화자 감지 및 분리
오디오 및 비디오 전사에서 서로 다른 화자를 자동으로 식별하고 라벨링하세요. 누가 무엇을 말했는지 정확히 파악하세요.
화자 분리란?
화자 분리는 오디오 스트림을 화자의 정체성에 따라 세그먼트로 분할하는 과정입니다. 간단히 말해, '누가 언제 말했는가?'라는 질문에 답합니다. This is essential for multi-speaker recordings like meetings, interviews, podcasts, conference calls, and legal proceedings where knowing who said what is just as important as what was said.
STT.ai uses advanced neural speaker diarization models that can detect and label speakers in real time. The system creates speaker embeddings -- numerical representations of each voice's unique characteristics -- and clusters them to distinguish between different people. This works even when speakers have similar voices or frequently interrupt each other.
화자 감지 작동 방식
1. 음성 활동 감지
시스템이 먼저 오디오의 어느 세그먼트에 음성이 포함되어 있고, 어디가 침묵, 음악 또는 배경 소음인지 식별합니다.
2. 화자 임베딩
각 음성 세그먼트가 화자 임베딩으로 변환됩니다 — 화자의 고유한 음성 특성을 포착하는 컴팩트한 벡터입니다.
3. 클러스터링 및 라벨링
임베딩을 클러스터링하여 같은 화자의 세그먼트를 그룹화한 후, 각 클러스터에 라벨을 할당합니다(화자 1, 화자 2 등).
화자 감지 활용 사례
STT.ai의 화자 감지
Speaker detection is available on all paid plans. When you transcribe audio or video with speaker detection enabled, the transcript will include speaker labels inline with the text. You can also export speaker-labeled transcripts in all supported formats including SRT, VTT, DOCX, JSON, and PDF.
The system can detect up to 20 distinct speakers in a single recording. For best results, ensure each speaker has at least a few seconds of solo speech. Overlapping speech is handled but may reduce accuracy in heavily cross-talked segments.