屏幕翻译Pro-多语实时翻译,扫描翻译,图片翻译,文档翻译

屏幕翻译App是一款跨应用的实时屏幕翻译软件，主要解决对本机手机屏幕上其它软件或者页面的翻译。
应用功能介绍：
1. 多语种支持 - 屏幕翻译App支持 "英语", "法语", "意大利语", "德语", "西班牙语", "葡萄牙语", "简体中文", "繁体中文", "韩语", "日语" ,"俄语", "越南语", "泰语", "阿拉伯语","土耳其语","瑞典语","斯洛文尼亚语","斯洛伐克语","罗马尼亚语","波兰语","挪威语","马来语","马拉地语","印度尼西亚语","立陶宛语","拉脱维亚语","冰岛语","匈牙利语","印地语","芬兰语","爱沙尼亚语","荷兰语","丹麦语","捷克语","克罗地亚语","加泰罗尼亚语","南非荷兰语"等常用语言的翻译，支持多达197种语言之间进行文本互翻。
2. 实时跨应用屏幕翻译 - 无论你正在阅读的是一篇新闻文章，一个社交媒体帖子，还是一份电子菜单、视频字幕、国外电影，你都可以通过我们的应用实时捕获屏幕上的文字并进行翻译，理解其内容。
3. 方便易用 - 我们专注于用户体验，设计出直观且易于操作的界面。只需一键，你就可以翻译屏幕上的任何文本。
4. 精准翻译 - 我们采用了先进的神经网络翻译技术，保证提供准确、流畅的翻译结果，帮助你准确理解各种信息。
5. 隐私保护：翻译历史本地保存，可在翻译历史中查看图片贴合的翻译效果。
6. 支持屏幕翻译的实时离线翻译功能：点击主页左上角按钮，切换云端翻译/离线翻译。设备端离线翻译适用于简单的翻译。翻译质量取决于源语言和目标语言。建议您根据具体用例评估翻译质量。如果您需要较高保真度，请开启网络云端翻译。
使用屏幕翻译App会给我们的工作和生活带来什么改变？
1. 获取第一手科技、财经和新闻资讯：我们可以从国际知名媒体获取第一手资讯，如路透社、纽约时报、经济学人、大西洋周刊等。Kadaza.com和Buzzing.cc是许多人常用的外文信息导航网站。通过屏幕翻译ScreenTrans，在后台运行时，双语文本对照功能显著提升了阅读效率，原文和译文分开展示。当遇到译文质量不佳时，我们可以直接参照原文，更好地理解信息。使用Chrome浏览器的人可以轻松阅读各种财报、公告和研报，借助屏幕翻译ScreenTrans，比其他人更早一步获得重要的金融信息。
2. 高效搜索和多语言对话：在AI时代，我们可以在Bard、Discord、Telegram等平台与机器或真人进行对话。用户只需用母语提问，屏幕翻译会将搜索结果翻译成母语进行展示，实现高效的跨语言交流。
3. 社交媒体与思想碰撞：在移动设备上使用屏幕翻译ScreenTrans，我们可以浏览Twitter、Reddit、YouTube等国际主流社交媒体，与全球的思想领袖进行交流，精确捕捉每一条重要信息，始终站在知识的前沿。
4. 全球知识探索：有些人认为英文的维基百科质量较高，因此我们可以在英文维基百科里用双语获取自己感兴趣的知识。
5. 学术研究：我们可以在arXiv上阅读最新的PDF论文，打开屏幕翻译ScreenTrans后，屏幕文件会实时翻译，使我们能够立即掌握最新的学术动态。
6. 无障碍电子书阅读：对于热爱阅读的人，比如我们可以从Google Books购买外文版书籍，打开屏幕翻译ScreenTrans并设置好语种，保持后台运行，屏幕上的文字将被翻译成母语，提供更便捷的双语阅读体验。
7. 同步追剧：喜欢追美剧、日剧、韩剧、泰剧、英剧的人可以借助屏幕翻译ScreenTrans，将没有翻译的生肉视频的原字幕实时翻译成母语，与全球观众同步追剧。
8. 辅助购物决策：每年的黑五购物节是全球海淘的盛事。我们可以在Amazon和Ebay上详细研究每款产品的特性、价格以及真实用户的评价。屏幕翻译ScreenTrans让这一切变得轻松，帮助我们做出具有性价比的购物决策。
为什么我们要提供这样一款产品？
在全球化日益加剧的今天，跨语言沟通变得越来越重要。神经网络机器翻译技术作为近年来快速发展的技术，已经在跨语言沟通领域发挥着越来越重要的作用。我们简单介绍神经网络机器翻译技术的原理、应用及其发展，分析其优势、不足和发展趋势，我们希望将神经网络机器翻译技术能给人们的工作和生活带来改变。
一、神经网络机器翻译技术的原理及应用
神经网络机器翻译技术是一种基于深度学习的翻译方法，其基本原理是利用神经网络学习大规模双语语料库中的语言表示，从而实现对源语言句子的自动翻译。该技术主要涉及两个阶段：预训练阶段和翻译阶段。
在预训练阶段，神经网络通过学习大规模双语语料库中的语言表示，建立起源语言与目标语言之间的映射关系。这种映射关系允许神经网络在翻译阶段将源语言句子转化为目标语言句子。常见的神经网络机器翻译模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
神经网络机器翻译技术在语音识别、文本分类、情感分析等领域也有广泛应用。这些应用不仅拓展了神经网络机器翻译技术的发展空间，还为跨语言沟通提供了更多可能性。
二、神经网络机器翻译技术的优势、不足与发展趋势
优势
神经网络机器翻译技术的最大优势是能够自动、高效地完成大规模、高质量的翻译任务。与传统的翻译方法相比，神经网络机器翻译技术能够自动学习语言规则，无需手动制定翻译策略，可大幅提高翻译效率。此外，该技术还能根据上下文语境进行翻译，使翻译结果更加准确。
不足
尽管神经网络机器翻译技术具有许多优点，但仍存在一些不足。首先，该技术的准确性受限于训练数据的大小和质量。如果双语语料库规模较小或质量较低，神经网络可能无法学习到完整的语言规则，导致翻译结果不准确。其次，神经网络机器翻译技术在处理复杂句子结构时仍存在困难，尤其是一些长距离依赖关系和语序差异较大的语言对。此外，该技术的翻译速度较慢，特别是在处理大规模数据时，需要消耗大量计算资源。
发展趋势
为了克服神经网络机器翻译技术的不足，未来的研究将主要关注以下几个方面：
（1）改进模型结构：研究更加有效的神经网络结构，以提高翻译准确性和速度。例如，采用分层递归神经网络（HRNN）或转换器（Transformer）等结构，这些结构具有更强的表示能力和更高的计算效率。
（2）强化上下文理解：引入更多的上下文信息，以便神经网络能够更好地理解源语言句子的含义。例如，通过引入语义角色标注、依存关系分析等方法，帮助神经网络更好地理解句子的语法结构和语义关系。
（3）多模态翻译：将听觉、视觉等多种模态的信息引入神经网络机器翻译技术，以支持更加丰富的跨语言沟通方式。例如，通过将语音识别和机器翻译技术相结合，实现语音到语音的翻译，为用户提供更加便捷的翻译服务。
神经网络机器翻译技术作为近年来快速发展的技术，已经在语言翻译领域发挥重要作用。该技术的优势在于能够自动、高效地完成大规模、高质量的翻译任务，同时具有较强的上下文理解能力。然而，该技术也存在一些不足，如受限于训练数据的质量和规模，处理复杂句子结构的能力有限等。
我们一直在探索如何将先进技术应用到产品实践中。由于App之间形成了信息孤岛，特别是遇到翻译问题的时候，只能在应用之间来回切换。我们在想有没有一种办法能让用户在使用手机的时候不用担心语种问题，系统能够自动完成翻译呢？
从手机本身来讲，如果在操作系统层面，提供这样的解决方案更直接。比方说设置一个选项，操作系统会把任何外语转化为母语在页面展示。
但是操作系统没有提供相关的接口，我们只能从应用软件层面出发，后来我们发现在操作系统中提供了画中画功能，用户可以在设备上执行其他操作的同时观看视频和接FaceTime通话等操作。这种功能给予我们实现跨应用交互的可能性。