هل يوجد ذكاء اصطناعي يمكنه توليد ترجمات؟
In today’s era of rapidly growing video production, online education, and social media content, subtitle generation has become a crucial aspect for enhancing the viewer experience and expanding the influence of dissemination. In the past, subtitles were often generated through manual transcription and manual editing, which was time-consuming, labor-intensive, and costly. Nowadays, with the development of artificial intelligence (AI) speech recognition and natural language processing technologies, subtitle generation has entered the era of automation. So, هل يوجد برنامج ذكاء اصطناعي قادر على توليد الترجمة؟ كيف تعمل؟ ستجد في هذه المقالة شرحاً مفصلاً.
ترجمات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يشير هذا المصطلح إلى عملية التعرف التلقائي على المحتوى المنطوق في مقاطع الفيديو أو الصوت وتحويله إلى نص مطابق، مع مزامنة دقيقة مع إطارات الفيديو، وإنشاء ملفات ترجمة قابلة للتعديل والتصدير (مثل SRT وVTT وغيرها). وتشمل المبادئ الأساسية لهذه التقنية الخطوتين التقنيتين التاليتين:
| غرض | الطريقة التقليدية | طريقة الذكاء الاصطناعي الآلية |
|---|---|---|
| المشاركة البشرية | يتطلب الأمر من المترجمين المحترفين إدخال الجملة جملةً جملة | التعرف والتوليد التلقائي بالكامل |
| الكفاءة الزمنية | انخفاض كفاءة الإنتاج، واستهلاك الوقت | إنتاج سريع، يتم إنجازه في غضون دقائق |
| اللغات المدعومة | يتطلب الأمر عادة وجود ناسخين متعددي اللغات | يدعم التعرف على اللغات المتعددة والترجمة |
| تكلفة الاستثمار | ارتفاع تكاليف العمالة | انخفاض التكاليف، مناسب للاستخدام على نطاق واسع |
| دقة | مرتفع ولكنه يعتمد على الخبرة البشرية | يتم تحسينها باستمرار من خلال تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي |
بالمقارنة مع النسخ اليدوي التقليدي، حسّن توليد الترجمة بالذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ كفاءة الإنتاج وقدرات النشر. بالنسبة للمستخدمين، مثل منشئي المحتوى والمؤسسات الإعلامية والمنصات التعليمية، أصبحت أدوات الترجمة بالذكاء الاصطناعي حلاً أساسياً لتحسين كفاءة العمل وتعزيز إمكانية الوصول إلى المحتوى.
الجواب هو: نعم، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن توليد الترجمة بكفاءة ودقة من تلقاء نفسه. حالياً، توجد العديد من المنصات مثل موقع يوتيوب, ، زووم، و إيزي ساب لقد تم اعتماد تقنية الترجمة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما أدى إلى تقليل عبء العمل المتعلق بالنسخ اليدوي بشكل كبير وجعل إنتاج الترجمة أسرع وأكثر انتشارًا.
يعتمد جوهر توليد الترجمة التلقائية باستخدام الذكاء الاصطناعي على التقنيات التالية:
يُعدّ التعرّف على الكلام (ASR) الخطوة الأولى والأهم في عملية إنشاء الترجمة. وتتمثل وظيفته في تحويل محتوى الصوت البشري في الملف الصوتي تلقائيًا إلى نص قابل للقراءة. سواءً كان محتوى الفيديو خطابًا أو محادثة أو مقابلة، يُمكن لتقنية التعرّف على الكلام تحويل الصوت إلى نص بسرعة، مما يُرسي الأساس لإنشاء الترجمة وتحريرها وترجمتها لاحقًا.
عندما يتحدث البشر، يتحول الصوت إلى إشارات موجية صوتية متصلة. يقوم نظام التعرف التلقائي على الكلام (ASR) بتقسيم هذه الإشارة إلى أطر زمنية قصيرة للغاية (على سبيل المثال، كل إطار 10 مللي ثانية)، ويستخدم الشبكات العصبية العميقة (مثل DNN أو CNN أو Transformer) لتحليل كل إطار وتحديد الوحدة الأساسية المقابلة للكلام، وهي صوت. يمكن للنموذج الصوتي التعرف على اللهجات وسرعات التحدث لدى المتحدثين المختلفين وخصائص الكلام في ضوضاء الخلفية المختلفة من خلال التدريب على كمية كبيرة من بيانات الكلام المصنفة.
After the learning model and the language model independently generate a series of possible results, the decoder’s task is to combine them and search for the most reasonable and contextually appropriate word sequence. This process is similar to path search and probability maximization. Common algorithms include the Viterbi algorithm and the Beam Search algorithm. The final output text is the “most credible” path among all possible paths.
تُطوَّر تقنية التعرف التلقائي على الكلام الحديثة باستخدام نماذج التعلم العميق، وقد طُبِّقت على نطاق واسع على منصات مثل يوتيوب، ودويين، وزووم. فيما يلي بعض أنظمة التعرف التلقائي على الكلام الشائعة:
لا تقتصر هذه الأنظمة على التعرف على الكلام الواضح فحسب، بل يمكنها أيضًا التعامل مع اختلافات اللهجات، والضوضاء المحيطة، والحالات التي تضم متحدثين متعددين. وبفضل تقنية التعرف على الكلام، يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاء قواعد بيانات نصية دقيقة بسرعة، مما يوفر وقتًا وجهدًا كبيرين في إنتاج الترجمة المصاحبة للأفلام، ويقلل الحاجة إلى النسخ اليدوي.
Time-axis synchronization is one of the key steps in subtitle generation. Its task is to precisely align the text generated by speech recognition with the specific time positions in the audio. This ensures that the subtitles can accurately “follow the speaker” and appear on the screen at the correct moments.
In terms of technical implementation, time-axis synchronization usually relies on a method called “forced alignment”. This technology uses the already recognized text results to match with the audio waveform. Through acoustic models, it analyzes the audio content frame by frame and calculates the time position where each word or each phoneme appears in the audio.
بعض أنظمة الترجمة المتقدمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل OpenAI Whisper أو Kaldi، يمكنها تحقيق ذلك. محاذاة على مستوى الكلمات, بل وتصل إلى دقة كل مقطع لفظي أو كل حرف.
تُعدّ الترجمة الآلية عنصرًا أساسيًا في أنظمة الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق ترجمة متعددة اللغات. فبعد أن يقوم نظام التعرف على الكلام بتحويل المحتوى الصوتي إلى نص باللغة الأصلية، تقوم تقنية الترجمة الآلية بتحويل هذه النصوص بدقة وكفاءة إلى اللغة المستهدفة.
من حيث المبدأ الأساسي، تعتمد تقنية الترجمة الآلية الحديثة بشكل رئيسي على نموذج الترجمة الآلية العصبية (NMT). Especially the deep learning model based on the Transformer architecture. During the training stage, this model inputs a large amount of bilingual or multilingual parallel corpora. Through the “encoder-decoder” (Encoder-Decoder) structure, it learns the correspondence between the source language and the target language.
تُعدّ معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الوحدة الأساسية لأنظمة توليد الترجمة المصاحبة للأفلام باستخدام الذكاء الاصطناعي، وذلك لفهم اللغة. وتُستخدم بشكل رئيسي لمعالجة مهام مثل تقسيم الجمل، والتحليل الدلالي، وتحسين التنسيق، وتحسين سهولة قراءة المحتوى النصي. إذا لم يخضع نص الترجمة المصاحبة لمعالجة لغوية مناسبة، فقد تظهر مشاكل مثل عدم تقسيم الجمل الطويلة بشكل صحيح، أو حدوث لبس منطقي، أو صعوبة في القراءة.
تختلف الترجمة المصاحبة عن النص الرئيسي. يجب أن تتكيف مع إيقاع القراءة على الشاشة، وعادةً ما تتطلب أن يحتوي كل سطر على عدد مناسب من الكلمات ودلالة كاملة. لذلك، سيستخدم النظام أساليب مثل التعرف على علامات الترقيم، وتحليل أجزاء الكلام، والحكم على البنية النحوية لتقسيم الجمل الطويلة تلقائيًا إلى جمل أو عبارات قصيرة يسهل قراءتها، مما يعزز سلاسة إيقاع الترجمة المصاحبة.
The NLP model analyzes the context to identify key words, subject-predicate structures, and referential relationships, etc., and determines the true meaning of a paragraph. This is particularly crucial for handling common expressions such as spoken language, omissions, and ambiguity. For example, in the sentence “He said yesterday that he wouldn’t come today”, the system needs to understand which specific time point the phrase “today” refers to.
يشمل ذلك توحيد استخدام الأحرف الكبيرة، وتحويل الأرقام، وتحديد الأسماء العلمية، وتصفية علامات الترقيم، وما إلى ذلك. يمكن لهذه التحسينات أن تجعل الترجمة أكثر وضوحًا من الناحية البصرية وأكثر احترافية في التعبير.
تعتمد أنظمة معالجة اللغة الطبيعية الحديثة في كثير من الأحيان على نماذج لغوية مدربة مسبقًا، مثل BERT و RoBERTa و GPT وما إلى ذلك. وهي تمتلك قدرات قوية في فهم السياق وتوليد اللغة، ويمكنها التكيف تلقائيًا مع العادات اللغوية في لغات وسيناريوهات متعددة.
بل إن بعض منصات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقوم بتعديل تعبير الترجمة بناءً على الجمهور المستهدف (مثل الأطفال في سن المدرسة، والفنيين، والأشخاص الذين يعانون من ضعف السمع)، مما يدل على مستوى أعلى من الذكاء اللغوي.
يتطلب إنتاج الترجمة التقليدية نسخ كل جملة يدويًا، وتقسيم الجمل، وضبط التسلسل الزمني، والتحقق من اللغة. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كبيرًا. أما نظام الترجمة المدعوم بالذكاء الاصطناعي، بفضل تقنيات التعرف على الكلام، والمحاذاة التلقائية، ومعالجة اللغة، فيمكنه إنجاز العمل الذي يستغرق عادةً عدة ساعات في غضون دقائق معدودة.
يستطيع النظام التعرف تلقائيًا على المصطلحات والأسماء العلمية والعبارات الشائعة، مما يقلل من الأخطاء الإملائية والنحوية. وفي الوقت نفسه، يحافظ على اتساق ترجمة المصطلحات واستخدام الكلمات في جميع أنحاء الفيديو، متجنبًا بذلك المشكلات الشائعة المتمثلة في عدم اتساق الأسلوب أو الاستخدام العشوائي للكلمات التي غالبًا ما تحدث في الترجمة البشرية.
بمساعدة تقنية الترجمة الآلية، يمكن لنظام الترجمة المصاحبة المدعوم بالذكاء الاصطناعي ترجمة اللغة الأصلية تلقائيًا إلى ترجمات بلغات متعددة مستهدفة ويمكن إخراج نسخ متعددة اللغات بنقرة واحدة فقط. وقد دعمت منصات مثل يوتيوب وإيزي ساب وديسكريبت جميعها إنشاء وإدارة الترجمات متعددة اللغات في وقت واحد.
The AI subtitle technology has transformed subtitle production from “manual labor” to “intelligent production”, not only saving costs and improving quality, but also breaking the barriers of language and region in communication. For teams and individuals who pursue efficient, professional and global content dissemination, أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الترجمة خيارًا لا مفر منه في ظل هذا التوجه..
| نوع المستخدم | حالات الاستخدام الموصى بها | أدوات الترجمة الموصى بها |
|---|---|---|
| صناع الفيديو / مستخدمو يوتيوب | فيديوهات يوتيوب، مدونات فيديو، فيديوهات قصيرة | Easysub، CapCut، Descript |
| منشئو المحتوى التعليمي | دورات عبر الإنترنت، محاضرات مسجلة، فيديوهات تعليمية مصغرة | Easysub، Sonix، Veed.io |
| الشركات متعددة الجنسيات / فرق التسويق | عروض ترويجية للمنتجات، إعلانات متعددة اللغات، محتوى تسويقي محلي | إيزيسب، هابي سكرايب، ترينت |
| محررو الأخبار / الإعلام | نشرات الأخبار، ومقاطع الفيديو الخاصة بالمقابلات، وترجمة الأفلام الوثائقية | Whisper (مفتوح المصدر)، AegiSub + Easysub |
| المعلمون / المدربون | كتابة نصوص الدروس المسجلة، وترجمة الفيديوهات التعليمية | Easysub، Otter.ai، Notta |
| مديري وسائل التواصل الاجتماعي | ترجمة الفيديوهات القصيرة، وتحسين محتوى TikTok / Douyin | CapCut، Easysub، Veed.io |
| المستخدمون ذوو الإعاقة السمعية / منصات إمكانية الوصول | ترجمة متعددة اللغات لتحسين الفهم | Easysub، Amara، الترجمة التلقائية على يوتيوب |
تُعدّ ترجمات الذكاء الاصطناعي أدوات تقنية بحد ذاتها، وتعتمد شرعيتها على التزام المستخدمين بحقوق الطبع والنشر للمواد. يستخدم موقع Easysub أساليب تقنية وإدارية لمساعدة المستخدمين على تقليل مخاطر حقوق الطبع والنشر ودعم العمليات المتوافقة مع القوانين.
إيزيساب هو أداة إنشاء الترجمة التلقائية يعتمد هذا البرنامج على تقنية الذكاء الاصطناعي، وهو مصمم خصيصًا للمستخدمين مثل منشئي الفيديو والمعلمين ومسوقي المحتوى. يدمج البرنامج وظائف أساسية مثل التعرف على الكلام، ودعم لغات متعددة، والترجمة الآلية، وتصدير الترجمة. يمكنه تحويل محتوى الفيديو والصوت إلى نص تلقائيًا، وإنشاء ترجمة دقيقة متزامنة مع الوقت. كما يدعم الترجمة متعددة اللغات، ويمكنه إنشاء ترجمات يدعم لغات متعددة مثل الصينية والإنجليزية واليابانية والكورية بنقرة واحدة فقط، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة معالجة الترجمة.
لا يشترط وجود خبرة سابقة في إنتاج الترجمة. كل ما على المستخدمين فعله هو تحميل ملفات الفيديو أو الصوت. واجهة المستخدم بسيطة وسهلة الاستخدام، ويمكن للنظام مطابقة اللغة وسرعة الكلام تلقائيًا. يساعد المبتدئين على البدء بسرعة ويوفر الكثير من وقت التحرير للمستخدمين المحترفين.
علاوة على ذلك، توفر النسخة الأساسية من برنامج Easysub فترة تجريبية مجانية. يمكن للمستخدمين تجربة جميع وظائف إنشاء الترجمة مباشرةً بعد التسجيل، بما في ذلك تحرير النصوص وتصديرها. وهذا مناسب للمشاريع الصغيرة أو الاستخدام الشخصي.
👉 انقر هنا للحصول على نسخة تجريبية مجانية: easyssub.com
شكرا لقراءتك هذه المدونة. لا تتردد في الاتصال بنا لمزيد من الأسئلة أو احتياجات التخصيص!
هل تحتاج إلى مشاركة الفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي؟ هل يحتوي الفيديو الخاص بك على ترجمة؟…
هل تريد أن تعرف ما هي أفضل 5 مولدات للترجمة التلقائية؟ يأتي و…
إنشاء مقاطع فيديو بنقرة واحدة. أضف ترجمات ونسخ الصوت والمزيد
ما عليك سوى تحميل مقاطع الفيديو والحصول تلقائيًا على ترجمات النسخ الأكثر دقة ودعم أكثر من 150+ مجانًا...
تطبيق ويب مجاني لتنزيل ترجمات مباشرة من Youtube و VIU و Viki و Vlive وما إلى ذلك.
