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Sabrina Baldo-de BrébissonMCF et ancienne traductrice spécialisée
En collaboration avec Sylvain Thébault Adaptateur indépendant
Le sous-titrage automatique :une nouveauté technologique exploitable
pour les adaptateurs professionnels ?
OPTIMALE Symposium - Université Rennes 2 - 6 juin 2013
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Logiciels Fonctions SiteJubler Création de fichiers de sous-titres http://jubler.org/
Modification de fichiers de sous-titres
Time Adjuster Synchronisation des sous-titres avec les images http://www.ireksoftware.com/ta
Subtitle Workshop Création de fichiers de sous-titres http://www.urusoft.net/products.php?cat=sw
Modification de fichiers de sous-titresSublight Recherche de fichiers de sous-titres existant sur Internet http://www.sublight.si/
Aegisub Création de fichiers de sous-titres http://www.aegisub.org/
Modification de fichiers de sous-titres
Synchronisation des sous-titres avec les images
Traduction automatique de sous-titres
Kijio Création de fichiers de sous-titres http://kijio.org/guide/Modification de fichiers de sous-titres
Synchronisation des sous-titres avec les images
Traduction automatique de sous-titres
Subtitle Translation Wizard Création de fichiers de sous-titres http://www.upredsun.com/subtitle-translation/
Modification de fichiers de sous-titresSynchronisation des sous-titres avec les imagesTraduction automatique de sous-titres
Extraction des fichiers de sous-titres à partir d'une vidéo
Visualisation des sous-titres sur la vidéo
Handbrake Incrustation de sous-titres "en dur" dans une vidéo http://handbrake.fr/
Any Video Converter Incrustation de sous-titres "en dur" dans une vidéo http://www.any-video-converter.com/fr/
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Sous-titrage automatique
Deux domaines appliqués• La reconnaissance vocale• La traduction automatique
Deux outils appliqués• Google Voice• Google Translate
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ProcessusHumain traditionnel « Tout automatisé » Semi-automatisé
Adaptation en langue cible sur la base d’une transcription sourceHumaine
Sous-titrage automatique en langue source par reconnaissance vocale
Importation de la transcription humaine en langue source dans la vidéo, synchronisation et création des sous-titres en langue source automatiques
Simulation(Révision) des sous-titres en langue cible
Modification des sous-titres en langue source
Traduction automatique des sous-titres en langue cible
Traduction automatique des sous-titres en langue cible
Révision humaine des sous-titres en langue cible
Révision humaine des sous-titres en langue cible
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• 1ère PROBLÉMATIQUE : TRAITEMENT - Multiples contraintes :
- Découpage de la vidéo pour lancer la reconnaissance vocale quand elle commence par un silence
- Obligation d’apporter une correction pour récupérer une nouvelle piste de reconnaissance vocale pour pouvoir demander la traduction automatique
- Apparition immédiate du sous-titrage automatique vs apparition aléatoire et tardive de la piste (version exploitable et révisable)
- Temps de traitement impossible à évaluer
Outil pas fiable pour un professionnel
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• 2ème PROBLÉMATIQUE : QUALITÉ
- De la reconnaissance vocale (transcription automatique)
- De la T.A. à partir de la transcription automatique (reconnaissance vocale)
- De la T.A. à partir de la transcription humaine(script source)
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Supports :
-Fichier vidéo en anglais sur « One day. A novel becomes a movie », David Nicholls
-Fichier avec la transcription en anglais
-Fichier avec les sous-titres humains en français
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Reconnaissance vocalePiste source quasiment fausse de moitié
• Taux d’erreurs : 43%(227 mots reconnus sur 392)
• Meilleur résultat (12 mots consécutifs) : over a period of time seeing them change in tiny degrees year-by-year
• Exemple : We realized that what we couldn’t do was divide a hundred minutes into twenty
five minute chunks. We realize that will be couldn't it was defiant hundred minutes into twenty
five minute chocs.
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Google Voice + Google Translation : « Soyons fous ! »
Exemple :•I put a lot of care and thought into thisbook. •Care and gordon's this book •Entretien et Gordon ce livre
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Traduction automatique d’une retranscription par reconnaissance vocale
Catégories d'erreurs Nombre %age
Non sens 33 82,5%
Non idiomatique 3 7,5%
Faux sens 2 5,0%
Grammaire 1 2,5%
Calque 1 2,5%
Typographie et ponctuation 0 0,0%
Lexique 0 0,0%
Syntaxe 0 0,0%
Maladresse 0 0,0%
Inexact 0 0,0%
TOTAL 40 100,0%
33 non sens sur 391 mots = 8,5 % du texte !
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« Beaucoup de traducteurs professionnels trouvent les textes générés par les logiciels de traduction automatique tellement biscornus qu’ils estiment
plus rapide de repartir à zéro »
P. 12, Traduction. Faire les bons choix. Dans Petit guide de l’acheteur de traductions. Syndicat national des traducteurs professionnels.
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Google Translation sans Google Voice : Une folie douce
Exemple :•Source :I put a lot of care and thought into this book. It took a lot longer than my other books.
•TA : J'ai mis beaucoup de soin et de réflexion dans ce livre. Il a fallu beaucoup plus de temps que mes autres livres.
•Adaptation : J’ai consacré du temps à ce livre, plus qu’aux précédents.
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Traduction automatiqued’une retranscription humaine
Catégories d'erreurs Nombre %age
Grammaire 14 18,9%
Non sens 13 17,6%
Typographie et ponctuation 9 12,2%
Lexique 9 12,2%
Calque 8 10,8%
Non idiomatique 6 8,1%
Syntaxe 5 6,8%
Maladresse 5 6,8%
Faux sens 4 5,4%
Inexact 1 1,4%
TOTAL 74 100,0%
74 erreurs sur 465 mots = 20% du texte !
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BILAN
« Optimiser le défi technologique pour faire face à la place de l’humain en traduction »
Reconnaissance vocale : Pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ?
Traduction automatique avec ou sans reconnaissance vocale :Pour les fansubbers ?
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Adaptation incompatible par essence avec la Traduction Automatique
• Traduction littérale
• Traduction linéaire
• Traduction oblique, libre, infidèle
• Traduction spatiotemporelle
Techniques créatives de l’adaptation : non répétition, omission, sous-traduction, hyperonymie, hyponymie, modulation…
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MERCITRUGAREZ