GUIDE TIL MÅLING

Verdens beste KI-dubbing: slik måles den

FAMILIAR FORSKNINGOPPDATERT ALLE ARTIKLER

SAMMENDRAG

Den beste KI-dubbingen er den som skårer høyest på seks dimensjoner på de samme klippene: meningen i talen, stemmekloning, ansiktet (leppesynk og mer), lyden i scenen, vokale hendelser og timing, og arbeidsflyt og leveranse. Alle data, konfidensintervaller og lytteeksempler: oversikten over dubbingbenchmarkene.

«Best» kan måles

TABELL 01 · DE SEKS DIMENSJONENE I DUBBINGKVALITET

Meningen i talen
HVORDAN DET SKÅRESSa dubben det du sa? Viktige oversettelsesfeil per resultat.
HVORDAN EN FEIL SER UTDubben endrer eller mister viktige poenger.
Stemmekloning
HVORDAN DET SKÅRESLukk øynene: er dette den samme personen? Likhet med den ekte taleren.
HVORDAN EN FEIL SER UTYouTubes autodubbing erstatter talerens stemme med en fremmed standardstemme.
Ansiktet
HVORDAN DET SKÅRESStemmer munn, kjeve og ansiktsuttrykk med de nye ordene? Søkeordet er KI-leppesynk; leppene er bare minstekravet.
HVORDAN EN FEIL SER UTVerktøy med bare lyd hopper over denne dimensjonen.
Lyden i scenen
HVORDAN DET SKÅRESOverlever lydteppet (musikk, atmosfære, lydeffekter) dubben? Spektral feil mellom bakgrunnen i dubben og i kilden.
HVORDAN EN FEIL SER UTMusikken, atmosfæren eller lydeffektene faller bort.
Vokale hendelser og timing
HVORDAN DET SKÅRESLander latter, sukk og slag der og slik de landet? Korrelasjon i hendelsenes form; F1 for timing av transienter.
HVORDAN EN FEIL SER UTEn latter, et sukk eller et slag lander for sent eller flatt.
Arbeidsflyt og leveranse
HVORDAN DET SKÅRESTar verktøyet imot klippet ditt, og hva kommer tilbake? Minstelengder, grenser per batch, antall språk, oppløsning og lydkanaler: 4K ut, ekte 5.1 ut. Strømmetjenestene krever at dubben leveres i samme format som originalmiksen: 5.1 inn, 5.1 ut.
HVORDAN EN FEIL SER UTEt avvist klipp får null på det klippet.

Dubbing mot undertekster og voice-over: guiden til videooversettelse.

Metoden som gjør sammenligningene ærlige

  1. 01

    Parvis og svart boks.

    Det samme kildeklippet og det samme målspråket går til hvert system; bare den ferdige lyden brukeren hører, blir vurdert.
  2. 02

    Én godkjent mening.

    Hver dub transkriberes med tidsstempler per ord og gjennomgås mot den, med gyldige omskrivninger godtatt.
  3. 03

    Akustiske målinger sammenligner dubben med kildescenen.

  4. 04

    Hvert kildeklipp veier likt.

    95%-intervallene trekker kildeklipp på nytt.
  5. 05

    Et avvist klipp registreres som en avvisning.

    Separate produkter er separate studier.

Dagens tall

Vi kjørte denne metoden mot ElevenLabs Dubbing to ganger 5. august 2026.
STUDIE A · DUBBING V1 · 418 PARVISE RESULTATER · 38 KLIPP · 11 SPRÅK STUDIE B · DUBBING V2 (ALPHA), DERES NYESTE · 111 PARVISE RESULTATER · MANDARIN · SPANSK · JAPANSK
FIG. 01 · LIKHET MED TALEREN, DUB MOT DEN EKTE TALEREN · STABILE DUBBING V1 · 418 PARVISE RESULTATER · 11 SPRÅK
Familiar0.4605
ElevenLabs0.3604
FIG. 02 · FEIL I TALEN FLAGGET I GJENNOMGANGEN · STABILE DUBBING V1 · 418 PARVISE RESULTATER
ElevenLabs258
Familiar132
  • Familiar høres 27.8% mer ut som den ekte taleren; alle 11 språk gikk i Familiars favør.
  • ElevenLabs gjorde 95.5% flere feil flagget i gjennomgangen.
  • Forventet naturlighet lå 10.2% høyere for Familiar (utforskende).
261%

ElevenLabs hadde 261% mer spektral feil i bakgrunnen.

12.27 VS 3.40 DB · DUBBING V1
+243.7%

Familiar skåret høyere på korrelasjonen i formen på latter og reaksjoner.

0.759 VS 0.221 · DUBBING V1
+24.3%

Familiar skåret høyere på F1 for timing av lydeffekter og slag.

0.947 VS 0.762 · DUBBING V1

Mønsteret holdt også på det nyeste produktet:

FIG. 03 · VIKTIGE OVERSETTELSESFEIL I TALEN · DUBBING V2 (ALPHA) · 111 PARVISE RESULTATER
ElevenLabs64
Familiar29
270%

ElevenLabs hadde 270% mer feil i bakgrunnslyden: latteren, musikken, atmosfæren.

11.92 VS 3.22 DB · DUBBING V2 (ALPHA)
221%

ElevenLabs hadde 221% mer feil i lydstyrken på latter og reaksjoner.

3.32 VS 1.04 DB · 18 KLIPP, 54 SAMMENLIGNINGER · DUBBING V2 (ALPHA)
+28.2%

Familiar skåret høyere på korrelasjonen i formen på latter og reaksjoner.

0.960 VS 0.749 · DUBBING V2 (ALPHA)
56.5%

ElevenLabs hadde 56.5% flere flaggede dubber totalt.

36 VS 23
37/38

ElevenLabs' dekning av kildeklippene; klipp under 11 sekunder ble avvist.

FAMILIAR 38/38

Oversikt klipp for klipp: Familiar mot ElevenLabs Dubbing: to parvise studier.

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

Oversettelsesteksten har sin egen studie (august 2026): Familiar mot profesjonelle ekspertoversettere, blindvurdert mot ekspertenes referanseredigeringer.

FIG. 04 · OVERSETTELSESKVALITET MOT FØRSTEUTKAST FRA PROFESJONELLE EKSPERTER · STIPLET LINJE = DEN PROFESJONELLES 100%
Fransk100.0%
Kinesisk98.2%
Hindi103.3%
Indonesisk99.6%
FØRSTEUTKAST FRA PROFESJONELLE EKSPERTOVERSETTERE
  • 100.3% i snitt over fire språk: Familiars produksjonsoversettelse ligger på nivå med kvaliteten på den profesjonelles førsteutkast.
HeyGenHeyGenElevenLabsElevenLabsHeyGen + ElevenLabsONE-SHOT TOOLS · NO CONTROL

One shot today means giving up the rest.

The one-shot tools today give up the rest: the translation cannot be edited, the music and the room drop out, the voice drifts, and the lips fail on a hand over the face, a microphone, blur, bokeh, a side view or several people in frame. No spatial reasoning, no understanding of the world, no control. ElevenLabs' current Dubbing v2 edits only through an Enterprise API, and its full editor is the older model, in maintenance mode; HeyGen stitches a lip-sync over a dub like that, and the lip-sync breaks on the ordinary shots of any episode. Familiar is one shot and the quality: translation first, reviewed; then the voice, the lips and the scene together, through the hard shots.

54.7%

FEWER TRANSLATION ERRORS · FAMILIAR VS ELEVENLABS DUBBING V2

270%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND-SOUND ERROR · THE LAUGHTER, THE MUSIC, THE AMBIENCE

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER

Det ingen gjør godt ennå

Kjør testen selv

En latter, bakgrunnsmusikk og en rask kommentar i forbifarten: de tre tingene får dubber til å sprekke.

Du trenger ikke stole på noens tall, heller ikke våre. For en pilot på en sesong eller en katalog: Hvordan gjennomføre en pilot på KI-dubbing (2026); for en filmscene med flere talere: Hva er den beste KI-dubbingen for film?

  • Velg ett klipp av en taler du kjenner med alle tre.
  • Dubb det i to verktøy: samme klipp, samme målspråk.
  • Sjekk ordene. La en morsmålsbruker, eller en tilbakeoversettelse, sammenligne dubben med det som ble sagt.
  • Lukk øynene og spør hvem som snakker. Er svaret «en forteller», har stemmekloningen feilet.
  • Lytt etter rommet. Er musikken der fortsatt? Atmosfæren? Latteren, og høres den ut som taleren? Og spør hvilken miks som leveres: 5.1, stereo eller mono.
  • Se på munnen. Holder leppesynken, og stemmer hele ansiktet med de nye ordene?
FIG. 05 · PRIS PER FERDIG MINUTT, PER MÅLSPRÅK · ELEVENLABS = $3/MIN, PRIS I KASSEN · 5. AUG. 2026 · PRISSPENN VED MIDTPUNKTET
ElevenLabs$3 bare lyd
Menneskelig stemme$39–94
Komplett menneskelig dub$70–150
  • Komplett dubbing utført av mennesker, oversettelse pluss stemme, koster $70 til $150 per ferdig minutt, så den er ikke et reelt alternativ for det meste av verden. De assisterende verktøyene for visuell dubbing når utgivelseskvalitet med et team av VFX-artister og uker per prosjekt, og hvert språk er et nytt prosjekt; verktøyene som dubber i én omgang i dag, er raske og ofrer resten, uten kontroll og med en leppesynk som går i stykker ved en hånd foran ansiktet, en mikrofon, uskarphet, bokeh, en sidevinkel eller flere personer i bildet. Familiar er én omgang og kvaliteten: den multimodale beslutningsmodellen for lokalisering (MLDM), den første grunnmodellen for multimodal oversettelse, et nytt paradigme og det første i sitt slag, selges gjennom Studio-kontrakt etter full leveransespesifikasjon: én rendering, med oversettelsen, talerens egen stemme, lyden i scenen og leppesynken, levert i opptil 4K med ekte 5.1- eller stereomiks. Den som går gjennom, velger blant oversettelsesalternativene, og hver beslutning lagres sammen med jobben.
  • Start med demoene på forsiden.
  • Test det på dine egne opptak: send en e-post til teamet. Kontraktene tilpasses katalogen din, med alle 30 språk, fra hvilket som helst til hvilket som helst (priser).
DEN FØRSTE GRUNNMODELLEN FOR MULTIMODAL OVERSETTELSE
Ett kriterium til for en katalog: hvor dubben behandles. Familiar kjører hver dub på sin egen GPU-klynge til et åttesifret dollarbeløp, med NVIDIA B300-brikker, i Toronto i Canada, aldri i en offentlig sky som Google Cloud eller AWS, og aldri hos en ekstern inferensleverandør.
PRIVAT INFERENS · TORONTO, CANADA

KILDER

  1. [1]Benchmark Familiar mot ElevenLabs: alle resultater, intervaller og lytteeksempler
  2. [2]ElevenLabs Dubbing-dokumentasjon
  3. [3]KI mot menneskelig oversettelse: testet mot profesjonelle

Multimodal oversettelse

Familiar Labs lager en ny generasjon dubbing med en multimodal beslutningsmodell for lokalisering (MLDM), den første grunnmodellen for multimodal oversettelse: én modell avgjør hva som skal lokaliseres på tvers av tekst, lyd og bilde, og viser deg valgene. Stemmen og leppene dine, båret over i nye språk. De er et team på 8 med PhD-er, støttet av Samsung, RedBird og Gold House. Vår misjon