Computerübersetzung in GUT - kein Googlish mehr..

[Moogulator]

damit: https://www.deepl.com/translator

 

[3zspb9wbisüfd]

Removing full auto was one of the first changes because after 3 rounds your accuracy is shit

Das Entfernen des vollen Autos war eine der ersten Änderungen, denn nach 3 Runden ist Ihre Genauigkeit scheiße.

Mit "rounds" ist Munition gemeint. Kugeln... Daraus lässt sich schließen, dass mit Full Auto kein Kraftfahrzeug gemeint ist.

 

[3zspb9wbisüfd]

Any true Libertarian celebrates personal freedom, the right for individuals to do what the fuck they want within the law.

Jeder wahre Libertarier feiert persönliche Freiheit, das Recht für Einzelpersonen, das zu tun, was sie im Rahmen des Gesetzes wollen.

The "the fuck" wurde wegzensiert

 

[Horn]

The "the fuck" wurde wegzensiert

Aber eigentlich sehr gut übersetzt.

 

[3zspb9wbisüfd]

Zuerst ganz gut, dann die Pointe ruiniert.

A man was sitting in a cafeteria next to a blonde woman who was engrossed in her newspaper.The bold headline read "12 Brazilian Soldiers Killed"
She shook her head at the sad news. Then turning to the man she asked, "How many is a Brazilian?"

Ein Mann saß in einer Cafeteria neben einer blonden Frau, die in ihre Zeitung vertieft war, und die Schlagzeile lautete "12 brasilianische Soldaten getötet".
Sie schüttelte den Kopf bei der traurigen Nachricht. Dann wandte sie sich an den Mann, den sie fragte: "Wie viele sind Brasilianer?"

 

[vogel]

Zuerst ganz gut, dann die Pointe ruiniert.

A man was sitting in a cafeteria next to a blonde woman who was engrossed in her newspaper.The bold headline read "12 Brazilian Soldiers Killed"
She shook her head at the sad news. Then turning to the man she asked, "How many is a Brazilian?"

Ein Mann saß in einer Cafeteria neben einer blonden Frau, die in ihre Zeitung vertieft war, und die Schlagzeile lautete "12 brasilianische Soldaten getötet".
Sie schüttelte den Kopf bei der traurigen Nachricht. Dann wandte sie sich an den Mann, den sie fragte: "Wie viele sind Brasilianer?"

Wortwitze sind nun einmal so gut wie unübersetzbar; das ist jetzt kein Problem dieser Übersetzungsmaschine.

 

[001d818181g8]

Hier mal eine Songpassage von mir, und es bleibt immer das gleiche Problem, es gibt im Englischen zu viele Synonyme für das gleiche Wort.

ich kann Blinde nicht sehend machen
und Taube nicht hörend
kann die Gedanken nicht lenken
trotzdem will ich versuchen
zumindest das Unrecht zu ächten
soweit es mir vermag
denn nichts ist grausamer
wie ein Leben lang tot
in einem offenen Sarg

DeepL:
I can't make blind people see.
and deaf not hearing
cannot steer the thoughts
but I still want to try
at least ostracise the injustice
to the best of my ability
because nothing is more cruel
lifelong dead
in an open coffin

Google:
I can not make the blind see
and deaf not hearing
can not direct the thoughts
Nevertheless, I want to try
at least to ostracize the wrong
as far as I am able
because nothing is more cruel
dead for life
in an open casket

 

[hairmetal]

Coffin ist britisches Englisch,
Casket von DeepL ist amerikanisches Englisch.


Jetzt weiss man also, woran sich DeepL orientiert.
Schön, dass es endlich eine vernünftige Alternative zu Google gibt!

 

[Moogulator]

Vermutlich wird man keine Lyrik rund übersetzen können aber es ist echt eine Stufe besser als Google Xlator.
Warten wir, bis unser Telefon das auch kann und besser und direkt, damit ich mit allen reden kann, wie in Star Trek, ja, das will ich!

Vielleicht wird dann sogar der Wortwitz irgendwann mit genommen, aber ist manchmal schon schwer, wenn schlaue Köpfe darübergerollt sind. Yaay.

 

[btrnm]

Das ganze hat natürlich Auswirkungen auf "White Colllar" Arbeitsplätze,
denn selbst wenn der Übersetzer nicht alles übersetzen kann, kann mit so einem Tool
ein einzelner Übersetzer viel schneller und mehr übersetzen als bisher.

Man muss ja nur noch Korrektur lesen, spart sich das Tippen, Thesaurus, etc.
Dem Übersetzer gehts ja manchmal so daß er genau weiß was etwas bedeutet aber trotzdem
an einfachen Übersetzungen zu lange sitzt weil ihm partout ein Wort nicht einfallen mag.

Und MS übersetzt schon seine Seiten per Maschine - zwar meistens total unverständlich,
aber das wird noch mehr kommen.

Ich hab mir auch den Spaß gemacht ein paar mal hin- und her Übersetzen zu lassen,
und ich muss sagen die Artefakte hielten sich in Grenzen, sind aber da:

Probe aufs Exempel

Deutsch -> Englisch -> Französisch - > Deutsch

Dies wirkt sich natürlich auch auf die Arbeitsplätze von White Colllar aus,
denn selbst wenn der Übersetzer nicht alles übersetzen kann, kann man mit diesem Tool folgendes tun
Übersetzen Sie einen einzelnen Übersetzer schneller und häufiger als bisher.

Alles, was Sie tun müssen, ist, erneut zu lesen, was Ihnen das Tippen, den Thesaurus und so weiter erspart.
Der Übersetzer geht manchmal so vor, dass er genau weiß, was es bedeutet, aber er weiß, was es bedeutet.
sitzt zu lange auf einfachen Übersetzungen, weil ihm kein Wort einfällt.

Und MS übersetzt seine Seiten maschinell - oft unverständlich,
aber es wird noch mehr kommen.

Ich hatte auch das Vergnügen, mehrmals zu übersetzen,
und ich muss sagen, dass die Artefakte wirklich eingedämmt waren.

Beispieltest

Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator

Auffallend finde ich daß, obwohl der Sinn entstellt wird, die Sprachmelodie und Syntax in sich recht gut bleiben.

Es fällt mir auf, dass, obwohl die Bedeutung verzerrt ist, Melodie und Syntax recht gut bleiben....

 

[swissdoc]

Nur so aus Spass, das erste Sonett von Shakespeare:

Original:
From fairest creatures we desire increase,
That thereby beauty’s rose might never die,
But as the riper should by time decease,
His tender heir might bear his memory:
But thou contracted to thine own bright eyes,
Feed’st thy light’s flame with self-substantial fuel,
Making a famine where abundance lies,
Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
Thou that art now the world’s fresh ornament,
And only herald to the gaudy spring,
Within thine own bud buriest thy content,
And, tender churl, mak’st waste in niggarding:
Pity the world, or else this glutton be,
To eat the world’s due, by the grave and thee.


DeepL:
Von den schönsten Kreaturen wünschen wir uns eine Steigerung,
Dass dabei die Rose der Schönheit niemals stirbt,
Aber wie der Reifer mit der Zeit sterben sollte,
Sein zärtlicher Erbe könnte sein Andenken tragen:
Aber du hast dich mit deinen eigenen strahlenden Augen zusammengeschlossen,
Füttere die Flamme deines Lichtes mit selbsttragendem Brennstoff,
Eine Hungersnot, wo der Reichtum liegt,
Dein Feind, dein Selbst, zu deinem süßen Selbst, zu grausam:
Du, der du jetzt das frische Ornament der Welt bist,
Und nur ein Vorbote des grellen Frühlings,
Innerhalb thine eigenen Knospe buriest thy Inhalt,
Und, zarter Rüpel, mach's nicht mehr nötig, um zu nörgeln:
Bemitleiden Sie die Welt, sonst ist dieser Vielfraß,
Um das zu essen, was der Welt zusteht, am Grab und an dir.

Mensch:
Wir wünschen Blüte der Vollkommenheit,
Auf daß der Schönheit Rose nie verdorrt,
Doch ist dem Tod die reife Frucht geweiht,
So pflanz' ein Erbe ihr Gedächtnis fort.
Du lebst nur dir, der Schönheit Selbstgenuß,
Schürst eignen Glanz, der dich verzehrend scheint,
Schaffst Hungersnot aus reichem Überfluß,
Grausam dir selbst gesinnt, dein eigner Feind.
Heut bist du noch der frische Schmuck der Welt,
Der einz'ge Herold für des Frühlings Reiz,
Doch wenn dein Schatz in einer Blüte fällt,
Wird zur Verschwendung, süßer Filz, dein Geiz.
Hab' Mitleid, birg nicht überreiche Gabe,
Der Welt Anrecht, in dir und in dem Grabe.

 

[btrnm]

Die Frage ist welche Übersetzung eher einen Englischtest bestehen würde.

Ich denke für die literarische Übersetzung gäbe es eher Punktabzug, Reim und Rhythmus hin oder her.

Verblüffend fand ich wie aus "ein paar mal hin- und her" übers französische "mehrmals" wird.
Das ist schon komplex.

Vor wenigen Jahren wären solche AI Leistungen noch SCiFi gewesen, in den 80ern und davor
hat man sogar bestritten daß ANNs sowas prinzipiell leisten können.
Ich denke da kommt noch ne Menge auf uns zu.

 

[swissdoc]

Ein anderes Beispiel - Interview zum Logidy EPSi, Frage und Antwort 3:

Original:
Can you comment on the convolution algorithms used in EPSi? From what I understand, convolution is around since long, code for it is published in Numerical Recipes, which is available since 1985/86. How much of research was needed to get from such sources, which include the explanation of the math behind to the final code, which is now run in EPSi?

Discrete causal convolution is: y(n) = sum(i = 0: inf) of x(n-i)*s(i), where s(n) is an infinite discreet impulse response. For a finite impulse response the sum is finite and the process is then called Finite Impulse Response (FIR) filtering. For an impulse response of length N, every output sample requires N multiply-accumulates.

In the frequency domain, convolution becomes a multiplication which only costs a few cycles per output sample. Therefore fast convolution can be done in the frequency domain using a Fast Fourier Transform (FFT) algorithm and its inverse to convert audio from and back to the time domain. A complication arises when low throughput latency is required. Efficiency per sample increases with the size of the data segments used in the FFT. The biggest segment processed in the EPSI is 8192 sample wide, which incurs a latency of 16384 samples on the outputs, an unacceptable 370 ms of delay. All the trickery then resides in the use of data segments of multiple sizes in order to fill that gap.

The EPSi is capable of running impulse responses up to 262 144 samples long. The direct convolution for such files at 44.1KHz requires about 11.5 billion multiply-accumulate cycles per second. But the DSP I am using is only capable of about 0.6 billion multiply-accumulate cycles per second. The FFT approach then affords a factor 20 in window length.

Although I built this algorithm entirely on my own, I since learned of other commercial efforts having followed the same path, most of them put to work on computer native products.

DeepL:
Können Sie sich zu den in EPSi verwendeten Faltungsalgorithmen äußern? Soweit ich weiß, gibt es die Faltung schon seit langem, Code dafür ist in Numerical Recipes veröffentlicht, die seit 1985/86 verfügbar ist. Wie viel Forschung war nötig, um von solchen Quellen zu erhalten, die die Erklärung der Mathematik hinter dem endgültigen Code beinhalten, der jetzt in EPSi ausgeführt wird?

Diskrete kausale Faltung ist: y(n) = Summe(i = 0: inf) von x(n-i)*s(i), wobei s(n) eine unendliche diskrete Impulsantwort ist. Für eine endliche Impulsantwort ist die Summe endlich und der Prozess wird dann als Finite Impulse Response (FIR) Filterung bezeichnet. Für eine Impulsantwort der Länge N benötigt jedes Ausgangs-Sample N Multiplikationsakkumulationen.

Im Frequenzbereich wird die Faltung zu einer Multiplikation, die nur wenige Zyklen pro Ausgangsstichprobe kostet. Daher kann eine schnelle Faltung im Frequenzbereich mit Hilfe eines Fast Fourier Transform (FFT)-Algorithmus und seiner Inverse durchgeführt werden, um Audio von und zurück in den Zeitbereich zu konvertieren. Eine Komplikation entsteht, wenn eine geringe Durchsatz-Latenzzeit erforderlich ist. Die Effizienz pro Stichprobe steigt mit der Größe der in der FFT verwendeten Datensegmente. Das größte Segment, das in der EPSI verarbeitet wird, ist 8192 Sample Wide, was eine Latenz von 16384 Samples auf den Ausgängen bedeutet, eine unannehmbare Verzögerung von 370 ms. Alle Tricks liegen dann in der Verwendung von Datensegmenten unterschiedlicher Größe, um diese Lücke zu schließen.

Die EPSi ist in der Lage, Impulsantworten mit einer Länge von bis zu 262 144 Samples auszuführen. Die direkte Faltung für solche Dateien bei 44,1 kHz erfordert etwa 11,5 Milliarden Multiplikations-Akkumulationszyklen pro Sekunde. Aber der DSP, den ich benutze, ist nur in der Lage, etwa 0,6 Milliarden Multiplikator-Zyklen pro Sekunde zu erzeugen. Der FFT-Ansatz bietet dann einen Faktor 20 in der Fensterlänge.

Obwohl ich diesen Algorithmus vollständig selbst entwickelt habe, habe ich seitdem von anderen kommerziellen Bemühungen erfahren, die denselben Weg eingeschlagen haben, die meisten von ihnen haben sich an nativen Computerprodukten orientiert.

Mensch (ich selber):
Kannst du uns etwas zu den Faltungsalgorithmen sagen, die in EPSi verwendet werden? Sowie ich es verstehe, gibt es Faltung seit langem, entsprechende Algorithmen sind beispielsweise in den Numerical Recipes veröffentlicht, diese gibt es seit 1985/86. Wie viel eigene Forschung war nötig, um von diesen Quellen, die auch die ganze Mathematik dahinter erklären, zum schlussendlichen Code zu kommen, der nun im EPSi läuft?

Zeitdiskrete Faltung wird geschrieben als: y(n) = sum(i = 0: inf) von x(n-i)*s(i), wobei s(n) eine unendliche diskrete Impulsantwort ist. Für eine endliche Impulsantwort ist die Summe ebenfalls endlich. Man nennt den Vorgang dann Filterung mit endlicher Impulsantwort (Finite Impulse Response (FIR) filtering). Bei einer Impulsantwort der Länge N benötigt jedes Ausgangs-Sample N Multiply-Accumulates.

Im Frequenzbereich wird aus der Faltung eine einfache Multiplikation, die nur einige Taktzyklen pro Ausgangs-Sample benötigt. Daher kann man schnelle Faltung im Frequenzbereich mithilfe der Schnellen Fourier Transformation (FFT) und ihrer Umkehrung durchführen. Man transformiert das Signal einfach vom Zeit- in den Frequenzbereich, faltet durch Multiplikation und transformiert zurück. Wenn man niedrige Latenzen erreichen möchte, wird es etwas komplizierter. Die Effizienz pro Sample wächst mit steigender Größe der verwendeten Datensegmente bei der FFT. Im EPSi ist das größte verwendete Segment 8192 Samples groß, daraus folgt eine Latenz von 16384 Samples am Ausgang. Dies wäre ein inakzeptables Delay von 370 ms. Die ganze Kunst besteht nun darin, Datensegmente verschiedener Größen zu nutzen, um diese Lücke aufzufüllen.

EPSi kann mit Impulsantworten bis zur Länge von 262144 Samples umgehen. Eine direkte Faltung solcher Dateien bei 44,1 kHz benötigt ca. 11,5 Milliarden Multiply-Accumulate-Zyklen pro Sekunde. Der verwendete DSP kann aber nur ca. 0,6 Milliarden Multiply-Accumulate-Zyklen pro Sekunde ausführen. Der FFT Ansatz führt hier zu einem Faktor 20 in der Länge der Impulsantwort.

Obwohl ich diesen Algorithmus komplett alleine entwickelt habe, habe ich später von anderen Produktentwicklungen erfahren, die denselben Ansatz verfolgen, die meisten davon für die Verwendung auf gewöhnlichen Computern.​

Es ist erstaunlich gut, aber der Vibe geht leicht verloren und etwas komplexere Formulierungen gehen knapp am Ziel vorbei. Schade, dass Roland soetwas in den 80ern nicht hatte. Was wäre uns erspart geblieben...