Los últimos avances en materia de inteligencia artificial (IA) y redes neuronales han tenido una repercusión considerable en los servicios lingüísticos, tanto en la disciplina de traducción, como de interpretación. En el presente Trabajo de Fin de Máster, nos centraremos en la traducción de voz a voz, uno de los avances que suscita un interesante debate sobre la supervivencia de los profesionales humanos y sobre la convivencia entre estos y la tecnología. El objetivo es evaluar la calidad de dos sistemas de traducción de voz a voz mediante el análisis de la traducción al español en forma de producto oral de dos muestras originales en inglés relacionadas con la industria agroalimentaria y de distinto grado de especialización. Para llevar a cabo dicho análisis, revisaremos el baremo propuesto en un estudio previo por Calvo del Barrio y Ortego Antón (en prensa) con el fin de proponer un nuevo modelo de análisis adaptado a las características de los sistemas de traducción de voz a voz. La identificación de errores según dicho modelo, además de proporcionarnos información sobre la prevalencia de cada parámetro, nos permitirá conocer aquellos aspectos sobre los que se esperan mejoras y reflexionar sobre la posibilidad de emplear estos sistemas en situaciones reales.
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