Automatic speech recognition in consecutive interpreter workstation: Computer-aided interpreting tool 'Sight-Terp'
Otomatik konuşma tanıma sistemlerinin ardıl çeviride kullanılması: Sight-Terp
- Tez No: 802617
- Danışmanlar: PROF. DR. AYMİL DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mütercim-Tercümanlık, Translation and Interpretation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
Bu deneysel çalışma, bilgisayar destekli sözlü çeviri (BDS) aracı olan“Sight-Terp”kullanımının ardıl çeviri sürecine etkisini araştırmaktadır. Bu çalışmanın yazarı tarafından tasarlanan ve geliştirilen Sight-Terp, dijital not defteri, otomatik konuşma tanıma (OKT), gerçek zamanlı konuşma çevirisi, adlandırılmış varlık tanıma ve vurgulama ve otomatik segmentasyon işlevlerine sahiptir. Çalışma, katılımcıların performanslarını iki koşulda (Sight-Terp'li ve Sight-Terp'siz) test etmek ve performanslarını doğruluk ve akıcılık kriterlerine göre analiz etmek için grupiçi tekrarlı ölçümler tasarımı kullanmıştır. İki farklı koşuldaki doğruluk oranları arasındaki farkı analiz etmek için doğruluk değişkeni, anlamsal olarak eşdeğer bir şekilde aktarılan anlam birimlerinin sayısının ortalaması ile ölçülmüştür (Seleskovitch, 1989). Akıcılık ise, her bir performans için yanlış başlangıçlar, dolgulu duraksamaların sıklığı, sessiz duraksamalar, tüm sözcük tekrarları, bozuk sözcükler ve tamamlanmamış tümceler gibi akıcısızlık göstergelerinin toplam sayısı hesaplanarak ölçülmüştür. Ek olarak, katılımcıların araç kullanımına ilişkin algılarını analiz etmek için deney sonrası anket uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, OKT ile entegre edilmiş BDS aracı Sight-Terp'ten yararlanmanın katılımcıların çevirilerinin doğruluğunda bir artışa yol açtığını göstermektedir. Ancak Sight-Terp kullandıklarında katılımcılarda daha fazla akıcısızlık belirteçleri meydana gelmiş ve çeviri için harcadıkları süre görece uzamıştır. Kullanıcılar aracı kullanırken herhangi bir zorluk veya yabancılık hissetmeseler de çalışma sonuçları yazılımın faydasını daha da artırabilecek potansiyel iyileştirme ve değişiklik alanlarını da ortaya koymaktadır. Bu çalışma, OKT teknolojisini sözlü çeviri sürecine dahil etmenin faydalarını ve zorluklarını vurgulayarak sözlü çeviri eğitimini ve pratiğini bilgilendirmeyi amaçlamakta ve sözlü çevirmenler için BDS araçlarının gelecekteki gelişimi için pratik öneriler sunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This experimental study investigates the effect of using an automatic speech recognition (ASR)-enhanced computer-assisted interpreting (CAI) tool“Sight-Terp”on the performances of a group of participants in consecutive interpreting tasks. Sight-Terp, which is designed and developed by the author of this study, provides a digital note-pad, real-time speech translation, named entity recognition and highlighting, and automatic segmentation of a speech. The study employs a within-subjects repeated measures design to test participants' performances in two conditions (with and without Sight-Terp) and analyses their performances based on the criteria of accuracy and fluency. In seeking the significant difference between the accuracy ratios in two different conditions, accuracy was measured by the average of the number of accurately conveyed units of meaning (Seleskovitch, 1989). Fluency, on the other hand, was measured by calculating the total number of occurrences of disfluency markers such as false starts, frequency of filled pauses, filler words, whole-word repetitions, broken words, and incomplete phrases for each performance. Additionally, a follow-up qualitative survey is conducted to obtain participants' comparative responses and perceptions of the tool usage. The analysis and quantitative results of the study indicate that leveraging the ASR-integrated CAI tool Sight-Terp led to an enhancement in the accuracy of the participants' interpretations. However, this also resulted in a higher occurrence of disfluencies and elongated durations of interpretations. While the users experienced little difficulty while using the tool, the study outcomes also suggest potential areas of improvement and modifications that could further enhance the utility of the tool. The study aims to inform interpreting education and practice by highlighting the benefits and challenges of incorporating ASR technology in the interpreting process and offers practical suggestions for the future development of CAI tools for interpreters.
Benzer Tezler
- Makine öğrenme algoritmalarıyla konuşmacı tanılaması
Speaker identification with machine learning algorithms
KORAY ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDoğuş ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TEMEL SÖNMEZOCAK
- Örneklem tabanlı gürbüz konuşma tanıma
Exemplar based noise robust speech recognition
FATİH AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- CNN-based text-independent automatic speaker identification
Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama
MANDANA FASOUNAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Effects of reverberation on monaural speech separation and recognition
Tek kanallı konuşma ayırma ve tanımada yankılaşımın etkileri
HAKAN KURÇENLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT SARAÇLAR
- Automatic speech recognition system for Turkish spoken language
Türkçe dili için otomatik konuşma tanıma sistemi
DOĞAN DALVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN
YRD. DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ