No longer in the realm of science f

No longer in the realm of science fiction, the concept of a real-time universal translator is currently in the works as pioneering companies such as Google and Facebook are acquiring and developing technologies that support speech recognition, language translation, and speech synthesis. In 2006, an advancement that led to the development and use of layered models of inputs, termed deep neural networks (DNN), brought speech recognition to its highest level of accuracy yet, clearing the way for speech-to-speech translation. As a result, today’s consumers are habitually interacting with voice-activated virtual assistants on their mobile phones and even in their vehicles with greater ease and comfort. Researchers are now applying DNN to automatic translation engines in efforts to increase the semantic accuracy of interpreting the world’s languages, and Microsoft engineers have already demo-ed software that can synthesize an individual’s own voice in another language, from English to Mandarin. Progress in machine learning technologies is bringing the universal translator closer to the consumer’s hand, and is poised to transform communication and collaboration at the global level.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่ในดินแดนของนิยายวิทยาศาสตร์ แนวคิดของนักแปลสากลแบบเรียลไทม์ได้ในปัจจุบันในการทำงานเป็นการบุกเบิกบริษัทอย่าง Google และ Facebook จะได้รับ และพัฒนาเทคโนโลยีที่สนับสนุนการรู้จำเสียง แปลภาษา และการสังเคราะห์เสียง ในปี 2549 การพัฒนาที่นำไปสู่การพัฒนาและการใช้ปัจจัยการผลิต รุ่นชั้น เรียกว่าประสาทลึกเครือข่าย (DNN), มาพูดถึงระดับสูงสุดความแม่นยำยัง ล้างทางสำหรับแปลคำพูดการพูด เป็นผล ผู้บริโภควันนี้เนือง ๆ โต้ตอบกับด้วยเสียงเสมือนผู้ช่วย บนโทรศัพท์มือถือ และแม้แต่ ในรถของพวกเขาได้ง่ายและสบายมากขึ้น นักวิจัยกำลังตอนนี้ใช้ DNN แปลอัตโนมัติเครื่องยนต์ในความพยายามที่จะเพิ่มความแม่นยำทางตรรกของการตีความภาษาของโลก และ Microsoft วิศวกรแล้ว ed สาธิตซอฟต์แวร์ที่สามารถสังเคราะห์เสียงของบุคคลที่ภาษาอื่น จากภาษาอังกฤษเป็นภาษาจีนกลาง ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องได้นำตัวแปลสากลใกล้สู่มือของผู้บริโภค และทรงตัวในการสื่อสารและความร่วมมือในระดับสากล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไม่ได้อยู่ในดินแดนของนิยายวิทยาศาสตร์แนวคิดของเวลาจริงแปลสากลปัจจุบันอยู่ในผลงานกับ บริษัท เป็นผู้บุกเบิกเช่น Google และ Facebook จะแสวงหาและพัฒนาเทคโนโลยีที่สนับสนุนการรู้จำเสียงพูด, การแปลภาษาและการสังเคราะห์เสียงพูด ในปี 2006 ความก้าวหน้าที่นำไปสู่​​การพัฒนาและการใช้แบบจำลองชั้นของปัจจัยการผลิตที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทลึก (DNN) รู้จำเสียงพูดนำมาสู่ระดับสูงสุดของความถูกต้องยังสำนักหักบัญชีสำหรับการแปลคำพูดเป็นคำพูด เป็นผลให้ผู้บริโภคในปัจจุบันจะเป็นปกติวิสัยการมีปฏิสัมพันธ์กับผู้ช่วยเสมือนเสียงเปิดใช้งานบนโทรศัพท์มือถือของพวกเขาและแม้กระทั่งในรถของพวกเขาที่มีความสะดวกมากขึ้นและความสะดวกสบาย ขณะนี้นักวิจัยกำลังใช้ DNN เครื่องมือแปลอัตโนมัติในความพยายามที่จะเพิ่มความแม่นยำความหมายของการตีความภาษาของโลกและวิศวกรไมโครซอฟท์มีการสาธิตซอฟต์แวร์-ED ที่สามารถสังเคราะห์เสียงของตัวเองของแต่ละบุคคลในภาษาอื่นจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาแมนดาริน ความคืบหน้าในการเรียนรู้เทคโนโลยีเครื่องจะนำนักแปลสากลใกล้ชิดกับมือของผู้บริโภคและจะทรงตัวที่จะเปลี่ยนการสื่อสารและการทำงานร่วมกันในระดับโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่อยู่ในขอบเขตของนิยายวิทยาศาสตร์แนวคิดของเรียลไทม์สากลแปลอยู่ในงานเป็น บริษัท ผู้บุกเบิกเช่น Google และ Facebook จะซื้อและการพัฒนาเทคโนโลยีที่สนับสนุนการรู้จำเสียงพูด , แปลภาษา , และการสังเคราะห์เสียงพูด ใน 2549 , การพัฒนาที่นำไปสู่การพัฒนาและการใช้แบบจําลองชั้นของปัจจัยการผลิต termed โครงข่ายประสาทลึก ( dnn ) นำการรู้จำเสียงพูดของระดับสูงสุดของความถูกต้อง แต่ล้างทางสำหรับการพูดการแปลการพูด . เป็นผลให้ผู้บริโภควันนี้เป็นปกติวิสัยการโต้ตอบกับเสียงเปิดใช้งานผู้ช่วยเสมือนบนโทรศัพท์มือถือของพวกเขาและแม้กระทั่งในยานพาหนะของพวกเขาที่มีความสะดวกมากขึ้นและความสะดวกสบาย นักวิจัยขณะนี้ใช้ dnn เครื่องมือการแปลอัตโนมัติในความพยายามเพื่อเพิ่มความถูกต้องของการตีความ ความหมายของภาษาของโลก และวิศวกร Microsoft ได้สาธิตเอ็ดซอฟต์แวร์ที่สามารถสังเคราะห์ได้เองของแต่ละบุคคล เสียงในภาษาอื่น จากภาษาอังกฤษเป็นภาษาจีน ความก้าวหน้าในการเรียนรู้เครื่องเทคโนโลยีนำนักแปลสากลใกล้มือของผู้บริโภค และจะทรงตัวเพื่อเปลี่ยนการสื่อสารและความร่วมมือในระดับสากล