这是一篇15年的文章，我觉得还是值得了解翻译App，15年的该版本有诸多提升的地方，其中最大的是提升了所谓“字镜头”实时视频翻译性能和通话实时翻译性能。怎么提升的呢？字镜头技术首创者、Google 研究院翻译项目组资深软件工程师Otavio Good近日在Google Research Blog详述了相关原理。
2015年7月29日，我们发布了Google翻译手机App，现在这款App可支持20多种语言的即时视觉翻译（Visual Translation），也就是说，您可拿着手机摄像头对着实物，实物中的文字就可被即时识别出，并被翻译成目标语言。这项技术就是Google翻译中最新增加的特性——字镜头(Word Lens)，如图1所示。
图 1 Google翻译手机版（图片来源：Google）
因此，倘若下一次您有机会莅临一个陌生国家的城市，例如布拉格（Prague，捷克共和国首都和最大城市），当您饥肠辘辘地迈进一家饭馆时，再也不用担心看不懂那“宛如天书般”外文菜单了，因为此刻我们这款App可以悄然地帮您化解点菜的尴尬。那么，这款App是如何能够快速识别这些新语言的？下面我就给大家说道说道这款App背后的事儿。
言简意赅地说，我们的这款即时视觉翻译App，用到了深度神经网络（deep neural network，DNN）技术。
当年，我们字镜头(Word Lens)研究团队加入Google这个大家庭时，我们非常兴奋，因为这样就有机会和Google深度学习领域的大牛们一起工作。在过去几年里，神经网络犹如“磐涅重生”，重新唤起人们的极大关注，研究人员们亦不负众望，在诸如图像识别等领域取得不斐的成就。
就在五年前，如果您交给计算机一幅阿猫或阿狗的图像，让它识别，通常它会很作难——水平有限，猫狗难辨。但时过境迁，由于卷积神经网络（convolutional neural network）技术的诞生，计算机不但可轻易分别出阿猫阿狗，它们甚至还可以分别出狗的不同品种，不管这狗是中国藏獒、德国牧羊犬，还是拉布拉多犬、西伯利亚雪橇犬，计算机都能分辨出个“子丑寅卯”来。
图2 数码迷幻艺术（图片来源：Google DeepDream）
是的，现在计算机的威力，已经不限于“玩玩”数码迷幻艺术（trippy art，参见例图2）了。如果你下载了Google翻译App的最新发布版，用之翻译您看不懂的外文菜单，那背后为您服务就是深度神经网络技术。
或许，您会不以为然，唔，这个…… 这个还好吧，Google已经把深度学习用得“炉火纯青”了，再把这技术用在文字翻译上，似乎在情理之中，意料之内。在人工智能时代，这类演示好像已有不少了吧。
但是，您可能不知道的是，我们这款App最棒的地方在于，它可在不联网的情况下也能正常工作，也就是说，所有深度学习的计算完全在手机上完成的。您是知道的，深度学习的计算量是不容小觑的。可这又是怎么做到的呢？
（1）找到图片中字符
当利用手机摄像头把图像读取进来后，Google即时翻译App要做的是，找到图片中需要翻译的字母。这款App首要要剔除诸如树木或汽车等背景对象，凸显出想要翻译的文字。在识辨图片中的文字过程中，这款App通过识别类似的、连续的色素块，来完成任务。如果某些像素颜色相似、位置彼此靠近，那么就可能是我们要找的字符，这些字符连接成一行，或许就是我们要找的一行文字（下图左1子图为原始图片，左2子图中红色方框框出的，即为标识出来的字符）。
图3 图片文字识别及翻译流程
（2）识别图片中字符
接下来，这款App就要识别出第（1）步定位的字符。这时就该让“深度学习”出马了。我们要用到卷积神经网络，并在字母和非字母集合上训练这个网络，这样做的目的在于，让它学习到不同字母的长得是啥模样（在图3左3子图中，瑞典语“Mörk”为识别出的字符）。
有意思的是，我们的训练集，并非都是那些方方正正的“纯洁的”字符集合，因为倘若不是这样，训练出来的识别器，就无法识别出在这个“并不纯洁”的大千世界中的字符。要知道，在真实的世界里，这些字符可能会因为反射、灰尘、污迹及各种稀奇古怪的破损，导致摄像头拍摄出来的字符“似是而非”。
因此，我们构建了一个字符生成器，来伪造生成各式各样的阴影、扭曲字符。或许您要问，为什么你们不用真实世界中的图片字符，而是使用合成的数据集，来训练深度神经网络呢？
嗯，其实原因很简单，我们很难找到足够多的、多种语言的、各种“光怪陆离”文字样本。当我们想要训练一个真正高效的，紧凑的神经网络时，更加困难的是，真实世界的字符样本非常难以精细控制。
图4 本图显示的是我们用作训练的各种“脏”字母。这些“脏”字母包括有污垢的，有亮点的和有扭曲的等各类字符，但这些情况不能有太多，因为太多这样的非正常字符会让我们的神经网络“迷糊”。
（3）查询字典，翻译识别出的字符
接下来，就是通过查字典，将这些识别出来的文字翻译为目标语言。在第（2）步的字符识别过程中，可能存在失准的地方，比如说，将“super”识别成“5uper”（也就是说，把字符S识别成5），但这也关系不大，在字典查询过程中，匹配允许存在一定的模糊性，“5uper”还是有可能被纠正为“super”（在图3左3子图中，将瑞典语的“Mörk”翻译成英语的“Dark”）。
（4）重新渲染翻译的文字
最后一步，我们会重新渲染翻译出来的文字，让翻译文字和图片中原文的字体和颜色一致。之所以我们可以做到这点，是因为我们已经从图像中找到并识别出我们要想的字符，并已确切地知道它们在原始图片中的位置。于是，在获取字符周围的颜色后，就可以从原始图像中“剔除”原始字符。然后，我们在保持原始前景色不变的基础上，在原始文字位置上，添加翻译出来的字符，这样就可以达到，加工出的图像和翻译出来的文字犹如 “浑然天成”（对比一下：图3左1子图为原始图，左4子图为即时翻译系统的加工图，如果不了解内情，可能您都会认为，这是厂商发布的两种语言版本的广告呢）。
如果要将上述4步即时视觉翻译的流程，放置到我们的数据中心（data center）上去完成，这看起来并不是什么太难的事情。
但是，想一想，很多我们的手机用户，特别是那些仅在下载我们App时才仅此一次的用到我们数据中心的用户，他们的手机网络，要么慢如蜗牛，要么时断时续，加之智能手机又耗电得要命，让他们的手机将拍摄到的图像，发送到远程的Google数据中心上，在计算完毕后，再将识别结果发回手机，在上述场景下，是非常的不便！
那些低端手机的性能，可能要比一个稍微好点的笔记本电脑慢上50倍，而这个性能稍好的笔记本电脑，在计算性能上，和我们的数据中心相比，亦是差得何止十万八千里。而事实上，我们的数据中心，才是运行常规图像识别系统的平台。
那么，在没有和任何云计算平台相连的背景下，如何利用这些四处移动的手机摄像头捕获图像，并完成即时的视觉翻译呢？
答案很简单：自力更生，丰衣足食！我们开发了一个非常小型的神经网络，让它在计算能力有限的智能手机上，独立工作。在训练这个小型的神经网络时，我们做了若干个严格的限定，也就是说，我们设置了它所能处理的信息密度上限。因此，工作的挑战——如何生成最有效的训练数据，立马凸显出来了。
在生成适用的训练数据上，我们可是费了老大劲的。例如，我们仅希望识别出小幅扭曲变型的字符。因为如果字符扭曲幅度过大，为了识别它，神经网络就会在过多不重要的事物上，使用过高的信息密度，这就大大增加深度神经网络的计算量。所以，我们花了很大功夫，做出了一套工具，这些工具极大地提升了迭代效率和可视化渲染效果。在数分钟内，我们可以改变我们的神经网络算法，让这个算法产生训练数据，并重新训练参数，最后给出可视化识别结果。
从这里，我们可以找到，哪些字符识别失败，并及时查明原因。在这点上，我们故意将训练数据过度扭曲，这样一来，字符“$” 一开始可能被识别为“S”。但这没有关系，我们能够快速地确认这种“失误”何在，然后调整数据扭曲参数，来降低“失误率”。这就有点像，在现实生活中，我们要徒手画一副画，刚开始，我们画得可能很不像，但我们不断地修正，每次重画，都能进步一点点，最后您会看到，中途所有的不完善，都是为了画出一个完美的画面。
为了达到翻译的即时性，我们也做了大量的优化工作，而且优化和反复调试的工作量很大。此外，为了改善计算性能，在某些数学运算上，也需要手工重度调优。我们充分利用SIMD（Single instruction, multiple data，单指令流多数据流），这是一种数据并行的模式，来挖掘智能多核手机的并行潜能。同时，我们还优化矩阵乘法，提高矩阵运算的局部性，使之在各级缓存（Cache）中，提高Cache的命中率。
最后，如您所见，我们终于让这个基于深度神经网络的翻译系统在手机上跑起来了，而翻译的效果比老版翻译系统高出一大截，而在运行速度上，一点也不逊色于老版翻译系统。
有时候，新技术看起来非常抽象，找到诸如卷积神经网络这类新技术的用武之地，并不总是那么显而易见。打破语言障碍——做一款棒棒的、多语言的即时视觉翻译系统，我想，这应是一个伟大的应用案例。