GPT Subtitler

대부분의 기계 번역은 줄 단위로 처리해서 관용구와 속어, 내부 농담의 뜻을 놓친다. GPT Subtitler는 장면과 인물, 주제에 대한 배경을 모델에 넘길 수 있고, 단어를 고를 때 그 메모를 쓴다. 회사 자체 사례에서 스페인어 구절이 관용구라고 알려 주면 "in the clouds"가 "daydreaming"이 된다. 시청자가 실제로 읽기를 기대하는 표현이다. 차이는 작다. 코미디나 드라마를 현지화하는 사람에게는 이득이 크다.

자막 파일에서 시작하지 않아도 된다. 오디오나 영상을 올리면 앱이 그것을 편집 가능한 자막으로 전사하고, 그다음 번역할 수 있다. 대본이 아직 없는 인터뷰와 강의, 팟캐스트를 아우르므로 같은 프로젝트가 원본 녹음에서 번역된 자막 파일까지 한 흐름으로 간다. 번역까지 하는 자막 생성기라고 생각하면 된다.

번역은 100개 이상의 언어와 양방향으로 돌아간다. 그게 중요한가. 한 언어 밖으로 공개한다면 중요하고, 이 기능이 필요한 창작자 대부분은 그렇게 한다. 원본과 대상을 프로젝트마다 정하므로 포르투갈어 자막으로 갈 일본어 인터뷰도, 스페인어 자막으로 갈 영어 튜토리얼도 같은 앱이 처리한다. 실제 규모가 여기서 힘을 발휘한다. 한 에피소드가 십여 개 시장으로 나갈 수 있다.

이 도구는 SRT, VTT, ASS, JSON, TXT 파일을 읽으므로 하나의 자막 표준에 묶이지 않는다. 내보내기도 같다. 편집기가 스타일링을 위해 ASS를 원하고 플랫폼이 VTT를 원하면, 별도 변환기 없이 두 형식을 오갈 수 있다. 형식 때문에 골치 아플 일이 없다.

한 흐름에서 여러 자막 파일을 처리하면서 파일 사이의 용어와 문체를 일정하게 유지할 수 있다. 1화부터 등장인물 이름을 기억하는 번역가와 매번 처음부터 시작하는 번역가의 차이다. 1화를 잊는 자막 파일 번역 도구는 일괄 처리의 의미 자체를 없앤다.

고정된 엔진 하나가 아니라 언어와 모델, 번역 설정을 프로젝트마다 정한다. 속도와 품질을 맞바꾸거나, 특정 언어 조합이 다른 모델에서 더 잘 나올 때 갈아탈 여지가 생긴다. 모든 조합이 똑같이 작동하지는 않는다. 어떤 모델은 특정 언어를 더 잘 다룬다.