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龙图腾网获悉北京云科智信科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的多语言翻译方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120181102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510312359.0，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于深度学习的多语言翻译方法及系统是由贺斌设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多语言翻译方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于实时翻译技术领域，公开了一种基于深度学习的多语言翻译方法及系统，所述方法包括：采集语音信号，对语音信号进行特征提取与融合，得到语音特征；基于预训练的语音识别模型对语音特征进行识别，得到语音识别结果；基于语音识别结果生成待翻译的语言文本，对待翻译的语言文本进行特征提取，得到语言词嵌入表示；基于预先构建的样本词汇表示，对语言词嵌入表示进行扩展，得到扩展后的语言词嵌入表示；将扩展后的语言词嵌入表示输入至预训练的翻译模型中，所述翻译模型输出多语言翻译译文。本发明可以降低背景噪声的影响，提高语音识别的准确度，较高准确度的语音识别结果，有利于提高翻译的准确度；以及提高了小语种语言翻译的准确度。

本发明授权一种基于深度学习的多语言翻译方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多语言翻译方法，其特征在于，所述方法包括： 采集语音信号，对语音信号进行特征提取与融合，得到语音特征，包括： 基于MFCC算法对语音信号进行特征提取，得到第一特征集； 获取MFCC算法在对语音信号进行特征提取过程中的功率谱； 基于功率谱，确定语音信号的线性预测信号，根据语音信号与线性预测信号，计算预测偏差信号； 对预测偏差信号进行特征提取，得到第二特征集； 将第一特征集与第二特征集进行等维度融合，得到融合后的特征，以融合后的特征作为语音特征； 基于预训练的语音识别模型对语音特征进行识别，得到语音识别结果； 基于语音识别结果生成待翻译的语言文本，对待翻译的语言文本进行特征提取，得到语言词嵌入表示； 基于预先构建的样本词汇表示，对语言词嵌入表示进行扩展，得到扩展后的语言词嵌入表示，包括： 获取待翻译的语言文本的初始语种； 根据待翻译的语言文本的初始语种和语言词嵌入表示从样本词汇表示中匹配出该语种对应的通用单语言嵌入表示； 将语言词嵌入表示与通用单语言嵌入表示进行拼接，得到扩展后的语言词嵌入表示； 将扩展后的语言词嵌入表示输入至预训练的翻译模型中，所述翻译模型输出多语言翻译译文。

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