스피커 감지 및 디아리제이션
오디오 및 비디오 녹음에서 다른 발표자를 자동으로 식별하고 태그를 부여합니다.
스피커 디아리제이션이란 무엇인가?
스피커 다이어리화는 스피커의 정체성에 따라 오디오 스트림을 세그먼트로 분할하는 프로세스입니다. 간단히 말해, "누가 언제 말했는가?"라는 질문에 대한 답입니다. 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.
스피커 감지 작동 방식
1. 음성 활동 감지
시스템은 먼저 어떤 오디오 세그먼트가 음성 대 침묵, 음악 또는 배경 소음을 포함하는지 식별합니다.
2. 스피커 포함
각 음성 세그먼트는 스피커 임베딩으로 변환됩니다. 이는 스피커의 고유한 음성 특성을 포착하는 컴팩트 벡터입니다.
3. 클러스터링 및 라벨링
임베딩은 같은 스피커의 세그먼트를 함께 그룹화하기 위해 클러스터화되고, 각 클러스터는 레이블(스피커 1, 스피커 2 등)을 할당받습니다.
스피커 감지를 위한 사용 사례
STT.ai에서 스피커 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.