Lyric translation plays a pivotal role in amplifying the global resonance of music, bridging cultural divides, and fostering universal connections. Translating lyrics, unlike conventional translation tasks, requires a delicate balance between singability and semantics. In this paper, I present a computational framework for the quantitative evaluation of singable lyric translation, which seamlessly integrates musical, linguistic, and cultural dimensions of lyrics. Our comprehensive framework consists of four metrics that measure syllable count distance, phoneme repetition similarity, musical structure distance, and semantic similarity. To substantiate the efficacy of our framework, I collected a singable lyrics dataset, which precisely aligns English, Japanese, and Korean lyrics on a line-by-line and section-by-section basis, and conducted a comparative analysis between singable and non-singable lyrics. Our multidisciplinary approach provides insights into the key components that underlie the art of lyric translation and establishes a solid groundwork for the future of computational lyric translation assessment.
가사 번역은 음악의 세계적 공명을 확대하는 중추적인 역할을 하며, 문화적인 분계를 연결하고, 보편적인 연결을 촉진한다. 가사를 번역하는 것은, 일반적인 번역 작업과 달리, 가창성과 의미 사이의 미묘한 균형을 요구한다. 본 논문에서는, 가사에 대한 음악적, 언어적, 문화적 관점을 원활한 통합하는 가창 가능한 노래 번역의 양적 평가를 위한 계산적 프레임워크를 제시한다. 우리의 종합적인 프레임워크는 음절 수 거리, 음소 반복 유사성, 음악 구조 거리, 그리고 의미 유사성을 측정하는 네 가지 지표로 구성되어 있다. 우리 프레임워크의 효과성을 입증하기 위해, 영어, 일본어, 한국어 가사를 정확하게 라인별, 섹션별로 맞춘 노래 가능한 가사 데이터셋을 수집하고, 가창 가능한 가사와 불가능한 가사 사이의 비교 분석을 실시했다. 우리의 다학제적 접근법은 가사 번역의 예술에 근간을 두는 주요 구성 요소에 대한 통찰력을 제공하고, 계산적 가사 번역 평가의 미래를 위한 견고한 기반을 세운다.
