翻译及译后编辑如何从语音识别技术中受益

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。