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Sabrina Baldo-de Brébisson MCF et ancienne traductrice spécialisée En collaboration avec Sylvain Thébault Adaptateur indépendant Le sous-titrage automatique.

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1 Sabrina Baldo-de Brébisson MCF 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 juin 2013

2 LogicielsFonctionsSite JublerCréation de fichiers de sous-titreshttp://jubler.org/ Modification de fichiers de sous-titres Time AdjusterSynchronisation des sous-titres avec les imageshttp://www.ireksoftware.com/ta Subtitle WorkshopCréation de fichiers de sous-titreshttp://www.urusoft.net/products.php?cat=sw Modification de fichiers de sous-titres SublightRecherche de fichiers de sous-titres existant sur Internethttp://www.sublight.si/ AegisubCréation de fichiers de sous-titreshttp://www.aegisub.org/ Modification de fichiers de sous-titres Synchronisation des sous-titres avec les images Traduction automatique de sous-titres KijioCréation de fichiers de sous-titreshttp://kijio.org/guide/ Modification de fichiers de sous-titres Synchronisation des sous-titres avec les images Traduction automatique de sous-titres Subtitle Translation WizardCréation de fichiers de sous-titreshttp://www.upredsun.com/subtitle-translation/ Modification de fichiers de sous-titres Synchronisation des sous-titres avec les images Traduction automatique de sous-titres Extraction des fichiers de sous-titres à partir d'une vidéo Visualisation des sous-titres sur la vidéo HandbrakeIncrustation de sous-titres "en dur" dans une vidéohttp://handbrake.fr/ Any Video ConverterIncrustation de sous-titres "en dur" dans une vidéohttp://www.any-video-converter.com/fr/

3 Sous-titrage automatique Deux domaines appliqués La reconnaissance vocale La traduction automatique Deux outils appliqués Google Voice Google Translate

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15 Processus Humain traditionnel« Tout automatisé »Semi-automatisé Adaptation en langue cible sur la base dune transcription source Humaine 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 Révision humaine des sous- titres en langue cible

16 1 ère PROBLÉMATIQUE : TRAITEMENT -Multiples contraintes : -Découpage de la vidéo pour lancer la reconnaissance vocale quand elle commence par un silence - Obligation dapporter 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

17 2 ème 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)

18 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

19 Reconnaissance vocale Piste source quasiment fausse de moitié Taux derreurs : 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 couldnt 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.

20 Google Voice + Google Translation : « Soyons fous ! » Exemple : I put a lot of care and thought into this book. Care and gordon's this book Entretien et Gordon ce livre

21 Traduction automatique dune retranscription par reconnaissance vocale Catégories d'erreursNombre%age Non sens3382,5% Non idiomatique37,5% Faux sens25,0% Grammaire12,5% Calque12,5% Typographie et ponctuation 00,0% Lexique00,0% Syntaxe00,0% Maladresse00,0% Inexact00,0% TOTAL40100,0% 33 non sens sur 391 mots = 8,5 % du texte !

22 « Beaucoup de traducteurs professionnels trouvent les textes générés par les logiciels de traduction automatique tellement biscornus quils estiment plus rapide de repartir à zéro » P. 12, Traduction. Faire les bons choix. Dans Petit guide de lacheteur de traductions. Syndicat national des traducteurs professionnels.

23 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 : Jai consacré du temps à ce livre, plus quaux précédents.

24 Traduction automatique dune retranscription humaine Catégories d'erreursNombre%age Grammaire1418,9% Non sens1317,6% Typographie et ponctuation 912,2% Lexique912,2% Calque810,8% Non idiomatique68,1% Syntaxe56,8% Maladresse56,8% Faux sens45,4% Inexact11,4% TOTAL74100,0% 74 erreurs sur 465 mots = 20% du texte !

25 BILAN « Optimiser le défi technologique pour faire face à la place de lhumain en traduction » Reconnaissance vocale : Pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ? Traduction automatique avec ou sans reconnaissance vocale : Pour les fansubbers ?

26 Adaptation incompatible par essence avec la Traduction Automatique Traduction littérale Traduction linéaire Traduction oblique, libre, infidèle Traduction spatiotemporelle Techniques créatives de ladaptation : non répétition, omission, sous-traduction, hyperonymie, hyponymie, modulation…

27 MERCI TRUGAREZ


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