오디오를 텍스트로는 무엇에 적합합니까?
오디오를 텍스트로 변환하는 기능은 회의, 인터뷰, 강좌, 음성 메모 및 팟캐스트를 구성하는 데 적합합니다. 이 도구는 Transformers.js를 사용하여 브라우저에서 Whisper 음성 인식 모델을 실행하고 인식 결과를 시간 정보가 포함된 TXT 문서 또는 SRT 자막으로 내보낼 수 있습니다.
오디오 콘텐츠는 The Browser AI 서버에 업로드되지 않습니다. 첫 번째 음성 변환 시 CDN에서 모델 파일을 다운로드하며, 이후 브라우저 캐시를 재사용할 수 있습니다. 인식 속도와 정확도는 녹음 선명도, 배경 소음, 언어, 오디오 길이, 기기 성능에 따라 달라집니다. 파일이 길수록 더 많은 메모리와 시간이 필요합니다.
지원되는 형식: MP3, WAV, M4A, WebM; 단일 파일 제한: 브라우저의 사용 가능한 메모리 내에서.
오디오를 텍스트로 사용 방법
단계 1
오디오 업로드 또는 녹음
일반적인 오디오 및 비디오 파일을 선택하거나, 마이크 권한을 허용한 후 바로 녹음하세요.
단계 2
로컬 전사 실행
인식 언어를 선택하고 복사를 시작하세요. Whisper 모델은 처음 사용할 때 다운로드되고 캐시됩니다.
단계 3
교정 및 내보내기
인식 텍스트와 타임라인을 확인하여 용도에 따라 TXT 또는 SRT를 내보냅니다.
FAQ
오디오를 텍스트로 변환하려면 녹음 파일을 업로드해야 합니까?
필요하지 않습니다. 오디오 디코딩과 Whisper 추론은 모두 브라우저에서 로컬로 실행됩니다. 네트워크 연결은 주로 음성 모델 및 관련 실행 파일을 처음으로 다운로드하는 데 사용됩니다.
첫 번째 전사가 더 느린 이유는 무엇입니까?
브라우저는 처음 사용할 때 모델을 다운로드한 다음 장치 성능을 기반으로 로컬 추론을 완료해야 합니다. 모델 캐싱은 나중에 재사용할 때 다운로드 대기 시간을 줄여줍니다.
음성 인식 정확도를 높이는 방법은 무엇입니까?
보컬이 명확하고 배경 소음이 적으며 볼륨이 안정적인 녹음을 우선순위로 두고 올바른 언어를 선택하세요. 여러 사람이 겹쳐 말하는 경우, 강한 소음, 전문적인 용어 사용 등으로 인해 인식 오류가 증가할 수 있습니다.
기술 및 데이터 소스
- Transformers.js — 브라우저에서 기계 학습 모델을 실행하기 위한 공식 문서입니다.
- Whisper — 로컬 음성 인식에 사용되는 모델 아키텍처를 위한 오픈 소스 프로젝트입니다.