БЕНЧМАРК У ПРАМЫМ ПАРАЎНАННІ

Familiar супраць аўтаматычнага дубляжу YouTube: даследаванне на замарожанай кагорце

FAMILIAR · ДАСЛЕДАВАННІАБНОЎЛЕНА УСЕ АРТЫКУЛЫ
МОВА АРТЫКУЛАEnglishEspañolPortuguês中文日本語한국어FrançaisDeutschالعربيةBahasa IndonesiaРусскийItalianoTiếng ViệtไทยNederlandsΕλληνικάУкраїнська粵語NorskCatalàHrvatskiLietuviųSlovenčinaSvenskaБългарскиСрпскиБеларускаяDanskҚазақшаLatviešu

АНАТАЦЫЯ

На замарожанай кагорце з 50 пар (арабская, іспанская, французская, хіндзі, карэйская; сабрана 8 жніўня 2026) Familiar паказаў на 182.9% вышэйшае падабенства да моўцы, чым аўтаматычны дубляж YouTube (0.399 супраць 0.141), і змяніў або страціў на 70.3% менш істотных ідэй (43 супраць 145 з 528). У YouTube было на 232.6% больш памылак у фонавым гуку (11.21 супраць 3.37 дБ). Familiar таксама наперадзе па вакальных падзеях. Прыдатны аўтаматычны дубляж быў для 25 з 43 зыходных кліпаў; Familiar дубляваў усе 43. Поўныя даныя і шэсць сінхронных прыкладаў для праслухоўвання: поўны бенчмарк YouTube.

Метад

ПАРЫ

50

Замарожаная кагорта; адзін зыходны кліп × адна мэтавая мова.

МОВЫ

5

Арабская, іспанская, французская, хіндзі, карэйская.

САБРАНА

8 жніўня 2026

ДАСТУПНАСЦЬ

25 з 43

Зыходныя кліпы з прыдатным аўтаматычным дубляжом YouTube; Familiar дубляваў усе 43.

ПАРНЫЯ, ЧОРНАЯ СКРЫНЯ
ЯК АЦЭНЬВАЕЦЦААдзін зыходны кліп × адна мэтавая мова; поўны выніковы гук ад абедзвюх сістэм.
МЕТРЫКІ, ЧУЛЫЯ ДА ТАЙМІНГУ
ЯК АЦЭНЬВАЕЦЦАТолькі 31 пара з незалежна правераным выраўноўваннем па часавай шкале зыходніка (допуск 40 мс; няпэўныя дарожкі адсейваюцца).
МЕТРЫКІ ПАДЗЕЙ
ЯК АЦЭНЬВАЕЦЦА14 дарожак з праверанымі чалавекам участкамі смеху ці рэакцый.
НЕДАСТУПНЫЯ ДАРОЖКІ YOUTUBE
ЯК АЦЭНЬВАЕЦЦАПазначаюцца яўна і ніколі не залічваюцца як нуль.
ПРАВЕРКА СЭНСУ
ЯК АЦЭНЬВАЕЦЦААцэньвае агучанае маўленне; карэктныя перафразаванні і дробныя фонавыя рэакцыі памылкамі не лічацца; CER/WER не ўжываюцца.

Голас: у іх ён чужы

Аўтаматычны дубляж YouTube гаворыць чужым голасам; Familiar захоўвае голас арыгінальнага моўцы.

На 31 дакладна выраўнаванай пары падабенства да рэальнага моўцы:

FIG. 01 · ПАДАБЕНСТВА ДА МОЎЦЫ (SIM-O) · 31 ВЫРАЎНАВАНЫ ДУБЛЯЖ · FAMILIAR +182.9%
FAMILIAR0.399
YOUTUBE0.141

Сэнс

З 528 істотных ідэй зыходніка ў 50 правераных дубляжах YouTube змяніў або страціў 145; Familiar 43.

FIG. 02 · ЗМЕНЕНЫЯ АБО СТРАЧАНЫЯ ІСТОТНЫЯ ІДЭІ ЗЫХОДНІКА · З 528 · У FAMILIAR НА 70.3% МЕНШ
YOUTUBE145
FAMILIAR43
34/50

Дубляжы YouTube з істотнай праблемай сэнсу ў маўленні

18/50

Дубляжы Familiar з істотнай праблемай сэнсу ў маўленні

12 супраць 0

крытычныя збоі сэнсу, YouTube супраць Familiar

Сцэна і рэакцыі

FIG. 03 · СПЕКТРАЛЬНАЯ ПАМЫЛКА ФОНУ · УЧАСТКІ БЕЗ МАЎЛЕННЯ · YOUTUBE +232.6%
YOUTUBE11.21 дБ
FAMILIAR3.37 дБ
0.998 супраць 0.236

карэляцыя формы смеху і рэакцый · 14 дарожак падзей

0.11 супраць 3.36 дБ

памылка гучнасці смеху і рэакцый · 14 дарожак падзей

25/43

зыходныя кліпы з прыдатным аўтаматычным дубляжом YouTube; Familiar дубляваў усе 43

Familiar дастаўляе гатовы дубляж у якасці да 4K з сапраўдным аб'ёмным міксам 5.1 або стэрэа.

Межы

Замарожанае даследаванне сабранай кагорты па прынцыпе чорнай скрыні, а не сцверджанне пра кожны дубляж YouTube, кожную мову ці будучую версію платформы.
У МЕЖАХ КАГОРТЫ
Дыягностыка мадэллю, а не даследаванне са слухачамі; невызначанасць шырокая.
ПРАГНАЗАВАНАЯ НАТУРАЛЬНАСЦЬ · UTMOS 2.12 СУПРАЦЬ 1.85
Апісальна; інтэрвал даходзіць да нуля.
ТАЙМІНГ ТРАНЗІЕНТАЎ · F1 1.000 СУПРАЦЬ 0.789

КРЫНІЦЫ

  1. [1]Familiar супраць аўтаматычнага дубляжу YouTube: поўныя вынікі, метад і прыклады для праслухоўвання
  2. [2]Усе бенчмаркі Familiar: ElevenLabs, YouTube, перакладчыкі-людзі
  3. [3]Даведка YouTube: аўтаматычны дубляж
  4. [4]Агляд аўтаматычнага дубляжу YouTube: што мы вымералі

Мультымадальны пераклад

Familiar Labs робіць дубляж новага пакалення з дапамогай мультымадальнай мадэлі прыняцця рашэнняў у лакалізацыі (MLDM), першай фундаментальнай мадэлі для мультымадальнага перакладу: адна мадэль вырашае, што лакалізаваць у тэксце, гуку і карцінцы, і выносіць варыянты на ваш выбар. Ваш голас і губы, перанесеныя ў новыя мовы. Гэта каманда з 8 чалавек з PhD, якую падтрымліваюць Samsung, RedBird і Gold House. Наша місія

Глядзець поўны бенчмарк →Пагаварыць з камандай