Computer-Assisted Interpreting Tools (CAI) and options for automation with Automatic Speech Recognition

Autor/innen

DOI:

https://doi.org/10.11606/issn.2317-9511.v32i0p9-31

Schlagwörter:

Interpreting, CAI, Automation, Automatic Speech Recognition, ASR.

Abstract

In recent years, several studies have indicated interpreters resist adopting new technologies. Yet, such technologies have enabled the development of several tools to help those professionals. In this paper, using bibliographical and documental research, we briefly analyse the tools cited by several authors to identify which ones remain up to date and available on the market. Following that, we present concepts about automation, and observe the usage of automatic speech recognition (ASR), while analysing its potential benefits and the current level of maturity of such an approach, especially regarding Computer-Assisted Interpreting (CAI) tools. The goal of this paper is to present the community of interpreters and researchers with a view of the state of the art in technology for interpreting as well as some future perspectives for this area.

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Autor/innen-Biografien

  • Luis Eduardo Schild Ortiz, Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

    Computer Systems Engineer; Bachelor’s degree in Computer Sciences (Pontifical Catholic University of Rio Grande do Sul – PUCRS, Brazil) and Specialist degree in Translation Studies (PUCRS, Brazil).

  • Patrizia Cavallo, Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS, Brazil)

    Doctoral student in Terminology, Lexicography and Translation at the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS, Brazil). Master’s degree in Interpreting (University of Bologna, Italy) and in Comparative Literature (UFRGS, Brazil).

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Veröffentlicht

2018-12-17

Ausgabe

Bd. 32 (2018)

Rubrik

Artigos

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Copyright (c) 2021 Luis Eduardo Schild Ortiz, Patrizia Cavallo

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Zitationsvorschlag

Ortiz, L. E. S., & Cavallo, P. (2018). Computer-Assisted Interpreting Tools (CAI) and options for automation with Automatic Speech Recognition. Tradterm, 32, 9-31. https://doi.org/10.11606/issn.2317-9511.v32i0p9-31