Перевод с английского не работает

Браузер Chrome не предлагает перевод страницы (а она частично на иностранном языке). Что делать?

Я не очень хорошо знаю английский, но мне периодически нужно просматривать один форум (по работе). Раньше мой Chrome автоматически переводил страничку на русский, а теперь не переводит (грешу на обновление). Приходится вручную копировать/вставлять в онлайн-переводчик, что очень неудобно.

Можно ли Chrome заставить снова переводить?! Заранее спасибо!

Если с вашим браузером и системой все в порядке (т.е. нет каких-то критических ошибок, заражения вирусами и пр.) — то эта проблема достаточно легко исправима (возможно у вас «просто» слетела галочка. ).

Ниже предложу относительно простой способ решения.

«Принудительный» перевод в Chrome

ШАГ 1

Для начала обратите внимание на URL-строку браузера, нет ли там спец. значка для осуществления перевода. Как он выглядит показано на скрине ниже.

Значок для перевода

Если нет — открываем настройки браузера (в правом верхнем меню кликните по значку с «тремя» точками). См. пример ниже.

ШАГ 2

Далее прокручиваете страничку до самого низа и раскрываете вкладку «Дополнительные» .

Среди них должен быть подраздел «Языки» : проверьте, чтобы у вас стояла галочка около пункта «Предлагать перевод страниц, если их язык отличается от используемого в браузере» .

Дополнительные настройки Chrome

ШАГ 3

После обновите веб-страничку, на котором у вас был английский (иностранный) текст. Если браузер всё также не предложил перевод — нажмите ПКМ (правая кнопка мышки) в любом свободном месте странички и выберите в появившемся меню вариант «Перевести на русский» . См. скрин ниже.

Перевести на русский

ШАГ 4

Если страничку перевести браузеру снова не удалось и появилась ошибка, сигнализирующая об этом (в верхнем меню, рядом с адресной строкой) — нажмите по кнопке «параметры» (прямо в этом окне ошибки) .

Параметры (не удалось перевести страницу на русский)

ШАГ 5

Далее укажите язык исходной страницы, и тот язык, в который нужно перевести контент (например, английский -> русский). После нажмите на кнопку «Перевести» .

ШАГ 6

Как правило, после такого принудительного указания — страничка начинает отображаться на русском (кстати, если вы неправильно указали исходный язык — параметры можно всегда изменить в верхнем меню браузера. См. пример ниже).

Перевод описания товара выполнен!

ШАГ 7

Весьма неплохим решением для перевода отдельных непонятных областей (слов, предложений) может стать спец. расширения для браузера (например, ImTranslator (ссылка на магазин Chrome) ).

После установки расширения: для перевода определенного участка текста — достаточно его выделить и нажать появившуюся кнопку расширения (см. скриншот ниже). После чего в окне рядом появится русская версия написанного. Удобно?!

Выделяем, нажимаем — получаем перевод!

PS

Если вы пользуетесь другим браузером (не Chrome) — рекомендую ознакомиться с заметкой, ссылку на которую привожу ниже. В ней представлены несколько другие плагины, возможно это натолкнет вас на доп. идею.

Источник

Закадровый перевод англоязычных видео в Яндекс.Браузере

О технологии автоматического закадрового перевода англоязычных видео в Интернете от Яндекса, появившейся в Яндекс.Браузере. Что являет собой эта технология, как её включить на YouTube.

Не успели ещё мы, пользователи Интернета привыкнуть к тому, что автоматический перевод веб-страниц в браузерах – сегодня это уже вещь вполне достойного уровня, с помощью которой мы можем как минимум понять суть изложенного в текстах на иностранном языке, как технологии автоматизации перевода шагнули ещё дальше. И замахнулись они на закадровый перевод видеороликов, выложенных в Интернете. Относительно недавно Яндекс представил интегрированную в свой браузер Яндекс.Браузер технологию автоматического голосового перевода англоязычных видео на YouTube, Vimeo и некоторых других интернет-площадках. Что за функция, и как она работает?

Цель создания Яндексом закадрового автоматического перевода видео в Интернете – сделать англоязычные видео доступными русскоязычным пользователям. Далеко не все русскоязычные владеют английским языком на должном уровне, чтобы понимать происходящее в обучающих, технических, научных и т.п. видео. Единственным решением, как русскоязычным смотреть YouTube-видео на английском, до недавнего времени были только субтитры. Но всерьёз рассматривать инструмент субтитров на YouTube можно, если только они созданы не автоматически, а на каналах, где авторы занимаются субтитрами и редактируют их. А таких немного. Предложенная Яндексом технология, во-первых, решает проблему низкого качества самого перевода субтитров за счёт реализации своих механизмов распознавания речи и перевода. Во-вторых, предлагает закадровый перевод, т.е. перевод с переозвучиванием видео. Переозвучивание базируется на механизме синтезирования речи Яндекса. Выполнено по принципу профессионального закадрового перевода: оригинальный звук заглушается и поверх него пускаются русскоязычные голосовые движки, озвучивающие переведённую речь. Технология закадрового перевода распознаёт оригинальные женские и мужские голоса и переозвучивает их, соответственно, женским и мужским голосовыми движками. Где, кстати, в женском голосовом движке каждый узнает голос Алисы – голосового ассистента Яндекс.Браузера. Также технология учитывает темп речи говорящих в оригинале.

Технология закадрового перевода интегрирована в Яндекс.Браузер, пока что её без проблем можно обнаружить только в десктопной версии браузера, но также она может быть доступна уже и на некоторых мобильных устройствах. В любом случае необходима последняя актуальная версия Яндекс.Браузера. В десктопной версии при открытии видео, где поддерживается закадровый перевод, увидим его кнопку «Перевести видео» в числе функций на самом видео. Кликаем эту кнопку.

Если ролик непродолжительный, закадровый перевод начнётся практически мгновенно. Если ролик длинный, придётся немного подождать, при больших объёмах обработки данных технологии нужно какое-то время на перевод и озвучку. В общем принцип работы перевода видео таков: при включении этой функции в видеоролике в фоне запускается распознавание речи, далее текст переводится, затем озвучивается голосовыми движками с применением мужского и женского голоса, а также различных темпов их воспроизведения. При этом закадровый перевод осуществляется максимально синхронно, насколько это возможно сделать автоматически. Для этого в процессе перевода учитываются временные отрезки оригинального звучания и в соответствии с ними запускается переозвучивание голосовыми движками.

Пока что технология работает только для видеороликов на английском языке. И только для видео, которые выложены в общем доступе. Использовать её предпочтительнее для видео разговорного жанра, но иногда она кое-как справляется с переводом текста в музыкальных клипах и видео концертов. Где-то с неточностями перевода, где-то с пропуском больших отрезков речи, но справляется. Но в каких-то видеороликах закадровый перевод работать не будет. Это могут быть музыкальные видео, видео с плохим звучанием и прочие случаи, где механизм распознавания речи столкнётся с какими-то трудностями.

В целом же Яндексу большой зачёт, весьма неплохо как для первых наработок. Остаётся надеться, что и идея, и её технология не будут заброшены, а будут эволюционировать. В процессе эволюции избавятся от шероховатостей и угловатостей и превратятся в годный качественный продукт отечественного производства.

Источник

Как Яндекс помогает преодолеть языковой барьер: нейросетевой перевод видео, картинок и текста

Недавно мы впервые показали прототип переводчика видео в Яндекс.Браузере. Прототип работал с ограниченным числом роликов, но даже в таком виде вызвал интерес у пользователей. Теперь мы переходим к следующему ключевому этапу: в новых версиях Браузера и приложения Яндекс перевод доступен для всех англоязычных роликов на YouTube, Vimeo, Facebook и других популярных платформах.

Сегодня я не только расскажу о том, как устроен новый переводчик видео и какие у нас планы, но и поделюсь предысторией. Потому что считаю, что контекст важен: мы шли к этому шагу более десяти лет. Но если история вам вдруг не интересна, то можете сразу переходить к разделу «Перевод видео», где я описал работу технологии (а точнее, целого комплекса наших технологий) по шагам.

Десятью годами ранее

В 2011 году в Яндексе решалась судьба собственного полноценного браузера. На тот момент браузеров на любой цвет и вкус уже хватало. Но почти все они создавались «где-то там»: без оглядки на рунет и потребности тех пользователей, для которых английский язык и латиница не были родными. Поэтому мы решили создать свой браузер, который бы в числе прочего более полно поддерживал русский язык и наши с вами «региональные» потребности. Уверен, эта фраза звучит непонятно, поэтому ниже вас ждут два моих любимых примера. Они не связаны с переводом, но показательны.

Русский язык отличается богатой морфологией. Падежи, род, бо́льшая свобода в построении предложений — всё это приводит к разнообразию форм одного и того же слова и способов написать одну и ту же фразу. При этом классический поиск по странице, который работает одинаково во всех известных мне браузерах, умеет искать только точные вхождения слов в тексте. Наш поиск работает гибче и учитывает морфологию русского языка. Наглядный пример:

Кстати, этой фиче был посвящён мой самый первый пост на Хабре в 2013-м. Как будто вчера это было.

Что будет, если ввести в адресную строку [ь]? Скорее всего, браузер предложит вам отправиться в поисковую систему и поискать там мягкий знак. Но чего на самом деле хотел человек, который набрал [ь]? Ответ: вероятно, он привык ходить на [m.habr.com] или [maps.yandex.ru], но забыл переключить раскладку на клавиатуре.

В отличие от англоязычной аудитории, нам с вами приходится жить в мире двух алфавитов и постоянно переключаться между ними. Это приводит к ошибкам. А ошибки приводят к выбору: или ввести адрес заново, или совершить лишний переход в поисковую систему. Мы — за экономию времени, поэтому учли подобные ошибки с раскладкой ещё в самой ранней версии 2012 года. В таких ситуациях Яндекс.Браузер исправляет раскладку «в уме» и предлагает перейти не в поиск, а сразу и в один клик — на нужный сайт.

Таких примеров много, но думаю, суть я передал. В любом случае все они меркнут на фоне главной проблемы, которой мы бросили вызов: проблемы языкового барьера.

Перевод текста

В интернете более миллиарда сайтов, но лишь около 9% — на русском языке. Интернет быстро растёт, но опять же — в основном за счёт иностранных сайтов. Информация, которая создаётся там, недоступна для большинства наших пользователей здесь.

Ещё тогда — в 2011-м — мы решили изменить это и помочь распространению знаний между пользователями. К счастью, в том же году появился Яндекс.Переводчик (тогда он ещё назывался Яндекс.Перевод). В его основе была технология статистического машинного перевода собственной разработки. Мы применили её и в Яндекс.Браузере. Да, мы не были первыми: Chrome уже умел подобное. Но в нашем случае переводчик работал с одной актуальной для рунета особенностью.

Большинство из нас с детства учит английский язык. Кто-то овладел им в совершенстве, но многие знают его достаточно фрагментарно, на уровне «читаю и пишу со словарём». Поэтому для нас особенно полезна возможность переводить не только страницы целиком, но и отдельные фразы и слова. Так мы пополняем словарный запас, продолжаем совершенствовать знания. Так оно и работает в Яндекс.Браузере с первого дня его существования.

Перевод картинок

Перевод текста — это хорошо. Но мы не должны забывать, что текст встречается ещё и на изображениях. Например, заметная часть сайтов израильских государственных организаций предпочитает именно такой способ размещения информации. Похожую картину можно увидеть на корейских, китайских, арабских сайтах. Аналогичная ситуация с техническими характеристиками товаров в иностранных интернет-магазинах.

Особенность этой задачки в том, что для её решения нужно объединить три технологии, которые отрабатывают последовательно. Сначала с помощью компьютерного зрения найти текст на картинке и распознать его в текстовый формат (OCR), затем с помощью машинного перевода перевести текст на русский язык, ну а вишенка на торте — рендеринг перевода поверх оригинальной картинки. Тут на каждом шаге можно закопаться в самостоятельную статью, поэтому я расскажу про самое неочевидное: про то, как мы боролись за экономию ресурсов.

Итак, можно взять исходную картинку, отправить в оригинальном виде из Браузера к нам на сервер, там проделать всю-всю работу, затем вернуть вариант с уже отрисованным переводом. Это самый простой для нас вариант. Но самый плохой для пользователя. Потому что картинки в интернете могут весить очень много. Их пересылка туда-обратно — это не только трафик, но и время, а значит, тормоза в продукте.

Чтобы не раздражать пользователей, мы пошли другим, сложным путём. На стороне Яндекс.Браузера уменьшаем картинки и переводим их в чёрно-белое представление. Кроме того, формат картинки меняем на WebP, который в среднем весит на 15–20% меньше, чем JPEG. В совокупности эти меры снизили вес картинок в несколько раз. При этом качество распознавания и перевода ощутимо не упало.

Этап объединения исходной картинки с переводом мы тоже перенесли на устройство. И вот тут возникла сложность. У Браузера есть исходная, цветная картинка и текст перевода. Если просто взять и наложить чёрный (белый?) текст на цветную картинку, то в большинстве случаев получится жуть. А мы не для того длину текста и переносы строк подгоняем под оригинал, чтобы испортить всю магию цветом шрифта.

Итак, нам нужно подогнать цвет перевода под цвет оригинала. Но Яндекс.Браузер не различает текст и фон на исходной картинке, а значит, не может выбрать цвет для перевода. Наш серверный OCR видит текст, но не видит цвета, которые были потеряны в результате конвертации в ч/б.

Придумали следующее. На стороне OCR выделяем ключевые точки на картинке для фона и текста. Отправляем их координаты Браузеру вместе с переводом. Браузер на своей стороне по этим координатам определяет цвета. И уже затем выбирает для перевода цвет, который накладывается на фон.

Получилось в целом неплохо:

Перевод картинок работает на десктопе и устройствах с Android. В ближайшем будущем добавим и iOS. Ну и конечно же, продолжим совершенствовать распознавание и перевод.

Перевод видео

У нас была давняя мечта: научиться переводить ещё и видео. Люди всё чаще смотрят образовательные и научно-популярные ролики, интервью, репортажи и многое другое. Бо́льшая часть подобных видео создаётся не на русском языке. Профессиональный перевод — редкость для свежего контента в интернете. В лучшем случае пользователи получают автоматически сгенерированные субтитры. Мы же решились замахнуться на большее: на автоматический перевод и озвучку любого видео прямо в браузере.

Как и в случае с картинками, для решения этой задачи одного только машинного перевода недостаточно. Качество перевода видео сильно зависит от качества распознавания и синтеза речи. К счастью, запуск Алисы и наших умных колонок здорово подстегнул развитие этих технологий в Яндексе. Настолько, что в сентябре прошлого года мы решились запустить проект. Казалось бы, остаётся только соединить все технологии в общий процесс. Какие тут могут быть сложности, не правда ли? Сейчас расскажу какие, описав процесс по шагам (а в конце рассказа вас ждёт простая наглядная схема).

Шаг 1. Распознавание речи и предобработка текста
Пользователь нажимает кнопку переводчика, и мы начинаем обрабатывать ролик.

У нас на входе есть какое-то видео с какими-то голосами. Это может быть образовательный ролик с одним ведущим. Это может быть интервью из двух человек. А может быть и вовсе многоголосая дискуссия. Если просто перевести поток речи в текст, то получится сырой набор слов. Без запятых, без точек, без логической группировки слов в предложения, а предложений — в абзацы. И если прогнать такой текст через переводчик, то результат будет в полной мере соответствовать принципу GIGO. Поэтому мы не только превращаем аудио в текст, но и запускаем специальную нейросеть, которая вычищает мусор, группирует слова в смысловые сегменты и расставляет знаки препинания.

Кстати, мы опираемся не только на голос, но и на субтитры. Решили так: если человек загрузил к видео субтитры — то распознавание не используем: ведь тексты, написанные людьми, обычно более качественные, чем тексты на выходе у ASR. Но если субтитры сгенерированы автоматически, то игнорируем их и применяем свою технологию.

При этом даже ручные субтитры нужно пропускать через ту самую нейросеть. Как минимум потому, что в них бывает много текста, который не нужен для синтеза голоса. Например, описание звуков (*аплодисменты*, *звук сирены* и т. д.) или указание имени спикера перед каждой фразой.

Кроме того, ручные субтитры могут быть нарезаны на строки не по границам фраз, а произвольно. Приходится пересобирать текст из разных строк. Покажу пример:

На скриншоте выше вы видите две строки субтитров. Раньше мы их так (построчно) и переводили. Но на самом деле это фрагменты двух предложений, начало и конец которых прячутся в соседних строках:

The output from my scanning electron microscope is than oscilloscope screen.
So I set that up and adjusted the contrast and everything.

И вот такие вещи надо уметь восстанавливать, иначе смысл перевода исказится до неузнаваемости.

Шаг 2. Биометрия
Итак, у нас на руках части неплохого текста и тайминги, которые нам ещё пригодятся. Что дальше? Перевод?

Нет: мы ещё больше усложнили себе задачку. Мы хотим, чтобы голоса у спикеров были разными: так проще воспринимать речь. Мы планируем адаптировать синтезированный голос к голосу спикера. Но на текущем этапе у нас более простое решение: мы определяем пол говорящего для каждой части текста, чтобы озвучивать их мужским или женским голосами.

Шаг 3. Машинный перевод
Теперь пора переводить. Тут в целом всё происходит достаточно стандартно, но с одной важной особенностью: мы передаём в модель переводчика ещё и информацию о спикерах, об их поле. Это нужно для того, чтобы в переводе разные спикеры говорили о себе или обращались к другим с корректным согласованием местоимений, глаголов и прилагательных.

Шаг 4. Синтез речи
Переходим к синтезу голоса. Сейчас у нас два голоса, дальше станет больше. Но самая большая сложность вовсе не в этом. Тексты на русском языке длиннее, чем на английском. Разница может составлять в среднем от 10 до 30%. Это значит, что при длительном воспроизведении мы рискуем словить существенный рассинхрон между тем, что говорит спикер на английском, и тем, что мы произносим на русском. Значит, нужно синхронизировать два потока речи. И нет, мы не стали фиксированно ускорять одну дорожку относительно другой.

Помните, чуть выше я уже говорил про тайминги, которые мы получили после анализа исходной речи? Благодаря им мы знаем, какие фразы в какой момент должны произноситься. Это позволяет нам синхронизировать речь более гибко. Работает это так. Синтез речи — многоступенчатый процесс, в котором можно выделить два самых больших этапа. На первом мы с помощью нейросетей представляем текст в виде промежуточной спектрограммы. На втором с помощью других нейросетей превращаем спектрограммы в звук. Мы используем тайминги на первом этапе, чтобы сгенерировать спектрограмму нужной длительности. При этом ускорение в первую очередь достигается за счёт сокращения бесполезных пауз между фразами и словами. И только если этого недостаточно, алгоритм ускоряет сами фразы.

Шаг 5. Уведомления
Ура, у нас готов перевод, его можно включить в Яндекс.Браузере. Расходимся? А вот и нет. Мы выстроили целый каскад из тяжёлых технологий, которые последовательно сменяют друг друга. Требуется время на работу огромных нейросетей-трансформеров, даже с учётом их распараллеливания на GPU. К примеру, когда мы делали первый подход к снаряду и собрали быстрый внутренний прототип, то видео длиной в час переводили целых полчаса. Нам удалось оптимизировать всё это дело и ускорить переводчик в несколько раз, но это по-прежнему минуты, а не мгновения. Над мгновенным переводом мы продолжаем работать, а сейчас придумали такую схему: мы не только говорим пользователю, что нужно немного подождать, но и присылаем пуш-уведомление о готовности. Такое решение удобно: можно запросить перевод, закрыть вкладку и уйти заниматься своими делами. Браузер переведёт и напомнит.

Вместо заключения

Вот наглядная схема всего процесса перевода видео:

Чуть ниже вас ждёт образец готового перевода на примере фрагмента лекции Джимми Уэйлса в Яндексе (оригинал тут). Этот фрагмент хорошо демонстрирует не только потенциал нашей технологии, но и проблемы, над которыми мы будем работать дальше.

Сейчас перевод видео доступен для английского языка и популярных сервисов. Он работает в Яндекс.Браузере для десктопа и Android, а также в приложении Яндекс для Android и iOS.

Хочется верить, что наше решение поможет пользователям хотя бы частично преодолеть языковой барьер и открыть для себя новый полезный контент, для которого ещё нет профессионального перевода. Мы продолжим совершенствовать перевод видео. У нас ещё очень много работы, поэтому любые идеи приветствуются.

Источник