Traduction en temps réel avec synchronisation des lèvres

Dans notre monde de plus en plus connecté, pouvoir parler et partager des idées avec des gens qui parlent différentes langues est super important. Même si les traductions écrites et vocales peuvent aider, elles ratent souvent des petits détails, mais cruciaux, comme les expressions faciales et les mouvements des lèvres. Cet article parle d'un nouveau système qui traduit non seulement la langue parlée en temps réel, mais fait aussi correspondre la parole traduite avec les mouvements des lèvres de la personne qui parle.

Le système se concentre sur des cours éducatifs dans différentes langues indiennes. Il est conçu pour bien fonctionner même quand les ressources sont limitées. En synchronisant les mouvements des lèvres avec la parole traduite et en utilisant des techniques pour imiter la voix de l'orateur, notre système offre une meilleure expérience aux étudiants et utilisateurs. Cette fonctionnalité permet de créer un environnement d'apprentissage plus engageant et réaliste.

#Traduction en Face-à-Face

La traduction en face-à-face est un domaine spécifique dans le vaste champ de la traduction automatique. La traduction automatique utilise des ordinateurs pour convertir du texte ou de la parole d'une langue à une autre. La traduction en face-à-face se concentre sur la traduction instantanée de la langue parlée lors des conversations entre deux personnes parlant des langues différentes. Le but est d'éliminer les barrières linguistiques et de permettre une communication fluide.

La traduction en face-à-face fait partie d'un domaine plus large appelé traduction automatique multimodale, qui inclut des informations audio et visuelles en plus de la langue parlée. Utiliser des indices visuels comme des mouvements de lèvres qui correspondent aux langues maternelles crée une expérience plus réaliste pour les personnes participant à des discussions ou des cours. Utiliser la vidéo pour la traduction ajoute une richesse d'informations, y compris des actions et des objets, rendant la communication plus riche que le texte ou les images seuls.

#Étapes de la Traduction en Face-à-Face

La traduction en face-à-face implique plusieurs étapes :

1. Capturer la Parole Originale : La parole est enregistrée à partir d'une vidéo d'une personne parlant.
2. Traduire la Parole Capturée : Les mots prononcés dans la vidéo sont traduits dans la langue désirée à l'aide d'un logiciel de traduction.
3. Générer une Vidéo de Sortie : Une vidéo de sortie est créée où la même personne semble parler dans la langue traduite.
4. Maintenir la Synchronisation des Lèvres : Lors de la création de la vidéo de sortie, des efforts sont faits pour s'assurer que les mouvements des lèvres correspondent à la nouvelle langue aussi précisément que possible.

Ces étapes aident à créer des vidéos traduites qui semblent naturelles et fidèles à l'original. La traduction peut se faire soit directement, soit par un processus en cascade. La méthode en cascade change d'abord la parole en texte écrit, traduit ce texte, puis le reconvertit en parole dans la nouvelle langue.

#Défis de la Traduction en Face-à-Face

Bien que le système soit efficace, il y a des défis importants, notamment en ce qui concerne la synchronisation des lèvres et l'adéquation des voix. Le processus commence par l'enregistrement de la parole, la transformation en texte, la traduction d'une langue à une autre, et enfin la conversion de nouveau en parole. S'assurer que les mouvements des lèvres correspondent à la parole traduite peut être délicat puisque la longueur de la parole peut varier en raison des différences grammaticales entre les langues. De plus, s'assurer que les lèvres bougent en synchronisation avec l'audio est essentiel pour un aspect naturel.

La traduction en face-à-face peut vraiment changer la façon dont les gens apprennent dans les milieux éducatifs. Beaucoup d'organisations éducatives produisent du contenu destiné à des audiences mondiales, mais des problèmes linguistiques peuvent empêcher une compréhension totale. Bien que certaines vidéos aient été doublées manuellement, cette méthode a aussi des défis comme des coûts élevés et souvent une mauvaise qualité de synchronisation des lèvres. L'objectif du système de traduction en face-à-face est d'automatiser le processus de doublage de manière efficace, facilitant le partage de contenu en plusieurs langues. Cette technologie pourrait aussi soutenir l'apprentissage des langues en offrant une pratique réaliste de la parole et de l'écoute.

#Notre Cadre de Traduction Vidéo

Le cadre que nous avons développé est capable de convertir des vidéos en anglais en quatre langues indiennes : le bengali, l'hindi, le népalais et le télougou. Nous utilisons Flask comme base pour construire notre application, ce qui permet d'avoir diverses fonctionnalités intégrées dans une application web Python. Le back-end utilise Python 3.9, et pour le traitement audio et vidéo, nous comptons sur des outils comme Librosa et FFmpeg. Notre but principal est de traduire la langue parlée des vidéos et de créer un audio qui imite la voix de l'orateur original tout en synchronisant la parole traduite avec ses mouvements de lèvres.

Le processus commence avec l'utilisateur fournissant une vidéo, la langue désirée, et le sexe de l'orateur (pour la sélection de la voix) via notre interface web. La tâche est divisée en trois parties principales : Traitement Audio-à-Texte, Traitement Texte-à-Audio, et Traitement Vidéo.

#Traitement Audio à Texte

La première étape consiste à convertir le fichier vidéo (au format .mp4) en un fichier audio .wav, ce qui nous permet de nous concentrer sur l'audio. Nous utilisons Librosa pour trouver des sections silencieuses dans l'audio, ce qui nous aide à gérer les ressources du système efficacement pendant le traitement. Chaque morceau audio est ensuite transformé en texte à l'aide d'une bibliothèque de reconnaissance vocale, qui utilise l'API vocale de Google pour plus de précision. Enfin, nous traduisons le texte dans la langue cible à l'aide d'un outil de traduction.

#Traitement Texte à Audio

Ensuite, le texte traduit est introduit dans une bibliothèque de synthèse vocale qui change le texte en audio, créant une voix qui ressemble à celle de l'orateur original. Nous faisons des ajustements pour s'assurer que la durée de la parole traduite s'aligne avec l'originale. Si la parole traduite est plus longue ou plus courte, nous modifions sa vitesse pour correspondre à l'audio original. Nous utilisons aussi des techniques pour maintenir les traits vocaux de l'orateur original dans la sortie finale.

#Traitement Vidéo pour Synchronisation des Lèvres

Pour faire correspondre les mouvements des lèvres, nous utilisons un modèle de synchronisation des lèvres appelé Wav2Lip. Ce modèle se concentre sur l'identification des visages dans chaque image vidéo, en particulier la zone des lèvres. Il prend l'audio pertinent et modifie le segment de visage pour faire bouger les lèvres selon la parole traduite. En faisant cela, nous créons des vidéos où l'orateur semble parler la langue traduite couramment.

#Démonstration Utilisateur

Notre cadre a une page d'accueil conviviale qui met en avant ses caractéristiques. Les utilisateurs peuvent regarder des vidéos de démonstration qui montrent comment le système fonctionne. L'interface a été conçue pour faciliter la navigation, avec des sections distinctes permettant aux utilisateurs de trouver des informations sans effort.

Lorsque les utilisateurs se connectent, ils sont dirigés vers la section principale, qui permet d'accéder aux fonctionnalités principales de notre système. La page de téléchargement inclut des options pour sélectionner la langue de traduction et le modèle de voix. Les utilisateurs peuvent choisir d'enregistrer en direct ou d'utiliser des vidéos précédemment enregistrées. Une fois l'entrée fournie, le processus de traduction commence, et la vidéo de sortie finale est affichée à côté de l'originale.

#Évaluation du Système

Pour évaluer la qualité de nos traductions synchronisées, nous avons mené une étude utilisateur. Les participants ont noté la qualité de la traduction, la synchronisation et la clarté audio sur une échelle de 1 à 5. Les évaluateurs ont comparé la vidéo traduite à l'originale et ont fourni des classements. Les notes ont été utilisées pour examiner le degré d'accord parmi les participants pour les quatre langues.

#Conclusion

Nous avons présenté un système de traduction vidéo qui transmet efficacement le message d'un orateur dans une autre langue tout en maintenant la synchronisation avec ses mouvements de lèvres. Ce système représente un pas en avant pour répondre aux limitations de la traduction linguistique traditionnelle, rendant la communication plus engageante.

Grâce à son succès dans divers défis, le système a montré sa capacité à effectuer des traductions précises et à maintenir une haute qualité de synchronisation. Les retours des utilisateurs et des évaluateurs confirment l'efficacité de notre approche. Cependant, il reste encore des améliorations à apporter, surtout pour affiner la qualité de la synchronisation des lèvres et appliquer le système à différentes langues et situations.

À mesure que la technologie avance, notre objectif est d'améliorer les capacités de notre système de traduction, en explorant des moyens d'améliorer l'efficacité et l'expérience utilisateur. En simplifiant et en élargissant l'accès à la communication multilingue, nous visons à aider les utilisateurs à se connecter et à partager des connaissances à travers les barrières linguistiques.