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Bewertung der Qualität von übersetzten Songtexten

Eine Methode zur Bewertung der Singbarkeit und Bedeutung von Liedtextübersetzungen.

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Inhaltsverzeichnis

Songtexte zu übersetzen ist wichtig, um Musik weltweit zu teilen, verschiedene Kulturen zu verbinden und Menschen zusammenzubringen. Aber Songtexte zu übersetzen ist nicht dasselbe wie normalen Text zu übersetzen. Es erfordert einen besonderen Fokus darauf, wie die Lyrics klingen, wenn sie gesungen werden, und dennoch deren Bedeutung zu vermitteln. In diesem Artikel stellen wir eine Methode vor, um die Qualität von übersetzten Songtexten zu bewerten, basierend darauf, wie gut sie in einer anderen Sprache gesungen werden können, während sie ihre ursprüngliche Bedeutung beibehalten.

Die Wichtigkeit der Liedübersetzung

Musik wird in vielen Sprachen genossen, und Songtexte zu übersetzen hilft, dass Lieder ein breiteres Publikum erreichen. Das gilt besonders für populäre Genres wie Pop, Theater und Anime-Musik. Mit dem Aufstieg der sozialen Medien bieten immer mehr Leute ihre Übersetzungen von Songs an. Aber die Übersetzung von Songtexten bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich.

Historisch gesehen wurde vorgeschlagen, dass ein guter Liedübersetzer sowohl die Sprache als auch die Musik verstehen sollte. Das bedeutet, nicht nur zu wissen, wie man Wörter übersetzt, sondern auch, wie man den Rhythmus und die Melodie bewahrt. Kulturelle Elemente spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle, da Lieder oft Verweise oder Stile enthalten, die spezifisch für eine Kultur sind.

Trotz ihrer Bedeutung hat die Liedübersetzung nicht viel systematische Untersuchung erfahren. Obwohl einige Richtlinien für die Qualitätsbewertung vorgeschlagen wurden, sind sie nicht automatisiert. Die meisten Bewertungen basieren auf menschlichem Urteil, das subjektiv und zeitaufwändig sein kann.

Ein Rahmen für die Bewertung aufbauen

Unser Ziel ist es, eine Möglichkeit zu schaffen, übersetzte Lyrics automatisch zu analysieren und zu bewerten, während wir ihre musikalischen, linguistischen und kulturellen Aspekte berücksichtigen. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten, die sich hauptsächlich auf englische Übersetzungen konzentrierten, umfasst unser Ansatz auch japanische und koreanische Übersetzungen.

Um dies zu erreichen, haben wir einen Rahmen mit vier Schlüsselmassnahmen entwickelt:

  1. Syllable Count Distance: Hier schauen wir uns an, wie viele Silben in den ursprünglichen und übersetzten Lyrics sind. Die Silbenanzahl ähnlich zu halten, ist wichtig, um die Melodie anzupassen.

  2. Phoneme Repetition Similarity: Diese Massnahme untersucht die wiederholten Laute in den Lyrics, die wichtig sind, um den lyrischen Fluss und das musikalische Gefühl zu erhalten.

  3. Musical Structure Distance: Dies misst, wie ähnlich die Struktur der ursprünglichen und übersetzten Lyrics ist, also wie die Songabschnitte angeordnet sind.

  4. Semantic Similarity: Damit wird sichergestellt, dass die übersetzten Lyrics bedeutungsvolle Verbindungen zu den ursprünglichen Lyrics beibehalten.

Herausforderungen bei der Liedübersetzung

Eine der grössten Schwierigkeiten bei der Übersetzung von Lyrics ist es, die Silbenanzahl anzupassen. Da verschiedene Sprachen unterschiedliche Rhythmen haben, kann es schwierig sein, dieselbe Botschaft mit der gleichen Anzahl an Silben zu vermitteln. Zum Beispiel hat der Satz „Frohes Neues Jahr“ im Englischen 4 Silben, braucht aber mehr Silben im Japanischen und Koreanischen.

Das zwingt Übersetzer oft dazu, die Bedeutung ein wenig zu ändern, sei es durch Hinzufügen oder Weglassen von Wörtern, während sie versuchen, das Wesentliche der ursprünglichen Lyrics intakt zu halten.

Eine weitere Herausforderung ist es, wiederholte Laute beizubehalten, wie Reime. Während englische Lyrics oft Reime verwenden, ist das in Sprachen wie Japanisch und Koreanisch nicht so üblich. Stattdessen konzentrieren sich diese Sprachen eher darauf, grammatische Strukturen oder Laute zu wiederholen, die phonetische Muster nachahmen.

Schliesslich, da Lyrics und Musik verbunden sind, müssen übersetzte Lyrics gut zur Musik passen. Das bedeutet, dass musikalisch ähnliche Abschnitte auch ähnliche Wörter oder Laute haben sollten.

Einen Datensatz sammeln

Um unseren Bewertungsrahmen anzuwenden, haben wir einen Datensatz singbarer Lyrics erstellt. Wir haben die Lyrics aus offiziellen Songs und benutzergenerierten Übersetzungen, die auf Plattformen wie YouTube zu finden sind, gesammelt. Dieser Datensatz enthält 162 Songs mit englischen, japanischen und koreanischen Lyrics, die zeilen- und abschnittweise ausgerichtet sind, was den Vergleich der Übersetzungen erleichtert.

Unser Datensatz deckt verschiedene Musikarten ab, wie K-Pop, J-Pop und Musik aus Animationsfilmen. Er enthält auch Informationen über jeden Song, einschliesslich Genre und Künstler.

Singbarkeit bewerten

Singbarkeit ist der Hauptfokus unseres Bewertungsrahmens. Wir definieren es als wie einfach es ist, die übersetzten Lyrics zu singen und dabei die Melodie und die Botschaft des ursprünglichen Songs beizubehalten.

Um die Singbarkeit zu bewerten, nutzen wir die drei genannten Massnahmen: Silbenanzahl-Distanz, Phonem-Wiederholungsähnlichkeit und musikalische Struktur-Distanz. Durch den Vergleich der übersetzten Lyrics mit den Original-Songs können wir sehen, wie gut sie in diesen Metriken abschneiden.

Zum Beispiel haben wir sowohl singbare als auch nicht singbare Übersetzungen untersucht. Singbare Übersetzungen hatten im Allgemeinen eine kleinere Differenz in der Silbenanzahl im Vergleich zu den Originals und höhere Ähnlichkeiten in der Phonem-Wiederholung. Das zeigt, dass sie mit sorgfältiger Berücksichtigung sowohl der Bedeutung als auch der Musikalität erstellt wurden.

Phonem-Wiederholung analysieren

Die Phonem-Wiederholung spielt eine bedeutende Rolle dabei, wie gut Lyrics klingen, wenn sie gesungen werden. Wir haben festgestellt, dass in singbaren Übersetzungen Abschnitte mit hoher Phonem-Wiederholung tendenziell ein ähnliches Niveau der Phonem-Wiederholung in den übersetzten Lyrics aufweisen. Das bedeutet, dass die Kunstfertigkeit des Originals in der Übersetzung bewahrt wurde, was zu einem angenehmeren Erlebnis beim Singen führt.

Während Englisch stark auf Reime angewiesen ist, verwenden Japanisch und Koreanisch oft grammatische Elemente, um ähnliche Laute zu erzeugen. Daher haben wir uns auf die Phonem-Wiederholung konzentriert, ohne strikt den Begriff „Reim“ zu verwenden, da verschiedene Sprachen ihre eigenen Stile haben.

Wir haben die Phonem-Wiederholung mit einer Methode gemessen, die vergleicht, wie viele unterschiedliche Laute in den Lyrics vorhanden sind. Geringere Verhältnisse zeigen ein höheres Mass an Lautwiederholung an, was oft wünschenswert in lyrischen Übersetzungen ist.

Musikalische Struktur und semantische Analyse

Neben der Phonem-Wiederholung haben wir die Struktur der Lyrics analysiert. Wir haben entdeckt, dass musikalisch ähnliche Abschnitte in einem Song oft gemeinsame Laute und Phrasen teilen. Das deutet darauf hin, dass, wenn Abschnitte musikalisch verwandt sind, sie auch in Bezug auf Laute und Wortwahl übereinstimmen sollten.

Für unsere semantische Analyse verwendeten wir eine Technik, die die Ähnlichkeit zwischen den Bedeutungen der ursprünglichen und übersetzten Lyrics bewertet. Im Gegensatz zu einigen Ansätzen, die sich auf zeilenweise Übersetzungen konzentrieren, fanden wir, dass die Bewertung der Bedeutungen in Abschnitten bessere Ergebnisse liefert. Denn manchmal erfordert eine einzige Zeile in einer Sprache mehrere Zeilen in einer anderen, um dieselbe Idee auszudrücken.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass singbare Übersetzungen nicht die Bedeutung zeilenweise priorisieren. Stattdessen konzentrieren sie sich darauf, die Kernbedeutung auf Abschnittsebene zu bewahren.

Fazit

Wir haben einen Rahmen zur Bewertung übersetzter Songtexte entwickelt, der verschiedene Aspekte wie musikalische Integrität, Phonem-Wiederholung, Struktur und Semantik berücksichtigt. Unsere Methode zielt darauf ab, eine objektive und effiziente Möglichkeit zur Analyse der Qualität von Liedübersetzungen anzubieten.

Wir haben Daten aus einer vielfältigen Sammlung von Songs gesammelt, die es uns ermöglicht, unser Framework sowohl an singbaren als auch an nicht singbaren Lyrics zu testen. Unsere Analyse zeigte, dass erfolgreiche Liedübersetzungen die Klangmuster und die Bedeutung des ursprünglichen Songs nachahmen, während sie sich an die Merkmale der Zielsprache anpassen.

Obwohl wir erhebliche Fortschritte beim Erstellen dieses Bewertungssystems gemacht haben, gibt es noch Arbeit zu tun. Unser Datensatz ist begrenzt und es fehlen musikalische Noten, die unsere Analyse verbessern könnten. Darüber hinaus müssen wir untersuchen, wie unterschiedliche Musikgenres und kulturelle Einflüsse die Liedübersetzung beeinflussen.

Letztendlich legt dieser Rahmen den Grundstein für fortgeschrittenere Studien zur Liedübersetzung und zielt darauf ab, wie Songtexte über Sprachen und Kulturen hinweg geteilt und geschätzt werden.

Originalquelle

Titel: A Computational Evaluation Framework for Singable Lyric Translation

Zusammenfassung: Lyric translation plays a pivotal role in amplifying the global resonance of music, bridging cultural divides, and fostering universal connections. Translating lyrics, unlike conventional translation tasks, requires a delicate balance between singability and semantics. In this paper, we present a computational framework for the quantitative evaluation of singable lyric translation, which seamlessly integrates musical, linguistic, and cultural dimensions of lyrics. Our comprehensive framework consists of four metrics that measure syllable count distance, phoneme repetition similarity, musical structure distance, and semantic similarity. To substantiate the efficacy of our framework, we collected a singable lyrics dataset, which precisely aligns English, Japanese, and Korean lyrics on a line-by-line and section-by-section basis, and conducted a comparative analysis between singable and non-singable lyrics. Our multidisciplinary approach provides insights into the key components that underlie the art of lyric translation and establishes a solid groundwork for the future of computational lyric translation assessment.

Autoren: Haven Kim, Kento Watanabe, Masataka Goto, Juhan Nam

Letzte Aktualisierung: 2023-08-25 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2308.13715

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.13715

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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