녹음을 텍스트로 변환하는 방법
4월 28, 2022
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녹음을 텍스트로 변환하는 방법 코드가 필요 없는 트랜스크립션 도구를 사용하면 단 두 단계만으로 오디오 녹음을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 찾기
음성-텍스트 변환 소프트웨어가 널리 사용되고 사람들이 회의, 통화 및 녹음에 포함된 중요한 정보를 발견하는 것은 매우 반가운 일입니다.
그러나 Otter Ai와 같은 단순한 음성-텍스트 변환 시스템은 일부 문제를 해결하지만, 완전히 새로운 문제를 야기할 수 있습니다.
이렇게 기록된 정보의 가장 큰 문제 중 하나는 미디어 자산과 대본이 사일로화된다는 점입니다.
파일은 개별적으로 전사되며 시간, 라이브러리, 폴더에 걸쳐 패턴이나 인사이트가 생성되지 않으므로 "이제 어떻게 해야 할까요?"라는 의문이 남게 됩니다.
이것이 바로 Speak가 필요한 이유입니다.
당사는 단순한 필사 그 이상의 것을 중요하게 생각합니다.
Speak는 오디오 및 비디오 파일을 자동으로 트랜스크립션할 수 있지만, 기존 텍스트 파일과 대본을 분석할 수도 있습니다.
Speak를 사용하면 Otter Ai 트랜스크립트를 가져오고 분석하여 트랜스크립트 안에 숨겨진 귀중한 인사이트를 추출하고 시각화하여 공유할 수 있습니다.
이 빠른 가이드에서 그 방법을 알려드리겠습니다.
AI, 지능형 검색 및 데이터 시각화를 사용하여 오디오, 비디오 및 텍스트에서 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
30분 무료 전사 및 AI 분석으로 7일 평가판을 시작하세요!
정말 멋지다고 생각할 수도 있지만, 그 가치는 무엇일까요?
개인적으로나 업무적으로 어떤 도움이 되나요?
저희는 오터 트랜스크립트를 포함한 대화 및 언어 분석의 실제 사용 사례를 계속 발굴하고 있습니다.
여러분과 같은 훌륭한 사람들이 Speak Ai의 자동 분석, 데이터 시각화 및 지능형 검색을 활용하여 Otter 트랜스크립트를 더욱 유용하게 만드는 몇 가지 방법을 소개합니다:
Otter Ai 계정에 로그인하고 '내 대화'를 방문합니다.
무료 요금제에서는 개별 파일을 내보낼 수 있고 비즈니스 요금제에서는 여러 파일을 내보낼 수 있습니다.
사업 계획서가 있는 경우 관심 있는 파일의 확인란을 클릭하여 여러 파일을 내보냅니다.
무료 요금제만 사용 중인 경우 개별 파일을 선택하고 '내보내기'를 누르세요.
팝업이 나타나면 Otter Ai의 스크립트 생성 방법을 사용자 지정할 수 있는 옵션이 제공됩니다.
분석의 정확도를 높이려면 '화자 이름 포함' 및 '타임스탬프 포함'을 비활성화하고 '동일 화자 세그먼트 병합'을 활성화하는 것이 좋습니다.
무료 요금제에서는 TXT로 내보내거나 클립보드에 저장할 수 있습니다.
사업 계획서에서 PDF, Word 문서 및 SRT를 내보낼 수도 있습니다.
무료 요금제를 사용하는 경우, 클릭 한 번으로 여러 개의 TXT 파일을 Speak로 가져올 수 있으므로 녹취록을 TXT 파일로 내보내는 것을 권장합니다.
이 가이드에서는 Otter에서 저희 플랫폼으로 가져온 3개의 트랜스크립트를 내보냈습니다.
이제 Speak에 대해 알아봅시다!
이미 계정이 있는 경우 Speak에 로그인합니다.
그렇지 않은 경우 다음을 수행할 수 있습니다. 쉽게 무료 계정 만들기!
30분 동안 무료로 오디오 및 비디오 트랜스크립션과 분석을 시작할 수 있습니다.
또한 팀 관리, 미디어 공유, 내보내기 옵션 등을 포함한 Speak의 모든 기능에 액세스할 수 있습니다.
로그인하면 대시보드로 리디렉션됩니다.
여기에서 성적증명서를 업로드할 수 있는 두 가지 옵션이 있습니다: 오른쪽 상단의 '만들기' 버튼과 빠른 작업 아래의 '새 업로드' 옵션입니다.
파일 업로드 페이지로 리디렉션됩니다. Speak는 오디오, 비디오 및 텍스트 파일을 허용하므로 언어 데이터를 종합적으로 분석할 수 있는 훌륭한 시스템입니다.
컴퓨터에서 파일이 있는 폴더를 열고 업로드 영역에 파일을 끌어다 놓습니다. Speak는 한 번에 수십 개의 파일을 처리할 수 있으므로 주저하지 마세요.
업로드 중인 파일 목록이 표시됩니다.
분석하려는 모든 파일이 준비되면 '확인 및 결제'를 선택합니다.
저희 플랫폼의 텍스트 분석은 평가판에 무료로 포함되어 있으므로 비용을 지불할 필요가 없습니다! 얼마나 멋진가요?
확인을 마치면 업로드 성공 페이지로 리디렉션됩니다. 이 페이지에는 Speak의 텍스트 섹션으로 이동하는 콜투액션이 표시됩니다:
해당 버튼을 클릭하면 업로드한 모든 성적표와 시스템에 있는 다른 모든 이전 텍스트 파일을 볼 수 있습니다.
여기에서 업로드한 파일의 이름, 단어 수, 감성 분석에 대한 최상위 보기를 볼 수 있습니다.
이제 Speak에 녹취록을 입력했으니 이제 재미가 시작됩니다!
특정 녹취록에 관심이 있는 경우 목록에서 해당 녹취록을 클릭하세요.
이번에는 제가 2020년에 Otter를 사용하여 녹음한 연습 강연을 분석해보고자 합니다.
즉시 Speak가 내장된 네임 엔티티 인식을 사용하여 정보를 분류한 것을 볼 수 있습니다.
카테고리와 그 안의 인사이트, 해당 키워드나 문구가 몇 번이나 표시되는지 보여주는 버튼을 볼 수 있습니다.
카테고리에는 두 가지 유형이 있습니다: 기본값 그리고 custom 카테고리.
기본 카테고리는 기본적으로 Speak에 내장되어 있으며 오디오, 비디오 및 텍스트에서 브랜드, 사람, 위치, 숫자 등을 자동으로 감지합니다.
기본 카테고리의 전체 목록을 보려면 계정의 전용 페이지를 방문하세요. 여기.
어떤 이유로 조직이 브랜드로 표시되지 않는 경우, 브랜드 카테고리에 쉽게 추가할 수 있습니다. 이제 미디어를 분석할 때마다 브랜드가 인사이트로 표시됩니다.
사용자 지정 카테고리를 사용하면 중요한 카테고리나 테마를 추가할 수 있습니다.
키워드와 구문을 쉽게 추가할 수 있는 기능을 제공함으로써 Speak는 모든 파일에서 해당 키워드와 구문에 대한 언급을 찾을 수 있습니다.
감정, 행동 시간, 시제, 비교, 필러 단어 등을 포함한 사용자 지정 카테고리를 환상적으로 구현한 것을 보았습니다.
이러한 카테고리에 관심이 있으시면 인터콤을 통해 메시지를 보내 주시면 Speak 계정에 추가해 드리겠습니다!
이러한 인사이트가 어디에 나타나는지 확인하고 싶으시다면 운이 좋으십니다!
버튼을 클릭하기만 하면 키워드나 문구를 강조 표시하면서 해당 순간으로 이동합니다.
아래 예제에서는 "Western University" 브랜드를 선택했는데 두 가지 사례가 모두 강조 표시되었습니다.
3,500개 이상의 단어가 있는 경우 이 기능을 사용하면 상당한 시간을 절약할 수 있습니다.
감성 분석은 각 문장이 얼마나 긍정적인지 부정적인지를 자동으로 감지하는 강력한 말하기 기능입니다.
오른쪽 모듈에서 '감정' 섹션을 선택하면, Speak가 Otter Ai 트랜스크립트에서 생성한 결과를 즉시 확인할 수 있는 패널이 열립니다.
감정은 여러 가지 방식으로 표시됩니다:
문장별로 문장의 차이를 확인할 수 있습니다.
놀라운 점은 포인트 위로 마우스를 가져가면 실제 문장을 볼 수 있다는 것입니다!
이 예제에서 가장 부정적인 점 중 하나에 마우스를 가져갔더니 "정말 어려운 일이 될 수 있습니다."라는 결과가 나오는 것을 볼 수 있습니다.
Otter Ai 녹취록에서 긍정적인 순간과 부정적인 순간을 빠르게 찾고 싶다면 Speak는 강력한 솔루션입니다.
또한 감정 차트 바로 아래에 표가 있어 이 프로세스의 속도를 더욱 높일 수 있습니다.
'점수' 열을 클릭하면 가장 긍정적인 순간과 부정적인 순간이 자동으로 한 줄씩 표시됩니다.
제가 분석한 오터 아이 기록에서 가장 긍정적인 순간은 다음과 같습니다:
개별 오터 에이아이 성적표를 분석하는 기능에 흥미를 느끼셨다면, 수백 개의 성적표를 한 번에 분석할 수 있는 기회에 더 큰 흥미를 느끼실 거라고 생각합니다!
이렇게 하려면 Speak 계정의 탐색 페이지.
기본적으로 Speak는 '키워드'를 시각화합니다.
아직 텍스트에 대한 '키워드' 및 '토픽' 인사이트는 제공되지 않지만, 모든 기본 카테고리와 사용자 지정 카테고리는 즉시 사용할 수 있습니다.
키워드 및 구문, 태그, 미디어 유형, 인사이트 카테고리, 정렬 순서 및 날짜 범위별로 데이터를 필터링하고 시각화할 수 있는 옵션이 있습니다.
프로 팁: 혼합 미디어 에셋이 많은 경우 Otter Ai 파일에 'Otter Ai'라는 태그를 지정하여 Otter Ai 스크립트만 표시할 수 있습니다. 미디어 유형별로 필터링하면 텍스트만 표시하도록 선택할 수 있으므로 도움이 됩니다.
키워드로 업데이트하려면 '인사이트 카테고리로 필터링'을 선택하고 가장 관심 있는 인사이트 카테고리를 선택하세요.
저는 항상 '지리적 정치'가 매력적이라고 생각해서 이 항목을 선택했고 바로 아래의 결과가 나왔습니다.
자세히 살펴보겠습니다.
워드 클라우드는 인사이트(이 경우 지정학적 지역)를 시각적으로 나타냅니다.
단어나 문구가 클수록 파일에 표시되는 횟수가 많아집니다.
우리는 사람들이 소셜 미디어와 프레젠테이션에서 이러한 워드 클라우드를 공유하는 것을 항상 목격합니다.
Speak로 워드 클라우드를 만들어 보셨다면, 저희와 공유하고 소셜에서 저희를 태그해 주세요! 언제나 저희 팀의 하루를 즐겁게 해줍니다.
워드 클라우드는 빈도와 관련성에 따라 텍스트 구절에서 가장 중요한 단어, 주제, 구문을 강조 표시할 수 있는 좋은 방법입니다. 텍스트 데이터에서 워드 클라우드를 생성하여 더 심층적인 분석을 위해 이해하기 쉬운 시각적 분석을 만들어 보세요. 사용해 보기 무료 단어 구름 생성기 를 사용하여 데이터에서 자동으로 인사이트를 시각화할 수 있습니다.
저희의 무료 텍스트 분석 도구 를 방문하여 즉시 워드 클라우드를 생성하고, 명명된 엔티티를 인식하고, 감성 분석을 실행할 수 있습니다.
데이터 중심적인 사용자를 위해 Speak는 인사이트를 막대 차트 형식으로도 표시합니다. /
이렇게 하면 인사이트가 표시되는 횟수에 대한 대비가 좋고 확실성이 높아집니다.
이 예에서 캐나다는 13번 언급된 반면 마이애미는 2번 언급되었습니다.
마지막으로, 메인 탐색 페이지에서 시간 경과에 따른 모든 노트의 전체 감성 점수를 확인할 수 있습니다.
개별 파일 감성 분석과 마찬가지로 포인트 위로 마우스를 가져가면 파일 이름이 표시됩니다.
이 예에서는 현재까지 월을 표시합니다.
감성어 차트의 마지막 섹션에서 급상승한 것을 볼 수 있습니다. 즉, 이번 달에 업로드한 마지막 세 개의 트랜스크립트가 이전에 업로드했던 파일보다 더 긍정적인 반응을 보였습니다.
생각할 거리가 생겼습니다!
이 게시물을 시작할 때 말씀드린 문제 중 하나는 Otter Ai 트랜스크립트가 종종 사일로화되어 다시 액세스하거나 완전히 활용되는 경우가 드물다는 점입니다.
우리의 목표는 Speak를 사용하여 트랜스크립트를 극대화할 수 있는 방법을 보여드리는 것입니다.
분석을 위해 Otter Ai 트랜스크립트를 Speak에 업로드하면 현재 시중에 나와 있는 어떤 트랜스크립션 및 분석 소프트웨어도 하지 못하는 방식으로 정보를 공개하고 표시할 수 있는 강력한 검색 가능한 미디어 라이브러리를 구축하게 됩니다.
관심 있는 키워드나 문구를 입력하기만 하면 모든 파일에서 관련 인사이트를 얻을 수 있습니다.
또는 막대 차트와 워드 클라우드에 표시된 인사이트를 클릭할 수도 있습니다.
이 경우, 저는 사용자 지정 카테고리 '작업 항목'을 사용하여 Otter Ai 트랜스크립트에서 중요한 순간을 찾기로 결정했습니다.
'필요'를 클릭하면 (중요해 보입니다. 
) 이제 '필요'가 포함된 각 Otter Ai 트랜스크립트를 시간 경과에 따른 언급을 시각화하여 볼 수 있습니다.
단순히 파일을 보는 것에서 그치지 않고, 실제로 대본 제목을 클릭하고 확장하여 '해야 한다'가 포함된 모든 문장을 볼 수 있습니다.
문장 옆에 있는 화살표를 클릭하면 성적표의 정확한 순간으로 이동합니다!
Speak 사용자는 Otter Ai 녹취록 및 기타 미디어에서 필요한 정보를 찾는 시간을 절약할 수 있습니다.
녹취록을 분석하면 처음 녹음을 하고 녹취록을 검토할 때 간과했을 수 있는 기회를 파악할 수 있습니다.
워크플로에 Speak를 통합하는 방법에 대해 자세히 알고 싶다면 언제든지 채팅을 통해 문의하거나 메시지 보내기!
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녹음을 텍스트로 변환하는 방법 코드가 필요 없는 트랜스크립션 도구를 사용하면 단 두 단계만으로 오디오 녹음을 텍스트로 변환할 수 있습니다. 찾기
YouTube 동영상을 트랜스크립트하는 방법 YouTube 동영상을 mp4로 변환할 필요 없이 트랜스크립트할 수 있습니다. 말하기 URL을 업로드하기만 하면 됩니다.
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감성 분석에 관한 모든 것: 궁극의 가이드 감성 분석에 대해 들어본 적은 있지만, 정확히 무엇이며 조직에서 감성 분석을 사용하는 이유는 무엇일까요?
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