技术层面
- 计算能力大幅提升：21世纪，硬件技术飞速发展，计算机处理器性能不断增强，云计算技术也应运而生。强大的计算能力使语音翻译所需的复杂算法和模型训练得以快速实现，如神经网络训练等，在上个世纪难以想象。
- 深度学习算法突破：深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等被广泛应用。这些算法能自动学习语言特征，捕捉语音中的复杂模式和语义信息，极大提升了语音识别和翻译的准确性。
- 大数据的丰富可用：互联网的普及使数据呈爆发式增长，大量的语音数据和双语语料库被收集和整理。丰富的数据为语音翻译模型的训练提供了充足素材，使模型能学习到更多语言的表达方式和语境信息，提升泛化能力。
需求层面
- 全球化加速：21世纪全球化进程迅猛，国际间的商务合作、旅游交流、学术研究等活动日益频繁，不同语言背景的人们沟通需求剧增，对语音翻译的需求也水涨船高，推动了相关技术的研发和应用。
- 智能设备普及：智能手机、智能音箱等智能设备大量普及，为语音翻译提供了广阔的应用平台。人们希望通过语音交互更便捷地获取信息和服务，促使语音翻译技术不断优化以满足用户需求。
产业和社会层面
- 企业大力投入：科技企业纷纷加大在语音翻译领域的研发投入，像科大讯飞、百度、谷歌等公司投入大量资源进行技术研发，推出了一系列先进的语音翻译产品和服务，推动了技术的快速发展。
- 跨学科合作加强：声学、语言学、计算机科学等多学科领域的专家加强合作，为语音翻译技术提供了更全面的理论支持和技术解决方案，打破了单一学科研究的局限。 |
