AI 인터뷰 전사 가이드: Verbatim 모드, 화자 라벨링, Keyterm 프롬프팅

전사 스타일 선택

전사 방식은 verbatim과 clean 두 가지로 나뉩니다. Verbatim은 'um' 같은 채워 말과 반복을 포함해 모든 단어를 기록하므로 법적, 언론, 학술 기준에 필수적입니다. Clean은 채워 말과 반복을 제거하되 원래 문법을 유지해 팟캐스트 쇼 노트나 블로그에 적합합니다.

ElevenCreative Speech to Text는 Scribe v2 모델로 두 모드를 모두 지원합니다. 기본값은 Verbatim이며, Playground에서 설정하거나 API의 no_verbatim 파라미터로 Clean 전사를 활성화할 수 있습니다.

정확한 화자 라벨링

잘못된 인용을 방지하려면 정확한 화자 구분이 중요합니다. 두 가지 방법이 있습니다.

• Diarization: 단일 마이크가 모든 화자를 녹음할 때 사용합니다. 모델이 자동으로 음성을 식별하고 분리하지만, 유사한 목소리나 교차 대화 시 오류가 발생할 수 있습니다.
• Multichannel transcription: 각 화자마다 별도 마이크가 필요합니다. 각 오디오 채널에 특정 화자 라벨을 지정해 중단이나 겹치는 대화 중에도 정확성을 보장합니다.

맥락 및 세부 사항 포착

웃음, 한숨, 속삭임 같은 비언어적 이벤트는 발언의 의미를 바꿀 수 있습니다. ElevenLabs는 기본으로 tag_audio_events 파라미터를 사용해 이러한 이벤트를 태그하며, 필요 없으면 비활성화할 수 있습니다. 이 기능은 구술 역사와 질적 연구에 특히 유용합니다.

고유 명사, 회사 이름, 업계 전문 용어를 처리하기 위해 keyterm prompting을 사용해 전사 시작 전 용어 목록을 제공할 수 있습니다. 이는 오타와 일반 단어와의 혼동을 방지합니다. ElevenLabs Scribe v2 모델은 전사당 최대 1,000 keyterms를 지원하며, Scribe v2 Realtime 모델은 50 keyterms를 지원합니다.

구현 옵션

사용자는 두 가지 방법으로 인터뷰를 전사할 수 있습니다.

1. ElevenLabs Playground: 코딩 없이 오디오를 업로드하고 설정(verbatim, multichannel, keyterms)을 조정한 후 최종 전사본을 편집하는 인터페이스입니다. .txt, .docx, .pdf, .json, .html, .srt, .vtt 형식으로 내보낼 수 있습니다.
2. ElevenAPI: 전사 기능을 맞춤형 소프트웨어, 뉴스룸 CMS, 연구 도구에 직접 통합하여 자동화된 워크플로를 구축합니다.