TTRBench

AI로 자막을 번역해보면 생각보다 단순하지 않더라고요.

같은 인물 이름이 앞에서는 다르게 번역되고,
전문용어나 반복 표현이 자막마다 바뀌고,
짧은 문장은 앞뒤 문맥이 부족해서 엉뚱하게 번역되는 경우도 있었습니다.

긴 영상으로 갈수록 이런 문제가 더 눈에 띄었습니다.

그래서 직접 자막 번역 작업공간을 만들기 시작했습니다.

TTRBench는 영상이나 자막 파일을 올려

자막 추출 → 번역 → 검수 → 자막 파일 내보내기

까지 한곳에서 처리할 수 있도록 만든 AI 기반 자막 번역 워크스페이스입니다.

현재 지원하는 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 영상 업로드 후 음성 기반 자막 추출
• SRT / VTT / TXT 자막 번역
• 자막 타임코드와 구조 유지
• 프로젝트별 용어집
• 고유명사와 반복 용어 일관성 확인
• 인접 자막의 문맥을 고려한 번역
• 번역 결과 검수 및 직접 수정
• 긴 자막 작업 중 일부 구간 실패 시 이어서 처리

단순히 AI에 자막 전체를 넣어 번역하는 것보다,
긴 영상에서도 번역 표현을 얼마나 안정적으로 유지할 수 있을까를 계속 고민하면서 만들고 있습니다.

지금까지 내부적으로 수백~1,000개 이상의 자막 cue를 가진 파일들도 테스트했고, 이제는 실제 사용 환경에서 어떤 문제가 발생하는지 확인하고 싶습니다.

특히 아래 경험이 있는 분들의 의견이 궁금합니다.

• 유튜브나 영상 콘텐츠에 해외 자막을 넣어보신 분
• SRT/VTT 자막 파일을 자주 다루는 분
• ChatGPT, Gemini, DeepL 등으로 자막 번역을 해보신 분
• 영상 번역이나 로컬라이제이션 경험이 있는 분

지금 가장 알고 싶은 건 세 가지입니다.

1. 실제 작업에 사용할 만한가?

2. 기존 AI 번역 방식보다 편한 부분이 있는가?

3. 번역 품질이나 작업 흐름에서 가장 먼저 고쳐야 할 부분은 무엇인가?

아직 완성된 제품이라기보다 실제 사용자 피드백을 받아 다듬고 있는 단계입니다.

관심 있으신 분은 프로덕트 페이지에서 직접 사용해보시거나 댓글로 의견 남겨주시면 정말 도움이 될 것 같습니다.

좋은 점보다는 오히려 불편한 점, 이상한 번역, 이해하기 어려운 UI를 많이 알려주시면 좋겠습니다.