오디오-텍스트 컨버터란 무엇인가요?
오디오-텍스트 컨버터는 음성을 자동으로 인식하고 말한 내용을 같은 내용의 서면 형식으로 전사하는 트랜스크립트 소프트웨어입니다. 기존에는 사람이 오디오 파일을 듣고 텍스트 파일에 입력하는 방식으로 음성 콘텐츠를 다른 미디어용으로 재활용했습니다. 하지만 이제 컴퓨터가 인공 지능을 활용하여 단시간에 오디오를 텍스트로 손쉽게 변환하고 검색, 자막, 인사이트 등 다양한 목적으로 콘텐츠를 사용할 수 있습니다. 오디오-텍스트 컨버터는 음성을 자동으로 인식하고 말한 내용을 같은 내용의 서면 형식으로 전사하는 트랜스크립트 소프트웨어입니다. 기존에는 사람이 오디오 파일을 듣고 텍스트 파일에 입력하는 방식으로 음성 콘텐츠를 다른 미디어용으로 재활용했습니다. 하지만 이제 컴퓨터가 인공 지능을 활용하여 단시간에 오디오를 텍스트로 손쉽게 변환하고 검색, 자막, 인사이트 등 다양한 목적으로 콘텐츠를 사용할 수 있습니다.
오디오-텍스트 컨버터의 사용 사례로 무엇이 있나요?
오디오-텍스트 컨버터는 트랜스크립션 시간을 줄이고 효율성과 생산성을 높이며 디지털 미디어의 접근성을 향상시킵니다. 다음은 회사에서 소프트웨어를 사용하여 오디오 및 비디오 파일을 텍스트로 변환하는 몇 가지 이유입니다.
콘텐츠 접근성 및 도달 범위 개선
자막을 추가하면 비디오 콘텐츠가 더 많은 시청자에게 도달하고 참여도를 높일 수 있습니다. 영어가 모국어가 아닌 사용자는 이러한 비디오를 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
트랜스크립션을 사용하면 오디오 및 비디오 파일에 포함된 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 기록한 다음 문서로 전사할 수 있습니다. 예를 들어, 콜 센터 회사인 Intuit은 오디오-텍스트 컨버터 소프트웨어를 사용하여 통화의 오디오를 자동으로 전사하고 통화 지표 및 센터 성능에 대한 텍스트를 분석합니다.
더 빠르게 콘텐츠 생성
시청자가 사용할 수 있는 다양한 유형의 마케팅 채널이 있습니다. 오늘날 기업은 고객과 소통하기 위해 팟캐스트, 기사, 이미지, 비디오 콘텐츠 및 소셜 미디어를 만듭니다. 오디오를 텍스트로 변환하면 동일한 아이디어로 다양한 콘텐츠를 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어, 콘텐츠 제작자는 업계 전문가와의 팟캐스트 인터뷰를 위해 오디오를 녹음한 다음 오디오 파일을 텍스트로 전사하고 콘텐츠를 기사 또는 백서에 재사용할 수 있습니다.
메모 작성 자동화
회의에서 긴 강의, 연설 및 교육 세션에 이르기까지 말한 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. 일시 중지하고 반복해서 재생해야 하는 오디오 파일과 달리 결과 텍스트 문서도 쉽게 참조할 수 있습니다. 임상 문서, 메모 등의 종이 문서를 줄여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
오디오-텍스트 컨버터를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
오디오-텍스트 컨버터는 분석 및 포괄적인 문서화에 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 매우 많은 양의 음성 데이터를 저장하고 분석하여 음성 인식에서 컴퓨터를 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 단위 시퀀스로 변환하는 소프트웨어입니다. 음향 단위는 음파 또는 말할 때 발생하는 소리의 진동을 나타내는 디지털 신호입니다.
음향 음성 인식 기술은 음소라고 하는 인간 언어를 구성하는 소리에 음향 단위를 일치시킵니다. 예를 들어, 영어는 44개의 음소가 결합되어 언어의 모든 단어를 형성합니다. 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, 많은 영어 단어가 소리는 같지만 철자가 다릅니다. to, two, too 모두 같은 소리로 들리지만 오디오를 기록하는 사람이나 컴퓨터는 문맥으로 이들을 이해해야 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.
What is Amazon Transcribe?
Amazon Transcribe는 기계 학습을 사용하여 빠르고 정확하게 전사하는 완전관리형 오디오-텍스트 서비스입니다. Transcribe에는 오디오 입력을 입력하고, 읽기 쉬운 트랜스크립트를 생성하고, 사용자 지정을 통해 도메인별 정확도를 개선하고, 민감한 개인 정보를 수정하여 고객 개인 정보를 보호하는 데 사용할 수 있는 기능이 있습니다. 여기에는 다음과 같은 추가 자동 음성 인식 서비스가 포함됩니다.
- Amazon Transcribe Call Analytics - 고객 경험과 에이전트 생산성을 높이기 위해 대화 인사이트를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
- Amazon Transcribe Medical - 의료용 음성 지원 애플리케이션에 오디오-텍스트 기능이 포함되어 있습니다.
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