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专访|李光华:AI如何赋能影视译制?

专访记者 王琳 语言服务行业
2024-09-09

如今,人工智能的时代大势引发了深刻的技术革命、教育变革和数据革命,同时翻译技术也成为了翻译教学和实践中不可分割的部分,进一步推动了语言服务行业和高校教育的创新变革,促进了技术与人的和谐共生。为提升语言服务行业各方对翻译技术的认识和应用能力,加强语言服务人才的技术素养,加速语言技术成果的高效转化,整合当前优质和有效的翻译技术资源,推动翻译技术与翻译教学的融合发展,促进政、产、学、研的协同创新,WITTA 翻译技术教育研究会(TTES)特别策划了“技术赋能影视翻译”专栏,荟萃专家、学者对翻译技术教学的真知灼见,洞察翻译教育与技术创新的发展趋势。


本期专访嘉宾是甲骨易(北京)语言科技股份有限公司产品总监、中国人工智能学会会员、多语种智能信息处理专委会会员李光华。让我们来聆听他对智能技术在影视翻译行业中应用情况的分享以及技术时代下影视翻译行业人才培养的见解。

01

据我所知,近年来贵公司在影视翻译领域承担了非常多的项目,也在开发影视翻译技术平台,可以请您谈谈智能技术在影视翻译、项目管理以及流程自动化等方面的具体应用情况吗?


甲骨易近年每年译制的视听内容在万小时以上,目前主要应用涉及三类影视技术应用:

一是Subtitling,即字幕翻译,这部分的流程和技术相对比较成熟,比如语音识别、时间轴切分、字幕长度控制、后期样式、字幕压制等等。

二是项目管理和流程控制:因为大量的视听内容需要短时间交付,因此对协作提出了比较高的要求,比如横向的任务拆分、分发,纵向的流程配置、角色配置,保证大型的译制项目高效协同,另外,还有项目进度跟踪、工作量统计、项目反馈和评价等模块。

第三个是Dubbing,即配音,甲骨易有自建的录音棚,我们也在积极探索智能配音技术,比如多语种的语音合成。比如能否通过同一批语音数据训练的语音合成模型,使用相同音色,合成多语种的声音,这样就等于培养了一个虚拟配音员,并且是懂多门外语的,实现一种音色生成多语言配音。

当然,这类语音合成技术依赖大量的语音标注数据积累,因此,语音数据标注工具也是我们目前关注的方向。

02

随着智能技术在影视翻译行业中的运用逐步加深,您认为智能技术在那些方面较大地促进了影视翻译行业的发展?未来会有何发展趋势?

影视翻译涉及了多模态内容的翻译,包括语音、文本、以及视频,而视频其实是一帧一帧的画面组成的。而目前语音识别、语音合成技术,针对文本的自然语言处理技术,以及图像识别技术都已经比较成熟,因此智能技术有很大的应用空间,比如在字幕翻译场景,听录、打轴、质量检查这些用传统方式非常耗时的流程,目前都有很好的自动化。智能配音方面,目前技术是成熟的,但应用还不太成熟,主要受限于数据和应用场景的匹配。

我认为未来字幕和配音还会加速自动化,在大量中短视频时效需求驱动下,以及数据的积累,会出现专业细分的字幕识别引擎、字幕翻译引擎、以及专业配音引擎

另外,在视听内容画质和后期制作方面也有不少智能应用,比如背景切换、修正清晰度、剪辑和拼接等等。

总体而言,自动化是趋势,同时工具在朝着轻量、智能的方向演变,打轴、配音、后期制作这些工具的门槛在降低

03

作为自然语言处理领域资深产品专家,如果将“一名合格的影视译者”看做一件产品,您认为该产品应该具备什么样的能力或技能组合?

从目前市场的需求看,确实需要培养专业的影视译者。我认为一名合格的译者应该具备语言敏感度、技术的开放程度、对影视作品的深入理解,比如,针对不同的内容,影视、纪录片、动画片、综艺,字幕和配音的风格和需求都是不一样的。

另外,我想说的是,培养合格的译者,本质是人的标准化,这只是一个时代的产物。短时间内,培养标准化的译者是没问题的,但长期看,怎么让机器个性化才是更优的解。只有机器越来越智能,人才不会越来越像机器。工业化的思维是人去适配机器,我认为这是暴殄天物,未来的时代应该是机器越来越像人,智能化和个性化,机器来适配人。

所以,作为一名产品研发人员,我更关心的,或者说我工作的本分,是更多去思考如何培养一名合格的机器人译者,即智能化的翻译/译制系统,如何才能更好地辅助和适配人类译者?比如,哪些场景积累了大量人类语言知识,是不是可以把这些知识迁移到模型中?能否在人类译者翻译的过程中学习他们的知识和风格?能不能让智能翻译系统在每个项目都“吃一堑、长一智”,在下一个项目变得更聪明?

当然这不容易,这是产品、算法、工程、数据处理各方需要协同解决的问题。但从长期来看是更有意义和价值的。

04

技术在语言服务行业的运用极大地提升了工作效率,但也给译员带来了极大的挑战,您如何看待这种利弊关系?

短期来看确实会造成一些冲击和挑战,长期来看这是好事。因为智能技术替代的往往是重复劳动的部分,这本身是一种人类脑力生产劳动的解放。比如译者的听录、打轴,检查低级错误,比如项目经理的项目管理、工作量统计……技术解决了这些耗时的任务,更多的时间用于语言推敲、沟通和管理这类更复杂更有创意的工作。

当然,译者和项目经理还是那么忙碌,这是很多因素决定的,但他们的工作里面,枯燥重复的内容越来越少,不是吗?

05

对有意从事翻译行业的高校学生,可以请您为他们提供一些学习建议吗?

首先我认为合格的译者画像应该是热爱语言的人,对语言敏感、有热情、愿意花时间去字斟句酌,对语言本身的复杂度有认知,对语言的能量有敬畏,不会轻易被“机翻替代论”的论调忽悠住。所以,从听说读写译多个维度提升语言能力是首要的,是王道。

其次,对其他学科知识和技术工具持开放态度,保持一种好奇,去了解自己感兴趣学科的外文内容。语言服务正在行业细分,掌握工具和特定学科知识的人就是未来有竞争力的译者。

受访者简介

李光华

李光华,甲骨易(北京)语言科技股份有限公司(股票代码:870633)产品总监。中国人工智能学会会员、多语种智能信息处理专委会会员。主要关注AI在语言服务行业应用,曾获若干项机器翻译和交互式翻译相关专利。主要研究领域:机器翻译、辅助翻译、语言数据、产品设计和研发管理。


本文转载自:翻译技术教育与研究公众号
本期编辑:杨莹YOUNG

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