1 引言

讨论了人工智能技术，尤其是语音识别技术在语言服务行业，特别是口译领域的应用和影响。强调了语音识别技术在口译实践中的潜力，包括实时转写、记忆辅助等功能，以及其在口译领域的普及和应用。同时，指出了语音识别辅助人工口译的可靠性和技术成熟度。文章还概述了2013年至2023年间国内外关于语音识别辅助口译的实证研究，旨在梳理研究成果和趋势，并对未来发展方向提出建议，为国内口译技术研究提供参考。

2 语音识别技术在口译中的应用

语音识别技术（ASR/S2T）将语音信号转换为文字或指令，是智能语音交互的基础。聊天机器人ChatGPT通过语音识别实现口语交互，提高信息检索效率。口译领域中，Verbmobil项目首次引入语音识别技术，AIIC将其列为重点研究领域。语音识别技术辅助术语识别和数字口译，成为新一代计算机辅助口译工具的典型应用。技术进步将进一步提升口译质量、降低认知负荷、优化口译流程。

3 语音识别辅助口译的实证研究

口译是一项复杂的语言加工任务，面临时间压力、认知负荷、双语激活和多模态输入等挑战。语音识别技术的发展为口译提供了辅助，相关研究涉及口译难点、质量、模式和教学等方面。Gile提出的“问题诱因”假设为口译难点研究提供了理论框架，包括发言人、源语、译员和技术相关的问题。实证研究主要关注数字、术语等词汇层面，以及非标准口音等发言人相关的问题诱因。语音识别技术能有效减轻译员认知压力，提高口译质量和效率。数字口译准确度方面，语音识别工具能显著提高数字口译准确率。术语查询自动化方面，语音识别工具能优化口译过程中术语提取方式。非标准口音识别方面，语音识别系统能帮助译员克服口音障碍。口译质量评估方面，语音识别技术对口译质量的影响尚未达成统一认知，但一定程度上提高了口译质量。新型混合口译工作模式方面，语音识别技术拓宽了口译技术应用范围，为译员提供了更多选择。口译教学方面，语音识别技术能增强学生口译训练自信心，提高反思效率，但目前在口译教学领域的推广和应用仍有待加强。

4 实证研究的批判性分析

本章节深入探讨了基于语音识别技术的口译实证研究中的关键问题和局限性，并提出了相应的解决方案。首先，强调了测量工具的信度和效度的重要性，并建议通过加强理论构建、利用现有量表或自建量表、综合人工与机器评分等方法增加效果评估的客观性。其次，指出了样本选取的代表性问题，建议选择个体差异较小的被试或采用合适的数据收集和统计方法，以消除小样本带来的误差。接着，讨论了实验材料的变量操控，强调了控制口译方向性、难度和呈现方式等变量的重要性。此外，探讨了生态效度的权衡问题，指出在实验控制和真实性之间寻求平衡的必要性。最后，分析了口译辅助工具的选择问题，建议研究者正视当前语音识别技术的局限性，以获取更真实、客观且具有信度和效度的研究数据。

5 未来趋势与展望

语音识别辅助口译实证研究需提升研究层次和深度，未来研究方向包括人机交互认知负荷、多模态口译认知加工和应用导向研究。人机交互认知负荷研究关注译员在不同交互任务中的表现和认知负荷水平，探讨交互界面要素对译员的影响。多模态口译认知加工研究探讨多模态信息输入对口译认知加工的影响，采用问卷调查、眼动追踪、脑成像等实证方法。应用导向研究关注语音识别技术在口译领域的教学和实战应用，分析市场需求和交际效果，关注伦理规范、隐私保护及责任主体界定等问题。口译实证研究需顺应信息技术时代要求，推动产学研合作，实现社会应用价值。

6 结语

强调了语音识别技术在口译领域的应用前景和挑战，系统评析了近十年的实证研究进展，并提出了改进建议。文章旨在为学界提供全面的研究概览，促进理论创新和变革。未来研究应关注跨学科合作和创新方法，同时确保技术发展服务于提升口译质量和效率。