ПРЯМОЕ СРАВНЕНИЕ

Familiar против автодубляжа YouTube: исследование на замороженной когорте

FAMILIAR ИССЛЕДОВАНИЯОБНОВЛЕНО ВСЕ СТАТЬИ
ЯЗЫК СТАТЬИEnglishEspañolPortuguês中文日本語한국어FrançaisDeutschالعربيةBahasa IndonesiaРусскийItalianoTiếng ViệtไทยNederlandsΕλληνικάУкраїнська粵語NorskCatalàHrvatskiLietuviųSlovenčinaSvenskaБългарскиСрпскиБеларускаяDanskҚазақшаLatviešu

АННОТАЦИЯ

На замороженной когорте из 50 пар (арабский, испанский, французский, хинди, корейский; собрана 8 августа 2026) у Familiar сходство с голосом говорящего оказалось на 182.9% выше, чем у автодубляжа YouTube (0.399 против 0.141), а важных мыслей он исказил или потерял на 70.3% меньше (43 против 145 из 528). У YouTube на 232.6% больше ошибок в фоновом звуке (11.21 против 3.37 дБ). Familiar также лидировал по вокальным событиям. Пригодный автодубляж был у 25 из 43 исходных роликов; Familiar дублировал все 43. Полные данные и шесть синхронных аудиопримеров: полный бенчмарк против YouTube.

Метод

ПАРЫ

50

Замороженная когорта; один исходный ролик × один целевой язык.

ЯЗЫКИ

5

Арабский, испанский, французский, хинди, корейский.

СОБРАНО

8 августа 2026

ДОСТУПНОСТЬ

25 из 43

Исходных роликов с пригодным автодубляжем YouTube; Familiar дублировал все 43.

ПАРНОЕ, ЧЁРНЫЙ ЯЩИК
КАК ОЦЕНИВАЕТСЯОдин исходный ролик × один целевой язык; полный итоговый звук обеих систем.
МЕТРИКИ, ЧУВСТВИТЕЛЬНЫЕ К ТАЙМИНГУ
КАК ОЦЕНИВАЕТСЯТолько 31 пара с независимо проверенным выравниванием по таймлайну оригинала (допуск 40 мс; сомнительные дорожки исключаются).
МЕТРИКИ СОБЫТИЙ
КАК ОЦЕНИВАЕТСЯ14 дорожек со смехом или реакциями, отмеченными и проверенными людьми.
НЕДОСТУПНЫЕ ДОРОЖКИ YOUTUBE
КАК ОЦЕНИВАЕТСЯУказаны явно и никогда не засчитываются как ноль.
ПРОВЕРКА СМЫСЛА
КАК ОЦЕНИВАЕТСЯОценивается готовая речь; допустимые перефразировки и короткие фоновые реакции ошибками не считаются; CER/WER исключены.

Голос: у YouTube он чужой

Автодубляж YouTube звучит чужим голосом; Familiar сохраняет голос самого говорящего.

На 31 точно выровненной паре сходство с голосом настоящего говорящего:

FIG. 01 · СХОДСТВО С ГОЛОСОМ ГОВОРЯЩЕГО (SIM-O) · 31 ВЫРОВНЕННЫЙ ДУБЛЯЖ · FAMILIAR +182.9%
FAMILIAR0.399
YOUTUBE0.141

Смысл

Из 528 важных мыслей оригинала в 50 проверенных дубляжах YouTube исказил или потерял 145, Familiar 43.

FIG. 02 · ВАЖНЫЕ МЫСЛИ ОРИГИНАЛА, ИСКАЖЁННЫЕ ИЛИ ПОТЕРЯННЫЕ · ИЗ 528 · У FAMILIAR НА 70.3% МЕНЬШЕ
YOUTUBE145
FAMILIAR43
34/50

дубляжей YouTube с важной проблемой смысла в речи

18/50

дубляжей Familiar с важной проблемой смысла в речи

12 против 0

критических сбоев смысла, YouTube против Familiar

Сцена и реакции

FIG. 03 · СПЕКТРАЛЬНАЯ ОШИБКА ФОНА · ФРАГМЕНТЫ БЕЗ РЕЧИ · YOUTUBE +232.6%
YOUTUBE11.21 дБ
FAMILIAR3.37 дБ
0.998 против 0.236

корреляция формы смеха и реакций · 14 дорожек событий

0.11 против 3.36 дБ

ошибка громкости смеха и реакций · 14 дорожек событий

25/43

исходных роликов с пригодным автодубляжем YouTube; Familiar дублировал все 43

Familiar поставляет готовый дубляж до 4K с миксом в настоящем объёмном 5.1 или в стерео.

Ограничения

Замороженное исследование методом чёрного ящика на собранной когорте, а не утверждение о каждом дубляже YouTube, каждом языке или будущей версии платформы.
ТОЛЬКО ЭТА КОГОРТА
Диагностика модели, а не прослушивание с участием людей; неопределённость у неё широкая.
ПРОГНОЗИРУЕМАЯ ЕСТЕСТВЕННОСТЬ · UTMOS 2.12 ПРОТИВ 1.85
Описательная метрика; её интервал касается нуля.
ТАЙМИНГ ТРАНЗИЕНТОВ · F1 1.000 ПРОТИВ 0.789

ИСТОЧНИКИ

  1. [1]Familiar против автодубляжа YouTube: полные результаты, метод и аудиопримеры
  2. [2]Все бенчмарки Familiar: ElevenLabs, YouTube, переводчики-люди
  3. [3]Справка YouTube: автоматический дубляж
  4. [4]Обзор автодубляжа YouTube: что показали замеры

МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЙ ПЕРЕВОД

Familiar Labs создаёт дубляж нового поколения на основе мультимодальной модели принятия решений о локализации (MLDM). Это первая фундаментальная модель для мультимодального перевода: одна модель решает, что локализовать в тексте, аудио и видео, и показывает вам варианты. Ваш голос и губы, перенесённые на новые языки. В команде 8 человек с PhD; их поддерживают Samsung, RedBird и Gold House. Наша миссия

Смотреть полный бенчмарк →Связаться с командой