Video-Übersetzung mit KI: Die 4 Top-Technologien

Mit dem Aufkommen der Technologie der künstlichen Intelligenz wird es immer einfacher, Sprachbarrieren zu überwinden und mit Menschen in Kontakt zu treten, die andere Sprachen sprechen. Besonders wichtig ist dies bei Videoinhalten, bei denen die Sprache ein großes Hindernis für den Austausch und den Konsum von Informationen darstellen kann.

Erfahre, welche Technologien Du zur Video-Übersetzung einsetzen kannst und steigere die Reichweite Deines Contents.

In den letzten Jahren haben wir einen deutlichen Anstieg von Videoinhalten erlebt. Sie werden auf allen Social-Media-Plattformen genutzt und haben sich zu einem leistungsstarken Marketinginstrument entwickelt. Verschiedenen Berichten zufolge setzen fast 91 % der Unternehmen in verschiedenen Branchen auf Videoinhalte als Teil ihrer Strategie für eine bessere Kommunikation mit ihren Zielgruppen. Ob kurze, knackige Videos für Anzeigen oder längere Videos für Demos: es gibt viele Möglichkeiten, potenzielle Kunden oder neue Follower mit Videoinhalten zu erreichen.

Die Nutzung von Videoinhalten als Marketinginstrument ist nicht der einzige Datenpunkt, der zugenommen hat. Auch die Zuschauerstatistiken zeigen einen steilen Anstieg des Videokonsums und dürften in den kommenden Jahren neue Höhen erreichen. Heutzutage haben Menschen aus praktisch jeder Ecke der Welt Zugang zu Online-Inhalten. YouTube beispielsweise hat sich zur zweitgrößten Suchmaschine im Internet entwickelt, und hier dreht sich alles um visuelle Inhalte. Dennoch fragen wir uns: Wie ist es möglich, relevante Videoinhalte für ein globales Publikum zu erstellen?

Hier kommt die Video-Übersetzung ins Spiel. Durch den Einsatz von KI-gestützten Technologien können Videoproduzenten ihre Videos jetzt problemlos übersetzen und ihre Inhalte lokalisieren. Unten erfährst Du mehr über die beliebtesten modernen KI-Technologien und wie sie zur Video-Übersetzung eingesetzt werden.

Bevor wir uns mit den gängigsten Technologien für die Video-Übersetzung beschäftigen, ist es sinnvoll, eine klare Definition dieses Prozesses zu geben.

Bei der Video-Übersetzung wird der gesprochene oder geschriebene Inhalt eines Videos in eine andere Sprache übersetzt, in der Regel, um ihn für Zuschauer zugänglicher zu machen, die die Originalsprache, in der das Video aufgenommen wurde, nicht sprechen. Neben der Übersetzung von gesprochenen oder geschriebenen Wörtern können Video-Übersetzungen auch Untertitel, Synchronisation oder Voice-over-Erzählung beinhalten, um die ursprüngliche Botschaft zu vermitteln. Alle diese Techniken dienen einem einzigen Zweck, nämlich das Gesamterlebnis des Videos einem neuen, zielsprachigen Publikum zu vermitteln.

Die Durchführung von Video-Übersetzungen war früher keine leichte Aufgabe, da sie meist von Menschen gemacht wurden. Das bedeutete, dass ein Übersetzer viele Schritte durchführen musste, bevor er das Endprodukt erstellen konnte. Dazu gehörte die Analyse des Inhalts, um den Ton und die Botschaft zu bestimmen, das Abtippen des Textes und die Synchronisierung der Untertitel. Heutzutage ist dieser Prozess dank KI-gestützter Technologien und Tools, die die Erzählung des Videos schnell und effizient transkribieren und anpassen, viel einfacher. Aber wie funktioniert das genau?

In der heutigen globalisierten Welt war die Nachfrage nach mehrsprachigen Inhalten noch nie so groß wie heute. Ob zu Bildungs-, Informations- oder Unterhaltungszwecken – Videoproduzenten müssen Videos in verschiedene Sprachen übersetzen und mit Untertiteln versehen, um ein größeres, internationalesPublikum zu erreichen. Glücklicherweise haben Fortschritte in der Technologie die Video-übersetzung und -untertitelung zugänglicher und effizienter gemacht als je zuvor. Im Folgenden werden wir einige der Schlüsseltechnologien untersuchen, die dabei eine entscheidende Rolle spielen. Wir werden auch die Vorteile und Herausforderungen dieser Technologien erörtern.

Automatic Speech Recognition (ASR)

Eine der wichtigsten Technologien, die bei der Video-Übersetzung zum Einsatz kommt, ist die Automatische Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, ASR). Diese Technologie, die auch als Speech-to-Text-Translation (STT) bezeichnet wird, ermöglicht es Maschinen, gesprochene Sprache automatisch in geschriebenen Text umzuwandeln. ASR-Systeme verwenden Algorithmen, um Sprachsignale zu analysieren und einzelne Wörter oder Phrasen zu identifizieren, die dann in geschriebenen Text umgewandelt werden. Die meisten ASR-Systeme nutzen KI, um Audio in Text umzuwandeln, indem sie die Sprache an ein Format anpassen, das von einer Maschine gelesen werden kann. Dank der Weiterentwicklung von KI-Lösungen, die verschiedene Dialekte, Akzente und natürliche Sprache problemlos transkribieren können, ist es nicht mehr erforderlich, dass Wörter deutlich gesprochen werden.

Die Automatische Spracherkennung bringt viele Vorteile für die Videountertitelung und Video-Übersetzung mit sich, z. B. eine höhere Effizienz, Konsistenz, Zugänglichkeit und Skalierbarkeit. ASR ist jedoch auch mit Herausforderungen konfrontiert, wie z. B. Hintergrundgeräuschen, Schwierigkeiten beim Verstehen des Kontexts und der Notwendigkeit einer umfangreichen Bearbeitung. Trotz dieser Herausforderungen bleibt ASR ein wertvolles Werkzeug für Ersteller, die nach technischen Möglichkeiten zur Übersetzung von Videoinhalten suchen.

Audioerkennungstechnologie

Eine weitere Technologie, die für die Video-Übersetzung wichtig ist, ist die Audioerkennungstechnologie. Sie ist entscheidend, da sie in der Lage ist, andere Geräusche von der eigentlichen Sprache zu trennen. Mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren und Softwarealgorithmen kann diese Technologie Musik, Umgebungsgeräusche, Jubelrufe, Verkehrslärm und andere Nebengeräusche analysieren. Bei der Video-Übersetzung hilft diese Technologie, genaue Ergebnisse zu liefern, da sie versteht, dass nicht jedes Geräusch unbedingt ein Wort ist.

Die Audioerkennungstechnologie bietet bestimmte Vorteile wie Genauigkeit, Zeiteffizienz, ein besseres Gesamterlebnis und vieles mehr, was bei der Videountertitelung sehr nützlich sein kann. Allerdings ist diese Technologie ebenfalls mit einigen Herausforderungen konfrontiert, die noch verbessert werden müssen. Einige technische Einschränkungen sowie der Datenschutz und die Datensicherheit sollten als wichtige Faktoren berücksichtigt werden.

Automatic Language Identification (LID)

Sehr häufig werden Videoinhalte in nur einer Sprache präsentiert. Manchmal ist dies jedoch nicht der Fall, da zwei oder mehr Sprachen gemischt werden können, z. B. bei einem Interview, einem Podcast oder einer Podiumsdiskussion mit ausländischen Sprechern. Die Technologie der Automatic Language Identification (LID) ist in der Lage, die Sprache und den Dialekt des Sprechers zu erkennen und zu identifizieren. Es gibt verschiedene Ansätze für die LID, von denen der populärste wahrscheinlich die Verwendung von tiefen neuronalen Netzen ist. Letztere werden eingesetzt, weil sie als die genaueste Technik gelten, die eine Vielzahl von Wörtern auf einmal verarbeiten kann.

LID ist eine weitere wichtige Innovation, die im Prozess der Videountertitelung Anwendung findet. Sie wird immer wichtiger, da sie die problemlose Erstellung mehrsprachiger Inhalte ermöglicht und zudem wesentlich kostengünstiger ist als andere Lösungen, die in der Vergangenheit zur Spracherkennung eingesetzt wurden. Auch diese Technologie ist jedoch mit einigen Einschränkungen verbunden, wie z. B. hinsichtlich kontextueller Mehrdeutigkeit oder des Fehlens von Trainingsdaten in einigen Sprachen, was zu Schwierigkeiten bei der Genauigkeit führen kann.

Diarisierung der Sprecher

Diese Technologie wird auch in Videos verwendet, in denen es mehr als einen Sprecher gibt. Das Verfahren ermöglicht die Trennung der einzelnen Sprecher, so dass andere Technologien wie ASR die einzigartigen Audioeigenschaften jedes Sprechers transkribieren können. Auf diese Weise kann ein Video mit mehreren Sprechern in einem besser lesbaren Format untertitelt werden. Dies wird durch den Einsatz verschiedener Algorithmen und trainierter neuronaler Architekturen erreicht.

Die Diarisierung hat den Vorteil, dass sie ein besseres Verständnis für den Inhalt eines Gesprächs ermöglicht, indem sie eine große Textmenge in etwas viel Aussagekräftigeres zerlegt. Diese Technologie muss noch verbessert werden, da sie derzeit nur für asynchrone Transkription und nicht in Echtzeit funktioniert.

Trotz des Einsatzes modernster Technologie stellen sich weiterhin Herausforderungen oder Hindernisse bei der Video-Übersetzung. Einige Aspekte der Video-Übersetzung und -untertitelung, wie z. B. Wortlastigkeit, lange Sätze, langatmige Dialoge und Audioerweiterungen, können schwierig zu bewältigen sein. Deshalb liegt der Schlüssel zur Vereinfachung und zum reibungslosen Ablauf des gesamten Prozesses in einer Kombination aus dem Einsatz von Technologien und menschlichem Einsatz, um diese und andere häufige Herausforderungen bei der Video-Übersetzung zu bewältigen.

Obwohl Videoübersetzungstechnologien KI-gestützte Werkzeuge verwenden, ist dies derzeit nur eine Ergänzung. Genaue und hochwertige Ergebnisse sind vorhanden, aber einige Prozesse wie Textbearbeitung oder Kontextgenauigkeit erfordern immer noch die Beteiligung des Menschen. Eines ist sicher: KI hebt Übersetzungen auf eine neue Ebene, auf der alles einfacher, schneller und kostengünstiger wird. Wenn Du auf der Suche nach einem neuen Tool für Deine Audio- oder Video-Übersetzung bist, empfehlen wir Dir dringend, eines zu wählen, das die fortschrittlichste Technologie verwendet. Auf diese Weise kannst Du sicher sein, dass der gesamte Prozess so einfach und problemlos wie derzeit möglich abläuft.