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AI NEWS JOURNAL
arXiv cs.CLAI NEWS / JOURNAL

X-ダビング:時間的および視覚的制約下での音声間翻訳

arXiv:2610.32042v1 発表タイプ:新規 要旨:言語間吹き替えは、元の映像と同期したまま、ソース音声をターゲット言語の音声に変換することを目的としています。この課題の鍵は、言語ごとに異なる持続時間、リズム、発音特性といった違いを克服しつつ、元の映像のタイミングに合わせて自然に話せる忠実な翻訳を生成することです。本論文では、X-Dubbing を提案します。これは、時間意識型の音声からテキストへの翻訳と、映像意識型のテキストから音声への合成を統合した問題として捉えています。具体的には、本手法は、時間構造化された台本を生成する「ダビング・トランスレーター」と、ソース映像と同期してそれを再生する「ボイス・アクター」から構成され、両者とも言語非依存のタイミング予算に基づいています。さらに、我々はトランスレーターを改良し、ダブ…

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arXiv:2610.32042v1 Announce Type: new

Abstract: Cross-lingual dubbing aims to convert source speech into target-language speech that remains synchronized with the original video. The key to this task is to produce a faithful translation that is naturally speakable within the source timing, which is non-trivial because languages differ in duration, rhythm, and articulation. In this paper, we propose X-Dubbing, which formulates the task as a joint problem of time-aware speech-to-text translation and video-aware text-to-speech. Specifically, our method consists of a Dubbing Translator that generates temporally structured scripts and a Voice Actor that renders them in synchrony with the source video, both grounded in a language-agnostic timing budget. We further refine the translator with dubbing-aware feedback from the synthesized speech, encouraging scripts that yield well-synchronized dubbing. This design requires no paired dubbing data, as the two components are trained on speech-text and monolingual audio-visual data respectively. Extensive experiments show that X-Dubbing outperforms recent baselines across diverse metrics, including isochrony and audio-visual correspondence.

情報源

arXiv cs.CL
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