阿里云机器翻译（阿里云机器翻译api怎么用）

本文目录一览：

• 1、AI实时翻译现在已经达到一个什么样的水平了?
• 2、阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案
• 3、够买了阿里云跨境电商图片翻译怎么用
• 4、当年马云砸上百亿打造的达摩院，研发中国芯扬言要赶超英特尔，结果如何？

AI实时翻译现在已经达到一个什么样的水平了?

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500ms~2s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5-10s, 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S10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。

阿里云AI平台：数据智能,AI,人工智能,解决方案

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。

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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。

1、语音识别

国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。

a.一句话识别

针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。

b.一句话识别

对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。

2、语音合成

合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。

a.录音文件识别

针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。

b.语言模型自学习工具

一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。

3、语音分析

构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。

构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

1、文字识别

将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。

a.通用卡证

包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。

b.通用文档

高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。

2、图像识别

可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。

a.票据识别

可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。

b.手写识别

支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。

3、人脸识别

提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。

4、视频能力

通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。

1、自然语言处理

阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。

a.智能短信解析

在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。

b.商品评价解析

高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。

2、语义理解

为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。

a.地址标准化

为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。

b.NLP基础服务

为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。

3、机器翻译

以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。

a.NLP自学习平台

无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。

4、内容安全

帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。

1、智能客服

随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。

2、信息审核

借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。

3、智能会议

随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。

4、智慧法庭

以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。

5、智慧课堂

随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

6、智慧医疗

帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。

7、图片搜索

结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。

8、智慧媒体

结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。

1、金融AI

AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。

传统行业痛点：

√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;

√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;

阿里云AI带来的价值：

Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。

2、教育Al

随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。

传统行业痛点：

√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;

√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;

阿里云Al带来的价值：

以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。

3、交通Al

A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。

传统行业痛点：

√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;

√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;

阿里云AIl带来的价值：

通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。

4、新零售AI

阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。

传统行业痛点：

√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;

√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;

阿里云AI带来的价值：

阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。

5、政务Al

以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。

传统行业痛点：

√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;

√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;

阿里云Al带来的价值：

将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。

6、司法Al

阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。

传统行业痛点：

√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;

√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;

阿里云AI带来的价值：

随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

够买了阿里云跨境电商图片翻译怎么用

进入阿里云图片翻译详情页，点击立即开通。

开通后点击管理控制台，进入控制台。点击控制台中图片翻译商品卡片中的购买资源包，根据使用需求进行购买。（没有购买资源包的用户在免费额度用尽后将进入后付费模式）资源包购买完毕可以直接进入在线翻译平台进行在线图片翻译。

当年马云砸上百亿打造的达摩院，研发中国芯扬言要赶超英特尔，结果如何？

在2017年10月的杭州云栖大会上，阿里巴巴高调宣布正式成立达摩院，称未来三年将投入1000亿元用于基础科学和颠覆式技术创新研究。达摩院重点布局机器智能、数据计算、机器人、金融科技以及X实验室五大领域，相应设置有 14 个实验室，共有近 70 名海内外专家坐镇。虽然还做不到赶超英特尔，但是达摩院目前也在几个领域做到了优秀水平。

达摩院在语音智能、语言技术（自然语言处理）、机器视觉三大技术领域与平台化建设方面有了很不错的成果。

语音智能方面的成绩

2018年6月，阿里达摩院开源了自主开发的新一代语音识别模型(DFSMN)，在世界最大的免费语音识别数据库 LibriSpeech

上进行公开测试。对比目前业界使用最为广泛的 LSTM 模型，DFSMN 语音识别模型训练速度更快、识别准确率更高。基于 DFSMN 模型，阿里 AI 又研发了

DFSMN-CTC 模型，语音错误率大幅下降，解码效率提升6倍。

语言技术方面的成绩

达摩院机器翻译技术团队已实现了 48

个语言翻译方向，支持俄、西、法、阿、土，泰、印尼、越南等多种语言翻译；其中电商覆盖了大部分语向和场景，超越谷歌和亚马逊，日调用量达到 17.9

亿次。阿里的机器翻译技术除了应用于电商全链路服务之外，还广泛应用于菜鸟物流通关、阿里云国际社区、飞猪旅行翻译助手、钉钉社交口语翻译等一系列产品。

机器视觉方面的成绩

2019 年 7 月，在 CVPR 2019 举办的 LPIRC(低功耗图像识别挑战赛)中，阿里 AI 获得在线图像分类任务第一名，以 23ms

的单张图片分类速度，在 10 分钟内分类 20,000 张图像。在挑战赛使用的训练数据集上，实现了 67.4%

的分类精度，比官方提供的基准线高3.5%。

阿里 AI

提出了“递归探索对话模型”，综合集成了图像识别、关系推理与自然语言理解三大能力，通过高效利用标注信息学习出模仿人类认知复杂场景的思维方式，能够有效识别图片里的实体以及它们之间的关系，推理出图片所描述的事件内容，并通过对上下文进行有效建模，理解人类提出的问题及真实意图，给出自然准确的回复。

达摩院有多厉害

马云说阿里巴巴可能没有，但达摩院可以留下。从马云说的这句话来看，达摩院有多厉害可想而知。

达摩院研究的方向都是未来的市场发展方向以及高精尖技术，短期内可能看不到太大的成果，但是一旦研究成功，带来的改变是巨大的。