동영상 번역 프로그램 | 버튼 한번 누르면 자막이 적용되는프로그램 | Vrew 14334 좋은 평가 이 답변

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SimIntpr – YouTube 자막 번역 및 읽기

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Date Published: 4/5/2021

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zTraslate-동영상 자막 번역 – Google Play 앱

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영상 오디오 추출 및 텍스트 변환 방법 (Vrew 사용 방법)

동영상 편집/기타 팁 … 최근 구글 번역 기능을 탑재하면서 아예 프로그램 내에서 번역까지 제공 … 일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법.

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실시간 음성 감지 및 자동 번역 크롬 확장 프로그램 개발기 (1편)

현재 내가 보고 있는 동영상에 자막을 띄우는 프로그램으로 계획했으나, 어차피 소리가 소스이고 STT(Speech-to-Text)인데 영상으로 국한할 필요가 없겠다고 생각했다.

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주제에 대한 기사 평가 동영상 번역 프로그램

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  • Date Published: 2020. 4. 29.
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SimIntpr – YouTube 자막 번역 및 읽기

YouTube 동영상 자막을 번역하고 읽어보세요. 마치 YouTube 가상 동시 통역사처럼.

SimInterpr은 YouTube 동영상용 가상 동시 통역사입니다. YouTube 비디오 자막을 번역하고 음성으로 알려줍니다. YouTube 동영상을 보고 모국어의 음성을 듣고 싶다면 SimInterpr이 최고의 선택입니다. YouTube 자막/캡션을 널리 사용되는 거의 모든 언어로 번역하고 읽을 수 있습니다. SimInterpr은 최첨단 TTS(Text-To-Speech) 엔진을 사용하여 합성된 음성을 생성합니다. 거의 30개의 다른 언어를 포함하는 최대 67개의 음성을 지원합니다. 현재 확장 프로그램이 작동하려면 YouTube 동영상에 공식 자막이 1개 이상 있어야 합니다. 번역 소스로 YouTube 공식 자막을 선택한 다음 원하는 음성 언어, 곡조, 속도 등을 선택해야 합니다. 로컬 자막 또는 외부 자막에 대한 링크 업로드를 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 설정이 완료되면 SimInterpr이 가상 동시 통역사처럼 원하는 언어와 음성을 알려줍니다. 번역된 음성은 YouTube 원본 음성과 충돌하지 않습니다. 따라서 둘 다 유지하고 원하는 대로 볼륨을 별도로 조정할 수 있습니다. SimInterpr은 로컬에서 설정을 기억합니다. 따라서 새 YouTube 동영상을 열 때마다 번역된 음성이 나오므로 반복적으로 설정할 필요가 없습니다. 특징: ✅ 유튜브 자막 번역 및 소리내어 말하기 ✅ 다중 음성 음성 관련 설정 향후 기능: 🏃‍♂️ 로컬 YouTube 자막 업로드 지원 🏃‍♂️ 웹 어디에서나 YouTube 동영상 포함 지원 지원되는 언어는 다음과 같습니다. 널리 사용되는 거의 모든 언어가 지원됩니다. (여기에 언어를 나열하는 것은 키워드 남용을 방지하기 위해 Chrome 웹 스토어에서 금지되어 있습니다.) 팁: 🔹 확장 프로그램을 고정하고 아이콘을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하여 언어, 음성 및 기타 설정을 지정합니다. 주목: ⚠️ 이 확장 프로그램은 YouTube 동영상에 공식 자막/캡션이 하나 이상 있는 경우에만 작동합니다. 연락하다: 😜 또한 이 확장 프로그램에 대한 질문이나 제안 사항이 있는 경우 언제든지 저희에게 연락하십시오. 📧 이메일: [email protected]

유용한 번역프로그램 GTTS로 AV보기(+음성 번역방법도 추가)

그래서 자막이 많은 기획물에 이용해봤더니 내용이 이해가 되네요.

2. 음성 번역방법

구글 번역을 이용하는 방법입니다.

녹음장치를 스테레오 믹스로 기본장치로 설정해주세요

만약에 스테레오 믹스가 보이지 않는다면 우클릭해서 사용하지 않는장치 체크상태를 확인해보세요

그래도 없으면 사운드카드 드라이버가 없어서 그런겁니다.

3dpchip같은 드라이버 찾는 프로그램으로 드라이버를 설치한다음 시도해보세요.

크롬브라우저를 사용하셔야 마이크 입력을 제대로 받는거 같습니다. 크롬브라우저로 접속하시구요

일본어로 설정한다음 마이크 버튼을 눌러주시면 번역이 됩니다.

볼륨을 적당히 설정해주세요

그리고 한 사람의 목소리만 입력을 받는거 같네요.그래서 대화형일때는 마이크를 껐다 켰다를 반복해가면서 해야할거 같습니다.

보통 발성이 좋은 배우가 번역이 잘되는거 같아요.

꽤 높은 수준으로 번역이 되서 놀랍네요

영상 오디오 추출 및 텍스트 변환 방법 (Vrew 사용 방법)

서론

(급하면 본론까지 스크롤)

애니메이션 많이 봤다면 청해만큼은 잘 하겠지만, 오타쿠긴해도 애니를 많이 보지 않는 사람도 있다.

많은 오타쿠가 애니보면 일어가 는다고 하는데 애니를 많이 봐도 안 느는 사람도 있다.

누구나 쉽게 할 수 있다고 해서 모든 사람이 쉽게 할 수 있는 건 아니다.

10년 그림 그려도 그림 못 그리는 사람도 있다(실제로 본 적이 있다).

세상엔 노력해도 안 되는, 정말 많은 사람이 있다.

당연히 10년 넘게 애니 봤어도 언어적 재능이 딸리면 청해가 안 될 수도 있다.

애초에 나야 늙었다쳐도, 애니나 버튜버 보는 사람이 20대만 있는 거도 아니고 10대도 있으니까.

애니는 자막질을 열심히 해주는 사람이 있다.

그래서 웬만하면 금세 볼 수 있다.

하지만 버튜버는 자막질을 해주는 사람도 거의 없고, 있다고 해도 키리누키 정도만 따기 때문에 일어를 모른채로 방송을 보면 무슨 말인지 잘 못 알아듣는다.

예전에 봤던 말 중 그런 말이 생각난다.

일본에 라이브를 가면 노래 부르는 동안 그렇게 좋아하면서도 멘트치는 동안 무슨 말인지 못 알아들어서 빙구처럼 히히 웃고만 있는다는 얘기.

얼마나 슬픈 얘기일까..

일어를 못 하는 사람은 마린 같은 버튜버를 좋아하기 어렵다.

얘기하는 게 정신나가서 재밌는 건데, 일어를 모르니 재밌을 수가 없다.

본론

이 방법으로 번역을 하면 2000년대 옛날 번역기 돌리는 느낌으로 번역될 수도 있다.

하지만 없는 거보단 있는 게 항상 낫다.

Vrew라는 프로그램을 이용하면 된다.

Vrew는 영어, 일본어 등의 외국어와 한국어까지 글자로 변환해준다.

얼마 전까지는 텍스트를 불러내서 번역기에 일일이 넣었어야 했지만,

최근 구글 번역 기능을 탑재하면서 아예 프로그램 내에서 번역까지 제공하게 됐다.

나는 파파고 번역을 조금 더 선호하는데, 나처럼 구글 번역이 마음에 안 들면 텍스트만 꺼내 파파고로 수작업해도 된다.

요새 번역기 성능이 정말 좋기 때문에 정확하게는 아니라도 얼추 이해는 할 수 있게 된다.

방법

vrew.voyagerx.com/ko/

홈페이지에서 Vrew을 다운 받아 설치한다.

일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법

프로그램을 실행하면 위와 같은 화면이 나타나는데,

“파일 – 새 영상 파일로 시작하기”로 영상을 불러오거나 본문에 파일을 드래그해서 불러오면 된다.

(참고로 영상 크기는 2시간 이내여야 한다)

그럼 알아서 일본어 자막이 입력된다.

일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법

구글 번역이 마음에 드는 사람은 “자막 – 번역 자막 추가” 기능을 사용하면 되고

일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법

구글 번역이 마음에 들지 않는 사람은 “파일 – 다른 형식으로 내보내기 – 텍스트”로 텍스트 파일을 저장한 뒤 파파고에서 번역하면 된다.

일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법 일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법 일어 몰라도 일본어 ‘영상’ 쉽게 번역하는 방법

구글 번역과 한글 번역 비교

(24:05 ~ )

구글

00:24:06 조금 지금하면 좀

00:24:08 좀 할까라고 생각했다

00:24:12 어쩐지 최저하지 않으면

00:24:15 자주 작업 판정에 대해 뭔가 기다리고 있네요

00:24:19 있는 잘 호텔

00:24:29 따위보고있는 쪽이 반전 같은 건 아니니까

00:24:32 판정하고 확인 확률은

00:24:33 없다고 말한다 잖아요

00:24:36 생각 합니다만 그 다른 볼

00:24:43 사람이 반전봤을 때

00:24:45 무너져 있으면 싫어서

00:24:47 반전 해 쓰고있는 것이 아니라

00:24:51 점장이 반전 보이는 이유는

00:24:53 반전하지 않으면 보이지 않는다

00:24:57 진실이 있기 때문입니다

00:25:00 정말 신기되어 있습니다

00:25:02 만 정말 이상하지

00:25:05 어쩐지 또 자신은 절대

00:25:07 이것이 정면 얼굴도 생각하고 쓰고

00:25:09 얼굴이 반전하면 무너 지거나하는 잖아요

00:25:13 그 메커니즘 신기하다 よ구나

00:25:15 타치바나 무너져있는 모습을 보면 파파고

00:24:06 좀 지금 하면

00:24:08 조금 더 할까 생각했어

00:24:12 왠지 최소화를 해야해

00:24:15 잘 작업판정에 대해서 뭔가 기다려줘.

00:24:19 그거 자주 반점이라니

00:24:29 보는 편이 반전이 안 되니까

00:24:32 판정하고 확인하고

00:24:33 확률은 없다고 하잖아요

00:24:36 일 것 같은데 그 별로 보는

00:24:43 명이 반전을 해봤을 때

00:24:45 무너지면 싫으니까

00:24:47 반전해서 쓰는 게 아니라

00:24:51 점장이 반전되어 보이는 이유는

00:24:53 반전되지 않으면 보이지 않아

00:24:57 진실이 있기 때문입니다.

00:25:00 정말 신기한데

00:25:02 정말 신기하지 않아

00:25:05 왠지 이제 스스로는 절대

00:25:07 이게 정면의 얼굴이라고 생각하고 쓰고 있어

00:25:09 얼굴 반전되면 무너지고 그러잖아요

00:25:13 그 메커니즘 신기하네

00:25:15 다치바나 무너지는 모습을 보면

혹여나 스트리밍 영상이 커서 프로그램으로 돌릴 수 없다면,

인코딩 없이 영상을 자를 수 있는 프로그램으로 Avidemux를 추천한다.

인코딩 없이 영상 자르는 방법 (Avidemux 프로그램)

실시간 음성 감지 및 자동 번역 크롬 확장 프로그램 개발기 (1편)

이름이 왜 이렇게 기냐구요? 로빈슨 크루소의 원제를 오마주한 겁니다.

이 글은 회고록을 적는 느낌으로 작성했습니다.

1분 소개 영상

소개

크롬에서 현재 보고 있는 탭의 소리(음성)를 인식하여 원하는 언어로 번역해주는 확장 프로그램, 짧게 부르면 통역 프로그램이다. 실은 통역이라는 단어가 생각이 안 났다.

종종 개발하다가 유튜브의 인도 개발자 영상으로 들어간다든지, MIT 수업 영상을 본다든지 모국어가 아닌 영상을 봐야 하는 경우를 이따금 접했다. 그러던 중, 할리우드 배우의 인터뷰를 보기 위해 영화 정보 사이트 IMDb에 들어간 것이 계기였다. 한국으로 치면 연예가 중계 같은 방송이었던 것 같은데, 말이 워낙 빨라서 도저히 들을 수가 없었다. 이 곳은 유튜브가 아니라 자체 비디오 플레이어를 사용하는 데, 자막은 지원하지 않는다. 나는 자막이 필요했다.

그렇게 2018년 7월 즈음 이 프로젝트를 시작하게 되었다.

시장 조사

모바일 앱에서는 이미 엄청 많았다. 하지만 브라우저의 영역에서는 달랐다. 정확히는 PC의 영역이라고 해야 할 것 같다. PC에서 출력되는 소리(스테레오 믹스 등)를 번역하는 프로그램은 찾기 힘들었다.

늘 그렇듯 사람들은 방법을 찾았다. 스마트폰에서 번역 어플을 실행하여 스피커 앞에 대고 번역된 문장을 보고 있었다. 그리고 (문서를 작성해야 한다면) 다시 옮겨 적고…

하지만 나는 굉장히 수고롭다고 생각했고 이는 좋은 솔루션이 되지 못한다고 생각했다.

특히 크롬 웹 스토어에 같은 프로그램이 없는 것을 확인하고 개발하기로 마음 먹었다.

동시에 당연한 것 같은 이 프로그램이 왜 없는가에 대한 의문도 생겼다. (지금은 아마 재정문제가 아닐까 추측해본다.)

여담으로, 이런 아이디어가 Hyperconnect사의 영상 채팅 앱 Azar에서 사용되고 있었다. (링크) 후술 하겠지만 모바일 SDK를 사용했을 것 같고, 그렇다면 조금 다르다. 하지만 이 사실을 알게 된 것은 나중 일이었다.

개발 시작

현재 내가 보고 있는 동영상에 자막을 띄우는 프로그램으로 계획했으나, 어차피 소리가 소스이고 STT(Speech-to-Text)인데 영상으로 국한할 필요가 없겠다고 생각했다.

이런 일은 보통 컴퓨터로 동영상을 보다가 일어나는 일이었으므로 구글 크롬 확장 프로그램을 떠올렸다. 마침 크롬 API 중에 tabCapture가 있었고 영상과 음성 스트림을 모두 전송할 수 있었다.

필요한 기술을 정리하기 위해 프로세스를 다음처럼 정리했다.

Audio capturing → Speech-to-Text → Translate → Display

문제는 로컬에서 STT를 하긴 힘들어 보였고, 번역은 특히 그랬다. 그래서 서버를 따로 구축하고 서버와 요청/응답하는 형식으로 개발하기로 했다.

우선 구글 번역을 떠올리며 구글 클라우드 플랫폼(GCP)를 중심으로 필요한 API들을 리서치 했다. 클라우드 업체는 AWS, Azure, Naver, Google 이렇게 4곳에서 찾아봤고, AWS, Naver, Google에는 크레딧이 좀 있어서 Azure는 신경을 덜 썼다.

소리에서 글자를, Speech-To-Text

STT는 Amazon Transcribe, Azure Speech, Clova Speech Recognition, Google Cloud STT 이렇게 있었다. 실시간 번역의 느낌을 위해 음성 스트림을 전송하고 그 결과를 받는 API를 원했지만 스트림은 Device SDK 밖에 없어 보였다. GCP에 StreamingRecognize이 있었지만 gRPC를 통해서만 가능했다. (조대협 님의 gRPC 소개 글) (당시는 2018년 7월)

개발 가능성을 보기 위한 프로토타입을 원해서 프로젝트가 무거워지는 기분이라 gRPC의 사용은 피했다.

문제는 스트림이 아니라면 적당한 길이로 녹음하여 STT API로 전송해야 하는데, 사용자가 소리가 나오는 시점을 알고 녹음하는 것이 아니기 때문에 다른 방법이 필요해 보였다. Oxford Guide to Plain English에서 한 문장의 평균 길이는 15~20단어라는 것과, 말하거나 듣는 상황에서 WPM(Words per minute)가 평균 145~160이라는 점을 참고해서 한 문장은 6초 정도라고 판단했다. 청크를 10초 단위로 설정하면 큰 번역 오류는 없을 것이라 생각하여 10초로 설정했다.

(다음 업데이트에서는 10초마다 녹음이 아니라, 소리가 감지된 시점부터 녹음을 진행하도록 변경할 예정이다.)

결국 돌고 돌아 GCP에서 Google Cloud Storage에 오디오 파일을 저장 후 STT 결과를 받아오도록 구현했다. 구글은 API 문서가 예제와 함께 매우 잘 정리되어 있었다.

구글 제품의 사용 후기로는, 약 100개국의 자동 언어 감지가 인상적이었다. 실생활에서 듣는 말은 어떤 언어일지 모를 확률이 높다. 이런 점에서 아주 유용한 기능이라 생각한다.

그리고 네이버 클로바는 60초까지만 인식 가능한 반면, 구글은 비동기 인식의 경우 최대 180분까지 가능했다.

번역

번역은 네이버 파파고와 구글 번역을 후보로 두었다.

파파고(클로바)는 한국어의 경우에 꽤 그럴싸한 번역 결과를 보였다. 전체 문장에 대해서는 잘 되었지만 토막 난 문장은 어색함을 넘어 이상한 의역이 생기곤 했다. 클로바는 최초 60분 무료에 15초당 4원로 같은 시간에 6원인 구글에 비해 1.5배 저렴하다.

구글의 경우에는 우선 언어 스펙트럼이 넓은 것이 진짜 사기적이다. 그리고 문맥이 잘린 문장들에 있어서도 납득할만한 번역 결과를 보여주었다. SMT(Phrase-Based Model)에서 더 강하다고 느껴졌다.

오디오 데이터에서 인식된 문장이 어떤 문맥을 가지냐에 따라 결과가 많이 다를거라 생각한다. 특히 NMT와 SMT를 어떻게 사용하느냐도 중요할 것이다.

이미 STT API로 구글을 사용하고 있어서, 사용 권한이나 API KEY 등의 추가적인 일은 없었다.

아키텍처

전체 구조

중간에 점선으로 묶인 부분은 Docker를 사용하여 각 서비스를 컨테이너로 실행하여 관리와 배포도 쉽게 하고, 싱글 스레드인 node.js를 여러개 띄워 멀티 스레드의 효과도 기대하였다.

Why node.js?

이 프로젝트에서 가장 중요한 요소는 응답성이었다. 클라이언트로부터 요청이 계속 올 것이고, 음성 스트림을 .wav 포맷으로 변환하는 과정에서 I/O 처리가 발생하는데 이 부분에 병목이 걸릴 것을 우려하였다. node.js는 싱글 스레드 기반에 이벤트 루프 기반으로 동작한다. 비동기 I/O가 가능했고 많은 요청을 동시에 처리하는 이 프로젝트에 적합하다고 생각했다.

실제로 STT(Speech-to-Text)나 번역은 클라이언트 라이브러리를 통해 Google Cloud Platform에 요청하고 기다리는 것이 전부였으므로 실제 CPU 연산량은 그렇게 많지 않았다.

대회 참가

2018년 10월에 웨일 확장앱 콘테스트가 있었다. 마침 바로 실행 가능한 프로토타입이 8월에 완성되어서 PPT를 만들고 제출하였지만 서류에서 탈락했다. 심사 기준에 부합하도록 내용을 나름 적었지만 설득되지 못한 모양이다.

조금 지나 11월에 교내에서 작품경진대회가 열렸고, 개인 프로젝트로 마치기에는 아쉽고 다른 대회에도 제출할 기회는 없어보여 참가했는데 금상을 수상했다.

스토어 등록

이 프로젝트는 구글 크롬 확장 프로그램의 형태로 개발했다.

크롬 웹 스토어에 확장 프로그램을 등록하기 위해서는 개발자 등록이 필요했고, 이게 $5가 필요하다. 언젠가 또 추가하겠지 하는 마음에 쿨하게 결제하고 검수 거쳐서 등록됐다.

구글 크롬 웹 스토어

그리고 내가 가장 많이 쓰는 브라우저가 크롬이기 때문에 선택한 것인데, 이 확장 프로그램이 호환되는 크롬 기반의 브라우저가 생각보다 많았다. (네이버 웨일, Mozilla Firefox 등)

그렇다보니 네이버 웨일 스토어에도 등록이 가능했다! (웨일 스토어는 등록이 공짜! 와!!)

네이버 웨일 스토어

그리고 네이버 웨일만의 기능들이 좋아보였다. 특히 사이드바가 무척 탐이 난다. 향후 업데이트에서 꼭 적용하고 싶다.

구글 크롬 웹 스토어: https://chrome.google.com/webstore/detail/speech-translator/gcfkkagkjfgioopdgonmpjmoehfkbeng

네이버 웨일 스토어: https://store.whale.naver.com/detail/lmghiccipodepbjkeblgfmdffoipiegd

다음 이야기는 2편에서 이어진다.

2편은 실제로 배포하면서 있었던 일을 다룰 예정이다.

2019/04/10 – [개발] – 실시간 음성 감지 및 자동 번역 크롬 확장 프로그램 개발기 (2편)

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