디지털 환경 변화에 따른 통역 교육― 자동음성인식 활용을 중심으로 ―
A Study of Interpreter Training in the Changing Digital Environment: Focused on the use of Automatic Speech Recognition
- 주제(키워드) Interpreting , Automatic Speech Recognition (ASR) , Computer-assisted Interpreting (CAI) , Computer-assisted Interpreter Training (CAIT) , Applications , 통역 , 자동음성인식(ASR) , 컴퓨터보조통역(CAI) , 컴퓨터보조통역교육(CAIT) , 애플리케이션
- 주제(기타) 일본어와문학
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002904265
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국일본학회
- 발행년도 2022
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000202746
- 본문언어 한국어
초록/요약
디지털 환경의 변화에 따라 컴퓨터 보조 통역(CAI)과 컴퓨터 보조 통역 교육(CAIT)에 활용되는 기술이 다양해진 가운데 한국과 일본도 2020년을 기점으로 기술의 활용과 관련된 통역 연구가 증가하고 있다. CAI 및 CAIT는 유럽을 중심으로 다양한 툴이 개발되고 있으며, 전문용어 관리 등 통역의 사전준비와 원격동시통역 시스템에서 음성인식으로 통역을 보조하기도 한다. 본 논문에서는 최근 부상하고 있는 자동음성인식(ASR)을 활용한 통역과 통역 교육의 현황을 조사하여 통역 교육에 활용할 수 있는 툴을 정리했다. 먼저 현재 사용 가능한 다국어 음성인식 범용 애플리케이션을 기능별로 분류했다. 그리고 원문과 통역문에 각각 활용할 수 있는 앱으로 나누어 제시했다. 다음으로 통역 실무에서 활용하기 위한 실시간 음성인식 앱, 통역 훈련에 사용 가능한 녹음 후 전사하는 기능의 앱으로도 나누었다. 실시간 음성인식 앱은 타임라인 표시의 유무, 사전에 설정해 놓을 수 있는 언어의 수에 따라 나뉜다. 녹음 후에 전사되는 앱은 통역 과제물을 첨삭하거나 자가 학습에 활용할 수 있다는 점에서 유용하다. 마지막으로 현재 개발 중인 통역 퍼포먼스의 자동평가 시스템의 프로토타입을 소개했다. ASR 결과로부터 통역에서 발생할 수 있는 침묵, 필러, 백트래킹을 추출해 통계 처리해 주는 시스템이다. 향후 음성인식을 통역 교육에 도입하는 방안이 다각도로 모색되어 훈련 과정에서 충분히 적응함으로써 초급에서 고급 및 실무에 이르기까지 유용하게 활용되기를 바란다.
more초록/요약
With changes in the digital environment, the technology used for Computer Assisted Interpretation (CAI) and Computer Assisted Interpretation Training (CAIT) has diversified and studies related to the use of technology for interpreting is increasing since 2020. This paper focuses on the use of Automatic Speech Recognition (ASR) for interpreting and interpreter training, which is an emerging field of study, by summarizing the current state and trend in terms of tools that can be used for interpreter training. The currently available all-purpose multilingual ASR applications (apps) were classified by function and they were then categorized according to whether they can be used for transcribing original texts or translated texts. Next, these were divided into apps with real-time ASR functions that can be used for interpretation training, and apps with recording and transcribing functions that can be used for post-interpretation correction and reflection. The real-time ASR apps were further categorized according to timeline display availability and the number of preset languages. The present work also introduces an automatic interpretation performance evaluation system prototype that is currently under development. It is a platform that extracts from ASR results every silence, filler and backtracking which occur during interpretation to provide processed statistics. It is expected that various ways for introducing ASR into interpretation education will be explored in the future, from beginner to advanced level, following sufficient practical adaption through training.
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