자막을 생성할 수 있는 AI가 있나요?
In today’s era of rapidly growing video production, online education, and social media content, subtitle generation has become a crucial aspect for enhancing the viewer experience and expanding the influence of dissemination. In the past, subtitles were often generated through manual transcription and manual editing, which was time-consuming, labor-intensive, and costly. Nowadays, with the development of artificial intelligence (AI) speech recognition and natural language processing technologies, subtitle generation has entered the era of automation. So, 자막을 생성할 수 있는 AI가 있나요? 어떻게 작동하나요? 이 글에서 자세한 설명을 드리겠습니다.
AI가 생성한 자막 비디오 또는 오디오의 음성 내용을 자동으로 인식하여 해당 텍스트로 변환하는 동시에 비디오 프레임과 정확하게 동기화하고, 편집 및 내보내기가 가능한 자막 파일(예: SRT, VTT 등)을 생성하는 프로세스를 말합니다. 이 기술의 핵심 원리는 주로 다음 두 가지 기술 단계로 구성됩니다.
| 목 | 전통적인 방법 | AI 자동화 방법 |
|---|---|---|
| 인간의 참여 | 전문적인 필사자가 문장 하나하나를 입력해야 합니다. | 완전 자동 인식 및 생성 |
| 시간 효율성 | 생산 효율성이 낮고 시간이 많이 소요됨 | 빠른 생성, 몇 분 안에 완료 |
| 지원 언어 | 일반적으로 다국어 필사자가 필요합니다. | 다국어 인식 및 번역 지원 |
| 비용 투자 | 높은 노동 비용 | 비용 절감, 대규모 사용에 적합 |
| 정확성 | 높지만 인간의 전문성에 따라 달라집니다. | AI 모델 학습을 통해 지속적으로 최적화 |
AI 자막 생성은 기존의 수동 필사 방식과 비교했을 때 제작 효율성과 배포 역량을 크게 향상시켰습니다. 콘텐츠 제작자, 미디어 기관, 교육 플랫폼 등 사용자에게 AI 자막 도구는 점차 업무 효율성과 콘텐츠 접근성 향상을 위한 핵심 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.
음성 인식(ASR)은 자막 생성 과정에서 가장 중요한 첫 단계입니다. 음성 인식의 기능은 오디오에 포함된 사람의 음성을 읽을 수 있는 텍스트로 자동 변환하는 것입니다. 비디오 콘텐츠가 연설, 대화, 인터뷰 등 어떤 형태이든 ASR은 음성을 텍스트로 신속하게 변환하여 후속 자막 생성, 편집 및 번역의 기반을 마련합니다.
사람이 말을 하면 음성은 연속적인 음파 신호로 변환됩니다. ASR 시스템은 이 신호를 매우 짧은 시간 프레임(예: 각 프레임은 10밀리초)으로 나누고, DNN, CNN 또는 Transformer와 같은 심층 신경망을 사용하여 각 프레임을 분석하고 해당 음성의 기본 단위인 음소. 음향 모델은 방대한 양의 레이블이 지정된 음성 데이터를 학습하여 다양한 배경 소음 속에서 다양한 화자의 악센트, 말하는 속도, 음성 특징을 인식할 수 있습니다.
After the learning model and the language model independently generate a series of possible results, the decoder’s task is to combine them and search for the most reasonable and contextually appropriate word sequence. This process is similar to path search and probability maximization. Common algorithms include the Viterbi algorithm and the Beam Search algorithm. The final output text is the “most credible” path among all possible paths.
최신 ASR 기술은 딥러닝 모델을 활용하여 개발되었으며 YouTube, Douyin, Zoom 등의 플랫폼에 널리 적용되어 왔습니다. 주요 ASR 시스템은 다음과 같습니다.
이러한 시스템은 명확한 음성을 인식할 뿐만 아니라, 억양, 배경 소음, 그리고 여러 화자가 관련된 상황의 변화도 처리할 수 있습니다. AI는 음성 인식을 통해 정확한 텍스트 기반을 신속하게 생성하여 수동 필사의 필요성을 줄임으로써 자막 제작에 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
Time-axis synchronization is one of the key steps in subtitle generation. Its task is to precisely align the text generated by speech recognition with the specific time positions in the audio. This ensures that the subtitles can accurately “follow the speaker” and appear on the screen at the correct moments.
In terms of technical implementation, time-axis synchronization usually relies on a method called “forced alignment”. This technology uses the already recognized text results to match with the audio waveform. Through acoustic models, it analyzes the audio content frame by frame and calculates the time position where each word or each phoneme appears in the audio.
OpenAI Whisper나 Kaldi와 같은 일부 고급 AI 자막 시스템은 단어 수준 정렬, 그리고 각 음절이나 각 글자의 정확도에 도달하기도 합니다.
자동 번역(MT)은 다국어 자막을 구현하는 AI 자막 시스템의 핵심 요소입니다. 음성 인식(ASR)이 오디오 콘텐츠를 원어 텍스트로 변환하면, 자동 번역 기술이 이 텍스트를 정확하고 효율적으로 대상 언어로 변환합니다.
핵심 원리에 따르면 현대 기계 번역 기술은 주로 다음에 의존합니다. 신경망 기계 번역(NMT) 모델. Especially the deep learning model based on the Transformer architecture. During the training stage, this model inputs a large amount of bilingual or multilingual parallel corpora. Through the “encoder-decoder” (Encoder-Decoder) structure, it learns the correspondence between the source language and the target language.
자연어 처리(NLP)는 언어 이해를 위한 AI 자막 생성 시스템의 핵심 모듈입니다. 주로 문장 분할, 의미 분석, 형식 최적화, 텍스트 콘텐츠의 가독성 향상 등의 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 자막 텍스트가 적절한 언어 처리를 거치지 않으면 긴 문장이 제대로 분할되지 않거나, 논리적 혼란이 발생하거나, 읽기가 어려워지는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
자막은 본문과 다릅니다. 화면의 읽기 리듬에 맞춰야 하며, 일반적으로 각 행에 적절한 단어 수와 완전한 의미가 있어야 합니다. 따라서 시스템은 구두점 인식, 품사 분석, 문법 구조 판단 등의 방법을 사용하여 긴 문장을 읽기 쉬운 짧은 문장이나 구로 자동 구분하여 자막 리듬의 자연스러움을 향상시킵니다.
The NLP model analyzes the context to identify key words, subject-predicate structures, and referential relationships, etc., and determines the true meaning of a paragraph. This is particularly crucial for handling common expressions such as spoken language, omissions, and ambiguity. For example, in the sentence “He said yesterday that he wouldn’t come today”, the system needs to understand which specific time point the phrase “today” refers to.
대문자 표준화, 숫자 변환, 고유명사 식별, 구두점 필터 등을 포함한 최적화를 통해 자막을 시각적으로 더 깔끔하고 전문적으로 표현할 수 있습니다.
최신 NLP 시스템은 BERT, RoBERTa, GPT 등과 같은 사전 훈련된 언어 모델을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 모델은 맥락 이해 및 언어 생성에 강력한 역량을 갖추고 있으며, 여러 언어와 시나리오의 언어 습관에 자동으로 적응할 수 있습니다.
일부 AI 자막 플랫폼은 대상 청중(예: 학령기 아동, 기술 인력, 청각 장애인)에 따라 자막 표현을 조정하기도 하며, 이는 더 높은 수준의 언어 지능을 보여줍니다.
기존 자막 제작은 각 문장의 수작업 필사, 문장 분할, 타임라인 조정, 그리고 언어 검증 과정을 거쳐야 합니다. 이러한 과정은 시간과 인력이 많이 소모됩니다. 하지만 AI 자막 시스템은 음성 인식, 자동 정렬, 그리고 언어 처리 기술을 통해 일반적으로 몇 시간이 걸리는 작업을 단 몇 분 만에 완료할 수 있습니다.
이 시스템은 용어, 고유 명사, 그리고 일반적인 표현을 자동으로 식별하여 맞춤법 및 문법 오류를 줄여줍니다. 동시에, 영상 전체에 걸쳐 용어 번역과 단어 사용의 일관성을 유지하여, 사람이 직접 생성한 자막에서 흔히 발생하는 일관성 없는 스타일이나 혼란스러운 단어 사용과 같은 일반적인 문제를 효과적으로 방지합니다.
기계번역(MT) 기술을 활용하여 AI 자막 시스템을 구현할 수 있습니다. 원본 언어를 여러 대상 언어 자막으로 자동 번역 클릭 한 번으로 다국어 버전을 출력할 수 있습니다. YouTube, Easysub, Descript 등의 플랫폼은 모두 다국어 자막의 동시 생성 및 관리를 지원합니다.
The AI subtitle technology has transformed subtitle production from “manual labor” to “intelligent production”, not only saving costs and improving quality, but also breaking the barriers of language and region in communication. For teams and individuals who pursue efficient, professional and global content dissemination, AI를 사용하여 자막을 생성하는 것은 추세에 따라 불가피한 선택이 되었습니다..
| 사용자 유형 | 권장 사용 사례 | 추천 자막 도구 |
|---|---|---|
| 영상 제작자 / 유튜버 | YouTube 동영상, 블로그, 짧은 동영상 | Easysub, CapCut, 설명 |
| 교육 콘텐츠 제작자 | 온라인 강좌, 녹화된 강의, 마이크로 러닝 비디오 | Easysub, Sonix, Veed.io |
| 다국적 기업 / 마케팅 팀 | 제품 홍보, 다국어 광고, 현지화된 마케팅 콘텐츠 | 이지서브, 해피 스크라이브, 트린트 |
| 뉴스/미디어 편집자 | 뉴스 방송, 인터뷰 영상, 다큐멘터리 자막 제작 | Whisper(오픈 소스), AegiSub + Easysub |
| 교사 / 트레이너 | 녹화된 수업 내용 필사, 교육 영상 자막 제작 | Easysub, Otter.ai, Notta |
| 소셜 미디어 관리자 | 단편 영상 자막, TikTok/Douyin 콘텐츠 최적화 | CapCut, Easysub, Veed.io |
| 청각 장애인 사용자/접근성 플랫폼 | 더 나은 이해를 위한 다국어 자막 | Easysub, Amara, YouTube 자동 자막 |
AI 자막 자체는 기술 도구입니다. 따라서 그 합법성은 사용자가 자료의 저작권을 준수하는지 여부에 따라 결정됩니다. Easysub은 사용자가 저작권 위험을 줄이고 규정을 준수하는 운영을 지원할 수 있도록 기술적 및 관리적 방법을 사용합니다.
Easysub은 자동 자막 생성 도구 인공지능 기술을 기반으로 합니다. 비디오 제작자, 교육자, 콘텐츠 마케터 등의 사용자를 위해 특별히 설계되었습니다. 음성 인식(ASR), 다국어 지원, 기계 번역(MT), 자막 내보내기 등의 핵심 기능을 통합했습니다. 비디오 오디오 콘텐츠를 자동으로 텍스트로 변환하고 동시에 정확한 시간축 자막을 생성할 수 있습니다. 또한 다국어 번역을 지원하며 자막 만들기 단 한 번의 클릭으로 중국어, 영어, 일본어, 한국어 등 여러 언어로 자막을 변환할 수 있어 자막 처리의 효율성이 크게 향상되었습니다.
자막 제작 경험은 필요하지 않습니다. 사용자는 비디오 또는 오디오 파일만 업로드하면 됩니다. 인터페이스는 간단하고 직관적이며, 시스템은 언어와 말하는 속도를 자동으로 맞춰줍니다. 초보자가 빠르게 시작할 수 있도록 돕고 전문 사용자의 편집 시간을 크게 절약해줍니다..
Easysub 기본 버전은 무료 체험 기간을 제공합니다. 사용자는 등록 후 텍스트 편집 및 내보내기를 포함한 모든 자막 생성 기능을 직접 체험해 볼 수 있습니다. 소규모 프로젝트나 개인 사용에 적합합니다.
👉 무료 체험판을 원하시면 여기를 클릭하세요: easyssub.com
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