АҢДАТПА
Түпнұсқа аудитория не алды
Басқа аудиториялардың әрқайсысы, әдетте, азырақ алды: сурет үстінен оқылатын субтитр не ауызбен сәйкеспейтін бөтен дауыс. Туынды бір еді. Әсер бір емес еді.
«Сол бір» нені білдіреді
FAMILIAR ДУБЛЯЖЫНДА
Бірнеше түрлі естілуі мүмкін репликалар, әзіл не шаншу, ниеті мен эмоциясы әртүрлі үш аудармамен қайтады. Креативті директорлар біреуін таңдайды, сленгті айтылған күйінде қалдырады не жас аудиторияға арналған нұсқада балағатты жұмсартады және дубляж рендерленбей тұрып кез келген репликаны түпнұсқамен салыстырып өңдейді. Әр таңдау тапсырмамен бірге сақталады, сондықтан келесі серия да соған ереді.
Әр тіл дайын бейне түрінде келеді, 4K-ға дейін, толық миксі нағыз 5.1 көлемді дыбыс немесе стерео, 24 биттік PCM WAV форматында. Субтитрлер тексерілген транскрипциядан .srt және .vtt форматында жасалып, Netflix-тің Timed Text Style Guide талаптарына сай бөлінеді, сонымен бірге аударылған атау мен сипаттама және өз миксіңізге арналған жеке дауыс жолы беріледі (жиі қойылатын сұрақтар).
Отыз тіл шығады, 99 тіл кіреді
Бейне 99 бастапқы тілдің кез келгенінен қабылданады. Дубляж 30 тілге шығады, кез келгенінен кез келгеніне, үш сапа деңгейінде: ең жақсысынан бастап, әр деңгейдің ішінде әліпби ретімен.
| Деңгей | Тілдер |
|---|---|
| 1-деңгей | Ағылшын, вьетнам, жапон, индонезия, испан (Латын Америкасы), итальян, кантон, корей, мандарин, неміс, орыс, португал (Бразилия), тай, француз (Франция) |
| 2-деңгей | Болгар, грек, каталан, литва, нидерланд, норвег, словак, хорват, швед |
| 3-деңгей | Араб, беларусь, дат, қазақ, латыш, серб, украин |
Кодтары бар толық кесте тілдер құжаттамасында.
Әлемнің көбі неге дубляж алмады
Бір тілдегі керемет орындау бір тілде қалып қойды.
Іш пыстыратын бөлікті MLDM атқарады.
Дубляждың іш пыстыратын бөлігі әр тілдегі әр реплика үшін қай дауыс керегін және ерін қалай еретінін шешу. Оны жаңа парадигма, баламасы жоқ тұңғыш тәсіл шешеді: мультимодальды локализациядағы шешім қабылдау моделі (MLDM), мультимодальды аудармадағы тұңғыш іргелі модель. Бүгін оның аударма таңдаулары командаңызға ашық; түпнұсқа тілде қай дыбыстар қалатынын, қай бет-әлпет сөйлеп тұрғанын және экрандағы қай мәтінді аудару керегін таңдау әзірленіп жатыр. Дубляжды жақсы ететін таңдаулар, яғни қай әзіл жетеді, қай үн жарасады, қай есім өзгермейді, туындыны жасаған адамдарда қалады.
Оқытуға қолданған деректеріміздің бәрін Familiar командасы өзі жасаған.
Әр аудитория
Бір орындау әр аудиторияға жете алғанда, продакшн қай тілге қаражаты жетерін емес, қай аудиторияға жеткісі келетінін ойлайды.
Вертикал драма, дәріс не толықметражды фильм актері сол күйі қалып, 30 тілде шыға алады.
Біз шығармашылық процестегі тағы бір құралмыз.
СҰРАҚТАР
Әр тілде сапа бірдей ме?
Шығатын 30 тілдің бәрінде дауыс, липсинк және көрініс дыбысы бар. Олар үш сапа деңгейіне бөлінген, ең жақсысынан бастап.
Әр тілде бәрібір актердің өз дауысы ма?
Иә. Әр тілдегі дауыс актердің өз дауысы, ол клиптің өзінен алынады, тайминг пен айтылу мәнері де сол күйі қалады.
Реплика қалай аударылатынын кім шешеді?
Сіздің командаңыз. Бірнеше түрлі оқылатын репликалар үш нұсқамен қайтады; креативті директорлар біреуін таңдап, дубляж рендерленбей тұрып кез келген репликаны өңдей алады.
ДЕРЕККӨЗДЕР
- [1]Netflix, Timed Text Style Guide: Subtitle Templates, 2026 жылғы 30 қазанда оқылды
- [2]Familiar: жиі қойылатын сұрақтар: тілдер, дубляжда не сақталады, қандай файлдар қайтады
- [3]Familiar құжаттамасы: қолдау көрсетілетін тілдер және сапа деңгейлері
- [4]Familiar неге дәстүрлі генеративті ЖИ емес
- [5]Аударма генерация емес
- [6]Шығармашылық процестегі тағы бір құрал
МУЛЬТИМОДАЛЬДЫ АУДАРМА
Familiar Labs мультимодальды локализациядағы шешім қабылдау моделі (MLDM) арқылы жаңа буын дубляжын жасайды. Бұл мультимодальды аудармадағы тұңғыш іргелі модель: ол мәтінде, дыбыста және бейнеде нені локализациялау керегін шешеді және таңдауларды сізге көрсетеді. Дауысыңыз бен ерін қимылыңыз жаңа тілдерге көшеді. Командада 8 адам, арасында PhD-лер бар; инвесторлары: Samsung, RedBird, Gold House. Біздің миссиямыз