Первое видео, которое я перевела через нейросеть, было десятиминутным роликом для клиента из другой страны. На «вручную» ушла бы неделя — переводчик, монтажёр, согласования. Ушёл час.
Я обычный контент-мейкер, не переводчик и не программист. До прошлого года любое видео на другой язык означало: ищу фрилансера-переводчика, жду перевод, ищу человека, который наложит субтитры, жду ещё раз. Три посредника на один ролик.
Сейчас всю эту цепочку я делаю одна. Расскажу, как это выглядит на практике — без сглаживания углов, потому что углы там есть.
С чего начался переход на ИИ
Толчком послужил заказ, где нужно было отдать один и тот же ролик на трёх языках за два дня. Раньше я бы просто отказалась — физически не успеть найти и согласовать трёх переводчиков за такой срок.
Вместо этого я загрузила видео в Speech2Text — сервис, который распознаёт речь и поддерживает больше двадцати языков, причём справляется даже когда звук не идеальный (шум на фоне, тихий голос). Он сначала расшифровал русскую дорожку в текст с таймкодами, а дальше можно переводить эту расшифровку на нужные языки и получать субтитры в формате SRT.
Для роликов, где важнее не субтитры, а живой перевод голосом, я пробовала VEED — там перевод сразу идёт с озвучкой на выбранном языке, и по заявлению сервиса точность распознавания около 95%. Заметно, кстати, что английский и испанский звучат аккуратнее, чем языки с более сложной фонетикой.
Как это работает по шагам
Загружаю файл. Сервис сам режет аудио на фразы и расставляет таймкоды — руками это делать я бы точно не стала, слишком монотонно.
Проверяю расшифровку на русском. Вот тут первая ловушка: если в оригинале человек говорит быстро или перебивает себя, распознавание путает слова. Один раз «нейросеть» превратилась в «не и рос сеть» — пришлось руками поправить три слова.
Запускаю перевод на нужные языки. На один язык — минуты, не часы. Для трёх языков в том заказе я уложилась в час вместе с проверкой.
Скачиваю субтитры и накладываю на видео либо выгружаю сразу с озвучкой, если формат ролика это позволяет.
Честно про то, что не работает гладко
Идиомы переводятся криво. «Забить косяк» алгоритм один раз перевёл почти дословно — пришлось переписать фразу вручную под нейтральный смысл. Русский юмор и разговорные обороты — то место, где машина спотыкается чаще всего.
С акцентами то же самое, что и с распознаванием на русском: чем дальше говор от нормы, тем больше ошибок в расшифровке, а значит, и в переводе, который строится поверх неё.
И да, юридическую терминологию я всё равно даю на вычитку человеку, который знает язык профессионально. Перевод через нейросеть экономит время на рутине, но не заменяет специалиста там, где цена ошибки высокая.
Что изменилось в итоге
Раньше зарубежный заказ означал риск: не найду переводчика вовремя — потеряю клиента. Теперь я сама прогоняю черновой перевод за час, а носителя языка привлекаю только для финальной вычитки, если тема серьёзная. Для обычных роликов хватает и того, что делает нейросеть без посторонней помощи.
Три дня назад я снова открыла Speech2Text — на этот раз ради ролика на четыре языка сразу. Открыла файл, запустила перевод и вдруг поймала себя на мысли: а ведь ещё год назад я бы просто сказала клиенту «нет, не успею».