일대일 벤치마크

Familiar vs ElevenLabs 더빙: 두 건의 쌍 비교 연구

FAMILIAR 연구수정일 전체 글
다른 언어로 읽기EnglishEspañolPortuguês中文日本語한국어FrançaisDeutschالعربيةBahasa IndonesiaРусскийItalianoTiếng ViệtไทยNederlandsΕλληνικάУкраїнська粵語NorskCatalàHrvatskiLietuviųSlovenčinaSvenskaБългарскиСрпскиБеларускаяDanskҚазақшаLatviešu

초록

같은 클립에서 Familiar는 ElevenLabs Dubbing v1보다 실제 화자와 27.8% 더 닮게 들렸고, 11개 언어 전부에서 더 가까웠습니다(418쌍, 2026년 8월 5일). ElevenLabs Dubbing v2 (Alpha)와 비교하면 ElevenLabs는 웃음, 음악, 현장음 같은 배경음 오류가 270% 더 많았고, Familiar는 음성 출력의 중요한 번역 오류를 54.7% 더 적게 냈습니다(29건 vs 64건; 중국어, 스페인어, 일본어 111쌍). Familiar는 두 연구 모두에서 발성 이벤트도 앞섰고, Dubbing v1 연구에서는 예측 자연스러움도 앞섰습니다. 전체 데이터와 직접 들어볼 샘플: ElevenLabs 벤치마크 전체 보기.

방법

DUBBING V1 · 비교 쌍

418

38개 클립, 11개 언어

DUBBING V2 (ALPHA) · 비교 쌍

111

중국어, 스페인어, 일본어

연구일

2026년 8월 5일

두 연구 공통

원본 클립

38

영어, 클립마다 같은 가중치

  1. 01

    쌍 비교, 블랙박스

    같은 영어 원본 클립과 타겟 언어를 각 시스템에 넣고, 최종 오디오만 평가했습니다.
  2. 02

    의미 검토

    모든 더빙을 단어 단위 타임스탬프와 함께 받아 적고, 승인된 같은 타겟 의미를 기준으로 검토했습니다.
  3. 03

    음향 측정

    더빙을 원본 장면과 비교합니다: 배경 소음층, 발성 이벤트의 엔벨로프, 순간음의 타이밍.
  4. 04

    통계

    원본 클립마다 같은 가중치를 두고, 95% 구간은 원본 클립 단위로 재표집하며, 두 코호트는 절대 합치지 않습니다.

Familiar의 결과물에는 립싱크된 얼굴도 함께 담기지만, 아래의 모든 측정은 오디오 대 오디오 비교입니다.

결과: ElevenLabs Dubbing v2 (Alpha) (최신 제품)

최종 오디오 111쌍중국어스페인어일본어
FIG. 01 · 중요한 번역 오류 · DUBBING V2 (ALPHA) · FAMILIAR 54.7% 더 적음 · 111쌍
ELEVENLABS64
FAMILIAR29
FIG. 02 · 중요한 의미 문제가 하나라도 있는 완성 더빙 · DUBBING V2 (ALPHA) · ELEVENLABS +56.5%
ELEVENLABS36/111
FAMILIAR23/111
270%

ElevenLabs는 웃음, 음악, 현장음 같은 배경음 오류가 270% 더 많았습니다.

11.92 VS 3.22 dB MAE
+221%

ElevenLabs는 웃음과 리액션의 음량 오류가 221% 더 많았습니다.

3.32 VS 1.04 dB · 18개 클립 / 54회 비교
+28.2%

Familiar의 웃음과 리액션 형태 상관계수: 0.960 vs 0.749. 쌍 비교 95% 구간이 0을 포함하지 않습니다.

결과: ElevenLabs Dubbing v1 (안정 버전)

클립-언어 시험 418건38개 클립11개 언어두 시스템 모두 전 시험 완료
FIG. 03 · 화자 유사도 · DUBBING V1 · FAMILIAR +27.8% · 11개 언어 전부 FAMILIAR 우세
FAMILIAR0.4605
ELEVENLABS0.3604
FIG. 04 · 배경 스펙트럼 오류 · DUBBING V1 · dB, 낮을수록 좋음 · 검증된 장면 구간
ELEVENLABS12.27 dB
FAMILIAR3.40 dB
+95.5%

ElevenLabs는 검토에서 지적된 음성 출력 오류가 95.5% 더 많았습니다.

258 VS 132
+243.7%

Familiar의 웃음과 리액션 형태 상관계수: 0.759 vs 0.221, 검증된 이벤트 구간 기준.

+10.2%

Familiar의 예측 자연스러움.

2.51 VS 2.28 · 탐색적 지표
DUBBING V2 (ALPHA)
항목처리 범위
결과Familiar는 원본 클립 38/38개를 모두 처리했고, Dubbing v2 (Alpha)는 11초 최소 길이에 못 미치는 10.94초 클립을 거부했습니다(37/38).
DUBBING V2 (ALPHA)
항목화자 유사도
결과이 표본 크기로는 결론을 내기 어렵습니다. Familiar 쪽 점추정치는 +3.5%이지만 쌍 비교 구간이 0을 포함합니다.
DUBBING V1
항목순간음 타이밍(효과음과 비트)
결과여기서도 Familiar가 앞섰습니다: 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

연구 중에 부딪힌 워크플로 제약

ELEVENLABS 더빙제품 제약 3가지2026년 8월 5일 확인
11초

최소 클립 길이. 저희 세트의 10.94초 클립은 아예 더빙할 수 없었습니다.

20

배치당 항목 수. 영상 4개를 6개 언어로 옮기면 벌써 24개 출력으로, 배치 하나에 다 들어가지 않습니다.

30

동시 요청 수. 영상 10개를 10개 언어로 옮기면 요청 100건: 배치를 나눠 기다리기를 최소 네 번 반복해야 합니다.

  • Familiar는 클립 길이에 제한이 없고, 한 번 올리면 선택한 모든 언어로 펼쳐집니다.

가격

올인원

타겟 언어별 완성본 1분당 Familiar 렌더링 한 번: 번역, 화자 본인의 목소리, 장면 오디오, 립싱크까지, 최대 4K 화질과 리얼 5.1채널 또는 스테레오 믹스로 납품.

STUDIO 계약으로 이용
$3

ElevenLabs 더빙, 타겟 언어별 더빙 1분당. 오디오만 포함.

결제 화면 견적 · 2026년 8월 5일
$3로 얻는 것은 오디오뿐입니다. Familiar 렌더링 한 번과 맞추려면 립싱크를 따로 이어 붙여야 합니다: 단독 립싱크 도구 중 최고인 Sync.so가 분당 $8, 합쳐서 $11이고, 그래도 5.1채널 믹스는 없습니다. ElevenLabs 공식 문서에 따르면 더빙은 "최대 스테레오… 5.1 및 기타 멀티채널 오디오는 보존되지 않습니다." 비교하자면, 번역과 목소리까지 사람이 하는 인간 더빙은 완성본 1분에 $70에서 $150이라, 세상 대부분에게는 쓸 수 없는 선택지입니다.
제품 제약과 가격은 2026년 8월 5일 기준이며 바뀔 수 있습니다.

출처를 포함한 전체 가격 연구: 2026년 더빙 비용은 얼마일까?

번역문 vs 전문 번역가

2026년 8월의 별도 연구에서 Familiar의 실제 서비스 번역을 숙련된 전문 번역가와 비교했고, 전문가가 다듬은 참조 번역을 기준으로 블라인드 채점했습니다.

프랑스어, 중국어, 힌디어, 인도네시아어에서 Familiar는 전문 번역가의 1차 번역과 동률입니다.

FIG. 05 · 숙련된 전문 번역가 1차 번역 대비 번역 품질 · 블라인드 채점 · 2026년 8월
프랑스어100.0%
중국어98.2%
힌디어103.3%
인도네시아어99.6%
점선 = 전문 번역가 1차 번역 (100%)
100.3%

전문 번역가 1차 번역 품질 대비 평균.

프랑스어, 중국어, 힌디어, 인도네시아어 (숙련된 전문 번역가의 1차 번역 기준)

한계

의미 검토는 모델의 보조를 받아 한 차례만 진행했으며, 독립적인 원어민 이중 검토는 아직 진행 전입니다. Dubbing v2 (Alpha)의 화자 유사도와 자연스러움은 이 표본 크기로는 결론을 내기 어렵고, v1 결과와 합치지 않았습니다. 실제 영상에서 고른 클립이며, 모든 영상을 대표하는 확률 표본은 아닙니다.

참고 자료

  1. [1]Familiar vs ElevenLabs 벤치마크: 전체 결과, 신뢰구간, 직접 들어볼 샘플
  2. [2]AI 번역 vs 인간 번역: 전문 번역가와 비교한 결과 (번역 연구 전체)
  3. [3]ElevenLabs Dubbing 문서 (원본 길이와 언어 수에 따른 가격)
  4. [4]ElevenLabs 고객센터: Dubbing이 지원하는 파일 형식 (오디오는 최대 스테레오, 5.1은 보존되지 않음)

멀티모달 번역

Familiar Labs는 멀티모달 현지화 의사결정 모델(MLDM)로 한 세대 앞선 더빙을 만듭니다. MLDM은 최초의 멀티모달 번역 파운데이션 모델로, 텍스트, 오디오, 영상을 아울러 무엇을 현지화할지 하나의 모델이 결정하고 그 선택지를 직접 보여 줍니다. 당신의 목소리와 입 모양 그대로, 새로운 언어로. 박사들이 모인 8명의 팀으로, Samsung, RedBird, Gold House가 투자했습니다. 미션 보기

벤치마크 전체 보기 →팀과 상담하기