摘要
近年来，语音识别技术的进步推动了包括AI翻译在内的多领域快速发展。但现有的实践和研究表明，AI翻译尚不能取代人工译员。在此背景下，基于机器辅助翻译的启示，本文拟探究语音识别技术辅助汉英交替传译的可能性。本文是一篇实验报告，以丹尼尔·吉尔博士的“精力分配模型”为主要理论依据，以当代主流消费级语音识别产品讯飞语记软件作为技术支持，通过交传实验研究了语音识别软件的辅助对汉英交替传译口译员的表现产生的影响。笔者选取了20名MTI研究生作为实验对象，节选了马云关于教育和人工智能主题的两段讲话作为口译材料，进行了语音识别辅助交传和无辅助交传实验，并对实验对象进行问卷调查。通过对实验数据和问卷的统计分析以及案例讨论，本文认为，语音识别辅助并不能提升汉英交传译者的口译表现。本实验显示，语音识别辅助会对汉英交传译者带来负面影响，降低译者翻译准确度、翻译效率和流利度。对于较为口语化的口译材料，负面影响更大。但是，对于较为正式的材料，语音识别辅助可以有效降低译者的重复和自我修正，且可以减少3秒以上的停顿。本文对语音识别软件辅助交替传译的仿真研究表明，语音识别软件辅助汉英交替传译在学生译员中尚不具有广泛应用意义。本文分析了语音识别辅助给汉英交传译员表现带来的影响，为语音识别辅助口译研究扩充了实验数据，并针对语音识别技术优化和口译教学提出了可能的改进策略，作者希望本文能够促进今后语音识别技术在口译中的应用。
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