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字幕翻译技术研究：现状、问题与建议
王华树（北京外国语大学，北京 10089）
李颖（广东农商职业技术学院，广东）
摘要：随着中国影视产品“走出去”被纳入“一带一路”整体布局，字幕翻译需求日益增加，如何快速翻译大量电影而电视作品的限时化已成为亟待解决的问题。人工智能赋能翻译技术，为字幕翻译提供基础和整体的技术支持。字幕翻译技术研究的重要性和紧迫性日益凸显。通过文献分析，梳理了字幕翻译技术的研究现状，分析了其存在的主要问题，探讨了未来的发展趋势，并提出了针对性的建议。推动字幕翻译领域政产学研一体化创新机制。
关键词：人工智能、字幕翻译技术、影视翻译、视听翻译、计算机辅助翻译
1 简介
新时代，中国正以更加开放的姿态融入全球化进程。在《关于加快发展对外文化贸易的意见》等一系列国家政策的推动下，影视作品作为中华文化的载体正在“走出去”。步伐明显加快。比如电影《我和我的祖国》在欧洲20多个国家反响热烈，电视剧《媳妇的美好时光》在非洲热播，电视剧《楚乔传》 ”已在Viki等国际互联网平台广泛传播，电影《流浪地球》在美国一票难求，电影《哪吒之魔童》海外上映好评如潮。字幕翻译已成为向世界“讲好中国故事”、让世界“听到中国声音”的重要方式。
随着影视文化传播国际化进程的加快，影视翻译已成为一个新兴的高附加值领域。 《2018年中国语言服务行业发展报告》指出，2016年字幕和配音业务在语言服务类型中的占比仅为5.9%，2018年增长到29%。满足海量影视翻译需求。在AI时代，飞速发展的翻译技术为字幕翻译提供了智能化的技术手段和解决方案。本文围绕字幕翻译技术，采用定量统计与定性分析相结合的方法，探讨字幕翻译技术的现状和存在的问题，总结字幕翻译技术未来的发展趋势，并提出针对性的研究建议。
2 研究现状
随着AI技术的发展，AI听力翻译、神经网络机器翻译等技术迅速发展，极大地提高了字幕翻译的效率，重塑了字幕翻译的工作模式和商业模式，以及字幕翻译的内涵技术可以实现。它不断扩大，逐渐引起学术界的广泛关注。在字幕翻译领域，国内外有很多相关的概念。主要的外来概念有 , , , 等等。在中国，主要使用影视翻译、字幕翻译、多媒体翻译等概念。上述概念的内涵可能涵盖了字幕翻译。本文研究的字幕翻译技术是指数字时代字幕翻译过程中应用的与翻译相关的综合技术。因此，是否涉及字幕翻译技术是本研究选择文献的关键指标。
2.1 国外现状
截至2019年12月，以 、 、 、 等为组合主题词，检索翻译研究专用数据库（TSB）并结合人工筛选，返回4条有效结果；搜索数据库Web并结合人工筛选，返回44条有效结果；检索并结合人工筛选，返回30个有效结果。西方学者在这方面的研究起步较早，主要研究人员是扬、豪尔赫·迪亚兹-、路易斯·佩雷斯-、艾琳、大卫等。媒体：A of an Art(, 1992) 是欧洲第一部系统研究字幕翻译的著作，部分章节从技术层面讨论字幕翻译，第二版 (&, 1998) 讨论数字技术等新技术条件下字幕翻译的策略与技巧。由于技术的飞速发展，该领域的许多重要成果都在期刊和收藏中呈现出来。目前有6篇论文合集，时间跨度从2006年开始到2017年，研究课题既连续不断，又逐渐深入细致，其中，综合以上检索结果，国外字幕翻译技术研究的核心课题是如何通过技术手段提高字幕翻译的效率和质量。研究主要涉及以下四个方面：
(1) 机器翻译：在数据驱动统计机器翻译成为主流的时代，很多学者都在讨论机器翻译在字幕翻译中的应用，比如O'Hagan(2003) , et al. al.(2006) , Flana-gan & Kenny (2007) , Volk (2008) , (2009) , Díaz-(2013) , Mauč ec et al.(2014) , et al.(2017).发展迅速，许多学者提出了一种新的方法来提高其准确率，例如Song等人（2019)提出了一种基于词向量（）和长短的将文本分割成句子并生成句点的方法-term (LSTM) 来提高英文字幕自动翻译的准确性。机器翻译和译后编辑相结合的工作模式被普遍认可，如De Sousa et al.(2011) , et al.(2014)等)通过实验验证了大部分机器翻译产生的字幕质量都被评为良好，机器翻译的后期编辑工作模式比人工更省时翻译。
(2)翻译记忆：翻译记忆技术旨在利用平行语料库来简化重复的翻译劳动。O'Hagan(2003)认为翻译记忆技术可以提高电影字幕翻译的效率。 Imre(2010)认为计算机辅助翻译工具memoQ的翻译记忆库和术语库管理功能可以有效提高字幕翻译的效率和质量。Díaz-(2013)也同意CAT工具可用于翻译包含大量重复单词的字幕文本。
(3)众包协作：在互联网云化的过程中，众包协作技术发展迅速。技术的进步模糊了专业字幕员和志愿者之间的界限，众包字幕翻译现象已经变得越来越普遍 字幕翻译趋向众包 Díaz-(2014)提出云技术改变了字幕制作模式，催生了众包字幕翻译模式。他认为通过云字幕Jiménez-(2017) 解释了志愿者使用众包协作技术为 TED 翻译字幕的实践，认为平台如如 Amara、Viki、YYeTs 等。促进和简化用户的工作并促进 fl完善字幕协作模式。
(4)其他辅助技术和工具：由于字幕翻译的特殊性，专业的字幕工具逐渐开发并投入使用，成本不断降低。大量免费开放源工具被业界或字幕组广泛使用。Díaz- & (2014) , Dwyer & (2016) , & (2017) ) 讨论了字幕翻译软件的应用如, , , 等在字幕翻译中。此外，(2006) 和 Díaz-(2014) 提出 ASR 技术可以解决字幕翻译中的语音到文本的问题。O'Hagan （2003)提出OCR可以解决硬字幕的文本提取问题。
2.2 国内状况
截至2019年12月，以字幕翻译为主题词，CNKI共退回文献2960篇；检索采用影视翻译、视听翻译、字幕翻译、多媒体翻译、影视本地化等组合主题词，通过人工筛选，只有83篇论文和25篇核心期刊文章。国内关于字幕翻译研究的文献主要集中在语言本体、翻译策略和翻译理论方面。现代翻译技术在字幕翻译中的应用研究成果较少，大致可分为以下四个方面：
(1)CAT技术：王华树、席文涛(2014)提出CAT技术在字幕翻译中的应用，并说明CAT技术可以在字幕翻译中保持一致性、提高质量、提高效率)字幕翻译等吕乐、闫莉莉（2014)以“网易公开课项目”字幕翻译案例探讨视频翻译项目管理的技术和流程问题；王华树（2019)讨论了字幕翻译困境和CAT解决方案；缪菊和侯强（2019)采访了Díaz-，指出云技术、语音识别软件、自动字幕翻译技术和软件在推动字幕翻译方面的作用。
(2) 字幕众包技术：陆焱(2012) 、曹宜欣(2015) 、胡安江(2017) 、邵璐( 2019)等探讨字幕众包模式的发展，探讨字幕翻译的相关技术，为字幕翻译众包提供技术支持。
(3)字幕翻译技术教学：王华树(2012)经调查发现，国外有120多所大学开设了翻译技术课程，大部分课程涵盖字幕翻译；肖维清（2012)探讨影视翻译课程建设，系统讲解如何使用字幕翻译教学；苗菊、侯强（2019)）通过采访探讨视听翻译Jorge Díaz-，视听翻译教学与研究的国际领先学者。教学组织与教学内容等。
(4)字幕本地化：王华树，刘明(2015)讨论多媒体本地化项目流程复杂，涉及图片、音频、视频、动画、脚本等处理对象，这需要使用文本提取、字幕翻译、格式转换、时间线制作等多种技术和工具来完成项目。
3 问题分析
近年来，人工智能驱动的“算力+算法”、大数据技术和语音识别技术取得了长足的进步，字幕翻译技术也迅猛发展。学术界应重视该领域的研究。然而，无论是从文献数量还是学科的广度和深度来看，国内外对字幕翻译技术的研究普遍不足。主要问题可归纳如下：
3.1尚未形成系统研究
纵观国内外，字幕翻译技术研究与行业发展脱节，落后于时代技术发展，缺乏技术关注度，发表论文少，缺乏理论体系建设字幕翻译技术体系，这一点在中国尤为明显。在AI时代，字幕翻译呈现出技术驱动的特性，如Edit、百度视频翻译、人人翻译视觉、网易视图、字幕()等集成工具，已被广泛应用于字幕翻译活动以提高效率和降低成本。 ，技术已成为字幕翻译服务的重要竞争因素。 Díaz-(2013)明确提出了字幕的技术改造，认为字幕翻译领域的技术进步直接对字幕翻译实践产生重大影响。尚未从理论上解释，字幕翻译的技术性、技术要素的交互机制、效率和质量等深层次问题尚未揭示；总体呈现为研究对象不明确、研究内容不明确。研究结论分散，研究结论不适用，主要原因是对字幕翻译技术的重要性认识不足，对字幕翻译的技术驱动现象缺乏理论分析。
3.2没有涵盖整个技术流程
目前的研究内容侧重于针对特定字幕翻译环节的技术解决方案，而未能从全过程的角度关注技术发展。在技术驱动下，字幕翻译流程与翻译技术融合发展的趋势越来越明显。字幕翻译过程通常包括视频源获取、字幕工程处理、字幕翻译、校对、分割时间线、特效制作、压制、后续发布。翻译技术层面涵盖术语管理、翻译记忆库管理、机器翻译、AI视频听译、翻译管理、众包协作、时间线调整、多模态产品发布等。其中，术语技术可以确保术语一致，机器翻译技术可以快速高效地提供翻译，翻译记忆库技术可以确保翻译数据的高效重用，自动化质量保证工具可以帮助确保一致的翻译质量，人工智能视频听力和翻译可以自动将语音转换为字幕文本。但大部分文章仅限于文本翻译本身，并未考虑现代语言服务背景下基于翻译过程的技术应用和作用机制。字幕翻译技术研究应围绕整个字幕翻译过程的技术体系，着眼并寻求理论突破。
3.3 跨学科整合研究不足
在技术时代，字幕翻译是特定数字媒体文化的特征。字幕翻译技术自诞生以来一直是跨学科的（,2010)），涉及传播学、符号学、翻译学、语言学、机器翻译、软件工程、动画设计、多媒体技术、本地化技术等多个学科和领域。一是对字幕翻译技术的讨论普遍倾向于研究技术工具的作用，多学科理论, 大多数研究从交际、翻译等理论层面讨论语言文化问题, 缺乏技术洞察力, 难以解释或指导与字幕翻译相关的技术问题。非线性、复杂、交互和动态的人机交互过程，从翻译内容向技术形式的转换、交互、综合和演化字幕翻译的背景，具有独特的跨媒体性质。传统的研究范式由于其跨学科的不足，难以揭示字幕翻译技术活动的内在联系和规律，更难以推动其深入研究与发展。通过深入的跨学科理论融合，多学科知识的碰撞、对接、舞动，推动字幕翻译技术的研发。唯一的出路。
4 字幕翻译技术发展趋势
在人工智能技术的驱动下，字幕翻译的市场需求和处理对象越来越多样化，技术也在快速更新。字幕翻译技术呈现新的发展趋势，必将对这一领域的研究产生深远的影响。
4.1 积分
字幕翻译工具的集成度显着提高，功能越来越强大，如 、 、 编辑 、 等功能，在业界广泛使用。过去，字幕软件的功能通常集中在后期制作上，很少能将字幕编辑和翻译协作结合起来；目前，字幕翻译需求旺盛，呈现层次化、多元化的特点，必然需要技术最大程度地辅助人工翻译。多技术开发商提供“一站式”服务和功能。 Díaz-(2014)曾指出CAT工具在字幕领域优势明显。很多翻译工具开发商正在逐步整合字幕工具和CAT工具的各种功能，以提供一个集成的工作环境，包括字幕作为尽可能将翻译过程中所需的功能集成到客户沟通、项目管理、术语管理、语音识别、机器翻译、翻译记忆库、审校、质量保证、交付、语言资产管理等功能，避免用户之间来回走动多种软件切换，操作更方便。
4.2 自动化
字幕翻译技术的自动化主要体现在以下两个方面：(1)翻译过程自动化。AI工具具备语音识别、神经网络机器翻译、时间线分割等综合场景的应用能力.字幕翻译工具将有效提高翻译过程的自动化程度，大大提高字幕制作的效率。(2)机器翻译自动化。Díaz-(2014)指出过去机器自动字幕的原因翻译项目失败 过度依赖不成熟的机器翻译技术，缺乏专业的字幕翻译数据，随着垂直领域神经网络机器翻译引擎的发展和影视剧本的大规模语料库训练，机器翻译的快速提升。越来越多的客户正在深化机器学习，允许机器学习用户和翻译人员对翻译数据进行干预，数据质量和自动化服务水平将大大提高。
4.3 智力
字幕翻译技术的智能化趋势越来越明显。 （1)智能语音识别。低资源语料挖掘技术和机器学习技术可以处理复杂场景问题，智能解决语音识别问题——自适应问题、去噪问题。例如基于AI语音技术，根据以语音波形所反映的个人生理行为特征的语音参数，并以此来识别说话者的身份。未来语音识别会更加智能，自动识别对应的语言，也可以选择识别多种语言的同时，并智能消除背景音或口音的干扰。（2)时间线分割智能（如等）。越来越多的字幕软件提供自动剪切、翻板剪切和波形切割等方法，未来AI增强的时间线分割技术将更准确地识别起点和字幕结束次数，减少后期人工的工作量。
4.4 众包
众包是整合公众的智慧来完成个人难以独自完成的任务。众包翻译和交互技术已成为字幕翻译的可靠选择。随着众包与机器的高效协同，任务搜索的个性化，任务推荐功能的优化，数据安全和隐私保护措施的完善，与社交网络的更紧密结合（冯建宏等，2015) ，采用众包模式）。字幕翻译技术平台数量显着增加，呈现出大规模协同、流程开放、面向用户译者的特点。 Amara、人人易视界、网易视外等字幕翻译技术众包平台都是基于云端作业任务进行多人协作。平台多提供“AI翻译+人工校对”的工作模式。用户可以对机器制作的初稿进行编辑润色，通过嵌入式社交插件实现即时交流，通过嵌入式视频后期制作工具实现智能调轴和一键压制。 、语言转换、字幕生成等功能。市场需求和技术门槛的降低，将进一步推动众包模式在字幕翻译技术领域的应用。
5 启示和建议
随着影视翻译市场需求的不断增加、人工智能技术的强劲驱动以及机器翻译技术的飞速进步，字幕翻译的技术时代正在到来。面对新技术带来的机遇和挑战，如何推动字幕翻译技术的研究与时俱进？如何将字幕翻译技术充分运用到国家“一带一路”建设和“人类命运共同体”理念的传播中？这是我们现在需要解决的问题。
5.1对接国家文化传播战略
影视作品“走出去”是中国文化“走出去”和文化强国战略的重要组成部分。优质字幕翻译的影视作品，不仅有助于观众理解原作，更能促进不同文化的互动与融合，以及文化认同与共鸣。在信息全球化、智能化时代，对外翻译和文化传播面临的主要挑战之一是海量字幕翻译的任务超出了有限的译者所能产生的负荷，即如何快速翻译影视作品。迫切需要在有限的时间内传播。 随着人工智能技术在语音识别、机器视觉、机器翻译、数据挖掘等领域应用场景的扩大，在影视文化传播的翻译环节，可以充分利用多种现代翻译技术，提高翻译效率，加快生产周期，迅速走向国际市场。借势国家“一带一路”倡议，通过字幕翻译技术实现中国文化对外传播和国家对外话语体系建设，将是字幕翻译技术多元化应用的有益尝试。
5.2 扩展字幕翻译技术研究
字幕翻译技术的研究对象是机器翻译、翻译记忆、众包协作、ASR、OCR等字幕翻译实践中使用的技术手段。它们相互作用和集成，形成动态字幕翻译技术。系统。随着字幕翻译与技术的深度融合和字幕翻译技术的深入发展，有必要扩大对字幕翻译技术的研究。不仅要厘清字幕翻译技术的内涵、基本分类和发展历史，还要探索其影响机制，探讨技术体系内部要素和外部人员、信息、组织要素对字幕翻译技术的影响。字幕翻译过程，以及各个要素之间的关系。相互影响，增强字幕翻译技术理论的解释力，系统构建字幕翻译技术理论体系。字幕翻译技术作为翻译技术的一个子概念字幕翻译的背景，可以纳入 J.S.明确字幕翻译技术研究的定位，体现AI时代技术的多元化发展，进而完善应用翻译研究的框架。此外，有效结合语言学、翻译研究、传播学、信息学等其他学科的知识，运用概念研究、眼动追踪、问卷调查、访谈、文献综述方法、语料库研究等研究方法。（Pérez-González , 2014)，通过跨学科融合拓展字幕翻译技术的研究深度，优化字幕翻译技术的算法和模型，实现更高层次的人机交互。
5.3 加强字幕翻译技术教育
字幕翻译是影视传播、文化交流、跨境电商、教学科研等诸多领域提高传播效率的重要支撑。随着泛在网络技术的深入，对字幕翻译的需求将会更大，需要大量懂字幕技术的专业人才。然而，目前社会上开设字幕翻译技术相关课程的高校和培训机构很少，现有人才无法满足市场需求。针对字幕翻译人才紧缺问题，相关高校可根据字幕翻译市场需求开设字幕翻译技术相关课程；社会可以开展更多的字幕翻译技术培训，包括视频剪辑、时间线分割、机器翻译和译后编辑等全过程培训（如约克大学举办的AVT暑期学校、“高级电影与外文出版总署举办的《电视翻译》培训）；建设大数据视频教学数据库，如对接国际多语种视频供应商（、Prime、、、、HPO等），打造多模态字幕翻译语料库共享平台；搭建互译合作平台（如中国文化翻译研究网），加强中外译者合作交流，推动字幕项目合作；开展字幕翻译技术资质认证，明确字幕翻译人员基本要求，紧密对接字幕翻译市场需求和国家战略，促进国际文化传播人才培养和高端智库建设。
5.4 推动政产学研融合创新
万物智联时代，AI字幕翻译技术升级，赋能整个影视翻译生态。 needs to "take into both and " to seek , look at from an , build a , a , and bring the , , , film and , , , users, etc. An for . The the and of film and and , and to make full use of , and a , legal and for the of film and . and focus on with that meet . The on and , using AI to drive the of , and for the of film and . Film and , and other focus on the of and the and of . Users in -- from and at , the of . in the of of and , users the main body of , which the and .
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