Дубляж видео на русский с сохранением голоса. Сравнение HeyGen с ElevenLabs
В новом веке технологий, нейросети открывают потрясающие возможности для бизнеса и заработка в интернете. Одним из интересных направлений является дубляж видео с сохранением оригинального голоса. В данной статье рассмотрим два сервиса — HeyGen и ElevenLabs, и узнаем, как они могут помочь в реализации идей заработка с помощью нейросетей.
HeyGen и ElevenLabs
Я уже рассказывала про перевод от HeyGen. HeyGen – это инновационный сервис, который блестяще справляется с переводом видео, сохраняя интонации голоса оригинального диктора.
Минус
Однако, на данный момент он не поддерживает перевод с русского языка. В то время как ElevenLabs успешно дублирует видео на русский язык.
ElevenLabs
У ElevenLabs уже был voice cloning, сейчас же одним игроком на рынке дубляжа видео стало больше! ElevenLabs прекрасно переводит на русский. Сервис поддерживает 29 языков и сохраняет оригинальный тон голоса. Для примера я скачала интервью Илона Маска на английском языке и перевела его на русский с помощью ElevenLabs.
Оригинальное интервью на английском языке:
Перевод на русский и клонирование голоса ElevenLabs:
Процесс перевода видео прост и интуитивен: загружаем видеоролик, выбираем язык ввода и язык вывода, ожидаем некоторое время и получаем готовый результат.
Сравнение HeyGen и ElevenLabs
При сравнении HeyGen и ElevenLabs, оба сервиса анализируют речь, переводят и синтезируют ее в новую звуковую дорожку, создавая естественное звучание. Основное отличие в том, что ElevenLabs предлагает бесплатный перевод до 2000 символов, в то время как HeyGen ограничивает ролики размером до 500 мб и предоставляет только 1 генерацию бесплатно.
Резюмируя, оба они переводят отлично и очень похоже на оригинальный голос, но HeyGen подстраивает еще и движение губ
Эти инструменты демонстрируют потенциал нейросетей в бизнесе и возможности заработка в сфере перевода и дубляжа видео. Подписывайтесь на телеграм канал НейроProfit, чтобы узнать больше о возможностях нейросетей в создании новых источников дохода.
Нейросети для клонирования и перевода голоса. Сравнение: Бесплатный XTTS против HeyGen
Как обещала в прошлом посте, выкладываю обзор на бесплатный XTTS и платный HeyGen.
Оба сервиса позволят воспроизвести ваш голос и использовать его для создания голосовых записей на различных языках.Основное отличие заключается в том, что XTTS полностью бесплатен. Он поддерживает работу на английском, русском и многих других языках. HeyGen платный, с тестовым периодом. Переводит видео с русского, на русский пока нет. Его преимущество в том, что при переводе он не только имитирует голос, но и подстраивает движение губ.
XTTS
➕ Бесплатный
➕ Поддерживает русский
➕ Можно клонировать голос на разные языки, используя аудиозапись от 6 секунд
➕ Открытый код на Github
➕ Есть демо-версия на Hugging Face
➖ Проигрывает HeyGen в клонировании голоса
HeyGen
➖ Платный
➕ Тестовый период. За один доступный кредит вы можете протестировать видео длинной от 30 до 50 сек.
➕ Перевод видео, при этом сохраняя голос диктора ➕ точная имитация соответствующих движений губ.
Пока монтировала ролик, поменяла свое мнение о HeyGen, со стороны сказали, что голос очень похож на мой. А вы как считаете? Напишите в комментариях 🤔👇🏻
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой тг НейроProfit, там я рассказываю, как использовать нейросети для бизнеса 😉
Бесплатное клонирование голоса и перевод на другие языки
Всем привет! Нашла интересную нейросеть XTTS, которая может клонировать ваш голос и в дальнейшем использовать его для создания голосовых записей на разных языках. Это крутой бесплатный аналог HeyGen, поддерживающий русский язык.
XTTS
HeyGen
Кто не знает, сервис HeyGen не только преуспел в создании реалистичных аватаров, но и в клонировании голоса и перевода его на различные языки в режиме реального времени - второе видео это хорошо демонстрирует
Но так ли они оба хороши?
Чуть позже скину обзор на XTTS и сравню ее с HeyGen. Ролик получился длиннее положенных 3 минут. А кто не хочет ждать, как обычно, в моем телеграм канале НейроProfit видео уже есть. Пока сразу скажу, что XTTS бесплатный и поддерживает русский, в отличие от HeyGen
Перевод текста и аудио бесплатно
🌍 Перевод текста и аудио бесплатно
Meta представила нейропереводчик Seamless, способный перевести больше 100 языков 🔥
Переводит текст в аудио и аудио в текст:
поддерживает 96 языков для текста, 101 язык для ввода речи, 35 языков для вывода речи.
Попробовать можно в Демо-версии, а полная версия здесь
Больше полезных сервисов для работы и учебы в моем телеграмм канале (ссылка в описании профиля), там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса
Как сделать перевод страниц любого сайта быстро на 90 языков
Согласно данным Ethnologue, крупнейшего в мире каталога языков, на Земле существует огромное многообразие языков, состоящих в различных языковых семьях. Количество языков достигает 7151, относящихся к 142 различным семьям. Это указывает на разнообразие культур и национальностей, проживающих на планете. Эта изумительный разнообразный лингвистический мозаика является одним из ценнейших богатств нашей планеты.
Как сделать перевод страниц любого сайта быстро на 90 языков
Как сделать перевод страниц любого сайта быстро на 90 языков
В наше время, когда использование интернета становится все более распространенным, важно иметь возможность достигать и привлекать глобальную аудиторию. Это особенно актуально для сайтов, предоставляющих информацию или инженерные услуги для клиентов со всех уголков мира.
Однако, не все веб-сайты на конструкторе (например Nethouse) имеют возможность локализации и автоматического перевода контента. Это ограничивает доступность и понятность информации для широкой аудитории. Многие пользователи обращаются к сайту, но уходят, не дочитав полезные статьи или не оформив заказ услуги, из-за языковых барьеров.
А вы друзья использовали сервисы перевода и локализации на своем сайте? Какие результаты достигли?
Посмотрите на эту сводку за год пользования сайтом из Яндекс Метрики, как мы видим наибольшее время на сайте проводят люди русскоговорящие. Однако, чтобы привлечь аудиторию со всего мира, возникает необходимость в переводе сайта на различные языки, и это задача, которую можно решить с помощью сервиса "Перевод сайтов" от Яндекс.
Посмотрите на эту сводку за год пользования сайтом из Яндекс Метрики, как мы видим наибольшее время на сайте проводят люди русскоговорящие.
Главная страница Google Аналитики пользователей за год
Преимущества машинного перевода с помощью Яндекс Переводчика онлайн
В свете этого, возникает вопрос: как быстро перевести сайт на более чем 90 языков мира? Ответ прост - перевод сайтов с помощью Яндекс Переводчика. Данный сервис предлагает автоматический перевод текстов, фотографий, картинок, сайтов и даже мобильных приложений. Он основан на технологии машинного перевода, разработанной в Яндексе, и позволяет переводить тексты на более чем 90 языках, включая редкие и экзотические языки. С помощью этого сервиса, веб-сайты могут легко и быстро привлечь аудиторию из разных стран и культур, предложив удобный и понятный интерфейс на их родном языке.
Проверено, Яндекс Переводчик представляет собой удобный и эффективный инструмент для локализации сайтов и обеспечения доступности контента на разных языках.
Как можно повысить эффективность своего веб-сайта с помощью перевода на разные языки?
Проверено, Яндекс Переводчик представляет собой удобный и эффективный инструмент для локализации сайтов и обеспечения доступности контента на разных языках. Это особенно важно для сайтов, которые хотят привлечь широкую международную аудиторию и удовлетворить потребности разных культур и национальностей.
Как это работает?
1. Выбираем язык перевода. Папьяме́нто (papiamento или papiamentu) — креольский язык, родной язык населения Арубы, Кюрасао и Бонайре. Число говорящих — около 329 тыс. человек.
2. Вводим требуемую страницу в интернет переводчик, на примере сайт pavelsamuta.com
3. Кликаем по кнопке перевести сайт, uno momento и наслаждаемся переводом Русский - Папьяме́нто.
Кликаем по кнопке перевести сайт и наслаждаемся переводом Русский - Папьяме́нто.
Какие преимущества может принести использование машинного перевода для сайта?
Использование машинного перевода может значительно сократить время и затраты на перевод контента пользователем. Однако, следует помнить о необходимости проверки и редактирования автоматического перевода, чтобы обеспечить качество и точность сложного технического, научного переведенного текста.
Благодаря Яндекс Переводчику и его широкому набору языков, сайты могут стать более мультиязычными и предоставить возможность пользователям со всего мира полноценно взаимодействовать с информацией и услугами, предлагаемыми на сайте.
Не упускайте возможность использовать бесплатно транслит онлайн для расширения границ вашего онлайн-присутствия. Яндекс Переводчик online - это надежный и удобный инструмент, который поможет вам успешно перейти на мировую арену и удовлетворить потребности разноязычной аудитории.
How to quickly translate pages of any website into 90 languages version EN
"Игра в переводчика": играем с СhatGPT и учим язык
Создал (и делюсь ею ниже) интерактивную языковую игру в ChatGPT, в которой ChatGPT тренирует ваш иностранный язык, проверяя ваши "навыки переводчика". А именно, он будет давать вам фразы, а затем оценивать ваш перевод этих фраз на иностранный язык, в том числе путем сравнения с "эталонным" переводом.
Можно выбрать любой (!) язык
Можно задать уровень сложности
(см. мой другой пост на Pikabu про классификацию языковых уровней)
Текст запроса для игры - ниже. Запустить игру можно, просто скопировав этот текст в свой ChatGPT: не забудьте вставить свои название языка и уровень сложности (в 2 местах).
(Как вариант, можете также использовать вот эту прямую ссылку, чтобы открыть игру в ChatGPT. Для этого нужен зарегистрированный эккаунт на chat.openai.com. Опять же, можете там заменить на свой язык и желаемый уровень сложности.)
Ты преподаватель [УКАЗАТЬ ЯЗЫК]. Давай поиграем в языковую игру по следующим правилам. В каждый круг ты даешь мне одну фразу на русском языке (уровень сложности должен быть [УКАЗАТЬ УРОВЕНЬ ВЛАДЕНИЯ]). Ты также подготавливаешь, но не показываешь мне, оптимальный перевод этой фразы. Под оптимальным нужно понимать наилучший вариант, который употребили бы носители языка. Мой перевод ты будешь оценивать по следующей шкале: оценка 1 - если мой перевод содержит грамматические, лексические или орфографические ошибки, оценка 2 - если мой перевод не содержит ошибок, но не совпадает с твоим идеальным переводом, оценка 3 - если мой перевод совпадает с твоим идеальным переводом. Диалог должен строиться следующим образом: 1) Ты даешь мне фразу на русском, не давая перевод к ней, и ждешь моего ответа. 2) Я даю тебе ответ со своим переводом. 3) Ты мне отвечаешь и в своем ответе, во-первых, даешь мне твой идеальный перевод, во-вторых, даешь оценку 1, 2 или 3 моему переводу, а также даешь пояснение к оценке, в том числе перечисляешь все мои недочеты по сравнению с идеальным переводом. Сразу после этого ты задаешь мне следующую фразу на русском.
Имейте в виду, что ChatGPT – это не точный алгоритм. Иногда случается что и он путается в игре, например, может поменять роли местами. Он адаптируется, учится на диалогах с пользователями. Если что-то пошло не так, сами дайте ему поправку или просто перезапустите игру.
Успешного использования!
____
Автор: создатель и автор телеграм-канала "Изучение языков с ChatGPT". (На канале - подробные инструкции, лайфхаки, техники, советы по изучению иностранных языков с помощью ChatGPT).
____
Meta обнародовала раннюю версию инструмента для перевода с помощью искусственного интеллекта, который работает с 200 языками
/ Амбиции Meta по созданию "универсального переводчика" остаются в силе
Конгломерат социальных сетей Meta создал единую модель искусственного интеллекта, способную переводить на 200 различных языков, в том числе и на те, которые не поддерживаются существующими коммерческими инструментами. Компания выложила проект в открытый доступ в надежде на то, что другие разработчики будут использовать его в своей работе.
ИИ-модель является частью амбициозного научно-исследовательского проекта Meta по созданию так называемого "универсального переводчика речи", который компания считает важным для развития многих платформ - от Facebook и Instagram до таких развивающихся областей, как VR и AR. Машинный перевод не только позволяет компании Meta лучше понимать своих пользователей (и тем самым улучшать рекламные системы, которые приносят 97% ее доходов), но и может стать основой "убийственного" приложения для будущих проектов, таких как очки дополненной реальности.
Конгломерат социальных сетей Meta создал единую модель искусственного интеллекта, способную переводить на 200 различных языков, в том числе и на те, которые не поддерживаются существующими коммерческими инструментами. Компания выложила проект в открытый доступ в надежде на то, что другие разработчики будут использовать его в своей работе.
ИИ-модель является частью амбициозного научно-исследовательского проекта Meta по созданию так называемого "универсального переводчика речи", который компания считает важным для развития многих платформ - от Facebook и Instagram до таких развивающихся областей, как VR и AR. Машинный перевод не только позволяет компании Meta лучше понимать своих пользователей (и тем самым улучшать рекламные системы, которые приносят 97% ее доходов), но и может стать основой "убийственного" приложения для будущих проектов, таких как очки дополненной реальности.
Переводы с помощью этой модели, безусловно, не будут безупречными
Эксперты в области машинного перевода сообщили The Verge, что последнее исследование Meta является амбициозным и основательным, но отметили, что качество некоторых переводов модели, скорее всего, будет значительно ниже, чем у более популярных языков, таких как итальянский или немецкий.
"Основной вклад здесь - это данные", - сказал The Verge профессор Александр Фрейзер, эксперт по вычислительной лингвистике из LMU Munich (Германия). "Что важно, так это 100 новых языков [которые могут быть переведены с помощью модели Meta]".
Достижения Meta, как это ни парадоксально, обусловлены как масштабом, так и направленностью ее исследований. В то время как большинство моделей машинного перевода работают лишь с несколькими языками, модель Meta является всеобъемлющей: это единая система, способная переводить в более чем 40 000 различных направлениях между 200 различными языками. Однако Meta также заинтересована в том, чтобы включить в модель "языки с низким уровнем ресурсов" - языки, на которых имеется менее 1 млн. переведенных пар предложений. К ним относятся многие африканские и индийские языки, которые обычно не поддерживаются коммерческими средствами машинного перевода.
"Что нужно сделать, чтобы создать технологию перевода, которая будет работать для всех?"
Научный сотрудник Meta AI Анжела Фан, работавшая над проектом, рассказала изданию The Verge, что на создание технологии перевода ее вдохновило недостаточное внимание, уделяемое в этой области языкам с более ограниченными исходными ресурсами.
"Перевод не работает даже для тех языков, на которых мы говорим, поэтому мы и начали этот проект", - сказала Фан. У нас есть такая мотивация - "что нужно сделать, чтобы создать технологию перевода, которая будет работать для всех?".
По словам Фан, модель, описанная в исследовательской статье, уже тестируется для поддержки проекта, помогающего редакторам Википедии переводить статьи на другие языки. Методы, разработанные при создании модели, в скором времени будут также интегрированы в инструменты перевода компании Meta.
Как оценивать перевод?
Перевод - сложная задача и в лучшие времена, а машинный перевод, как известно, может быть нестабильным. При масштабном применении на платформах Meta даже небольшое количество ошибок может привести к катастрофическим последствиям, как, например, в случае, когда Facebook неправильно перевел сообщение палестинца "С добрым утром" как "навреди им", что привело к его аресту израильской полицией.
Для оценки качества работы новой модели Мета создала тестовый набор данных, состоящий из 3001 пары предложений для каждого языка, на который рассчитана модель, каждое из которых было переведено с английского на язык перевода человеком, являющимся профессиональным переводчиком и носителем языка.
Исследователи прогнали эти предложения через свою модель и сравнили машинный перевод с эталонными человеческими предложениями с помощью общепринятого в машинном переводе эталона, известного как BLEU (BiLingual Evaluation Understudy).
Модель Meta позволила улучшить показатели, но они не могут рассказать всю историю.
BLEU позволяет исследователям присваивать числовые баллы, измеряющие степень совпадения пар предложений. По утверждению компании Meta, ее модель позволяет улучшить показатели BLEU на 44% для всех поддерживаемых языков (по сравнению с предыдущими современными разработками). Однако, как это часто бывает в исследованиях в области ИИ, оценка прогресса на основе контрольных показателей требует контекста.
Хотя показатели BLEU позволяют исследователям сравнивать относительный прогресс различных моделей машинного перевода, они не являются абсолютным показателем способности программного обеспечения создавать качественные переводы.
Помните: Набор данных Meta состоит из 3001 предложения, и каждое из них было переведено только одним человеком. Это позволяет судить о качестве перевода, но всю выразительность языка невозможно отразить на столь малом фрагменте реального языка. Эта проблема ни в коем случае не ограничивается Meta - она касается всех работ по машинному переводу и особенно остро проявляется при оценке языков с ограниченными ресурсами, - но она показывает масштаб проблем, стоящих перед этой областью.
Кристиан Федерманн, главный менеджер по исследованиям, занимающийся вопросами машинного перевода в компании Microsoft, считает, что проект в целом "заслуживает похвалы" за стремление расширить сферу применения программ машинного перевода за счет менее распространенных языков, но отмечает, что сами по себе оценки BLEU могут дать лишь ограниченную оценку качества результата.
"Перевод - это творческий, генеративный процесс, в результате которого может получиться множество различных переводов, одинаково хороших (или плохих)", - сказал Федерманн в интервью The Verge. Невозможно определить общие уровни "хорошести" по шкале BLEU, поскольку они зависят от используемого тестового набора, его эталонного качества, а также от свойств, присущих исследуемой языковой паре".
По словам Фэн, оценки BLEU были также дополнены человеческой оценкой, и эти отзывы были очень позитивными, а также вызвали некоторые неожиданные реакции.
"Один из действительно интересных феноменов заключается в том, что люди, говорящие на языках с низким уровнем ресурсов, часто имеют более низкую планку качества перевода, поскольку у них нет другого инструмента", - сказала Фэн, которая сама является носителем языка с низким уровнем ресурсов - шанхайского. Они очень щедры, и поэтому нам приходится возвращаться и говорить: "Нет, вы должны быть очень точны, и если вы видите ошибку, скажите об этом".
Дисбаланс сил в корпоративном ИИ
Работа над переводом с помощью искусственного интеллекта часто представляется как однозначное благо, однако создание такого программного обеспечения сопряжено с особыми трудностями для носителей языков с низкими ресурсами. Для некоторых сообществ внимание "больших технологий" просто нежелательно: они не хотят, чтобы инструменты, необходимые для сохранения их языка, находились в чьих-либо руках, кроме их собственных. Для других проблемы не столько экзистенциальные, сколько связанные с качеством и влиянием.
Некоторые сообщества просто не хотят, чтобы их язык контролировали большие технологии.
Инженеры Meta изучили некоторые из этих вопросов, проведя интервью с 44 носителями языков с низким уровнем ресурсов. В ходе интервью был отмечен ряд положительных и отрицательных моментов, связанных с открытием их языков для машинного перевода.
Одним из положительных моментов, например, является то, что такие инструменты позволяют носителям языка получить доступ к большему количеству медиа и информации. С их помощью можно переводить богатые ресурсы, такие как англоязычная Википедия и учебные тексты. В то же время, если носители языков с низкими ресурсами будут потреблять больше медиа-материалов, созданных носителями языков с лучшей поддержкой, это может снизить стимулы к созданию таких материалов на своем родном языке.
Сбалансировать эти вопросы непросто, и проблемы, возникшие даже в рамках этого недавнего проекта, показывают, почему. Так, например, исследователи Meta отмечают, что из 44 носителей языков с низкими ресурсами, которых они опросили для изучения этих вопросов, большинство были "иммигрантами, живущими в США и Европе, и около трети из них идентифицируют себя как работники технического сектора" - это означает, что их точка зрения, скорее всего, отличается от точки зрения их родного сообщества и изначально предвзята.
Профессор Фрейзер из LMU Munich отметил, что, несмотря на это, исследование, безусловно, было проведено "в том ключе, который становится все более характерным для привлечения носителей языка", и что такие усилия "заслуживают похвалы".