SOMMARIO
Cosa ha avuto il pubblico originale
Ogni altro pubblico, di solito, ha ricevuto meno: sottotitoli da leggere sopra l'immagine, oppure la voce di un estraneo con una bocca fuori sincrono. L'opera era la stessa. L'esperienza no.
Cosa significa “la stessa”
IN UN DOPPIAGGIO FAMILIAR
Le battute che si possono rendere in più modi, una gag o una frecciatina, tornano con tre traduzioni con intenzione ed emozione diverse. I direttori creativi ne scelgono una, lasciano il gergo così com'è stato detto o attenuano il turpiloquio per una versione destinata ai più giovani, e modificano qualsiasi battuta confrontandola con l'originale prima del rendering del doppiaggio. Ogni scelta viene registrata insieme al lavoro, così l'episodio successivo la segue.
Ogni lingua arriva come video finito, fino al 4K, con il mix completo in surround 5.1 nativo o stereo, in WAV PCM a 24 bit. I sottotitoli arrivano in .srt e .vtt dalla trascrizione revisionata, tagliati secondo le convenzioni del Timed Text Style Guide di Netflix, insieme al titolo e alla descrizione tradotti e alla sola traccia vocale per il tuo mix (le FAQ).
Trenta lingue in uscita, 99 in entrata
Il video può arrivare in una qualsiasi delle 99 lingue di origine. Il doppiaggio esce in 30, da qualsiasi a qualsiasi, in tre livelli di qualità, a partire dal migliore e in ordine alfabetico all'interno di ciascun livello.
| Livello | Lingue |
|---|---|
| Livello 1 | Cantonese, coreano, francese (Francia), giapponese, indonesiano, inglese, italiano, mandarino, portoghese (Brasile), russo, spagnolo (America Latina), tedesco, thailandese e vietnamita |
| Livello 2 | Bulgaro, catalano, croato, greco, lituano, norvegese, olandese, slovacco e svedese |
| Livello 3 | Arabo, bielorusso, danese, kazako, lettone, serbo e ucraino |
La tabella completa, con i codici, è nella documentazione sulle lingue.
Perché gran parte del mondo non ha mai avuto un doppiaggio
Una grande interpretazione in una lingua è rimasta in una lingua.
MLDM per il lavoro più noioso.
La parte noiosa del doppiaggio è decidere quale voce e come seguono le labbra, per ogni battuta in ogni lingua. Lo decide un nuovo paradigma, il primo nel suo genere: un modello decisionale multimodale per la localizzazione (MLDM), il primo modello di fondazione per la traduzione multimodale. Oggi le sue scelte sulla traduzione sono aperte al tuo team; scegliere quali suoni restano in lingua originale, quale volto sta parlando e quale testo sullo schermo tradurre è in lavorazione. Le scelte che fanno un buon doppiaggio, quale battuta arriva, quale tono funziona, quale nome resta, restano alle persone che hanno realizzato l'opera.
Tutti i dati con cui abbiamo addestrato il modello li ha creati in prima persona il team di Familiar.
Ogni pubblico
Quando la stessa interpretazione può raggiungere ogni pubblico, la domanda non è più quali lingue una produzione si può permettere, ma quali pubblici vuole incontrare.
Un drama verticale, una lezione o un lungometraggio possono uscire in 30 lingue con l'attore che resta l'attore.
Siamo uno strumento in più nel processo creativo.
DOMANDE
Ogni lingua ha la stessa qualità?
Tutte le 30 lingue di uscita hanno voce, lip sync e audio della scena. Sono raggruppate in tre livelli di qualità, a partire dal migliore.
In ogni lingua è ancora la voce dell'attore?
Sì. In ogni lingua la voce è quella dell'attore, presa dalla clip stessa, con gli stessi tempi e la stessa recitazione.
Chi decide come si traduce una battuta?
Il tuo team. Le battute che si possono leggere in più modi tornano con tre opzioni; i direttori creativi ne scelgono una e possono modificare qualsiasi battuta prima del rendering del doppiaggio.
RIFERIMENTI
- [1]Netflix, Timed Text Style Guide: Subtitle Templates, letto il 30 ottobre 2026
- [2]FAQ di Familiar: lingue, cosa conserva un doppiaggio, i file che ricevi
- [3]Documentazione di Familiar: lingue supportate e livelli di qualità
- [4]Perché Familiar non è AI generativa tradizionale
- [5]La traduzione non è generazione
- [6]Uno strumento in più nel processo creativo
Traduzione multimodale
Familiar Labs realizza un doppiaggio di nuova generazione con un modello decisionale multimodale per la localizzazione (MLDM), il primo modello di fondazione per la traduzione multimodale: un solo modello decide cosa localizzare tra testo, audio e video, e ti mostra le scelte. La tua voce e le tue labbra, portate in nuove lingue. Un team di 8 persone con dottorati di ricerca, sostenuto da Samsung, RedBird e Gold House. La nostra missione