随着印度庆祝其第69个共和国日，微软周四宣布将推出人工智能(A I)和深度神经网络，以改进印地语、孟加拉语和泰米尔语的实时语言翻译。
采用深度神经网络驱动的语言翻译，结果更准确，声音更自然。
微软庆祝印度语言的多样性，并希望使广大的互联网更容易访问。 微软印度公司(Micros of t India)总经理Sundar Srinivasan表示：“过去20多年来，我们一直支持印度语言的计算，最近，我们在基于语音的访问和跨语言的机器翻译方面取得了长足进步。
斯利尼瓦桑补充说：“今天的发射证明了我们寻求引进尖端机器学习技术，使印度每个人都能获得信息。”
用户可以利用深度神经网络增强的印度语言翻译的好处，同时在Micros of tEdge浏览器、Bing搜索、Bing翻译网站上的任何网站上上网，以及Micros of tOffice365产品，如Word、Excel、Power Point、Outlook和Skype。
Android和iOS中的微软翻译应用程序可以从文本、语音甚至照片中识别和翻译语言。
自2000年代初以来，微软一直在开创传统的统计机器翻译(SMT)模式，以翻译全球和印度语言。
深度神经网络在翻译复杂的印度语言中的结合已经被设计成为翻译带来更多的准确性和流畅性。
虽然SMT仅限于在几个周围单词的本地上下文中翻译一个单词，但深度神经网络的运作方式不同，因为它具有编码更多粒度概念的能力，如性别（女性、男性、中性)、礼貌水平(俚语、随意、书面、形式)和单词类型(动词、名词、形容词）。
为了准确的翻译，系统需要在每个语言对中，在所有排列和组合中，有数百万个平行句子。
“然而，构成德拉威语和雅利安语分支的印度语很复杂。 微软在一份声明中说：“印度有29个不同的州拥有22种官方语言，而印度的语言翻译则更加复杂。”
除了这些挑战之外，印度语言中的数字内容还很少，可以从互联网上提取数字来训练神经网络。
“六种印度语是按人口分列的前20种全球语言的一部分。 具有讽刺意味的是，这些语言并不在数字内容列表的首位。 微软印度公司(Micros of t India)高级程序经理克里希纳？多斯？莫汉(Krishna DossMohan)解释说：“互联网上没有足够的材料可以用来培训该系统。
尽管有这些障碍，深度神经网络驱动的翻译系统在自动和人类评估指标方面都显示出了显著的改进。
该公司表示：“更具体地说，目前微软支持的所有印度语言的翻译质量至少提高了20%。”
为了打破语言障碍，微软在20年前开始与印度语言合作，并于1998年启动了“Bhasha项目”，以加速印度语言的计算。
该公司表示：“从那时起，我们已经走了很长一段路——在我们的产品中支持所有22种按宪法承认的印度语言的文本输入，并支持12种语言的Windows接口。”
为印度语言提供计算工具的Bhashaindia.com迄今已收到4000万次点击。