SCIC lahko prek svojega sistema nepovratnih sredstev financira raziskovalne projekte. Več informacij o nepovratnih sredstvih je na voljo na posebni strani.
Samodejno prepoznavanje govora (ASR)
GD SCIC, Univerza v Gentu in Univerza Johannes Gutenberg Mainz so izvedli raziskovalni projekt za oceno morebitnih koristi in uporabnosti tehnologije za samodejno prepoznavanje govora v kabini. Ta raziskovalni projekt je sofinanciral GD SCIC v okviru sheme nepovratnih sredstev za ukrepe v podporo usposabljanju na področju konferenčnega tolmačenja. Začel se je septembra 2020 in trajal do avgusta 2021.
Vključena raziskovalca sta Bart Defrancq, vodja usposabljanja tolmačev/-k na Univerzi v Gentu, in Claudio Fantinuoli (Univerza Johannes Gutenberg Mainz), ustanovitelj InterpretBank. Helena Snoeck (Univerza v Gentu) je raziskovalna asistentka za projekt.
Raziskovalci so opravili anketo med poklicnimi tolmači in tolmačkami iz GD SCIC, da bi ugotovili, kako bi lahko olajšali njihovo delo in razvili koristna orodja zanje. Nato so prosili tolmače/-ke GD SCIC, da rešitev preskusijo v svojem delovnem okolju.
Kako lahko ASR pomaga tolmačem/-kam?
Samodejno prepoznavanje govora, na kratko ASR, lahko uspešno deluje kot podporni sistem za tolmače/-ke v kabini. Sistem ASR pridobi informacije iz zvočnega zapisa govorca, da bi olajšal delo tolmačev/-k. „Človeške pomanjkljivosti običajno popravijo stroji, velja pa tudi obratno,“ pravi Bart Defrancq.
Sistem prikazuje številke, imena in terminologijo, ki jih omeni govorec. Uporabljena terminologija izhaja iz zbirke podatkov za posamezne dogodke, ki tolmačem/-kam omogoča, da s pridom uporabijo dolgoletne izkušnje organizacije na drugih konferencah in srečanjih.
Pomembno je poudariti, da na zaslonu ni prikazano vse, kar govorec pove, saj bi to ustvarilo dodatno kognitivno obremenitev. Namen umetnega kolega v kabini je na določenih področjih pomagati tolmačem/-kam. „Tolmači/-ke lahko sistem uporabljajo kot partnerja v kabini,“ pravi Claudio Fantinuoli, „in storitev uporabijo, kadar koli potrebujejo pomoč.“
Kako so bili preskusi organizirani?
Že prejšnji poskus raziskovalcev s študenti/-kami tolmačenja je pokazal obetavne rezultate. Samodejno prepoznavanje številk na primer kaže dobre rezultate za skoraj vse vrste številk. Preskus je pokazal, da sistem prikazuje številke z impresivno 95-odstotno natančnostjo. Raziskovalci so želeli te rezultate preveriti pri poklicnih tolmačih/-kah v GD SCIC, da bi prihodnjim uporabnikom/-cam sistema zagotovili čim boljšo izkušnjo.
Pri preskusu je sodelovalo dvajset prostovoljnih tolmačev in tolmačk, deset iz nizozemske kabine in deset iz španske. Zaradi razlik med načinom oblikovanja števil v dveh jezikovnih družinah (primerjaj na primer „treinta y dos“ v španščini s „tweeëndertig“ v nizozemščini) so želeli preskus opraviti v romanskem in germanskem jeziku.
Udeleženci/-ke so med preskusi s pomočjo rešitve za prepoznavanje govora v svoj jezik pretolmačili štiri kratke govore (pet minut na govor z dvema minutama premora med posameznimi govori, tj. skupno trideset minut). Za namene te vaje so prostovoljci in prostovoljke svoj prevod posneli z uporabo zbirke govorov GD SCIC in programske opreme za snemanje SCICrec, ki jo ponuja platforma. SCICrec omogoča vgraditev dveh zvočnih poti v eno datoteko, kar je raziskovalni skupini omogočilo primerjavo dela tolmačev/-k.
Prvi vtisi
Carmen Gomez von Styp Rekowski iz španske kabine je sodelovala pri preskusih, saj je želela preskusiti to novost, ki bi tolmačem/-kam lahko pomagala pri vsakodnevnem delu. „Avtomatski partner v kabini bi nam lahko bil v pomoč, če bodo rezultati zanesljivi,“ je dejala. „Menim, da gre za zelo koristno orodje. Ne nadomešča partnerja v kabini, vendar bi nam lahko precej pomagalo.“
Orodje je v kabini pripomoček, čeprav se količina informacij za tolmače/-ke s tem poveča. „Sistem ima prednosti in slabosti. V kabini imamo opravka z veliko informacijami iz različnih virov in ni enostavno ohraniti pozornost z več orodji, kot smo jih bili vajeni. Včasih moramo informacije poiskati na internetu, saj jih vedno ne dobimo v gradivu za sestanek. Če bo orodje za prepoznavanje govora zanesljivo, enostavno za uporabo in priročno, nam bo zelo koristilo.“
Povezave
Če želite biti na tekočem in prejeti več informacij o preskusu, lahko obiščete tudi stran Univerze v Gentu.