인터뷰 녹음을 화자 레이블과 함께 자동으로 텍스트로 변환하십시오
인터뷰 녹음 파일을 업로드하십시오. Musely가 Seed-ASR 2.0으로 각 화자를 식별하고 51개 언어로 연구, 언론, HR, 팟캐스트 용도에 맞게 포맷합니다.
Musely 인터뷰 텍스트 변환은 인터뷰 녹음을 화자 레이블이 포함된 정형화된 스크립트로 변환하는 AI 텍스트 변환 도구입니다. Seed-ASR 2.0을 기반으로 51개 언어를 96.8% 정확도로 처리하며, 최대 4시간 녹음에서 인터뷰어와 인터뷰이를 자동 분리합니다. 4가지 직종별 프리셋——'연구 인터뷰', '언론', 'HR', '팟캐스트'——을 제공하며, 각각 다른 전문적 맥락에 최적화되어 있습니다. '축어', '클린', '폴리시' 중 스크립트 스타일을 선택하고 타임스탬프 빈도를 설정한 후 Markdown, DOCX 또는 일반 텍스트로 내보낼 수 있습니다.
기술 세부 사항
🤖ASR 엔진
인터뷰 출력
3단계로 인터뷰를 텍스트로 변환하십시오
인터뷰 녹음 파일을 업로드하십시오
오디오 또는 비디오 파일을 Musely에 드래그 앤 드롭하십시오. MP3, WAV, M4A, MP4, MOV, WebM 등 10가지 이상의 형식을 지원하며 파일당 최대 4시간 녹음을 처리합니다. 51개 언어 중 음성 언어를 선택하면 최고 정확도를 얻을 수 있습니다.
인터뷰 프리셋과 스타일을 선택하십시오
직종별 프리셋을 선택하십시오. '연구 인터뷰'는 질적 코딩을 위한 행 번호를 추가하며, '언론'은 주목할 만한 인용구에 태그를 부여합니다 (한국경제, 조선일보, KBS 등 언론사에 적합), 'HR'은 Q1/Q2 쌍으로 면접을 정리하고, '팟캐스트'는 대화 흐름을 다듬습니다. 그런 다음 스타일과 타임스탬프 빈도를 설정하십시오.
레이블이 포함된 스크립트를 다운로드하십시오
Musely는 기본적으로 화자 분리를 활성화하여 녹음을 처리하고, 선택한 프리셋을 적용하며, 각 화자 교체 시 타임스탬프가 포함된 레이블 스크립트를 생성합니다. Markdown, DOCX 또는 일반 텍스트 형식으로 다운로드하거나 클립보드에 직접 복사하십시오.
Musely 인터뷰 텍스트 변환 사용자
주제 분석을 위한 반구조화 인터뷰 코딩
한 연구당 25~30명의 참여자 인터뷰를 진행하며, NVivo 코딩을 위해 행 번호가 있는 축어 스크립트가 필요합니다. Musely의 연구 인터뷰 프리셋은 참여자의 사고 과정을 드러내는 자기 수정과 망설임을 그대로 보존합니다. 행 번호 덕분에 인터뷰당 수 시간의 수동 재정렬 작업이 필요 없어졌습니다.
90분 취재원 인터뷰에서 인용구 검증
언론 프리셋은 보도 가능한 인용구에 태그를 달고 상단에 주제 요약을 추가하여 한겨레 편집자가 긴 인터뷰를 2분 안에 훑을 수 있게 합니다. 화자 교체마다 타임스탬프가 있어 팩트 체크 시 정확한 오디오 시점으로 바로 이동할 수 있습니다. 기사당 약 4시간을 절약합니다.
면접 녹음을 구조화된 Q&A 평가 기록으로 정리
여러 패널 위원이 동일한 지원자를 평가하므로 일관된 형식이 중요합니다. Musely의 HR 프리셋은 스크립트를 Q1, Q2, Q3 답변 쌍으로 정리하고 끝에 다룬 주제 목록을 추가합니다. 모든 위원이 동일한 구조화 기록을 보게 되어 채용위원회 회의가 40% 단축되었습니다.
60분 에피소드를 완성도 높은 쇼노트로 변환
팟캐스트 프리셋은 대화 흐름을 다듬고 에피소드 요약을 추가하며 언급된 책과 링크를 굵게 표시합니다. 원본 녹음을 업로드하면 10분 이내에 웹사이트용 쇼노트가 완성됩니다. 출연자가 자기소개를 하지 않아도 호스트/게스트 레이블이 정확하게 작동합니다.
어피니티 매핑을 위한 사용성 세션 텍스트 변환
참여자 2명과 관찰자 1명이 있는 45분 사용성 테스트를 녹화합니다. Musely는 화자 3명을 정확하게 분리하며, 화자 교체마다 타임스탬프가 있어 녹음에서 특정 클릭과 반응 위치로 바로 이동할 수 있습니다. 클린 스타일은 채움말을 제거하면서도 모든 실행 가능한 인사이트를 유지합니다.
다국어 인터뷰 녹음을 축어 정확도로 보관
재외동포 어르신들의 구술 기억을 한국어와 제주어로 기록합니다. Musely는 두 언어를 모두 지원하며 축어 스타일은 모든 문화적 표현을 보존합니다. 이중 언어 모드를 통해 디지털 아카이브에 원문과 표준 한국어 번역을 나란히 게시할 수 있습니다.
Musely vs. 다른 인터뷰 텍스트 변환 도구
| 기능 | Musely | Sonix | Otter.ai | TurboScribe |
|---|---|---|---|---|
| 인터뷰 전용 프리셋 | ✓ 4가지 프리셋 (연구 / 언론 / HR / 팟캐스트) | ✗ 일반 텍스트 변환만 가능 | ✗ 회의 중심만 | ✗ 일반 텍스트 변환만 가능 |
| 스크립트 스타일 | ✓ 축어 / 클린 / 폴리시 | ⚠ 단일 출력 스타일 | ⚠ 단일 출력 스타일 | ⚠ 단일 출력 스타일 |
| 화자 분리 | ✓ 인터뷰어/인터뷰이 및 화자 2~6명 이상 자동 | ✓ 최대 30명 | ✓ 6~7명에서 안정적 | ⚠ 수동 레이블 필요 |
| 오디오 언어 | ✓ 51개 자동 감지 | ✓ 40개 이상 | ⚠ 영어 중심 | ✓ 98개 (Whisper 기반) |
| 최대 녹음 시간 | ✓ 파일당 4시간 | ⚠ 무제한 (유료) | ⚠ 무제한 (유료) | ⚠ 30분 (무료) |
| 타임스탬프 밀도 제어 | ✓ 3단계 (화자 교체마다 / 30초 / 주제) | ⚠ 단어마다만 | ⚠ 문장마다만 | ⚠ 세그먼트마다만 |
| 이중 언어 출력 | ✓ 원문과 번역 나란히 표시 | ⚠ 제한적 번역 | ✗ 지원 안 함 | ✗ 지원 안 함 |
연구자와 언론인의 의견
3,120개 리뷰 기준 4.8/5
“연구 스프린트마다 18번의 사용자 인터뷰를 진행합니다. 연구 인터뷰 프리셋은 코딩 도구에 바로 붙여 넣을 수 있는 행 번호가 있는 축어 스크립트를 제공합니다. Musely 덕분에 텍스트 변환 비용이 오디오 분당 4,500원(인력 서비스)에서 500원 미만으로 줄었습니다.”
“언론 프리셋이 Musely로 전환한 이유입니다. 인용 태그와 주제 요약 덕분에 한겨레 편집자가 75분짜리 취재원 인터뷰를 2분 만에 파악할 수 있습니다. 화자 교체마다 타임스탬프가 있어 인용한 발언을 원본 오디오로 즉시 확인할 수 있습니다.”
“Musely의 HR 프리셋은 면접을 Q1/Q2 쌍으로 정리하여 채용위원회가 실제로 읽는 기록을 만들어 줍니다. 화자 2명 분리도 완벽하게 작동합니다. 96.8% 정확도로 교정에 30분이 아닌 5분만 소요됩니다.”
자주 묻는 질문
Musely는 Seed-ASR 2.0을 사용하여 51개 언어에서 96.8% 정확도로 인터뷰를 텍스트로 변환합니다. 4가지 직종별 프리셋(연구, 언론, HR, 팟캐스트), 화자 2~6명 이상을 위한 자동 인터뷰어/인터뷰이 분리, 3가지 스크립트 스타일을 포함합니다. 최대 4시간 녹음은 map-reduce 전략으로 처리됩니다.
Musely는 연구, 언론, HR, 팟캐스트 용도로 스크립트를 자동 포맷하는 4가지 인터뷰 전용 프리셋을 제공합니다. Sonix와 Otter.ai는 직종별 포맷 없이 일반 텍스트 변환만 제공합니다. Musely는 또한 3가지 스크립트 스타일과 3단계 타임스탬프 밀도를 제공합니다.
Musely의 화자 분리는 화자 2~6명 이상인 포커스 그룹, 패널, 원탁 토론을 처리합니다. 고급 설정에서 화자 수를 지정하면 최고 정확도를 얻을 수 있습니다. 각 발화에는 화자 1~화자 6+ 레이블이 부여되며, 녹음에서 참여자가 자기소개를 할 경우 실명으로 자동 대체됩니다.
축어는 학술 연구 및 법적 용도를 위해 모든 단어, 망설임, 잘못된 시작을 보존합니다. 클린은 '음', '어' 같은 채움말을 제거하면서 화자의 정확한 의미를 유지합니다. 폴리시는 발표용 스크립트를 위해 문법을 다듬습니다. Musely를 통해 특정 인터뷰 워크플로에 적합한 스타일을 선택하십시오.
Musely는 Seed-ASR 2.0을 통해 한국어, 영어, 중국어(표준어, 광동어), 일본어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 아랍어, 힌디어, 타갈로그어 등 51개 언어 및 방언을 지원합니다. 출력 번역은 48개 대상 언어로 가능하며, 이중 언어 모드에서는 원문과 번역을 나란히 표시합니다.
Musely는 파일당 최대 4시간(240분)의 인터뷰 녹음을 처리합니다. 10초 청크 중복을 사용한 map-reduce 전략은 긴 포커스 그룹과 다시간 패널 토론 전반에 걸쳐 일관된 화자 레이블과 정확한 분리를 보장합니다.
map-reduce 처리는 청크 사이에 10초 중복 창을 적용한 다음, 병합 단계에서 전체 녹음의 화자 레이블을 통합합니다. 동일인이 두 청크의 경계에서 발언하는 경우 그 발화는 자동으로 하나의 연속된 발화로 결합됩니다.