实时语音识别辅助下英汉即兴演讲同声传译口译质量研究
实时语音识别辅助下英汉即兴演讲同声传译口译质量研究
【摘要】： 人工智能时代,科技不断发展,惠及人类生活的方方面面,口译也不例外。语音识别是口译实践中常用的工具,可以为译员提供实时转写字幕,供译员翻译时参考。然而,在即兴演讲中,讲者出现的口吃、重复、改口、句子不完整、逻辑不正确等语言现象,可能会增加语音识别的难度。本研究旨在研究语音识别是否能在即兴演讲同传中起到辅助作用,提高译员翻译质量。为此,笔者选取了埃隆·马斯克在2021年特斯拉股东大会上的演讲,并邀请了 2020级北外高翻会议口译某班水平相当的8名学生进行同传实验。8名学生译员被平分为实验组(即有语音识别辅助)和对照组(即无语音识别辅助)。实验使用的语音识别工具为讯飞听见,识别准确度达到92%。翻译结束后,笔者分别邀请了 4名职业译员和4名不懂英语的听众分别对8名译员的表现进行评分。实验结果显示,从定量的角度看,实验组的口译质量要高于对照组。实验组在信息准确度、表达流畅度以及符合听众预期方面均高于对照组。从定性的角度看,语音识别错误并不一定会影响到译文的输出,与此同时,在语音识别辅助下,译员在翻译数字、笑话和隐喻时,译文呈现更高的准确性。但是,在翻译术语,以及在语音识别出现标点符号错误时,语音识别并不能有效帮助译员,错误的标点甚至会使得译员困惑,从而误导译员。上述结果表明,语音识别能够在一定程度上辅助译员,提高总体口译质量。然而,语音识别仍有可以改进的地方,包括在识别术语时为译员提供双语术语参考,以及改良识别算法以提高标点符号的准确度等。
【学位授予单位】：北京外国语大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2022
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