전체 글 (12) 썸네일형 리스트형 pyannote/VAD, SCD, OSD 이 세 가지 모듈은 화자 분리(Speaker Diarization)라는 큰 목표를 달성하기 위해 협력하는 전문가 팀이라고 생각하시면 이해하기 쉽다. 각각의 모듈은 오디오를 분석하는 특정 임무를 맡고 있으며, 이들의 결과가 합쳐져 "누가, 언제 말했는가"에 대한 최종 결론을 내리게 된다.1. VAD (Voice Activity Detection): 음성 활동 감지 역할: 오디오 트랙에서 "말하는 구간"과 "말하지 않는 구간(침묵, 배경 소음 등)"을 구분하는 가장 기본적인 임무를 수행작동 방식: 오디오를 잘게 쪼개어 각 순간에 사람의 목소리가 존재하는지 아닌지를 판단. 마치 오디오의 ON/OFF 스위치를 찾는 것과 같음.중요성: 분석할 필요가 없는 침묵 구간을 제외시켜, 이후의 작업들이 오직 실제 음성 데.. 로그-멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram) 로그-멜 스펙트로그램은 한마디로 사람의 청각 특성을 반영하여 음성 데이터를 시각적으로 표현한 이미지라고 할 수 있습니다. 컴퓨터가 음성을 더 잘 이해하도록 가공한 데이터 형태이죠. 이를 이해하기 위해 '스펙트로그램', '멜 스케일', '로그 스케일' 세 가지로 나누어 살펴보겠습니다.1. 스펙트로그램 (Spectrogram)음성은 시간에 따라 계속 변하는 복잡한 파동입니다. 이 파동을 그대로 분석하기는 어렵기 때문에, 컴퓨터는 '푸리에 변환(Fourier Transform)'이라는 수학적 도구를 사용해 음성을 여러 주파수(음의 높낮이) 성분으로 분해합니다.스펙트로그램은 이 분해된 결과를 시각화한 것입니다. 가로축은 시간의 흐름을 나타냅니다.세로축은 주파수(Hz)를 나타냅니다. (아래쪽이 저주파, 위쪽이 고.. AI로 만드는 STT 자동화 파이프라인 개요 및 핵심 원리이번글은 음성 파일을 텍스트로 변환하고, 누가 말했는지(화자)까지 식별하는 STT(Speech-to-Text) 자동화 파이프라인 구축 과정을 다룬다. 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 수준을 넘어, 실제 업무에 바로 적용 가능한 형태의 결과물을 만드는 게 목표다.이번 글은 그 첫 번째 편으로, 전체 구조와 핵심 기술, 동작 원리를 정리한다. 목표 (Goal)핵심 목표는하나의 음성 파일에서 여러 명의 화자를 분리하고, 각 화자의 발화를 정확히 텍스트로 변환하는 것이다.예시 결과는 다음과 같다. [00:00.521 --> 00:02.881] 상담사: 안녕하세요, 고객님. 무엇을 도와드릴까요? [00:03.121 --> 00:05.121] 고객: 네, 앱 재고 확인 때문에 전화했습니다. 또한,.. 타르 빼러 왔다가 심장 뱉을 뻔.. 나 같은 heavy smoker 가 할 말인가 싶긴한데...Running 해볼까 한다.해보고 싶다.. 느려도 괜찮아, 어차피 숨은 차니까... Retrieval-Augmented Generation 생성형 AI의 등장은 놀랍다. GPT나 Gemini 같은 거대 언어 모델(LLM)은 사람처럼 대화하고, 글을 쓰고, 아이디어를 제공한다. 하지만 이 똑똑한 AI에게 업무를 맡겨본 사람이라면 누구나 한 번쯤은 고개를 갸우뚱한 경험이 있을 것이다. AI가 너무나도 그럴듯하게, 하지만 사실이 아닌 정보를 말하는 순간이다. 이것이 바로 LLM의 가장 큰 약점, 환각(Hallucination)이다. 오늘은 이 문제를 해결하고, AI를 단순한 '창의적인 대화 상대'에서 '신뢰할 수 있는 전문가'로 만드는 핵심 기술, RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대해 이야기한다. 똑똑한 AI의 세 가지 그림자RAG를 이해하기 전에, 왜 RAG가 필요한지 먼저 알아야 한다. LLM은 그 자체로 몇.. 속물이 되기 싫은 속물 선의로 포장된 질문대학원 진학을 추천받았다. 표면적으로는 더 넓은 기회를 열어줄 수 있는, 의심할 여지 없이 선의에서 비롯된 제안이었다. 하지만 이상하게도 나는 그 조언에 선뜻 감사함을 느끼기보다, 복잡한 생각의 소용돌이에 빠져들었다. 잊히지 않는 대화몇몇 동료들과 외부에서 오신 파트너 개발자분과 함께 반쯤은 공개적인 자리에서 대화를 나눌 때였다. 자연스럽게 커리어와 성장에 대한 이야기로 흘러갔다. 누군가 이러한 취지의 말을 했다."A님이나 B님은 이미 좋은 학교를 나왔으니 괜찮고, C님과 D님은 앞으로를 위해 대학원을 알아보는 게 어떨까요?"순간, 공기 중에 미묘한 정적이 흘렀다. 악의가 없다는 것을 알기에, 어쩌면 진심 어린 조언일 수 있기에 누구도 불쾌함을 표현하지 않았다. 하지만 그 말은 투명한 .. CX 무엇을 "연결" 할 것인가 CX, 고객과 브랜드의 친밀한 연결고리고객 경험(CX)은 더 이상 추상적인 개념이 아니다. 데이터를 기반으로 고객의 여정을 이해하고, 모든 접점에서 일관되고 긍정적인 상호작용을 제공하는 것, 바로 이것이 현대적인 고객 경험의 핵심이다. 이때 결정적인 역할을 하는 것이 바로 AICC 서비스이다. 이는 소비자와 공급자, 즉 고객과 비즈니스 사이의 거리를 획기적으로 줄여준다. 무엇을 "연결"할 것인가?수많은 고객 접점 중에서도 '고객센터'는 고객 경험의 최전선에 있다. 때로는 모래알처럼 흩어져 있는 고객의 요구사항과 감정을 한데 모아 의미 있는 데이터로 만들어내야 하는 곳이기도 하다. 바로 이 지점에서 AICC 서비스가 빛을 발한다. 단순히 고객의 문의를 처리하는 콜센터 솔루션을 넘어, '연결'이라는 가치에 .. HTTP/1 vs HTTP/2 vs HTTP/3 비교 분석 HTTP 프로토콜이란?HTTP(Hypertext Transfer Protocol)는 웹에서 데이터를 주고받기 위한 통신 규약입니다. 웹의 발전과 함께 HTTP도 진화해왔으며, 각 버전별로 성능과 기능이 크게 개선되었습니다.HTTP/1.X (1996년 ~ 1999년)주요 특징:지속적 연결(Persistent connections) 도입파이프라이닝(Pipelining) 지원청크 전송 인코딩캐시 제어 메커니즘한계점:Head-of-line blocking 문제 (한 요청이 완료될 때까지 다음 요청 대기)단순한 요청-응답 모델 (한 번에 하나의 요청만 처리 가능)여러 자산(이미지, 스크립트 등) 로딩 시 많은 요청-응답 필요요청 우선순위 지정 불가텍스트 기반 헤더로 인한 오버헤드HTTP/2 (2015년)주요 개선.. 이전 1 2 다음
