ПОРІВНЯЛЬНИЙ БЕНЧМАРК

Familiar проти автоматичного дубляжу YouTube: дослідження на замороженій когорті

FAMILIAR · ДОСЛІДЖЕННЯОНОВЛЕНО ВСІ СТАТТІ
ЧИТАТИ МОВОЮEnglishEspañolPortuguês中文日本語한국어FrançaisDeutschالعربيةBahasa IndonesiaРусскийItalianoTiếng ViệtไทยNederlandsΕλληνικάУкраїнська粵語NorskCatalàHrvatskiLietuviųSlovenčinaSvenskaБългарскиСрпскиБеларускаяDanskҚазақшаLatviešu

АНОТАЦІЯ

На замороженій когорті з 50 пар (арабська, іспанська, французька, гінді, корейська; зафіксовано 8 серпня 2026) Familiar показав на 182.9% вищу схожість голосу з мовцем, ніж автоматичний дубляж YouTube (0.399 проти 0.141), і змінив або загубив на 70.3% менше важливих ідей (43 проти 145 із 528). YouTube мав на 232.6% більше помилок у фоновому звуці (11.21 проти 3.37 дБ). Familiar також лідирував за вокальними подіями. Придатний автодубляж існував для 25 із 43 вихідних кліпів; Familiar дублював усі 43. Повні дані й шість синхронізованих аудіоприкладів: повний бенчмарк YouTube.

Метод

ПАРИ

50

Заморожена когорта; один вихідний кліп × одна цільова мова.

МОВИ

5

Арабська, іспанська, французька, гінді, корейська.

ЗАФІКСОВАНО

8 серпня 2026

ДОСТУПНІСТЬ

25 із 43

Вихідні кліпи з придатним автодубляжем YouTube; Familiar дублював усі 43.

ПАРНО, «ЧОРНА СКРИНЬКА»
ЯК ОЦІНЮЄТЬСЯОдин вихідний кліп × одна цільова мова; повне фінальне аудіо від обох систем.
МЕТРИКИ, ЧУТЛИВІ ДО ТАЙМІНГУ
ЯК ОЦІНЮЄТЬСЯЛише 31 пара з незалежно перевіреним вирівнюванням за часовою шкалою джерела (допуск 40 мс; сумнівні доріжки відкидаються).
МЕТРИКИ ПОДІЙ
ЯК ОЦІНЮЄТЬСЯ14 доріжок із перевіреними людиною ділянками сміху чи реакцій.
НЕДОСТУПНІ ДОРІЖКИ YOUTUBE
ЯК ОЦІНЮЄТЬСЯПозначаються явно й ніколи не оцінюються як нуль.
ПЕРЕВІРКА ЗМІСТУ
ЯК ОЦІНЮЄТЬСЯОцінює вимовлене мовлення; коректні перефразування й дрібні фонові реакції не вважаються помилками; CER/WER виключено.

Голос: у них він чужий

Автодубляж YouTube говорить чужим голосом; Familiar зберігає голос оригінального мовця.

На 31 точно вирівняній парі схожість голосу зі справжнім мовцем:

FIG. 01 · СХОЖІСТЬ ГОЛОСУ З МОВЦЕМ (SIM-O) · 31 ВИРІВНЯНИЙ ДУБЛЯЖ · FAMILIAR +182.9%
FAMILIAR0.399
YOUTUBE0.141

Зміст

Із 528 важливих ідей джерела в 50 перевірених дубляжах YouTube змінив або загубив 145; Familiar 43.

FIG. 02 · ВАЖЛИВІ ІДЕЇ ДЖЕРЕЛА, ЗМІНЕНІ АБО ЗАГУБЛЕНІ · ІЗ 528 · У FAMILIAR НА 70.3% МЕНШЕ
YOUTUBE145
FAMILIAR43
34/50

Дубляжі YouTube із серйозною проблемою змісту в мовленні

18/50

Дубляжі Familiar із серйозною проблемою змісту в мовленні

12 проти 0

критичні збої змісту, YouTube проти Familiar

Сцена й реакції

FIG. 03 · СПЕКТРАЛЬНА ПОМИЛКА ФОНУ · ДІЛЯНКИ БЕЗ МОВЛЕННЯ · YOUTUBE +232.6%
YOUTUBE11.21 дБ
FAMILIAR3.37 дБ
0.998 проти 0.236

кореляція форми сміху й реакцій · 14 доріжок подій

0.11 проти 3.36 дБ

помилка гучності сміху й реакцій · 14 доріжок подій

25/43

вихідні кліпи з придатним автодубляжем YouTube; Familiar дублював усі 43

Familiar постачає готовий дубляж до 4K зі справжнім об'ємним міксом 5.1 або стерео.

Межі

Заморожене дослідження зафіксованої когорти методом «чорної скриньки», а не твердження про кожен дубляж YouTube, кожну мову чи майбутню версію платформи.
У МЕЖАХ КОГОРТИ
Діагностика моделі, а не дослідження з прослуховуванням людьми; її невизначеність велика.
ПРОГНОЗОВАНА ПРИРОДНІСТЬ · UTMOS 2.12 ПРОТИ 1.85
Описовий показник; його інтервал торкається нуля.
ТАЙМІНГ ТРАНЗІЄНТІВ · F1 1.000 ПРОТИ 0.789

ДЖЕРЕЛА

  1. [1]Familiar проти автодубляжу YouTube: повні результати, метод і аудіоприклади
  2. [2]Усі бенчмарки Familiar: ElevenLabs, YouTube, перекладачі-люди
  3. [3]Довідка YouTube: як користуватися автоматичним дубляжем
  4. [4]Огляд автоматичного дубляжу YouTube: що ми виміряли

Мультимодальний переклад

Familiar Labs створює дубляж нового покоління за допомогою мультимодальної моделі рішень щодо локалізації (MLDM), першої фундаментальної моделі для мультимодального перекладу: одна модель вирішує, що локалізувати в тексті, звуці та зображенні, і показує вам варіанти. Ваш голос і губи, перенесені в нові мови. Команда з 8 людей зі ступенями PhD, за підтримки Samsung, RedBird та Gold House. Наша місія

Переглянути повний бенчмарк →Зв'язатися з командою