핵심 주제: 화자 분리, 화자 라벨링, 화자 세그먼트, 음성 텍스트 변환, TXT 대본 가져오기, SRT 자막 내보내기

여러 명이 참여하는 회의, 인터뷰, 팟캐스트, 온라인 강의에서는 녹음 자체가 가장 어려운 경우는 드뭅니다. 진짜 부담은 대본 정리입니다. 텍스트를 교정해야 하고, 누가 어떤 말을 했는지 확인하려고 되감기를 반복하기도 합니다. 화자가 여러 명이면 이름이나 타임스탬프 없이 이어진 긴 텍스트는 읽기 어렵고, 검색·인용·자막 제작까지 더 힘들어집니다.

Taption 화자 분리는 다수 화자 대화를 목소리 기준으로 구간 나눈 뒤, "Speaker A"·"Speaker B" 같은 임시 표기를 실제 이름으로 바꿔 누가 언제 말했는지 대본에 분명히 보이게 합니다. 이 가이드에서는 미디어와 기존 TXT 대본 가져오기, 화자 수 설정, 화자 라벨링 완료, 대본 또는 자막 파일 내보내기까지 순서대로 안내합니다.

화자 분리와 화자 라벨링의 차이는 무엇인가요?

화자 분리는 "누가 언제 말했는가"에 답합니다. 시스템이 음성 특성으로 오디오를 화자별 구간으로 나눕니다. 화자 라벨링은 그다음 정리 단계로, 임시 시스템 태그를 진행자, 게스트, 실명 등으로 바꿉니다.

• 화자 분리: 여러 목소리를 자동으로 구분하고 화자별로 텍스트를 세그먼트합니다
• 화자 라벨링: Speaker A·Speaker B를 Amy, Steven 같은 이름으로 변경합니다
• 타임라인 정렬: 각 텍스트 구간을 올바른 오디오·영상 위치에 맞춥니다
• 구조화된 출력: 회의록, 인터뷰 인용, 자막 제작에 필요한 화자 맥락을 유지합니다

연속된 텍스트만 있다면 대본 화자 라벨링 워크플로부터 시작하세요. Taption이 텍스트를 원본 미디어에 다시 맞추고 화자를 구분할 수 있습니다. 시작 전에 원본 오디오·영상 파일, 내용이 맞는 TXT 대본, 주요 화자의 대략적인 수를 준비하세요.

1단계: 오디오 또는 영상 파일 가져오기

Taption에 로그인한 뒤 파일 페이지에서 녹음이나 영상을 업로드하세요. 배경 소음이 적고 선명한 원본을 쓰는 것이 좋습니다. 말이 겹치거나 볼륨 차이가 크면 누가 말한 구간인지 수동으로 확인해야 할 수도 있습니다.

처음부터 텍스트를 만들어야 한다면 오디오·영상을 대본으로 기능도 사용할 수 있습니다. 이 가이드는 이미 TXT 대본이 있고, 화자 라벨과 타임스탬프를 자동으로 붙이고 싶은 경우에 초점을 맞춥니다.

2단계: 언어 선택 및 TXT 대본 가져오기

파일 업로드가 끝나면 녹음의 주 언어를 선택하세요. 그다음 텍스트 생성 방식에서 "TXT 텍스트 파일 가져오기"를 선택하고, 미디어와 맞는 일반 텍스트 대본을 업로드합니다. TXT에 아직 화자 이름이 없어도 되지만, 텍스트 순서는 녹음 순서를 따라야 합니다.

AI 화자 세그먼트를 켜고 화자 수 설정하기

텍스트 세그먼트 방식에서 "AI로 화자를 라벨링하고 화자별로 텍스트 세그먼트"를 선택한 뒤, 영상의 총 화자 수를 설정하세요. 실제 인원에 가까울수록 화자 라벨이 더 일관되게 유지되는 경향이 있습니다.

• 먼저 주요 화자 수를 세고, 짧게 끼어든 발화는 이후에 수동으로 조정하세요
• 나레이션, 진행자, 게스트가 모두 있으면 각각 화자 수에 포함하세요
• 처리 전에 언어와 TXT 내용을 확인해 재작업을 줄이세요

3단계: 대본 교정 및 화자 이름 바꾸기

전사가 끝나면 여러 구간을 재생하며 텍스트, 타임라인, 화자 전환이 맞는지 확인하세요. 화자 태그를 클릭해 시스템 라벨을 Amy, Steven, 진행자, 인터뷰이 등 실제 이름으로 바꾸면, 같은 사람의 모든 구간이 일관되게 유지됩니다.

교정할 때 우선 확인할 세 가지 구간

• 두 화자가 빠르게 바뀌거나 말이 겹치는 구간
• 배경 소음, 원격 통화 음질, 갑작스러운 볼륨 변화가 있는 순간
• 시작·마무리 나레이션과 잠깐만 등장하는 화자

화자 분리는 내용을 아는 사람이 마무리 교정하기 좋은 1차 초안으로 쓰는 것이 가장 효과적입니다. 내보내기 전에 이름, 직함, 고유명사를 교정해 회의록이나 최종 자막에 오류가 전달되지 않게 하세요.

4단계: 대본 또는 자막 파일 내보내기

텍스트와 화자 라벨이 맞다면 내보내기 메뉴를 열어 TXT 같은 대본 형식을 선택하거나 SRT 자막 파일을 내보냅니다. 다음 단계가 영상에 다시 올리는 것이라면 자동 자막 워크플로로 이어져 교정, 번역, 영상 내보내기를 진행할 수 있습니다.

• TXT: 회의록, 인터뷰 정리, 인용용 콘텐츠에 적합
• SRT: 영상 플랫폼·편집 워크플로용 자막 텍스트와 타임코드 유지
• 내보내기 전: 화자 이름, 문구, 타임라인을 한 번 더 확인

FAQ: 화자 분리 결과를 더 좋게 하려면?

화자 수는 정확해야 하나요?

가능하면 실제 주요 화자 수를 입력하세요. 확실하지 않다면 녹음 전체에서 말하는 사람을 세세요. 처음에 잠깐만 나오는 화자는 중요도에 따라 포함하거나 제외한 뒤, 이후 수동으로 고칠 수 있습니다.

TXT를 가져온 뒤에도 교정이 필요한가요?

네. TXT는 텍스트 원본 문제를 해결하지만, AI가 그 텍스트를 오디오에 맞추고 화자 전환을 감지해야 합니다. 말 겹침, 배경 소음, 원격 마이크는 결과에 영향을 줄 수 있으므로 최종 전달 전에 꼭 확인하세요.

화자 라벨링은 언제 특히 유용한가요?

다수 참여 회의, 리서치·고객 인터뷰, 팟캐스트 대화, 온라인 강의, 패널 토론에 특히 잘 맞습니다. 명확한 화자 라벨은 독자가 대화를 따라가기 쉽게 하고, 팀이 결정 사항을 검색·인용하기 쉽게 하며, 자막 제작에 쓸 대본을 준비해 둡니다.

마무리: 대본을 다듬기 전에 누가 말하는지 먼저 구분하세요

대본 화자 분리는 연속 텍스트를 화자·구간·타임라인이 있는 콘텐츠로 바꿉니다. 미디어 가져오기 → TXT 업로드 → AI 화자 세그먼트 → 화자 이름 지정 → 필요한 형식 내보내기 순서를 따르면 교정과 재활용이 더 쉬운 대본을 만들 수 있습니다.

회의, 인터뷰, 팟캐스트를 자주 다룬다면 Taption 화자 분리 워크플로를 써 보세요. AI가 구조화된 1차 초안을 만들고, 내용을 아는 사람이 교정을 마무리하는 방식이 처음부터 전부 수동 라벨링하는 것보다 지속적인 미디어 워크플로에 더 잘 맞는 경우가 많습니다.