口译是一种将一种语言转换为另一种语言的交际活动,因此可以传递信息并实现交流。作为跨语言沟通的桥梁,口译至少需要两种语言和相关技能。如今,由于人际交往的频繁,口译需求非常大。随着语音识别技术,云技术和语料库的改进取得了更多成果,人们一直致力于语音翻译的开发,发挥翻译人员在跨语言交流中的作用。随着统计方法成为计算机翻译研究的主流,计算机翻译系统的评价得分越来越高。现在计算机口译在日常交流中做得很好,预计将会在会议口译,商务谈判等需要高质量口译的更为严峻的场合承担更多工作。本实验报告旨在从交际策略的角度出发对同一语音翻译软件对于两个不同文本的翻译结果进行分析,并与人工口译结果进行对。实验结果显示,语音识别错误以及文本类型的选择都会对语音翻译结果造成影响,从而降低对交际策略的实现度。