具有一定的有效性。

摘要：针对同声传译过程中的语音特征识别失真问题,提出了一种以广义旁瓣消除(Generalized Sidelobe Cancelling,GCS)算法架构为基础,融合自适应滤波器的改进式语音增强模型,该模型通过控制信号的相干性和能量比来实现自适应噪声相消器(Adaptive Noise Canceller,ANC)模块的更新。同时研究为避免期望信号在ANC模块的对消现象,通过联合判定因子来控制ANC模块的更新。研究结果显示,随着信噪比输入的增加,研究设计的模型的客观语音质量评估(Perceptual Evaluation Of Speech Quality,PESQ)数值呈现出前期迅速,后期缓慢的增长趋势,增长区间为1.8到2.6。同时在四种不同的噪声干扰环境下,研究设计模型的PESQ均值、频域分段信噪比均值均大于对比模型。不同干扰角度与期望信号距离下模型的PESQ均值同样都更高。由此可见研究设计的模型更具性能优势,更有能力保证语音信息不失真。

摘要：为了提高传统翻译系统翻译质量,提出一种基于多译本平行语料库的英汉智能翻译系统。为实现该系统,首先采用网络爬虫算法对英汉语料进行收集和预处理,搭建出多译本平行语料库;然后采用基于上下文向量的词对齐模型和基于余弦相似度计算方式的段落对齐模型作为系统模型,并构建出基于attention注意力机制-LSTM的翻译系统,最后与基于跨语言词向量和基于IBM模型1的词对齐模型进行对比实验。实验结果表明,三种模型中基于上下文向量的词对齐模型正确率高达90.24%,而其余两种模型正确率仅为62.71%和51.06%,可以证明基于多译本平行语料库的英汉智能翻译系统可以有效提升翻译的正确率,达到了预期的翻译效果,可以运用于英汉智能翻译的工作中。