日文 語音翻譯的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

當AI機器人考上名校：人工智慧時代，未來不被淘汰的關鍵勝出能力

為了解決日文 語音翻譯的問題，作者新井紀子 這樣論述：

｜榮獲2019年商業書大賞｜ 缺乏「閱讀思考」的人將會被AI取代！ 人工智慧的現在VS.人類教育的未來 　　探究「機器人能否考取東京大學」的計畫，是由日本國立情報學研究所主導，於2011年到2016年進行的研究計畫。雖然最後東大機器人沒能考上東大，程度卻已經到達可以考上前段私校（明治、青山學院、立教、中央、法政大學）的程度。 　　研究過程中，本書作者新井博士與專家們不僅全力發展AI的能力，也想探討它的極限，藉此了解未來人類得具備哪些能力才能避免工作被AI取代。 　　結果發現AI欠缺閱讀思考能力，無法正確理解文章，只能根據統計結果選出最相近的答案。 　　不過，也不能因此感到安心。在調

查過程中，也發現目前國高中生有三分之一的人跟AI一樣無法正確理解簡單文章，也代表他們正是最有可能被取代的高危險族群。 　　東Robo團隊的調查問題： 　　Alex是男女可兼用的名字，不僅是女性名字Alexandra的暱稱，也是男性名字Alexander的暱稱。 　　請依照上面的敘述，填入最適合的回答。 　　「Alexandra的暱稱是（　　）。」 　　答案很簡單，當然是Alex。不過，這個問題國中生只有38%的人答對，高中生也只有65%答對。 　　即便新井博士斷言技術奇異點不會帶來，但未來AI仍會大量代替人力，就如同商業革命時，許多工廠工人失業，受到機器取代。 　　今後我們該怎麼樣才能應

變與AI共處的未來？ 　　那就是培養「閱讀思考」的能力。 　　在面臨AI大量取代人力未來，是該再一次重新思考，並調整我們的教育體制及觀念。 　　本書深入淺出地說明AI進化的歷史、學習過程，引用大量資料事例，更以自身經驗詳細說明。並聚焦探討未來將來臨的「AI恐慌」，以及我們人類該培養哪些能力才足以與AI共處而不被淘汰。 　　｜得獎紀錄持續刷新｜ 　　★榮獲2019年商業書大賞 　　★第27屆山本七平獎 　　★第39屆石橋湛山獎★ 　　第27屆大川出版獎 　　★日本2018年1萬名商業領導票選最佳商業書TOP POINT大獎 各界推薦 　　李崇建 /親子作家 　　柴鼠兄弟 / 斜槓型

YouTuber 　　Carol 凱若媽咪 / HomeCEO 居家創業支援平台 創辦人 　　彭菊仙 / 親子教養作家  

日文 語音翻譯進入發燒排行的影片

海外自助旅行者對語音翻譯行動裝置之行為意圖—科技接受模式、創新擴散理論及知覺價值之整合

為了解決日文 語音翻譯的問題，作者許俊傑 這樣論述：

自助旅行目前為極之普遍之旅遊方式，但由於自助旅行缺乏導遊領隊之協助，自助旅行者到海外如對當地語言不熟悉，既有可能無法處理突如其來的危機，亦可能無法與當地居民及商家溝通，造成體驗不佳。語音翻譯行動裝置為近年新興之行動裝置，主要為解決人們因語言不通而造成之溝通障礙。本研究以科技接受模式整合創新擴散理論，並加入知覺價值構面，一併探討海外自助旅行者對語音翻譯行動裝置之使用態度及行為意圖。研究採量化研究設計，於高雄小港國際機場及網上進行問卷施測，發放400 份問卷，回收有效問卷379 份，以偏最小平方法驗證本研究架構之適用性。研究結果顯示知覺價值、可觀察性、相容性均對使用態度及行為意圖有顯著影響，並驗

證架構適合用以探討消費者對創新產品之接受度。最後，本研究發現臺灣旅客赴日旅遊經驗與資訊豐富，日文中的漢字亦可供參考，反而對日中翻譯的需求不高，建議相關研發單位可以針對日文以外之語言作為開發與行銷之主力，並需注意裝置所提供的功能、價值與定價能符合消費者所需。

新日檢漢字答得快，考得好

為了解決日文 語音翻譯的問題，作者和田美智子 這樣論述：

你天真的以為，會中文，就會日文漢字了嗎？ 那麼，「暖かい」和「温かい」 兩者讀音一樣，他們的意思差在哪裡呢？ 　　這本精選易混淆關鍵漢字組，加上JLPT全真模擬試題 　　讓你絕不在考日檢時輸給理應是易如反掌的漢字 　　漢字讀音題型懂中文的我們，有時看懂漢字還是不會念。這本幫你一把！ 　　文脈規定題型考驗是否能在句中填入正確字詞時，一定會需要這本！ 　　文章文法題型看懂關鍵易混淆漢字，才能正確理解文章！完美答題！ 　　既然漢字是以我們的母語中文衍生而成 　　就應該要滿分過關，你說對吧！ 本書特色 　　「考日檢最簡單的就是漢字題了，不用準備都能輕鬆拿分，因為我們從小講的就

是漢字嘛！」 　　這是你的想法嗎？那你來回答看看： 　　「暖かい」和「温かい」，讀音一樣，可是意思有什麼差？ 　　「会う」、「合う」、「遭う」讀音也一樣，那如果你在山上遇到熊，你要選哪個動詞來說明這件事？ 　　是不是有種被絆住的感覺啦？就是我們這種「唉呀，漢字都小case啦」的傲慢，反而讓我們在考日檢時，失去本來應該輕鬆入手的分數，後來才捶胸頓足。 　　沒關係！還好有這本！ 　　1. 精選新日檢JLPT常出現100組易混淆漢字，考場上過關斬將就靠它！ 　　看懂了漢字，不見得會讀，搞不定「漢字讀音題型」。會讀漢字了，分不出來同音異字的差別，就搞不定「文脈規定題型」。這樣你還敢去考試？本

書範圍精選連日本人都會搞混的易混淆漢字組合，讓你在考場上比日本人還會考！ 　　2. 精選N1～N5全真模擬試題，各題型全部涵蓋，牛刀小試就靠它！ 　　搞懂了各組漢字的差別，可是還是很難想像：日檢裡，漢字相關的題目到底會怎麼出？本書有各題型、各級別的例題，均出現書中教大家分辨的漢字，練習過後，相信你已經能直覺掌握這些漢字的用法，難怪你能答得那麼快、考得那麼好！ 　　3. 可愛的漫畫、生動的對話，這絕不是一本生硬的應考書！ 　　就算你沒想考日檢，這本一樣推薦你，因為夠娛樂！100組易混淆漢字均搭配生活化的對話與活潑好懂的解釋，各組漢字之間的用法差別從來沒這麼明瞭過！絕對是一本會讓你覺得學習樂趣

無窮的書！ 　　隨身一本，走到哪念到哪，漢字甲你記牢牢！

結合神經機器法及中間語法具調校功能之多語言語音翻譯分析

為了解決日文 語音翻譯的問題，作者張紫文 這樣論述：

翻譯系統的研發利於旅遊、工作或會議等不同國籍之間的溝通。但現今的翻譯系統多為一對一的翻譯，且須建置多個語言間對應的資料庫，非常龐大且管理複雜度高，現階段的技術大多以結合語音辨識、機器翻譯以及聲音合成來進行，將源語言語音輸入後，經過語音辨識轉換成文字，再將轉換完成的源語言文字，利用機器翻譯進行文本翻譯的動作，最後將翻譯後的目標語言文字經過聲音合成，輸出目標語言的語音而翻譯的方式。本研究結合神經機器翻譯與中間語法，建置一個一對多的中間語翻譯系統，以減少資料庫的建置，同時探討不同語言的中間語，所翻譯出來的精準度差異性，評價使用bilingual evaluation understudy (BLE

U)分數，並使用本實驗所提出二元語法之資料庫比對法進行調教，實驗數據顯示，二次翻譯調校後以英文到日文為最佳，與一次翻譯BLEU分數只相差了1.81，其次是中文到英文，BLEU分數相差了3.53，第三是日文到英文，BLEU分數相差了5.38，中間語為中文的調校源語言為日文的部分提升67.54% ，源語言為英文的部分提升61.45%，而以調校後的中文中間語翻譯為目標語言的部分，目標語言為英文的部分提升22.93%，目標語言為日文的部分提升362.59%。中間語為日文的調校實驗數據顯示，源語言為中文的部分提升70.86% ，源語言為英文的部分提升195.18%，而以調校後的日文中間語翻譯為目標語言的

部分，目標語言為英文的部分提升9.81%，目標語言為中文的部分提升11.67%，以實驗三種源語言為例，二次的翻譯較一次翻譯減少1/3的複雜度。