في عصرنا الحالي الذي يشهد نموًا متسارعًا في إنتاج الفيديو، والتعليم الإلكتروني، ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي، أصبح توليد الترجمة عنصرًا أساسيًا لتحسين تجربة المشاهدة وتوسيع نطاق انتشار المحتوى. في الماضي، كان توليد الترجمة يتم غالبًا من خلال النسخ والتحرير اليدوي، وهو ما كان يستغرق وقتًا وجهدًا كبيرين، فضلًا عن كونه مكلفًا. أما اليوم، ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية، فقد دخل توليد الترجمة عصر الأتمتة., هل يوجد برنامج ذكاء اصطناعي قادر على توليد الترجمة؟ كيف تعمل؟ ستجد في هذه المقالة شرحاً مفصلاً.
جدول المحتويات
ماذا يعني توليد الترجمة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
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:
- التعرف على الكلام (ASR، التعرف التلقائي على الكلام)يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعرف تلقائيًا على كل كلمة وجملة في الكلام ويحولها إلى محتوى مكتوب دقيق.
- مطابقة الجدول الزمني (مزامنة رمز الوقت)يقوم النظام تلقائيًا بمطابقة النص مع إطارات الفيديو بناءً على أوقات بداية ونهاية الكلام، مما يحقق تزامنًا في الجدول الزمني للترجمة.
جدول: إنتاج الترجمة التقليدية مقابل الترجمة الآلية بالذكاء الاصطناعي
| 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.
هل يوجد ذكاء اصطناعي قادر على توليد ترجمات؟
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:
أ. التعرف على الكلام (ASR، التعرف التلقائي على الكلام)
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.
1. المبادئ التقنية الأساسية للتعرف على الكلام (ASR)
1.1 النمذجة الصوتية
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.
1.2 نمذجة اللغة
- لا يقتصر التعرف على الكلام على تحديد كل صوت فحسب، بل يشمل أيضًا تكوين الكلمات والجمل الصحيحة؛;
- تُستخدم نماذج اللغة (مثل نماذج n-gram وRNN وBERT ونماذج GPT) للتنبؤ باحتمالية ظهور كلمة معينة في سياق معين؛;
1.3 جهاز فك التشفير
بعد أن يُنتج نموذج التعلم ونموذج اللغة بشكل مستقل سلسلة من النتائج المحتملة، تتمثل مهمة المُفكِّك في دمجها والبحث عن تسلسل الكلمات الأكثر منطقية وملاءمة للسياق. تُشبه هذه العملية البحث عن المسار وتعظيم الاحتمالية. ومن الخوارزميات الشائعة خوارزمية فيتربي وخوارزمية البحث الشعاعي. النص الناتج النهائي هو المسار "الأكثر مصداقية" من بين جميع المسارات الممكنة.
1.4 نموذج شامل (التعرف التلقائي على الكلام الشامل)
- اليوم، تعتمد أنظمة التعرف التلقائي على الكلام السائدة (مثل OpenAI Whisper) نهجًا شاملاً، حيث تقوم بربط الموجات الصوتية بالنص بشكل مباشر؛;
- تشمل الهياكل الشائعة ما يلي نموذج المُشفِّر-المُفكِّك + آلية الانتباه, ، أو بنية المحول;
- وتتمثل المزايا في تقليل الخطوات الوسيطة، وتبسيط التدريب، وتحسين الأداء، لا سيما في التعرف على اللغات المتعددة.
2. أنظمة التعرف التلقائي على الكلام السائدة
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:
- تحويل الكلام إلى نص من جوجليدعم أكثر من 100 لغة ولهجة، وهو مناسب للتطبيقات واسعة النطاق.
- الهمس (OpenAI)نموذج مفتوح المصدر، قادر على التعرف على اللغات المتعددة والترجمة، مع أداء ممتاز.
- أمازون ترانسكرايب: يمكنه معالجة الصوت في الوقت الفعلي أو على دفعات، وهو مناسب لتطبيقات مستوى المؤسسات.
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.
ب. مزامنة المحور الزمني (محاذاة الكلام / المحاذاة القسرية)
تُعدّ مزامنة المحور الزمني إحدى الخطوات الأساسية في إنشاء الترجمة. وتتمثل مهمتها في مواءمة النص المُولّد بواسطة تقنية التعرّف على الكلام بدقة مع المواضع الزمنية المحددة في الصوت. وهذا يضمن أن الترجمة "تتبع" المتحدث بدقة وتظهر على الشاشة في اللحظات الصحيحة.
من الناحية التقنية، يعتمد تزامن المحور الزمني عادةً على طريقة تُسمى "المحاذاة القسرية". تستخدم هذه التقنية نتائج النص المُتعرف عليها مسبقًا لمطابقتها مع شكل الموجة الصوتية. ومن خلال النماذج الصوتية، تُحلل محتوى الصوت إطارًا تلو الآخر، وتحسب الموضع الزمني الذي تظهر فيه كل كلمة أو كل صوت في الصوت.
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.
ج. الترجمة الآلية (MT، الترجمة الآلية)
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). وخاصةً نموذج التعلم العميق القائم على بنية Transformer. خلال مرحلة التدريب، يُدخل هذا النموذج كمية كبيرة من النصوص المتوازية ثنائية اللغة أو متعددة اللغات. ومن خلال بنية "المشفّر-المفكك"، يتعلم النموذج العلاقة بين لغة المصدر ولغة الهدف.
د. معالجة اللغة الطبيعية (NLP، معالجة اللغة الطبيعية)
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.
تجزئة النص وتقسيمه إلى أجزاء
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.
التحليل الدلالي
يحلل نموذج معالجة اللغة الطبيعية السياق لتحديد الكلمات المفتاحية، وبنية الفاعل والمسند، والعلاقات المرجعية، وما إلى ذلك، ويحدد المعنى الحقيقي للفقرة. وهذا أمر بالغ الأهمية للتعامل مع التعبيرات الشائعة مثل اللغة المنطوقة، والحذف، والغموض. على سبيل المثال، في جملة "قال أمس إنه لن يأتي اليوم"، يحتاج النظام إلى فهم أي نقطة زمنية محددة تشير إليها عبارة "اليوم".
تنسيق النصوص وتوحيدها
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.
ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الترجمة؟
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.
لقد أحدثت تقنية الترجمة المصاحبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في إنتاج الترجمة، إذ تحولت من عمل يدوي إلى إنتاج ذكي، مما ساهم في خفض التكاليف وتحسين الجودة، فضلاً عن كسر حواجز اللغة والمنطقة في التواصل. بالنسبة للفرق والأفراد الذين يسعون إلى نشر محتوى فعال واحترافي وعالمي،, أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء الترجمة خيارًا لا مفر منه في ظل هذا التوجه..
حالات الاستخدام: من يحتاج إلى أدوات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
| 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 |
- المتطلبات الأساسية لـ الاستخدام القانوني للترجمةيجب على المستخدمين التأكد من أن محتوى الفيديو الذي يتم تحميله محمي بحقوق الطبع والنشر أو حقوق الاستخدام القانونية. وعليهم الامتناع عن تحديد ونشر المواد الصوتية والمرئية غير المصرح بها. الترجمة المصاحبة هي مجرد أدوات مساعدة، وهي ملك لصاحب محتوى الفيديو الأصلي.
- احترام حقوق الملكية الفكريةعند استخدام المحتوى لأغراض تجارية أو إصداره للجمهور، يجب الالتزام بقوانين حقوق النشر ذات الصلة والحصول على التراخيص اللازمة لتجنب انتهاك حقوق المبدعين الأصليين.
- ضمان امتثال Easysub:
- لا يتم إجراء التعرف على الصوت وإنشاء الترجمة إلا لمقاطع الفيديو أو الملفات الصوتية التي قام المستخدمون بتحميلها طواعيةً. وهذا لا يشمل محتوى الأطراف الثالثة ويمنع الجمع غير القانوني.
- استخدم تقنية التشفير الآمنة لحماية بيانات المستخدم، مما يضمن خصوصية المحتوى وأمان حقوق النشر.
- يجب توضيح اتفاقية المستخدم بشكل واضح، مع التأكيد على أنه يجب على المستخدمين ضمان قانونية المحتوى الذي تم تحميله ومطابقته للقوانين.
- تذكير بمسؤولية المستخدمينبغي على المستخدمين استخدام أدوات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل معقول وتجنب استخدام الترجمة التي تم إنشاؤها لأغراض التعدي أو الأنشطة غير القانونية لحماية أمنهم القانوني وأمن المنصة.
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.
إيزي ساب: أداة الذكاء الاصطناعي لإنشاء الترجمة التلقائية
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!
