[en] The field of translation is undergoing various profound changes. On the one hand it is being thoroughly reshaped by the advent and constant improvement of new technologies. On the other hand, new forms of translation are starting to see the light of day in the wake of social and legal developments that require that products and content that are created, are accessible for everybody. One of these new forms of translation, is audio description (AD), a service that is aimed at making audiovisual content accessible to people with sight loss. New legislation requires that this content is accessible by 2025, which constitutes a tremendous task given the limited number of people that are at present trained as audio describers. A possible solution would be to use machine translation to translate existing audio descriptions into different languages. Since AD is characterized by short sentences and simple, concrete language, it could be a good candidate for machine translation. In the present study, we want to test this hypothesis for the English-Dutch language pair. Three 30 minute AD excerpts of different Dutch movies that were originally audio described in English, were translated into Dutch using DeepL. The translations were analysed using the harmonized DQF-MQM error typology and taking into account the specific multimodal nature of the source text and the intersemiotic dimension of the original audio description process. The analysis showed that the MT output had a relatively high error rate, particularly in the categories of Accuracy - mistranslation and Fluency - grammar. This seems to indicate that extensive post-editing will be needed, before the text can be used in a professional context.

[es] El campo de la traducción está experimentando diversos cambios profundos. Por un lado, la llegada de nuevas tecnologías en constante desarrollo la está reconfigurando completamente. Por otro, están empezando a surgir nuevas formas de traducción como resultado de avances sociales y legales que establecen que los productos y contenidos que se crean han de ser accesibles para todo el mundo. Una de estas nuevas formas de traducción es la audiodescripción (AD), un servicio orientado a hacer accesible para las personas con pérdida de visión los contenidos audiovisuales. La nueva legislación establece que estos deberán ser accesibles para 2025, lo que representa una tarea desmesurada, dado el limitado número de personas actualmente cualificadas en AD. Una posible solución pasaría por utilizar la traducción automática para traducir las audiodescripciones existentes a diferentes idiomas. Teniendo en cuenta que la AD se caracteriza por el uso de frases cortas y un lenguaje sencillo y concreto, sería una buena candidata para la traducción automática. El presente estudio ha puesto a prueba esta hipótesis con la combinación lingüística inglés-holandés. Para ello, se utilizó DeepL para traducir al holandés tres fragmentos de 30 minutos de AD extraidos de varias películas holandesas que habían sido audiodescritas en inglés. Para analizar las traducciones se utilizó la tipología de error DQF-MQM armonizada y se tuvo en cuenta la naturaleza multimodal específica del texto de origen y la dimensión intersemiótica del proceso original de audiodescripción. El análisis mostró que el resultado de la TA presentaba una tasa de error relativamente elevada, especialmente en las categorías de Exactitud/Error de traducción y Fluidez/Gramática. Esto parece indicar que, antes de que el texto pueda ser utilizado en un contexto profesional, será necesario un proceso de posedición exhaustive.