网络语言项目中的语音技术
此，探索认知过程，查明相关的主体，来使电脑的自然语言生成过程同人脑相一致是必要的。在这一过程中，电脑释放一系列存储的句子，将交流中有效的段落和文本集合在一起。然后设计系统，生成和语义语法标准一致的内部描述，以及可理解的自然语言输出。自然语言生成是在特定主题（特定情境）中人机交流的开始，它以形式化的语义数据或逻辑公式为基础。没有将语言输出和相关的语言学项目放在一起的标准，这意味着语义表达和语言学内容不是直接相关，他们通过语法联系在一起。在生成过程中，不需要提供语言学标准和具体描述。例如，过程必须在既定条件下选择一个项和该项的例子，在这一过程中，根据要求从可用的输出结果中选择一个最好的项很重要。这一过程使未成形的信息转换成结构化的、分层的、可理解的信息，这可能变成作出预言和决策的知识。生成的语言要求是在词汇、语法和语义方面是自然的。生成的激发物是主题。过程通常受限在一个给定的主题中，生成基于数据库的自然语言的汉字串。在概念清楚，主题明确，内容权威的情况下，在目前技术条件下，建立一个主题数据库，为学习外语的初学者生成简单的练习，还是可能的。然而，这种生成不能达到人类的写作能力。我们只能追求最优项。
4．7多语言语音－语音翻译
语音－语音翻译是语音处理进一步朝向纯语音交流界面发展的一个步骤。它将语音识别、自然语言过程、翻译和语音合成结合在一起，使计算设备能首先识别口语，然后通过自然语言处理过程分析语句，将它翻译成另一种语言，最后通过语音合成生成和发出其响应。语音－语音技术中的先驱工作已经在卡内基梅隆大学做过，开始时间为19世纪80年代，通过项目JANUS。它在许多有限领域例如约定行程安排，旅馆预定或者旅行计划中运行。
JANUS项目的目的是突破语言障碍使人和人之间的交流更容易。不像人类解释器那样，JANUS也能得到数据库，自动提供多余的信息给用户。所有的系统计划在没有传统的键盘下工作。当语音输入不充足时，别的形式如手写体和手势识别也能产生一个用户友好界面。为了提供会话语音的翻译，系统必须运用断断续续的、错误的、不流利的语言，和严重不连续并且有噪音的语
音。和书面翻译不同，它必须提供用户目的的有用解释。JANUS在CSTAR-II协会中用作CMU的系统，这个协会中许多国际合作者开发了英语、汉语、西班牙语、法语、德语、意大利语、日语、朝鲜语之间的语音翻译。
通过JANUS一些原型应用软件已经被开发，JANUS包括一个静态的视频会议和