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오디오-텍스트 컨버터란? 오디오-텍스트 컨버터의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요? 오디오-텍스트 컨버터를 사용하면 어떤 이점이 있나요? 오디오-텍스트 컨버터는 어떻게 작동하나요? 오디오-텍스트 변환 솔루션에서 주목해야 할 주요 기능은 무엇인가요? AWS는 오디오-텍스트 변환의 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?

오디오-텍스트 컨버터란?

오디오-텍스트 컨버터는 음성을 자동으로 인식하여, 말한 내용을 같은 내용의 서면 형식으로 변환하는 트랜스크립트 소프트웨어입니다. 기존에는 사람이 오디오 파일을 듣고 텍스트 파일에 입력하는 방식으로 음성 콘텐츠를 다른 미디어용으로 재활용했습니다. 하지만 이제 인공 지능을 활용하여 소프트웨어가 단시간에 오디오를 텍스트로 손쉽게 변환할 수 있으므로, 다양한 목적(예: 검색, 자막, 인사이트 등)으로 콘텐츠를 사용할 수 있습니다.

최신의 오디오-텍스트 변환 도구는 AI 모델을 활용하여, 시끄러운 환경이나 다양한 악센트가 있는 경우에서도 높은 정확도의 트랜스크립션을 제공합니다. 온라인 커뮤니케이션 도구와의 통합은 생산성을 더욱 높여, 특정 시점의 대화를 기록된 기업 지식으로 전환합니다. 이 지식은 분석을 위해 활용되고, 교육 및 운영 효율성을 위해 재사용될 수 있습니다.

오디오-텍스트 컨버터의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

오디오-텍스트 컨버터는 트랜스크립션 시간을 줄이고, 효율성과 생산성을 높이며, 디지털 미디어의 접근성을 향상시킵니다. 다음은 기업이 소프트웨어를 사용하여 오디오 및 동영상 파일을 텍스트로 변환하는 몇 가지 이유입니다.

콘텐츠 접근성 및 도달 범위 개선

동영상 콘텐츠는 캡션과 자막을 추가함으로써 더 넓은 시청자에게 도달하고 참여도를 높일 수 있습니다. 영어가 모국어가 아닌 사용자는 이러한 동영상을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 많은 인터넷 사용자가 자막을 읽으면서 짧은 비디오를 조용히 보는 것을 선호하기 때문에 소셜 미디어 플랫폼은 음소거 시 비디오 미디어 피드를 적극적으로 지원합니다.

비디오 파일은 비디오 장면을 보고 수동으로 변환하는 데 몇 시간을 소비해야 하기 때문에 전사하기 어려울 수 있습니다. 오디오-텍스트 컨버터를 사용하면 프로세스가 더 쉬워지고 편집 시간이 절약되므로 더 많은 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

실행 가능한 인사이트 추출

트랜스크립션 과정을 통해 오디오 및 동영상 파일에 담긴 정보에서 인사이트를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 리뷰, 고객 통화 및 인터뷰를 디지털 데이터로 변환할 수 있습니다. 반복적인 정보 또는 일반적인 온보딩 프로세스를 오디오 파일로 녹음하고 문서로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 콜센터 회사인 Intuit는 오디오-텍스트 컨버터 소프트웨어를 사용하여, 통화의 오디오를 텍스트로 자동 변환하고 해당 텍스트를 분석하여 통화 지표와 센터 성과를 평가합니다.

더 빠르게 콘텐츠 생성

고객이 사용할 수 있는 다양한 유형의 마케팅 채널이 있습니다. 오늘날 기업은 고객과 소통하기 위해 팟캐스트, 기사, 이미지, 동영상 콘텐츠 및 소셜 미디어를 만듭니다. 오디오를 텍스트로 변환하면, 동일한 아이디어로 다양한 콘텐츠를 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어, 콘텐츠 제작자는 업계 전문가와의 팟캐스트 인터뷰 오디오를 녹음하고, 해당 오디오 파일을 텍스트로 변환하며, 이 콘텐츠를 기사 또는 백서에 재사용할 수 있습니다.

노트 필기 자동화

회의부터 긴 강의, 연설 및 교육 세션에 이르기까지, 말로 전달된 내용을 나중에 다시 확인해야 하는 경우가 많습니다. 오디오 파일을 수동으로 필사하여 작업 시간을 낭비하는 대신 녹음하는 동안에도 소프트웨어를 사용하여 단 몇 분 만에 오디오를 텍스트로 변환할 수 있습니다. 또한 결과적으로 생성된 텍스트 문서는 반복적으로 일시 정지하고 재생해야 하는 오디오 파일과 달리 참조하기도 쉽습니다. 임상 문서, 메모 등의 종이 문서를 줄임으로써 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

오디오-텍스트 컨버터를 사용하면 어떤 이점이 있나요?

오디오-텍스트 컨버터는 분석 및 포괄적인 문서화에서 많은 이점을 제공합니다. 다음은 몇 가지 예제입니다.

검색 가능한 미디어 콘텐츠

많은 수의 비디오 및 오디오 파일이 있는 아카이브에서 데이터를 분류하고 정렬하는 것은 어려운 일입니다. 오디오를 텍스트로 변환하면 이 데이터 아카이브를 참조 및 연구에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Audioburst는 자동 트랜스크립션 소프트웨어를 사용하여 누구나 검색하고 공유할 수 있는 콘텐츠로 토크쇼의 오디오 녹음 리포지토리를 만듭니다.

더 빠른 문서화

오디오를 텍스트 메모로 수동 변환하면 문서화가 느려질 수 있습니다. 예를 들어, 의사가 임상 대화를 녹음하지만 많은 양의 받아쓰기 텍스트를 문서로 변환하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 대신 자동 오디오-텍스트 트랜스크립션 기능을 사용하여 오디오 파일을 문서로 즉시 변환할 수 있습니다.

고객 데이터 보호

자동 오디오-텍스트 트랜스크립션은 수동 트랜스크립션보다 더 정확하게 고객 데이터를 보호할 수 있습니다. 오디오 파일을 텍스트로 변환하는 동안 민감한 개인 정보를 자동으로 수정하거나, 욕설을 제거하거나, 개인 번호를 스크램블하도록 시스템에서 규칙을 설정할 수 있습니다.

오디오-텍스트 컨버터는 어떻게 작동하나요?

자동 트랜스크립션 소프트웨어는 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)을 사용하여 음성을 인식합니다. 기계 학습은 방대한 양의 음성 데이터를 저장하고 분석함으로써 컴퓨터에게 음성 인식을 훈련시키는 기술입니다. 오디오-텍스트 컨버터는 녹음된 음성 패턴을 이 방대한 데이터베이스와 비교할 수 있기 때문에 정확한 결과를 제공합니다. 오디오 파일을 업로드할 때 컨버터는 2가지 주요 구성 요소를 사용하여 오디오 파일을 분석합니다.

음향 구성 요소

음향 구성 요소는 오디오 파일을 음향 단위의 시퀀스로 변환하는 소프트웨어입니다. 음향 단위는 음파 또는 말할 때 발생하는 소리의 진동을 나타내는 디지털 신호입니다.

음향 음성 인식 기술은 인간 언어를 구성하는 소리인 음소에 음향 단위를 일치시킵니다. 예를 들어, 영어에서는 44개의 음소가 결합되어 해당 언어의 모든 단어가 형성됩니다. 음소를 사용하여 여러 언어의 오디오를 텍스트로 자동 변환할 수 있습니다.

언어 구성 요소

음향 구성 요소가 단어를 듣는 동안 언어 구성 요소는 단어를 이해하고 철자를 씁니다. 예를 들어, 영어에는 발음은 같지만 철자가 다른 단어가 많습니다. ‘to’, ‘two’ 및 'too'라는 단어들은 모두 발음이 같지만, 오디오를 텍스트로 변환하는 사람이나 컴퓨터는 문맥 속에서 이들을 구분해야 합니다.

언어 구성 요소는 앞의 모든 단어와 그 관계를 분석하여, 다음에 올 가능성이 높은 단어를 추정합니다. 그런 다음 일련의 음향 단위를 인간이 이해할 수 있는 단어, 문장 및 단락으로 변환합니다. 이 음성 인식 기술은 텍스트를 입력할 때 자동으로 단어를 제안하는 스마트폰의 자동 제안 기능과 유사합니다.

오디오-텍스트 변환 솔루션에서 주목해야 할 주요 기능은 무엇인가요?

비즈니스용 오디오-텍스트 변환 도구를 평가할 때는 정확도, 사용성 및 대규모 환경에서의 보안성을 향상시키는 기능에 집중하는 것이 중요합니다. 무료 오디오 트랜스크립션 도구는 단기 작업에 적합하지만, 비즈니스 솔루션에는 아래에 나열된 것과 같은 추가 기능이 필요합니다.

적절한 형식을 갖춘 트랜스크립트

좋은 트랜스크립션 도구는 말한 내용을 텍스트로 단순히 변환하는 것 이상의 기능을 제공해야 합니다. 선택한 파일 형식으로 정확히 작성된 트랜스크립트가 필요할 것입니다. 자동으로 구두점을 추가하고 문장을 구조화함으로써, 읽고 이해하기 쉬운 텍스트 트랜스크립트를 생성해야 합니다. 예를 들어, ‘오천’ 대신 ‘5,000’을 사용하는 것처럼 숫자의 형식을 변경하면 가독성이 향상됩니다. 또한, 각 단어나 문장에 대한 실시간 타임스탬프를 지원하는 오디오 트랜스크립션 도구도 찾아보세요. 이 도구는 녹음한 내용에서 중요한 순간을 찾거나, 동영상 콘텐츠에 자막을 생성하는 데 특히 유용합니다.

발화자 식별

회의, 인터뷰 또는 고객 지원 통화 같은 다중 발화자 환경에서는 누가 어떤 말을 했는지 구분하는 것이 매우 중요합니다. 오디오 트랜스크립션 도구는 발화자 변경을 자동으로 감지하고, 트랜스크립트 내에서 이런 변경을 명확하게 표시해야 합니다. 콜센터 환경에서 일부 도구는 다중 채널 오디오를 처리하기도 합니다. 이는 각 참가자의 입력을 별도로 처리하면서도, 통합된 트랜스크립트를 생성할 수 있게 합니다. 이를 통해, 명확성이 향상되고 상호 작용을 더 쉽게 분석할 수 있습니다.

산업별 어휘에 대한 사용자 지정

기성 모델은 전문 용어 처리에 어려움을 겪는 경우가 많으므로, 의료, 금융 또는 법률 분야의 기업에는 사용자 지정 옵션이 필수적입니다. 브랜드 이름, 고유 명사 및 기타 사용자 지정 용어로 기본 어휘를 확장할 수 있는 도구를 찾아보세요. 또한 고급 옵션을 사용하면, 자체 텍스트 데이터를 사용하여 도메인별 언어 모델을 훈련시킴으로써 인식 정확도를 더 개선할 수도 있습니다.

자동화된 편집

엔터프라이즈급 솔루션에는 트랜스크립트의 품질과 어조를 관리하기 위한 기본 제공 도구가 포함되어야 합니다. 예를 들어, 어휘 필터링을 사용하면 불쾌감을 주는 언어나 민감한 용어를 자동으로 제거하거나 숨길 수 있습니다. 일부 플랫폼은 심지어 AI를 사용하여 유해성이나 부적절한 콘텐츠를 탐지하기도 합니다. 유해 콘텐츠는 더 안전하고 더 포용적인 소통 환경을 지원하기 위해, 사람의 검토 대상으로 지정됩니다.

강력한 개인 정보 보호 및 보안 제어

민감한 데이터를 취급하는 업계의 경우 보안은 타협할 수 없는 요소입니다. 다음과 같은 기능을 찾아보세요.

  • 트랜스크립트 내에 포함된 개인 식별 정보(PII) 자동 삭제
  • 저장 및 전송 중 암호화
  • 보안 키 관리 시스템과의 통합

특수 사용 사례를 위한 기능

일부 트랜스크립션 플랫폼은 대량 사용 사례에 대한 고객 지원과 같은 사용자 지정 기능을 제공합니다. 이러한 기능에는 전체 대화를 캡처하기 위한 단계별 트랜스크립션, 감정 탐지를 위한 분석, 그리고 심지어 주요 인사이트를 강조하기 위한 통화 요약까지 포함됩니다. 의료 애플리케이션은 의학 용어로 훈련된 도구로부터 이익을 얻는 반면, 법률 또는 미디어 조직에는 다국어 지원 및 향상된 검색과 같은 기능이 필요할 수 있습니다.

AWS는 오디오-텍스트 변환의 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?

Amazon Transcribe는 AI를 사용하여 빠르고 정확하게 오디오를 텍스트로 변환하는 완전 관리형 오디오-텍스트 변환 서비스입니다. 오디오 입력을 제공하면, 체계적이고 타임스탬프가 찍힌 읽기 쉬운 트랜스크립트를 생성할 수 있습니다. 맞춤화를 통해 도메인별 정확도를 개선하고, 민감한 개인 정보를 삭제함으로써 고객의 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다. 또한 다음을 사용할 수도 있습니다.

  • Amazon Transcribe Call Analytics - 고객 경험과 에이전트 생산성을 높이기 위해 대화 인사이트를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
  • Amazon Transcribe Medical - 복잡한 의료 기록 및 오디오 트랜스크립션에 사용할 수 있습니다.
  • Amazon Transcribe Subtitling - 코드 없이 온디맨드 콘텐츠와 라이브 미디어 콘텐츠에 자막을 추가하는 데 사용할 수 있습니다.
  • Amazon Transcribe Toxicity Detection - 성희롱, 증오 발언, 위협, 학대, 욕설, 모욕 및 노골적 표현의 7가지 범주로 유해 콘텐츠를 표시하고 분류하는 데 사용할 수 있습니다.

지금 바로 AWS 계정을 생성하여 Amazon Transcribe를 시작하세요.