더빙

개요

ElevenLabs 더빙은 각 화자의 감정, 타이밍, 톤, 고유한 특성을 유지하면서 오디오와 비디오를 90개 이상의 언어로 번역합니다. 원본 배경 오디오는 유지되므로, 사운드트랙을 다시 믹싱하지 않고도 각 화자의 전달 방식을 다른 언어로 재현할 수 있습니다. 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 도달 가능한 잠재고객을 4배로 늘려 해외 시청자에게 도달
• 감정적 뉘앙스를 유지하면서 기존 자료를 새로운 시장에 맞게 조정
• 성우를 다시 녹음하지 않고 여러 언어로 콘텐츠 제공

비디오 및 팟캐스트 제작자를 위한 완전 관리형 더빙 서비스도 제공합니다.

사용 방법

• 자동 더빙 — 최신 Dubbing v2 Alpha 모델을 기반으로 몇 번의 클릭만으로 콘텐츠를 한 언어에서 다른 언어로 더빙합니다.
  • 업로드 제한: 앱에서는 최대 1GB 및 180분, API를 통해서는 소스 파일당 최대 3GB
• 더빙 스튜디오 — 트랜스크립트 편집, 화자 재지정, 클립별 재생성을 포함해 더빙을 세밀하게 제어합니다. v1 모델에서만 사용할 수 있습니다.
  • 업로드 제한: 최대 1GB 및 45분
  • 참고: 더빙 스튜디오는 유지 관리 모드이며 중요한 버그 수정만 제공합니다.
• ElevenLabs Productions의 사람이 검수한 더빙 — 자세한 내용은 productions@elevenlabs.io로 문의하세요.

음성 복제 강도

클로닝 강도는 더빙 v2 알파 모델의 자동 더빙에서 0~10 범위로 설정할 수 있는 옵션입니다. 앱에서 화자 유사도를 클릭해 조정하세요. 기본값인 7은 대부분의 콘텐츠에 적합합니다. 값이 높을수록 원본 화자와의 음성 유사도를 우선시하지만, 음성학적 특성이 크게 다른 언어에서는 다소 부자연스럽게 들릴 수 있습니다. 설정값이 높으면 원본 억양도 더빙 결과에 더 많이 반영될 수 있습니다. 값이 낮을수록 원본 음성과의 유사성은 줄어들지만, 모델이 대상 언어에서 더 자연스럽게 표현할 수 있는 여유가 커집니다.

주요 기능

• 다중 화자: 발화가 겹치는 경우에도 여러 화자를 자동으로 감지합니다.
• 다국어 출력: 90개 이상의 언어로 현지화된 트랙을 생성합니다.
• 원본 음성 유지: 화자의 정체성과 감정적 톤을 유지합니다.
• 배경 오디오 유지: 음악, 효과음 또는 주변음을 다시 믹싱하지 않아도 됩니다.
• 지원 파일 유형: YouTube, TikTok, 직접 URL, 파일 업로드 등 다양한 소스의 비디오와 오디오를 더빙할 수 있습니다.

비용

자세한 크레딧 비용은 가격 페이지를 참고하세요.

지원 언어

더빙은 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 중국어, 아랍어 등을 포함한 90개 이상의 언어를 지원합니다. API는 source_language 및 target_language 매개변수에서 fr 또는 es-MX와 같은 BCP-47 언어 태그를 허용합니다. Dubbing v2에서는 es-MX와 같은 지역 지정 태그가 아래 나열된 지원 방언 중 하나여야 하며, 그 외 모든 언어에는 기본 언어 태그를 사용합니다. Dubbing v1은 방언을 지원하지 않습니다.

주요 정보

• Dubbing v2 Alpha — Dubbing v2는 현재 알파 버전입니다. 모델을 계속 개선하는 과정에서 가끔 다듬어지지 않은 부분이 있을 수 있습니다.
• 콘텐츠 유형: 모든 오디오 및 비디오 콘텐츠 유형을 지원하며, 파일당 최대 32명의 고유 화자를 지원합니다.
• 화자 보존: 각 화자의 톤, 속도, 스타일이 대상 언어에서도 유지됩니다.
• 출력 품질: 더빙된 비디오는 프로덕션 마스터가 아닌 고품질 미리보기입니다. 가장 일반적으로 1080p로 출력되며 소스 해상도와 일치하지 않을 수 있습니다. Dubbing v1의 오디오는 모노이고 Dubbing v2는 최대 스테레오이므로 5.1 및 기타 멀티채널 오디오는 유지되지 않습니다. 프로덕션용으로는 더빙된 오디오를 다운로드하여 원본 비디오의 오디오 트랙을 교체하세요.
• 동시 실행: 모든 셀프서비스 요금제(무료, 스타터, 크리에이터, 프로, 스케일, 비즈니스)는 최대 3개의 동시 더빙 작업을 허용하며, 엔터프라이즈 요금제는 기본적으로 10개를 허용합니다. 제한은 워크스페이스별 및 모델별로 적용되므로 v1과 v2 작업은 풀을 공유하지 않습니다. 제한에 도달하면 too_many_concurrent_requests 오류가 발생하며, 새 작업을 시작하기 전에 기존 작업이 완료될 때까지 기다려야 합니다.

FAQ