El SCIC puede financiar proyectos de investigación mediante su sistema de subvenciones. Puede encontrar más información sobre las subvenciones en la página específica
Reconocimiento automático del habla (ASR)
La DG SCIC, la Universidad de Gante y la Universidad Johannes Gutenberg de Mainz llevaron a cabo un proyecto de investigación para evaluar los beneficios potenciales y la utilidad de la tecnología de reconocimiento automático del habla en la cabina. Este proyecto de investigación fue cofinanciado por la DG SCIC en el marco del plan de Subvenciones para acciones de apoyo a la formación en interpretación de conferencias. Comenzó en septiembre de 2020 y finalizó en agosto de 2021.
Los investigadores participantes fueron Bart Defrancq, director de formación de intérpretes en la Universidad de Gante, y Claudio Fantinuoli (Universidad Johannes Gutenberg de Mainz), fundador de InterpretBank. Helena Snoeck (Universidad de Gante) fue la ayudante de investigación del proyecto.
Los investigadores realizaron una encuesta entre intérpretes profesionales de la DG SCIC para averiguar cómo podrían facilitar el trabajo de los intérpretes y desarrollar herramientas útiles para ellos. A continuación, pidieron a los intérpretes de la DG SCIC que probaran la herramienta en un entorno de interpretación.
¿Cómo puede el reconocimiento automático del habla ayudar a los intérpretes?
El reconocimiento automático del habla, o ASR por sus siglas en inglés, puede funcionar con éxito como sistema de apoyo a los intérpretes en la cabina. El sistema de ASR extrae información del audio del orador para facilitar el trabajo de los intérpretes. «En los casos en los que los seres humanos tienden a mostrar debilidades, las máquinas tienden a ser extraordinariamente potentes, y también al revés», afirma Bart Defrancq.
El sistema muestra los números, nombres y terminología mencionados por el orador. La terminología utilizada procede de una base de datos específica para cada evento, que permite a los intérpretes beneficiarse de los años de experiencia de la organización en otras conferencias y reuniones.
Es importante destacar que no todo lo que se dice se muestra en la pantalla, ya que esto crearía una carga cognitiva adicional. El objetivo del asistente en cabina artificial es proporcionar ayuda a los intérpretes en ámbitos específicos. «Los intérpretes pueden utilizar el sistema como si fuera un compañero de cabina», afirma Claudio Fantinuoli, «y consultarlo siempre que necesiten ayuda».
¿Cómo se organizaron las pruebas?
Un experimento anterior realizado por los investigadores con estudiantes de interpretación arrojó resultados prometedores. Por ejemplo, el reconocimiento automático de los números mejora el rendimiento global para casi todos los tipos de número. La prueba puso de manifiesto que el sistema presenta los números con una precisión impresionante del 95 %. Los investigadores querían verificar estos resultados con los intérpretes profesionales de la DG SCIC, a fin de asegurarse de que los que se beneficien de este proyecto y lo utilicen tengan la mejor experiencia posible.
En la prueba participaron veinte intérpretes voluntarios: diez de la cabina neerlandesa y los otros diez intérpretes de la cabina española. La idea era realizar la prueba en una lengua romance y en una germánica, debido a las diferencias en la manera de formar los números en las dos familias lingüísticas (compárese, por ejemplo, «treinta y dos» en español con «tweeëndertig» en neerlandés).
Durante las pruebas, los participantes interpretaron cuatro discursos breves a su lengua (cinco minutos por discurso con dos minutos de pausa entre cada uno, es decir, treinta minutos en total) con la ayuda de la herramienta de reconocimiento del habla. A efectos de este ejercicio, los voluntarios grabaron sus interpretaciones utilizando el archivo de discursos de la DG SCIC y SCICrec, el software de grabación ofrecido por la plataforma. SCICrec ofrece la posibilidad de integrar dos pistas de audio en un archivo, lo que permitió al equipo de investigación comparar el trabajo de los intérpretes.
Primeras impresiones
Carmen Gómez von Styp Rekowski, de la cabina española, participó en las pruebas y consideró muy interesante probar algo nuevo que pueda dar lugar a una herramienta que ayude a los intérpretes en su trabajo diario. «El asistente automático en cabina podría ser útil en la cabina, siempre que los resultados sean fiables», afirmó. «Creo que es una herramienta muy útil. No sustituye a un compañero de cabina, pero podría suponer una gran aportación».
La herramienta es una ayuda en cabina, aunque se añade a la cantidad de información disponible que los intérpretes deben gestionar en tiempo real. «Hay ventajas e inconvenientes. En la cabina tenemos que procesar mucha información procedente de fuentes diferentes y no es fácil gestionar la atención con más herramientas de las que estamos acostumbrados. A veces tenemos que buscar información en internet, ya que no recibimos la información en un documento de sesión. Si la herramienta de reconocimiento del habla es fiable, fácil de usar y útil, nos ayudará mucho».
Enlaces
Para mantenerse al día y obtener más información sobre el experimento, también puede visitar la página de la Universidad de Gante.