자막은 어떻게 생성되나요?
사람들이 처음 영상 제작에 접할 때 종종 다음과 같은 질문을 합니다. 자막은 어떻게 생성되나요? 자막은 화면 하단에 나타나는 몇 줄의 텍스트일 뿐인 것처럼 보이지만, 실제로는 음성 인식, 언어 처리, 시간 축 일치를 포함한 복잡한 기술적 프로세스가 뒤에서 진행됩니다.
So, how exactly are subtitles generated? Are they entirely transcribed by hand or are they automatically completed by AI? Next, we will delve into the complete process of subtitle generation from a professional perspective – from speech recognition to text synchronization, and finally to exporting as standard format files.
자막이 어떻게 생성되는지 이해하기 전에, 종종 혼동되는 두 가지 개념을 구분할 필요가 있습니다. 자막과 캡션.
자막은 일반적으로 시청자가 언어를 번역하거나 읽는 데 도움을 주기 위해 제공되는 텍스트입니다. 예를 들어, 영어 동영상에 중국어 자막이 제공되는 경우, 이러한 번역된 단어가 자막입니다. 자막의 핵심 기능은 다양한 언어권 시청자가 콘텐츠를 이해하도록 돕는 것입니다.
자막은 대화뿐만 아니라 배경 음향 효과와 음악적 단서를 포함하여 비디오의 모든 오디오 요소를 완벽하게 전사한 것입니다. 자막은 주로 청각 장애인이나 난청인, 또는 조용한 환경에서 시청하는 시청자를 위해 제작되었습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
[박수 갈채]
[부드러운 배경음악 재생]
[문이 닫힙니다]
자막이든 캡션이든 자막 파일은 일반적으로 두 부분으로 구성됩니다.
자막 파일은 청중이 보는 텍스트가 정확하게 일치하도록 오디오 콘텐츠와 시간을 정확하게 일치시킵니다. 소리와 동기화됨. 이러한 구조를 통해 다양한 플레이어와 비디오 플랫폼이 자막을 올바르게 로드할 수 있습니다.
현재 가장 흔히 사용되는 세 가지 형식은 다음과 같습니다.
현재 자동 식별과 수동 수정을 결합한 방식이 주류이자 가장 좋은 관행입니다.
이해하려면 자막이 생성되는 방식, one must start from the underlying technology. Modern subtitle generation is no longer simply “speech-to-text” conversion; it is a complex system driven by AI and consisting of multiple modules working together. Each component is responsible for tasks such as precise recognition, intelligent segmentation, and semantic optimization. Here is a professional analysis of the main technical components.
이것이 자막 생성의 시작점입니다. ASR 기술은 딥러닝 모델(예: Transformer, Conformer)을 통해 음성 신호를 텍스트로 변환합니다. 핵심 단계는 다음과 같습니다. **음성 신호 처리 → 특징 추출(MFCC, Mel-Spectrogram) → 음향 모델링 → 텍스트 디코딩 및 출력.
최신 ASR 모델은 다양한 악센트와 소음이 많은 환경에서도 높은 정확도를 유지할 수 있습니다.
응용 프로그램 가치: 대량의 영상 콘텐츠를 빠르게 전사하는 데 도움이 되며, 기본 엔진 역할을 합니다. 자동 자막 생성.
음성 인식 결과는 구두점, 문장 구조 또는 의미적 일관성이 부족한 경우가 많습니다. NLP 모듈은 다음과 같은 용도로 사용됩니다.
이 단계를 거치면 자막이 더 자연스럽고 읽기 쉬워집니다.
생성된 텍스트는 오디오와 정확하게 일치해야 합니다. 시간 정렬 알고리즘은 다음을 사용합니다.
The result is that each subtitle appears at the correct time and smoothly disappears. This is the crucial step that determines whether the subtitles “keep up with the speech”.
비디오를 다국어 청중이 볼 수 있게 해야 하는 경우 자막 시스템은 MT 모듈을 호출합니다.
자막 생성의 마지막 단계는 지능형 다듬기입니다. AI 후처리 모델은 다음을 수행합니다.
초기 수동 필사에서 현재까지 AI가 생성한 자막, and finally to the mainstream “hybrid workflow” (Human-in-the-loop) of today, different approaches have their own advantages in terms of 정확도, 속도, 비용 및 적용 가능한 시나리오.
| 방법 | 장점 | 단점 | 적합한 사용자 |
|---|---|---|---|
| 수동 자막 | 자연어 흐름으로 가장 높은 정확도를 제공하며 복잡한 맥락과 전문적인 콘텐츠에 적합합니다. | 시간 소모적이고 비용이 많이 들며 숙련된 전문가가 필요합니다. | 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있는 영화 제작, 교육 기관, 정부 및 콘텐츠 |
| ASR 자동 캡션 | 빠른 생성 속도와 저렴한 비용; 대규모 영상 제작에 적합 | 악센트, 배경 소음, 음성 속도의 영향을 받음; 오류율 높음; 사후 편집 필요 | 일반 영상 제작자 및 소셜 미디어 사용자 |
| 하이브리드 워크플로(Easysub) | 높은 효율성과 정확성을 위해 자동 인식과 인간 검토를 결합합니다. 다국어 및 표준 형식 내보내기를 지원합니다. | 가벼운 인적 검토가 필요합니다. 플랫폼 도구에 따라 다릅니다. | 기업 팀, 온라인 교육 제작자 및 국경을 넘나드는 콘텐츠 제작자 |
Under the trend of content globalization, both purely manual or purely automatic solutions are no longer satisfactory. Easysub’s hybrid workflow can not only meet the 전문가 수준의 정확도, 그러나 또한 고려하십시오 비즈니스 수준의 효율성, 이로 인해 현재 비디오 제작자, 기업 교육 팀, 국경 간 마케터에게 선호되는 도구가 되었습니다.
필요한 사용자를 위해 균형 효율성, 정확성 및 다국어 호환성, Easysub은 현재 가장 대표적인 하이브리드 자막 솔루션입니다. AI 자동 인식과 수동 교정 최적화의 장점을 결합하여 영상 업로드부터 자막 제작까지 전 과정을 포괄합니다. 표준화된 자막 파일 생성 및 내보내기, 완전한 통제와 효율성을 갖추고 있습니다.
| 특징 | 이지서브 | 기존 자막 도구 |
|---|---|---|
| 인식 정확도 | 높음(AI + 인간 최적화) | 중간(대부분 수동 입력에 의존) |
| 처리 속도 | 빠름(자동 전사 + 일괄 작업) | 느림(수동 입력, 한 번에 한 세그먼트) |
| 형식 지원 | SRT / VTT / ASS / MP4 | 일반적으로 단일 형식으로 제한됨 |
| 다국어 자막 | ✅ Automatic translation + time alignment | ❌ Manual translation and adjustment required |
| 협업 기능 | ✅ Online team editing + version tracking | ❌ No team collaboration support |
| 수출 호환성 | ✅ Compatible with all major players and platforms | ⚠️ Manual adjustments often required |
| 가장 적합한 | 전문 창작자, 국경을 넘나드는 팀, 교육 기관 | 개인 사용자, 소규모 콘텐츠 제작자 |
Compared with traditional tools, Easysub is not merely an “automatic subtitle generator”, but rather a 종합 자막 제작 플랫폼. 단일 제작자든 기업 규모의 팀이든, 이를 통해 고정밀 자막을 빠르게 생성하고 표준 형식으로 내보내고 다국어 배포 및 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
에이: 자막은 대화, 음향 효과, 배경 음악 큐를 포함하여 영상 속 모든 소리를 완벽하게 전사한 것입니다. 자막은 주로 번역된 텍스트나 대화 내용을 제공하며, 주변 소리는 포함하지 않습니다. 간단히 말해서, 캡션은 접근성을 강조합니다, 하는 동안 자막은 언어 이해와 전달에 초점을 맞춥니다..
에이: AI 자막 시스템은 다음을 사용합니다. ASR(자동 음성 인식) 오디오 신호를 텍스트로 변환하는 기술을 사용한 다음 시간 정렬 알고리즘 시간 축을 자동으로 일치시킵니다. 이후 자연어 처리 모델은 문장 최적화 및 구두점 교정을 수행하여 자연스럽고 유창한 자막을 생성합니다. Easysub은 이러한 다중 모델 융합 방식을 채택하여 몇 분 안에 표준화된 자막 파일(예: SRT, VTT 등)을 자동 생성합니다.
에이: In most cases, it is possible. The accuracy rate of AI subtitles has exceeded 90%, which is sufficient to meet the needs of social media, education, and business videos. However, for content with extremely high requirements such as law, medicine, and film and television, it is still recommended to conduct manual review after the AI generation. Easysub supports the “automatic generation + online editing” workflow, combining the advantages of both, which is both efficient and professional.
에이: AI 시스템에서 생성 시간은 일반적으로 비디오 길이의 1/10에서 1/20 사이입니다. 예를 들어, 10분짜리 비디오는 단 몇 분 만에 자막 파일을 생성할 수 있습니다. 30~60초. Easysub의 일괄 처리 기능은 여러 개의 비디오를 동시에 필사할 수 있어 전반적인 작업 효율성을 크게 향상시킵니다.
에이: 네, 최신 AI 모델의 정확도는 깨끗한 오디오 환경에서 이미 95%를 넘어섰습니다.
YouTube와 같은 플랫폼의 자동 자막은 일반적인 콘텐츠에 적합한 반면, Netflix와 같은 플랫폼은 일반적으로 더 높은 정확도와 형식 일관성을 요구합니다. Easysub은 국제 표준을 준수하는 다양한 형식의 자막 파일을 출력하여 해당 플랫폼의 전문적인 요구 사항을 충족합니다.
에이: 그만큼 YouTube의 자동 자막은 무료입니다, 하지만 플랫폼 내에서만 사용할 수 있으며 표준 형식으로 내보낼 수 없습니다. 또한, 다국어 생성도 지원하지 않습니다.
Easysub의 제공 사항:
The process of generating subtitles is not merely “voice-to-text”. Truly high-quality subtitles rely on the efficient combination of AI 자동 인식(ASR) + 인간 검토.
Easysub은 이러한 개념을 완벽하게 구현한 솔루션입니다. 제작자는 복잡한 작업 없이 단 몇 분 만에 정밀한 자막을 생성하고, 클릭 한 번으로 여러 언어 형식으로 내보낼 수 있습니다. 사용자는 단 몇 분 만에 정밀한 자막 생성을 경험하고, 다국어 파일을 쉽게 내보내며, 영상의 전문적인 이미지와 글로벌 배포력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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