将自动语音识别融入远程医疗口译：一项关于其对口译质量影响的初步研究
计算与语言
2025-02-06 v1
摘要
本文报告了一项初步研究的结果，该研究调查了自动语音识别 (ASR) 技术对远程医疗口译环境中口译质量的影响。本研究采用包含四种随机条件的被试内实验设计，利用脚本化的医疗咨询来模拟对话口译任务。研究涉及四名中英语对的口译学员。它还通过线索性回顾报告和半结构化访谈收集了参与者对 ASR 支持的体验和看法。初步数据表明，ASR 的可用性，特别是获取完整的 ASR 转录文本和基于 ASR 的 ChatGPT 生成摘要，有效提高了口译质量。不同类型的 ASR 输出对口译错误类型的分布有不同的影响。参与者报告了与该技术相似的交互体验，并表达了他们对完整 ASR 转录文本的偏好。这项初步研究展示了将 ASR 应用于基于对话的医疗口译的令人鼓舞的结果，并为呈现 ASR 输出以增强口译员体验和表现的最佳方式提供了见解。然而，需要强调的是，本研究的主要目的是验证方法论，并且需要更大样本量的进一步研究来确认这些发现。
引用
@article{arxiv.2502.03381,
title = {Integrating automatic speech recognition into remote healthcare interpreting: A pilot study of its impact on interpreting quality},
author = {Shiyi Tan and Constantin Orăsan and Sabine Braun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03381},
year = {2025}
}
备注
to appear in the Proceedings of Translation and the Computer (TC46)