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Familiar vs ElevenLabs Dubbing: zwei gepaarte Studien

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ZUSAMMENFASSUNG

Auf denselben Clips klingt Familiar 27.8% mehr nach dem echten Sprecher als ElevenLabs Dubbing v1, in allen 11 Sprachen näher dran (418 Vergleichspaare, 5. August 2026). Bei ElevenLabs Dubbing v2 (Alpha) hatte ElevenLabs 270% mehr Fehler bei den Hintergrundgeräuschen (das Lachen, die Musik, die Atmosphäre), und Familiar machte 54.7% weniger schwerwiegende Übersetzungsfehler im gesprochenen Text (29 vs 64; 111 Vergleichspaare in Mandarin, Spanisch und Japanisch). Familiar lag in beiden Studien bei Lachen und Reaktionen vorn und in der Studie zu Dubbing v1 auch bei der vorhergesagten Natürlichkeit. Alle Daten und Hörbeispiele: der vollständige ElevenLabs-Benchmark.

Methode

DUBBING V1 · VERGLEICHSPAARE

418

38 Clips, 11 Sprachen

DUBBING V2 (ALPHA) · VERGLEICHSPAARE

111

Mandarin, Spanisch, Japanisch

DATUM DER STUDIE

5. Aug. 2026

Beide Studien

AUSGANGSCLIPS

38

Englisch, jeder gleich gewichtet

  1. 01

    Gepaart und Blackbox

    Derselbe englische Ausgangsclip ging mit derselben Zielsprache an jedes System; bewertet wurde nur das fertige Audio.
  2. 02

    Prüfung der Bedeutung

    Jede Synchro wurde mit Wort-Zeitstempeln transkribiert und gegen dieselbe freigegebene Bedeutung in der Zielsprache geprüft.
  3. 03

    Akustische Messungen

    Sie vergleichen die Synchro mit der Ausgangsszene: den Klangteppich, die Hüllkurven von Lauten wie Lachen und das Timing von Transienten.
  4. 04

    Statistik

    Die Ausgangsclips sind gleich gewichtet, die 95%-Intervalle werden über die Ausgangsclips neu gezogen, und die beiden Kohorten werden nie zusammengelegt.

Familiars Ausgabe enthält außerdem das lippensynchrone Gesicht; jede Messung unten vergleicht Audio mit Audio.

Ergebnisse: ElevenLabs Dubbing v2 (Alpha) (ihr neuestes Produkt)

111 GEPAARTE FERTIGE AUDIOAUSGABENMANDARINSPANISCHJAPANISCH
ABB. 01 · SCHWERWIEGENDE ÜBERSETZUNGSFEHLER · DUBBING V2 (ALPHA) · FAMILIAR 54.7% WENIGER · 111 GEPAARTE SYNCHROS
ELEVENLABS64
FAMILIAR29
ABB. 02 · FERTIGE SYNCHROS MIT EINEM WICHTIGEN SINNPROBLEM · DUBBING V2 (ALPHA) · ELEVENLABS +56.5%
ELEVENLABS36/111
FAMILIAR23/111
270%

ElevenLabs hatte 270% mehr Fehler bei den Hintergrundgeräuschen: das Lachen, die Musik, die Atmosphäre.

11.92 VS 3.22 dB MAE
+221%

ElevenLabs hatte 221% mehr Lautstärkefehler bei Lachen und Reaktionen.

3.32 VS 1.04 dB · 18 CLIPS / 54 VERGLEICHE
+28.2%

Familiars Korrelation im Verlauf von Lachen und Reaktionen: 0.960 vs 0.749. Das gepaarte 95%-Intervall schließt die Null aus.

Ergebnisse: ElevenLabs Dubbing v1 (das stabile Produkt)

418 DURCHLÄUFE CLIP × SPRACHE38 CLIPS11 SPRACHENBEIDE SYSTEME HABEN JEDEN DURCHLAUF ABGESCHLOSSEN
ABB. 03 · SPRECHERÄHNLICHKEIT · DUBBING V1 · FAMILIAR +27.8% · ALLE 11 SPRACHEN ZUGUNSTEN VON FAMILIAR
FAMILIAR0.4605
ELEVENLABS0.3604
ABB. 04 · SPEKTRALER FEHLER IM HINTERGRUND · DUBBING V1 · dB, NIEDRIGER IST BESSER · GEPRÜFTE SZENENABSCHNITTE
ELEVENLABS12.27 dB
FAMILIAR3.40 dB
+95.5%

ElevenLabs hatte 95.5% mehr in der Prüfung markierte Fehler im gesprochenen Text.

258 VS 132
+243.7%

Familiars Korrelation im Verlauf von Lachen und Reaktionen: 0.759 vs 0.221, in geprüften Ereignisabschnitten.

+10.2%

Vorhergesagte Natürlichkeit zugunsten von Familiar.

2.51 VS 2.28 · EXPLORATIV
DUBBING V2 (ALPHA)
DIE DIMENSIONAbdeckung
DAS ERGEBNISFamiliar hat 38/38 Ausgangsclips abgeschlossen; Dubbing v2 (Alpha) lehnte den 10.94 Sekunden langen Clip unter seinem Minimum von 11 Sekunden ab (37/38).
DUBBING V2 (ALPHA)
DIE DIMENSIONSprecherähnlichkeit
DAS ERGEBNISBei dieser Stichprobengröße nicht eindeutig; eine Punktschätzung von +3.5% für Familiar mit einem gepaarten Intervall, das die Null schneidet.
DUBBING V1
DIE DIMENSIONTiming von Transienten (Soundeffekte und Beats)
DAS ERGEBNISEbenfalls zugunsten von Familiar: F1 0.947 vs 0.762.
ElevenLabsElevenLabsElevenLabsTHEIR DOCS, READ OCTOBER 30, 2026

Editing the translation means their old model.

On ElevenLabs' current Dubbing v2, in alpha, editing the translation and regenerating the audio through the API is for their Enterprise plans only. Their full editor, Dubbing Studio, is "only available via the v1 model" and "in maintenance mode", in their words. Dubbing v1 is the model our 418-pair study measured, and its output is mono.

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER · ALL 11 LANGUAGES

261%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND ERROR · THE MUSIC, THE AMBIENCE

+243.7%

FAMILIAR ON LAUGHTER AND REACTION SHAPE

ELEVENLABS DUBBING V1 · 418 PAIRED OUTPUTS · 11 LANGUAGES · AUGUST 5, 2026Read the study Their docs

Grenzen im Workflow, auf die wir gestoßen sind

ELEVENLABS DUBBING3 PRODUKTGRENZENBEOBACHTET AM 5. AUG. 2026
11 s

Minimale Cliplänge. Der 10.94 Sekunden lange Clip in unserem Set ließ sich gar nicht synchronisieren.

20

Einträge pro Batch. Vier Videos in sechs Sprachen sind schon 24 Ausgaben, mehr als ein Batch fasst.

30

Gleichzeitige Anfragen. Zehn Videos in zehn Sprachen sind 100 Anfragen: mindestens vier Wellen aus Batches und Warten.

  • Familiar nimmt Clips jeder Länge an; ein Upload verteilt sich auf jede gewählte Sprache.

Preis

ALLES INKLUSIVE

Ein Familiar-Rendering pro fertiger Minute und Zielsprache: die Übersetzung, die eigene Stimme des Sprechers, der Ton der Szene und der Lipsync, geliefert in bis zu 4K mit echtem 5.1- oder Stereo-Mix.

ZUGANG PER STUDIO-VERTRAG
$3

ElevenLabs Dubbing, pro synchronisierter Minute und Zielsprache. Nur Audio.

PREIS IM CHECKOUT · 5. AUG. 2026
Für $3 gibt es nur Audio. Um an ein Familiar-Rendering heranzukommen, muss der Lipsync noch dazugeflickt werden: Das beste eigenständige Tool, Sync.so, kostet $8 pro Minute, zusammen $11, und noch immer ohne 5.1-Mix. ElevenLabs' eigene Dokumentation: Synchros sind „höchstens Stereo … 5.1 und anderer Mehrkanalton bleiben nicht erhalten“. Zum Vergleich: Eine komplette Synchronisation von Menschenhand, Übersetzung plus Stimme, kostet $70 bis $150 pro fertiger Minute und ist damit für den Großteil der Welt nicht nutzbar.
Produktgrenzen und Preise wurden am 5. August 2026 beobachtet und können sich ändern.

Die vollständige Preisstudie mit Quellen: Was kostet Synchronisation 2026?

Übersetzungstext vs professionelle Übersetzer

Eine separate Studie vom August 2026 stellte Familiars Produktionsübersetzung gegen erfahrene professionelle Übersetzer, blind bewertet gegen von Experten redigierte Referenzen.

Über Französisch, Chinesisch, Hindi und Indonesisch hinweg erreicht Familiar ihre Erstübersetzung.

ABB. 05 · ÜBERSETZUNGSQUALITÄT VS PROFESSIONELLE ERSTÜBERSETZUNG · BLINDE BEWERTUNG · AUGUST 2026
FRANZÖSISCH100.0%
CHINESISCH98.2%
HINDI103.3%
INDONESISCH99.6%
GESTRICHELTE LINIE = PROFESSIONELLE ERSTÜBERSETZUNG (100%)
100.3%

Durchschnitt der Übersetzungsqualität der professionellen Erstübersetzung.

FRANZÖSISCH, CHINESISCH, HINDI, INDONESISCH (ERSTÜBERSETZUNG ERFAHRENER PROFESSIONELLER ÜBERSETZER)

Einschränkungen

Die Prüfung der Bedeutung ist modellgestützt und erfolgt in einem Durchgang; eine unabhängige doppelte Prüfung durch Muttersprachler steht noch aus. Sprecherähnlichkeit und Natürlichkeit bei Dubbing v2 (Alpha): bei dieser Stichprobengröße nicht eindeutig; nie mit dem Ergebnis von v1 zusammengelegt. Ausgewählte reale Clips, keine Zufallsstichprobe aller Videos.

QUELLEN

  1. [1]Benchmark Familiar vs ElevenLabs: alle Ergebnisse, Intervalle und Hörbeispiele
  2. [2]KI vs menschliche Übersetzung: gegen Profis getestet (die vollständige Übersetzungsstudie)
  3. [3]Dokumentation von ElevenLabs Dubbing (Preise nach Ausgangsdauer und Zahl der Sprachen)
  4. [4]ElevenLabs Help Center: welche Dateiformate Dubbing unterstützt (Audio höchstens Stereo; 5.1 bleibt nicht erhalten)

Multimodale Übersetzung

Familiar Labs entwickelt Synchronisation einer neuen Generation, mit einem multimodalen Entscheidungsmodell für die Lokalisierung (MLDM), dem ersten Foundation Model für multimodale Übersetzung: Ein Modell entscheidet, was über Text, Ton und Bild hinweg lokalisiert wird, und zeigt Ihnen die Optionen. Ihre Stimme und Ihre Lippen, übertragen in neue Sprachen. Ein Team von 8 mit PhDs, unterstützt von Samsung, RedBird und Gold House. Unsere Mission

Zum vollständigen Benchmark →Mit dem Team sprechen