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在智能时代的语境下，通常我们会认为“软件定义硬件“才是时代的主流。但是很多情况下，软件的力量是有边界的，软件并不能做到所有的事情，硬件在底层依然是驱动未来的核心。常开科技翻译机相比于翻译软件的真正强大之处，就在于其硬件上的加持。

翻译机的工作原理是，内置麦克风辨识使用者说话的语言及内容，并将语音转换为文字，然后通过机器翻译引擎进行文字对文字的翻译，将原始语言转化为目标语言。最后，将翻译的内容进行语音合成并播放出来。

因此，翻译机的工作离不开三项技术核心：自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition)、机器翻译(MachineTranslation)和语音合成(SpeechSynthesis，或称Text-to-Speech，TTS)。

其中，语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。自2009年以来，将机器学习领域深度学习研究引入到语音识别声学模型训练，使用带RBM预训练的多层神经网络，提高了声学模型的准确率，同时借助大数据语料的积累，语音识别技术取得突飞猛进的进步。

就落地使用场景而言，当我们只是平时简单用一两次的话，翻译软件已经足够满足绝大多数人的需求。但是如果在国外旅行或者一些高频的商务场景下，翻译软件由于在硬件上的缺失，导致其在功能稳定性上要远远弱于翻译机。翻译场景里的稳定性，指的就是准确。

简单说就是，听的清、听的明白和转达的准确。

这里面就涉及到了翻译机相比于翻译软件的三点优势：

1.硬件上能做到更优秀的拾音；

常开科技智能语音翻译机硬件方面采用四麦拾音降噪技术，帮助更好地识别人声，音频设计上则讲究立体的环境拾音效果，也就是更逼近真实的人耳效果。相对手机APP拾音更优秀，这就解决了听得清，听得明白的问题。

相比较手机的音频设计上，因为要照顾到通话特性，所以一般要讲究抑制远场而增益近场，所以绝大多数安装在手机里的翻译软件之所以在实际使用中表现欠佳，一般来说都是折在了第一步----听得清听得明白上。

2.通过神经网络学习及AI算法，完成更准确的语意翻译，再加上完备的语言数据库，使翻译更加准确。

常开科技的智能语音翻译机采用的是科大讯飞的神经网络算法，神经网络算法的最大的优势在于越用越准，还有学习功能。而手机APP则用的是统算法。不断完备的云端语言库，加上阿里云和谷歌云的语言库不断优化加持，让翻译更准确，沟通更高效。

就市场而言，相关智能语音技术已基本成熟，而之所以催生出翻译机这一硬件形态，则源于天然巨大的市场需求。

嘈杂的环境下，手机对音源的识别率并不高；若通过文本输入再翻译，则非常耗时且便捷性不够，同时手机作为私人物品，并不符合人与人当面交流的沟通工具的属性，在国外复杂网络环境下，手机APP也未必能达到好的体验。因此在真实环境下，软硬件一体化产品是更优解决方案。

而翻译本身就是一个很大的市场，人们对翻译机的需求一直都在，跨越语言的交流都需要翻译来帮忙，但是之前是受限于技术无法实现很好的翻译效果。随着技术的进步，有了更好的翻译模型，能把翻译做得更好、更准。所以，翻译机市场的的受众不会是窄众，无论国内还是国外市场。

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