Amazon Transcribe

음성을 텍스트로 자동 변환

Amazon Transcribe는 개발자가 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 애플리케이션에 쉽게 추가할 수 있도록 합니다. 사실상 컴퓨터가 오디오 데이터를 검색하고 분석하기는 불가능합니다. 그래서 기록된 음성을 텍스트로 변환한 다음에 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 예전에는 고객이 녹취 제공업체와 협력해야 했는데, 값비싼 계약을 해야 하는 데다 이런 작업을 수행할 때 자신의 기술 스택을 통합하기 어려웠습니다. 이런 제공업체 대부분은 시나리오가 바뀌면 적응하지 못하는 오래된 기술을 사용합니다. 예를 들어 콜 센터에서는 전화 오디오의 충실도가 낮은 경우가 많은데, 그러면 정확도가 형편없이 떨어집니다.

Amazon Transcribe는 자동 음성 인식(ASR)이라는 딥 러닝 프로세스를 사용하여 음성을 텍스트로 빠르고 정확하게 변환합니다. Amazon Transcribe를 사용하면 고객 서비스 통화를 기록하고, 자막 처리를 자동화하며, 미디어 자산에 대한 메타데이터를 생성하여 완전히 검색 가능한 아카이브를 만들 수 있습니다. Amazon Transcribe Medical을 사용하여 음성 진료 내용을 텍스트로 변환하는 기능을 임상 문서 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.

60분 무료

AWS 프리 티어를 12개월간 달마다 제공

이점

읽기 쉬운 트랜스크립션 생성

Amazon Transcribe는 화자 분할, 구두점 및 서식을 자동으로 추가하므로 짧은 시간과 적은 비용으로 수동 트랜스크립션 품질과 거의 일치하는 결과를 제공합니다. 트랜스크립션을 위해 라이브 오디오 스트림이나 배치 오디오 콘텐츠에 음성 텍스트 변환 기술을 적용할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

고객 개인 정보 보호 보장

지시를 받으면 Amazon Transcribe는 지원되는 언어 트랜스크립트에서 민감한 개인 식별 정보(PII)를 식별하고 편집할 수 있습니다. 따라서 콜 센터에서 트랜스크립트를 쉽게 검토하고 공유하여 고객 경험에 대한 통찰력을 확보하고 상담원을 교육할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

맞춤형 트랜스크립션으로 정확도 제고

사용자 지정 어휘 목록과 사용자 지정 언어 모델을 사용하여, 새로운 단어를 기본 어휘에 추가하거나 자체 언어 모델을 훈련함으로써 제품 이름, 기술 용어 또는 사람 이름과 같은 도메인별 단어나 구에 대해 정확도가 높은 트랜스크립션을 생성할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

특정 단어 필터링

필요한 경우 Amazon Transcribe의 어휘 필터링 기능을 사용하여 대상에게 모욕적이거나 부적절한 단어를 트랜스크립션 결과에서 마스킹하거나 제거할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

사용 사례

실시간 통화 분석 및 상담원 지원

콜 센터에서는 Amazon Transcribe를 사용해 실시간 통화 트랜스크립션을 작성하고 Amazon Comprehend를 사용하여 대화에서 통화의 의도와 감성을 추출해 상담원에게 실천 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다. Contact Lens for Amazon Connect 또는 AWS Contact Center Intelligence 파트너 플랫폼과 같은 분석 플랫폼을 사용하여 상담원 생산성을 높이고, 품질 관리 알림을 감독자에게 제공하며, 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

통화 후 분석

Amazon Transcribe를 사용하면 콜 센터에서 비정형 음성 통화 데이터에 숨어 있는 가치를 끌어낼 수 있습니다. 이러한 음성 통화를 텍스트로 변환하는 Amazon Transcribe를 Amazon Comprehend 같은 다른 AWS 서비스와 결합하면 고객 인사이트에서 트렌드와 음성을 식별하는 통화 후 분석 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

임상 설명서

전문의와 의사는 Amazon Transcribe Medical을 사용하여 의사-환자 간 대화를 효율적으로 빠르게 텍스트로 디지털화하여 전자 건강 기록(EHR) 시스템에 입력하거나 분석할 수 있습니다. 이 서비스는 HIPPA 적격 서비스이며, 의학 용어를 이해하도록 훈련되었습니다. Transcribe Medical을 사용하면 의사가 문서 작성보다 환자 치료에 더 집중할 수 있습니다.

미디어 콘텐츠 자막 처리

Amazon Transcribe는 동영상 콘텐츠와 함께 표시될 수 있고 타임스탬프가 찍힌 자막을 자동으로 생성함으로써 콘텐츠 제작자 및 미디어 배급자가 접근성과 액세스 기능을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그런 다음, Amazon Translate에서 자막을 번역하여 동영상도 쉽게 현지화할 수 있습니다.

미디어 인텔리전스

Amazon Transcribe를 사용하여 하이라이트 생성, 규정 준수 모니터링, 콘텐츠 소비 분석 및 수익화를 위해 오디오 및 동영상 자산을 완전히 검색 가능한 아카이브로 자동 변환할 수 있습니다. 오디오를 텍스트로 변환하고 Amazon Elasticsearch 또는 Amazon Kendra를 사용하여 오디오/동영상 라이브러리 전체에서 인덱싱하고 검색합니다.

디지털 필사 및 법원 속기사

Amazon Transcribe를 디지털 필사 도구로 사용하여 업무 회의 또는 학교 강의와 세미나 내용을 정확하게 기록할 수 있습니다. 법원에서는 Amazon Transcribe를 디지털 법원 속기사로 사용하여 진술과 재판, 녹취, 서약 내용 및 기타 소송 기록을 캡처할 수 있습니다.

고객 사례

Intuit는 전 세계 5천만 고객에게 TurboTax와 QuickBooks를 비롯한 혁신적인 금융 관리 솔루션을 제공하는 회사입니다.

사례 연구 읽기 »

매년 2억 7,500만 명 이상의 고객과 상담하는 Intuit는 ML(기계 학습)을 통해 콜 센터 분석을 제공하는 Contact Lens for Amazon Connect를 사용하여 정확하게 통화를 기록하고, 기밀 데이터를 수정하고, 자동화된 통화 지표를 바탕으로 콜 센터의 효율성을 파악합니다. Contact Lens는 AWS ML 서비스를 기반으로 하며, 자동으로 음성을 텍스트로 변환하는 서비스인 Amazon Transcribe를 사용하여 통화를 기록하고 자연어 처리(NLP) 서비스인 Amazon Comprehend를 사용하여 심리를 파악합니다.

National Association for Stock Car Auto Racing(NASCAR)

National Association for Stock Car Auto Racing(NASCAR)은 스톡 카(개조한 경주용 자동차) 레이싱으로 유명한 미국의 자동차 레이싱 인가/운영 업체입니다.

“NASCAR는 195개국에서 29개 언어로 제공되는 여러 사이트로 구성된 웹사이트에서 VOD 콘텐츠 자막을 생성하기 위한 플랫폼으로 Amazon Transcribe를 선택했습니다. Amazon Transcribe를 사용하여 구축한 자동화된 시스템은 팀의 거의 자막 제작 작업을 처리해 주었습니다. 그리고 음성 인식 기능을 요구에 맞게 사용자 지정하는 방식도 제어할 수 있게 되었습니다. Amazon Transcribe를 구현한 후 전체 VOD 콘텐츠 중 99%에 자막을 자동으로 추가할 수 있게 되었으며, 비용도 당초 예상보다 97%나 절약할 수 있었습니다."

Patrick Carroll, NASCAR 개발 부문 선임 책임자

Audioburst는 대화 음성을 발견, 배포 및 개인 설정을 혁신하는 기술 제공업체입니다.

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"매일 저희는 225,000분의 실시간 대화 라디오를 분석하여 수천 개의 짧은 주제별 지식 세그멘트를 플레이리스트 및 검색을 위해 생성합니다. 저희는 Amazon Transcribe를 선택했습니다. 왜냐하면 이 프로그램은 저희 다운스트림 콘텐츠 생산 작업 스트림을 위해 실시간 음성 콘텐츠를 기록할 수 있도록 지원하는 놀라운 음성 인식 엔진이기 때문입니다. Transcribe는 수천 개의 음성 스트림을 텍스트로 동시에 변환할 수 있는 강력한 시스템을 합리적인 가격에 제공합니다. 이 고품질의 출력 텍스트를 사용하면, 실시간 대화 라디오 에피소드를 차세대 청취 경험을 제공하며 높은 참여를 유도하는 소비성 세그먼트로 신속하게 처리할 수 있습니다."

Gal Klein, Audioburst 공동 창립자 겸 CTO

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Deenadayaalan Thirugnanasambandam, Revanth Anireddy, Loc Trinh, Paul Zhao, Piyush Patel
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