语言服务咨询机构Slator的一篇文章解读了语音识别技术（ASR）对翻译和译后编辑,is%20called%20a%20post%2Deditor.)者的辅助功能。
文章简单回顾了 ASR 的发展进程，解读了 ASR 技术的工作原理。如今该技术与深度神经网络相结合，正在经历巨大的变革。ASR 的工作模式主要有两种，即传统的混合方式和端对端的深度学习方式。人们使用 ASR 技术的频率越来越高，而 ASR 技术的发展也让译者和译后编辑者大受裨益。
对译者而言，使用 ASR 技术能够提高生产力。译者一般使用传统的键盘和鼠标输入方式，来完成翻译，生产力较低，工作较为枯燥。使用 ASR 技术能够有效缓解工作压力，提高效率。如今许多计算机辅助翻译工具，如 memoQ，已经融合了这种技术，为译者提供便利。不过想要精准识别语音，该技术也面临巨大的挑战，如同音异形词、编码方式的变化、音量音速的多变性、环境音的剥离等。
对译后编辑者而言，使用 ASR 技术，工作速度得到提升的同时，也能体会到工作的趣味性。调查显示，许多国际组织中的译者乐于接受这种工作方式。另一项调查表明，相较于传统的输入方式，使用 ASR 技术，能够增添工作的趣味性，将输入工作简化。因此，在译后编辑任务中增添 ASR 技术是新的发展方向。
