翻译机器人的翻译平台GE-CCT 2009通过提供海量词库、支持用户词库、支持交互翻译、术语自动抽取和术语冲突处理等方式解决术语翻译问题。
1.第一阶段：从语音信号转化到文本的过程
一般在电销行业中，智能语音机器人会接收到客户说的话语等音频，音频通过语音识别系统进行检测，将其转化为可信息化编辑的二进制数字数据和文本，通俗点来讲，就是让机器听得懂人话，这就是智能语音机器人的语音识别功能。
在机器听懂“人话”之后，就需要进行后续的交互应答，这就需要机器人根据语音识别系统的语义分析和语句逻辑等做出响应的应答。这不仅仅是智能语音机器人与人交互的前提，更是人工智能研究的一项基础研究。
2.第二阶段：处理文本、识别意图等响应过程
把人类的语音翻译成机器能看懂的语言这才是第一步，下一步就是如何理解语言了。在计算机领域，自然语言处理技术就是让机器理解人类的语言，并在理解语义之后，在提前收集设置的话术库中搜索与之匹配的回答，触发预先设置好的话术录音，做出应答。
扩展资料：
人机互动过程实际上是一个输入和输出的过程，人通过人机界面向计算机输入指令，计算机经过处理后把输出结果呈现给用户。人和计算机之间输入和输出的形式是多种多样的，因此互动的形式也是多样化的。
主要有以下交互形式：
1.问答式对话数据输入交互
2.菜单选择数据输入交互
3.填表数据输入交互
4.直接操纵数据输入交互。
5.关键词数据输入交互
6.条形码数据输入
7.光学字符识别（OCR）
8.声音数据输入交互
9.图像数据输入
简单说，就是计算机根据人的行为，去理解图像，然后作出反映。这里面，让计算机具备视觉感知能力是首要解决的问题。目前人们研究的机器视觉系统可以分为三个层次：图像处理（最低级层次）-->图像识别（较高级层次）-->图像感知（最高层次）。
参考资料：百度百科-人机互动
通常翻译机器人的翻译平台GE-CCT 2009通过提供海量词库、支持用户词库、支持交互翻译、术语自动抽取和术语冲突处理等方式解决术语翻译问题；
通过“立体式翻译”模式解决格式排版问题；
通过强大的翻译记忆(TM)功能、预翻译功能和对用户现有双语句对资源的快速导入功能解决重复翻译问题；
通过“原文译文双语自动对齐校改”技术解决双语校对问题；
通过对翻译过程中易犯的相关错误（如标点符号错误、文字拼写错误、原文漏译问题和术语一致性问题等）进行自动识别和辅助校改解决质量控制问题；
通过提供原文差异比较工具，实现对发生变化的内容快速定位翻译解决资料更新问题；
通过对多人参与的翻译项目提供强大灵活的句子/术语的同步积累、集中审校、共享应用功能解决知识共享问题；
通过快速检索，精确检索、模糊检索和全文检索等功能解决知识检索问题。
扩展资料：
人机交互原理流程：
人机互动过程实际上是一个输入和输出的过程，人通过人机界面向计算机输入指令，计算机经过处理后把输出结果呈现给用户。人和计算机之间输入和输出的形式是多种多样的，因此互动的形式也是多样化的。
大致可分为：数据互动（主要有以下形式：问答式对话数据输入互动，菜单选择数据输入交互，填表数据输入互动，直接操纵数据输入互动，关键词数据输入互动，条形码数据输入互动，光学字符识别,声音数据输入互动，图像数据输入互动），图像互动，语音互动，行为互动。
参考资料来源：百度百科-人机互动
本回答被网友采纳大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：
一是感觉要素，用来认识周围环境状态；
二是运动要素，对外界做出反应性动作；
三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。
这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。
对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。
扩展资料：
智能机器人一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析 、输出和显示, 核心任务是特征提取 、图像分割和图像辨识 。
而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化, 包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测 、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要 、也是最困难的过程 。
边沿抽取是视觉信息处理中常用的 1 种方法。对于一般的图像边沿抽取 , 如采用局部数据的梯度法和二阶微分法等 ,对于需要在运动中处理图像的移动机器人而言,难以满足实时性的要求。
参考资料来源：百度百科-智能机器人
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