❶ 怎么把英文软件翻译成中文界面
如果支持中文，则一般情况都可以在（option）选项
中设置(language)语言
选择cn-zh
中文，或者
simplified
chinese
简体中文，重启软件即可
如果是浏览器浏览的网页为英文，则可以利用谷歌的整页翻页技术来翻译整个网页。
希望能帮到你
❷ 怎么才能把软件里的英文翻译成中文
据我所知似乎没有这样的软件，当然你可以在使用软件时把不会的单词查一查字典，也可以上网搜寻一下这个软件有没有汉化版或汉化包可以安装。其实大多数软件的英文都比较简单，常用功能项也很容易猜出时什么用法。
❸ 如何将英文软件翻译成中文使用！
用汉化软件
所谓汉化软件就是如果软件程序本身为英文、日文、简体字等等的外国语系，但因为不是每个人都看的懂英文，都看的懂日文，在语言的使用上就有很多的差别，所以使得国人在使用或学习该软件时，特别是一些计算机的初学者，一看到是英文软件，那更是不想去学习，在使用上非常不方便也非常的惧怕。于是国内就有很多热心的网友，将这些外国语系的软件翻译成为中文语系，并且制作成升级 (PATCH) 档的方式，散布给网友使用。
现在的汉化软件和汉化补丁是越来越多了，你肯定也想自己汉化一些软件试试吧。肯定你又会以为这是很麻烦或者很难的事情，只有高手才会做，其实并不是这样，你也完全可以自己汉化一些软件，有些方法还是很简单的，不需要设计到编程的知识。不相信，不相信就听我下面给你介绍三种方法，保证你看完后，你也能汉化一些平常见的软件了。（哎，我把胸口都拍痛了）
第一种方法：
直接修改源二进制的代码，不要紧张，也不要被吓倒，很简单的。这里需要用到一个二进制代码查看器，如果你没有，我推荐你用一个名字为Ultra Edit的编辑器，相信你已经用过这个编辑器，（没有用过？没有用过也不要紧，往下看！）这个软件比Windows自带的记事本的功能强大许多，用法上倒没有什么复杂的地方，至于具体好在哪里，我就不说了，呵呵，可以自己看看专门介绍它的软件。比如说，我们要汉化一个英文软件，就比如汉化Turbo C吧，把菜单中的“File”汉化成中文的“文件”。用此编辑器打开TC的可执行文件tc.exe，当然啦，在做这之前，你要先备份好你要操作的文件，免得到时候没有汉化成功，倒弄坏了文件，回不来了。打开以后，就可以看到它的原二进制代码文件。这时候，你选择查找功能。从二进制中查找到“file”，找倒后，将它修改成“文件”，然后关闭，执行这个文件，看看是不是已经汉化了。当然，这次你找到的不一定就是你要汉化的菜单，不一定会成功。这就需要反复实验了。
这类方法比较累，并且也不一定准确。这种方法现在也基本没有人使用了。
第二种方法：
这种方法是比较简单的一种，但这种方法只能适用于带有语言选择的软件，这样的软件不是很多，只能是偶尔逮着一个，方法很简单，找到它的语言选择文件夹，里面会有各个语言的选择文件，比如FlashGet的language目录下面有三十几个国家的语言版本。这里面已经有中国的了，假如你想新建一个的话，则也可以用记事本按照它的格式建立一个语言版本。提供给大家的一个思路就是将它的原语言版本复制一个后，用记事本打开，然后按照它的格式修改，将它的内容换成你的内容，注意要一行一行地换，如果你把两行弄到一行去了，这就可能会产生错误了。换完后，你也就已经汉化了这个软件了。
这种方法用途不是很大，一般的多语言版本的程序都有中文的语言版本，不需要你的汉化了。
第三种方法：
好的方法当然留在最后讲，这种方法是汉化者们经常用的一种，那就是修改文件的资源文件。我们知道，用VC和DEPHI编译成的软件都有资源文件。高手呢，就是打开VC，直接修改内核，而我们嘛，就不必掌握这些复杂的方法了，这里给大家介绍一个简单的方法，用eXeScope软件修改，特别的简单。（没有听说过？那没有关系，网络学院里面有教程的）像这类的软件还有很多，不过这个历史比较长，使用也非常的简单。就给大家介绍它了。比如我们要汉化OICQ，当然这本来就是中文版了，不需要汉化，没有关系，这里只是给大家演示一下汉化的过程而已。（要详细了解eXeScope，有专门的文章介绍）
启动eXeScope，选择文件菜单，再选择打开，打开QQ的可执行文件。这时候左边的资源栏目里面就会出现该文件的全部资源，包括什么头部文件，导入的动态连接库，以及它所用到的资源文件。而资源文件，就是我们汉化时要终点修改的内容。从资源中间选择菜单（一般汉化就是汉化菜单和对话框）当菜单栏目展开以后，你可以看到右边的栏目里面有该菜单的全部内容了，这时候，只需要你自己改动就可以了，将各个菜单的名字都改成你所要的名字就可以了，比如说要是“File”，你讲它改成“文件”就可以了。注意的是“&”这个符号，编过程序的人应该知道，这个是不能动的，如果你不知道意思，只要记住，这个符号的意义是：这个符号后面紧跟的字母是这个菜单的快捷键，就像记事本的菜单“文件(F)”那么这个F就是快捷键，最好不要删除掉。比如说有个菜单为：“&Edit”，那么你换的时候，就不能把快捷键去掉，把它写成“(&E)编辑”，就可以了。这是一个要注意的地方。
汉化还包括汉化对话框，同样从左边资源树中点开对话框，从右边就可以看到各个具体的标签与空间的名称了，只需要将各控件显示的文字改过来就可以了，按下F8键，就可以可视化地进行修改了。将修改后的文件保存就可以了（在编辑菜单中有“保存修改”项）。你运行一下你刚才修改过的文件，可以看到修改后的效果了。
❹ 翻译英文的编程是如何实现的
(一) Visual Basic
它是以Basic语言作为其基本语言的一种可视化编程工具。在中国乃至全世界都曾看到过它的身影，它曾是在中国最为流行的编程工具，到现在还占据着非常重要的地位，对于它的好坏大家都有一定的了解，这里我们也说说：VB作为一种较早出现的开发程序以其容易学习，开发效率较高，具有完善的帮助系统等优点曾影响了好几代编程人员，但是由于VB不具备跨平台这个特性，从而也决定了VB在未来的软件开发中将会逐渐地退出其历史舞台；它对组件技术的支持是基于COM和ActiveX,对于组件技术不断完善发展的今天，它也显出了它的落后性；同时VB在进行系统底层开发的时候也是相对复杂的，调用API函数需声明，调用不方便，不能进行DDK编程，不可能深入Ring0编程，不能嵌套汇编；而且面向对象的特性差；网络功能和数据库功能也没有非常特出的表现，综上所述，VB作为一种可视化的开发工具由于其本身的局限性，导致了它在未来软件开发中逐步被其他工具所代替。
建议：对于编程入门人员，可以先借助VB这个可视化环境大致了解可视化编程的特点，并且可开发与系统无关的综合应用程序。
(二) PowerBuilder
是开发MIS系统和各类数据库跨平台的首选，使用简单，容易学习，容易掌握，在代码执行效率上也有相当出色的表现。PB是一种真正的4GL语言（第四代语言），可随意直接嵌套SQL语句返回值被赋值到语句的变量中，支持语句级游标，存储过程和数据库函数，是一种类似SQLJ的规范，数据访问中具有无可比拟的灵活性。但是它在系统底层开发中犯了跟VB一样的错误，调用API函数需声明，调用不方便，不能进行DDK编程，不可能深入Ring0编程，不能嵌套汇编；在网络开发中提供了较多动态生成Web页面的用户对象和服务以及系统对象，非常适合编写服务端动态Web应用，有利于商业逻辑的封装；但是用于网络通讯的支持不足；静态页面定制支持有限，使得PB在网络方面的应用也不能非常广泛。面向对象特向也不是太好。
建议：如是从事信息管理系统的开发或各类数据库的跨平台开发都可以选用此工具，在开发速度上也可得到一定的保障。
(三) C++Builder/Delphi
它们都是基于VCL库的可视化开发工具，它们在组件技术的支持、数据库支持、系统底层开发支持、网络开发支持、面向对象特性等各方面都有相当不错的表现，并且学习使用较为容易，充分提现了所见即所得的可视化开发方法，开发效率高。由于两者都是Borland 公司的产品，自然继承了该公司一贯以来的优良传统：代码执行效率高。但是，它们并不是毫无缺点，它们所作的最大不足之处就是他们的帮助系统在众多的编程工具中是属于比较差的。C++Builder 的VCL库是基于Object pascal(面向对象pascal),使得C++Builder在程序的调试执行上都面向落后于其他编程工具。而Delphi则是它的语言不够广泛，开发系统软件功能不足两个比较大的缺点。
建议：C++Builder/Delphi 它们在功能具有非常相似的特点，都可以用来开发数据库，网络、多媒体，但是C++的语法较为灵活使用也较为广泛，而Delphi（Object Pascal）在灵活性上、功能性上以及使用人数上都不如C++。
(四) Visual C++
是基于MFC库的可视化的开发工具，从总体上说它是一个功能强大但是不便使用的一种工具。它在网络开发和多媒体开发都具有不俗的表现，帮助系统也做得非常不错（Microsoft 在细节方面的处理往往都让人觉得亲切），但是虽然是使用C++作为基本语言，但是它在面向对象特性上却不够好，主要是为了兼容C的程序，结果顾此失彼；在组件支持上也不太好，虽然说除了支持COM,ActiveX外还支持CORBA,但是没有任何IDE支持，是所有C编译器的功能, 需要CORBA中间件支持蛔畲蟮奈侍馐强?⑿?室膊桓摺?br>
建议：如果要使用VC一定要对它的MFC库非常熟悉，不然是写不好的程序的，而且要有一定的耐心，VC的入门比较难。不过掌握了它你可以在网络、系统底层、多媒体开发等领域自由驰骋。
(五) Java编程工具
目前比较出名的是Borland出的JBuilder和IBM出的Visual Age for Java,两种工具都有一定数量的是用人群。JBuilder继承了C++Builder/Delphi的特点，在可视化上做得非常不错，使用简便。由于Java本身语言的特点使得他们在网络开发中具有高人一等的表现，而且面向对象特性高，支持的组件技术也非常多，跨平台的特性也使得它在现在和未来的开发中占据越来越重要的地位。但是在系统底层开发和多媒体开发中却表现得并不让人那么满意，这个可能跟设计Java的意图有关吧。
希望采纳！！
❺ 怎样把英文软件翻译成中文版
你是要把英语翻译成中文？还是把英语版本的翻译软件转成中文版的？
你是不是想说怎样通过软件把英文转换成中文？
❻ 怎样把手机软件的英文翻译成中文
如果你要翻译句子或是文章，我劝你还是自己学英语，因为所有翻译软件都无法将语法加进句子里，如果句子里没有语法，那就等于是Chinglish(Chinese English中式英语)。较普通的句子也许可以听得懂，但复杂的句子就完全没有办法听懂了。
❼ 有什么办法能把外国软件里面的英文翻译成中文
软件英翻中是个挺麻烦的事情，如果没有源代码，就要破解软件，然后对软件中的文本资源进行分析、翻译，最后覆盖资源或底层修改软件、补充资源。有一款用于可执行文件资源编辑的软件叫PE explorer，您可以自学一下。
目前软件工程的标准方法是：逐项截屏写翻译说明书。第一种方法如果您只是自用还可以学习一下，如果是商业用途，还会涉及侵权风险的。
❽ 翻译软件是怎么把中文翻译成英文的，用了什么公式
目前很多翻译软件都支持的，我一般使用的是谷歌翻译、网络翻译，词典的话用有道比较多，而且它们都是免费的嘛。但是如果是大文档，一句句粘贴翻译就会很麻烦了，而且如果对译后文档有要求的话，比如说保留原格式，可以试试qtrans文档快翻，不过这个是付费软件，千字符1元，按需选择吧。希望对你有所帮助~
❾ 英语翻译软件的原理
机器翻译基本工作原理和基本分类
机器翻译（Machine Translation，MT）是建立在多学科基础上的综合学科，现代理论语言学的发展，计算机科学的进步，信息学和概率统计学的应用，对机器翻译的发展和演变产生了重要影响。机器翻译的基本思想是利用计算机对自然语言进行翻译，而各种机器翻译系统采用的技术和理念不尽相同；面对各种各样的机器翻译系统，文献上有各种分类方式。本文根据所应用的基本工作原理对机器翻译系统分类作一综述。
1. 基本类型的机器翻译系统：现有的机器翻译系统按照其基本工作原理，可以分为基于规则的（Rule-Based）机器翻译，基于实例的（Example-Based）机器翻译和统计型的（Statistical）机器翻译这三种基本类型。
1.1. 基于规则的机器翻译系统（Rule-Based Machine Translation, RBMT）：其基本工作原理基于一个假设，即语言无限的句子可以由有限的规则推导出来。基于这个假设的机器翻译方法又可以分为三类：直接翻译法（Direct Translation），中间语言法（Interlingual Approach），和转换法（Transfer Approach）。它们都需要用到大规模的双语词典，需要用到源语言推导规则，语言转换规则和目标语言生成规则；其不同点在于对语言进行的分析深度不同。如直译法几乎不需要进行语言分析，中间语言法和转换法需要对源语言和目标语言进行某种程度的语言分析。
1.1.1直接翻译法（Direct Translation）：这种翻译方法直接对源文字中的字词进行逐个翻译，译后文字顺序按照原文顺序进行排列。这是基于规则的机器翻译的最早的工作方法。这种译法简单、直观，其弊端也是明显的：由这种方法得到的翻译结果质量很不令人满意。人们已经逐渐不再使用这种直接翻译法。
1.1.2中间语言法（Interlingual Approach）：这种翻译方法对源语言文字进行透彻的语言分析，将其转化为一种中间语言表达形式，进而由这种中间语言（Interlingua）进一步生成和输出符合目标语言语法规则的文字。这种中间语言是一种非自然语言，即不是任何国家地区人们使用的语言；而且它是一种没有歧义的表达方式。此外，中间语言不是唯一的，不同的系统采用不同的中间语言。任意一种语言经由中间语言译为其它任意一种语言，理论上这种中间语言法是最有效率的一种翻译方式。假定世界上总共有n种自然语言，使用中间语言法，只需2n个模块就可以解决所有自然语言之间的互译问题。不使用中间语言，这些语言间的互译则需要n(n-1)个模块。当n大于3时，2n小于n(n-1)。我们知道，世界上的自然语言种类远大于3，因此2n个模块的数量远小于n(n-1)个模块的数量。
1.1.3 转换法（Transfer Approach）：这种翻译方法先对源语言文字进行一定程度的语言分析，去除语法的因素，生成源语言的中间表达方式，然后经由转换，生成目标语言的中间表达方式，再由目标语言的中间表达方式生成和输出符合目标语言语法规则的文字。目前来说，转换法的语言分析和实现方法在三种方法中最为复杂，得到的翻译质量在三种方法中也是最好的，是目前商业上最常使用的翻译方法，在商业上最为成功。
在许多基于规则的机器翻译系统中，由语言学家辅助编写一系列关于源语言和目标语言的语法规则，以及将源语言数据转换为目标语言数据的转换规则。然而使用全人工来制作这些规则非常昂贵、费时，而且易于出错。一个解决方法便是将以往的历史翻译结果作为资源库，其中的源语言文字和它对应的目标语言译文作为例子，从中尝试提取出恰当的规则。方法之一是对源文字和目标语言译文作人工标记以示关联。Sato言和Nagao[1]研发出一个系统，用“平面依赖关系树”来表示源语言文字和目标语言文字。这种关系树型数据结构是计算机高效识别的一种形式。通常用两个层次代表源语言和目标语言之间的关联：第一层次依赖于文字的表面形式（如字、词顺序），用于源语言的分析和目标语言的生成；第二层次依赖于字词间的语义关联，用于从源语言向目标语言的转换。这种机器翻译系统在基于规则的机器翻译基础上，利用了实例库的优势。
随着大量历史翻译结果的积累，出现了基于实例的机器翻译系统，人们将这些已经完成的翻译结果作为资源库，利用到机器翻译中来。
1.2. 基于实例的机器翻译（Example-Based Machine Translation，EBMT）：其基本工作原理是基于类比（Analogy）的原则，从实例库中匹配出与源文字片段最相似的文字片段，取出实例文字片段对应的目标语言翻译结果，进行适当的改造，最终得出完整的翻译结果。基于实例的机器翻译其核心思想最早由MakonNagao 提出，他提出：人们在翻译简单句子时并不作深层语言分析，而是翻译。首先把源句子分解成若干片段，然后将这些片段译为目标语言，每个片段的翻译都是通过与例句做匹配以类比的原则得到的，最后将这些译后句子组合成一个长句子。
1.2.1. 实例库的构成：实例库也称为语料库（Corpus），由已经完成的翻译结果构成。这些现成的翻译结果也称为语料，包括人工翻译的结果和经过人工编辑的机器翻译结果。语料库由双语对构成，包括源语言文字片段和目标语言译文文字片段两部分。这些翻译结果要先经过拆分和对齐处理，才可以成为语料库中的可用语料。因此语料库也称为平行双语语料库（Parallel的 Corpus）。拆分和对齐目前有多种形式，如句子水平的对齐和短语水平的对齐。对齐的文字片段大小的选择，会直接影响匹配的效率和翻译结果。
1.2.2. 语料拆分的碎片化问题：Nirenburg等（1993）指出，在基于实例的机器翻译系统（EBMT） 中，实例语料存在一个文字片段长度和相似度之间的一个矛盾。文字片段越长，越不易得到一个相似度高的匹配；文字片段越短，越可能得到一个大致匹配，但是得到低质量翻译结果的风险也越大。比如由段落划分边界产生的重叠问题以及不恰当的划分导致的翻译质量下降。直观上似乎是选择以句子为单位划分得到的语料对比较好，有诸多优势如：句子的边界划分清楚，一些简单句子的结构清晰。然而在实际应用中，以句子为单位并不是最恰当的方式。实践证明匹配和重组过程需要使用更加短小的片段。（当然，这些研究结果是以欧美语系语言之间的翻译研究结果为基础的。）
1.2.3. 实例库定制：实例语料的的范围和质量影响着基于实例的机器翻译系统（EBMT）的翻译质量水平。在某特定领域获取高质量语料可以大大提高机器翻译在此领域的翻译质量，称为语料（实例）库的定制。
1.3. 统计型机器翻译系统(Statistical MT)：IBM公司的Brown在1990年首先将统计模型用于法-英机器翻译。其基本思想是：把机器翻译问题看成是一个噪声信道问题，然后用信道模型来进行解码。翻译过程被看作是一个解码的过程，进而变成寻求最优翻译结果的过程。基于这种思想的机器翻译重点是定义最合适的语言概率模型和翻译概率模型，然后对语言模型和翻译模型的概率参数进行估计。语言模型的参数估计需要大量的单语语料，翻译模型的参数估计需要大量平行双语语料。统计机器翻译的质量很大程度上取决于语言模型和翻译模型的性能，此外，要找到最优的译文，还需要有好的搜索算法。简单说，统计机器翻译首先建立统计模型，然后使用实例库中的实例对统计模型进行训练，得到需要的语言模型和翻译模型用于翻译。
统计型机器翻译，除了基于噪声信道理论的系统以外，还有基于最大熵方法的系统。博格（A.L.Berger）在1996年 提出自然语言处理中“最大熵方法”（Maximum Entropy Approach）。德国人奥赫 （Franz Joseph Och）等发现， 把IBM公司的统计机器翻译基本方程式中的翻译模型转变为反向翻译模型，总体的翻译正确率并没有降低，由此，他们提出基于最大熵方法的机器翻译模型。
统计型机器翻译取得了一定的成绩，然而纯统计设计却不能解决所有困难。统计型的方法不考虑语言的语义、语法因素，单纯用数学的方法来处理语言问题，有着巨大的局限性。于是人们开始探索基于统计方法和其它翻译方法的联合应用。如统计的和基于实例的机器翻译系统，统计的和基于规则的机器翻译系统，等等。
2. 综合类型的机器翻译系统：
以上三个基本机器翻译系统各有优势和长处，同时又不可避免的具有某种缺陷和局限性。如基于规则的机器翻译系统（RBMT）可以准确的描述语言学特征和规律，然而制定适用和完备的语言规则却不是一件容易的事；基于实例的机器翻译系统（EBMT）可以充分利用已有的翻译结果，但是实例库的维护需要大量的人工和费用；统计型的机器翻译（Statistical以MT）可以缓解知识获取的瓶颈问题，但是纯数学的方法难于完全解决语言中的复杂问题。为进一步提高机器翻译系统的翻译水平，人们综合以上几个基本类型的优势，又发明了混合型机器翻译系统（Hybrid器MT），多引擎机器翻译系统（Multi-Engine MT）和提出了基于知识的机器翻译系统（Knowledge-Based MT）的理论。
2.1 混合型机器翻译系统（Hybrid MT）：翻译过程使用两种或以上机器翻译原理。比如：基于规则的机器翻译方法的核心是构造完备的、适应性较强的规则系统。如何得到完备和适应性强的规则系统成为研究焦点。使用传统的方法，语法规则库的建立需要大量的人力、物力，大量的语言语法规则之间往往存在着不可避免的冲突，规则的完备性和适应性不能得到保证。随着人们翻译工作的进行，生成大量已完成的翻译结果，形成大量语料。人们想到了使用统计方法从现有语料中自动提取我们需要的语言语法信息。从实例中抽取语言转换规则，将基于实例的机器翻译作为研究技术来建立语言规则基础，而不是单纯用来进行类比翻译。通过一个归纳的过程，从大量例句中提出抽象的规则 。这样传统的基于规则的机器翻译方法发展成为以规则为基础，语料库为辅助的机器翻译方法。这种翻译模型可以称之为混合型机器翻译系统（Hybrid MT）。
2.2 多引擎机器翻译系统（Multi-Engine MT）：这种机器翻译系统的基本思想是几架机器翻译引擎同时进行并行翻译，并行翻译的这几架翻译引擎分别基于不同的工作原理，给出多个翻译结果，然后通过某种机制或算法筛选并生成最优翻译结果进行输出。多引擎机器翻译系统的一种工作方式如：接收到源文字后，先将文字转化为若干文字片段，由多个机器翻译引擎进行并行翻译，型各个文字片段均得到多个翻译结果， 通过某种机制选择最优的翻译片段组成最优组合，最后输出最优的翻译结果。或者是接收到源文字后，由多个机器翻译引擎进行并行翻译，得到多个翻译结果，然后对各个翻译结果进行字词的比较，通过某种假设检验和算法，选择适当的字词翻译组成最优翻译结果输出。
2.3. 基于知识的机器翻译系统（Knowledge-Based MT）：在机器翻译研究中，人们越来越发现在翻译过程中正确的理解、领会源语言的重要性。语言有着其复杂性。其中语言的模糊性是各种机器翻译系统所面对的最顽固的难题。语言的模糊性指语言文字同一表层结构对应着两种或两种以上的深层结构，简单说就是一种形式对应着两种或两种以上的解释，必须通过上下文内容的提示和综合知识背景、常识才可能做出正确的诠释。受人工智能，知识工程的发展影响，人们开始强调对源语言更为彻底的理解，提出不仅需要进行深层语言分析，还需要进行世界知识的积累和处理，建立知识库，以助于理解语言。通过对世界知识的了解，解决机器翻译中遇到的语言模糊问题。为了从根本上彻底的解决机器翻译所面对的语言的模糊性问题，人们提出了基于知识的机器翻译系统。
2.3.1 基于语义网的机器翻译（Semantic Web based Machine Translation, SWMT）：是基于知识的机器翻译系统的一种实现方式。语义网（Semantic Web），指通过某种技术，将现有网络上的知识内容转化为机器可以辨识的内容，成为机器翻译的“世界知识库”。这些理论基于Tim Berners-Lee提出的观点“知识一旦经定义和形式化后，便可以通过任意方式访问”。万维网最初的设计是希望它简单，去中心化并且尽可能的易于互动。网络的发展证明它是一个巨大的成功。然而，网络上面的信息都是面向人类大脑的。为了让计算机也能够接受和利用这些信息资源，在新的世纪一种扩展和补充性质的技术出现了,分称为W3C，Semantic Web3 （三维语义网）。三维语义网络的基础技术是数据格式的“资源描述构架”（ ‘Resource Description Framework’，RDF）, 它定义了一种结构，用一种自然的方式来描述计算机处理的巨大量的数据[8]。目前人们已经 在尝试将现有的机器翻译系统整合入语义网，以充分利用世界知识/专家知识, 提高机器翻译质量。
3．语音翻译（Speech Translation）：语音翻译是与文字翻译相对应的一种机器翻译分类，与前面的分类有着不同。但是有着广泛的应用，如日常交谈、电话通话、会议讲话等对语音交流内容的自动翻译，在实际应用中非常重要。语音翻译在翻译之前增加了一个语言识别（SpeechB Recognition）过程，形成正确的文字内容输入，并且在翻译过程完成后增加了一个语音合成（Speech Synthesis）过程，
形成一个正确的语音内容输出。其中语音识别技术和语音合成技术都有着专门研究，这里不再赘述。
作者姓名：洪洁
工作单位：传神语联网网络科技股份有限公司 多语工程中心
作者姓名：洪雷
工作单位：中国科学院大学 外语系
❿ 能够直接翻译软件上的英文
google是目前相较于其他翻译软件都更加智能的一个翻译软件，在翻译准确率上也比其他软件要高，可以直接翻译网上英文页面