AI_ 음성 분할에 대해서

통화녹음을 바탕으로 2개의 음성을 추출하고싶다면 어떻게 할까?

 

 

여기에는 크게 2가지 솔루션이 있다.

 

Speech Diarization

 

 

 

Speech Separation 

 

두 기술의 핵심 차이점

Speech Separation (음성 분리)

• 무엇을 하는 기술인가? 여러 사람의 목소리가 섞인 오디오에서 각 사람의 목소리를 개별 오디오 파일로 분리합니다.
• 결과물: 각 화자별로 분리된 별도의 오디오 파일을 생성합니다.
• 비유하자면: 여러 사람이 동시에 말하는 시끄러운 파티에서 한 사람의 목소리만 따로 듣게 해주는 기술입니다.

Speech Diarization (화자 분할)

• 무엇을 하는 기술인가? 오디오에서 "누가 언제 말했는지"를 시간 정보와 함께 알려줍니다.
• 결과물: 시간 정보가 포함된 메타데이터(예: 0:050:15 → 화자 A, 0:150:30 → 화자 B)를 생성합니다.
• 비유하자면: 대화를 타임라인으로 구분하여 "이 시간대에는 누가 말했다"고 알려주는 기술입니다.

각 기술의 장점과 단점

Speech Separation의 장점

• 실제 분리된 음성 파일을 얻을 수 있어 후속 처리(예: 각 화자별 음성 인식)가 용이합니다.
• 여러 사람이 동시에 말하는 상황에서도 개별 음성을 추출할 수 있습니다.
• 배경 소음과 음성을 분리하는 데도 효과적입니다.

Speech Separation의 단점

• 계산량이 많아 처리 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
• 완벽한 분리가 어려워 일부 음성이 섞일 수 있습니다.
• 화자가 많을수록 성능이 저하됩니다.

Speech Diarization의 장점

• 처리 속도가 상대적으로 빠릅니다.
• 여러 화자를 효율적으로 구분할 수 있습니다.
• 메타데이터만 생성하므로 저장 공간이 적게 필요합니다.
• 화자 인식과 결합하면 "누가" 말했는지까지 파악할 수 있습니다.

Speech Diarization의 단점

• 실제 분리된 오디오 파일을 생성하지 않습니다.
• 화자 전환이 빠른 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 여러 사람이 동시에 말하는 구간에서는 성능이 저하됩니다.

언제 어떤 기술을 사용해야 할까?

Speech Separation이 적합한 경우

• 각 화자의 음성을 별도 파일로 저장하고 싶을 때
• 여러 사람이 동시에 말하는 상황에서 특정 화자의 음성만 추출하고 싶을 때
• 화자별 음성 품질 향상이나 노이즈 제거가 필요할 때
• 음악에서 보컬만 분리하거나 특정 악기 소리만 추출하고 싶을 때

Speech Diarization이 적합한 경우

• 회의 녹음에서 누가 언제 발언했는지 파악하고 싶을 때
• 통화 녹음에서 상담원과 고객의 발화 시간을 분석하고 싶을 때
• 음성 인식 전 전처리 단계로 화자별 구분이 필요할 때
• 여러 화자의 대화에서 화자 전환 지점을 찾고 싶을 때

실제 활용 예시

Speech Separation 활용 사례

• 콜센터 녹음에서 상담원과 고객의 음성을 별도로 분리하여 각각 분석
• 회의 녹음에서 특정 발표자의 음성만 추출하여 품질 개선
• 인터뷰 녹음에서 인터뷰어와 인터뷰이의 목소리를 분리
• 노이즈가 많은 환경에서 녹음된 음성에서 배경 소음 제거

Speech Diarization 활용 사례

• 자동 회의록 생성 시스템에서 발언자 정보 추가
• 방송 콘텐츠의 화자별 자막 생성
• 통화 품질 모니터링(고객과 상담원의 발화 비율 분석)
• 여러 화자가 있는 오디오북이나 팟캐스트에서 화자 구분

두 기술은 각각의 상황에 맞게 선택하거나, 필요에 따라 함께 사용하는 것이 효과적입니다.

 

아마 좀 더 가면 갈 수록 두 장점을 합치는 기술이 나오지 않을까 기대됩니다