Pepys
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화자 분리

누가 무엇을 말했는지 알아내세요 – 파일을 업로드하거나 링크를 붙여넣으면 화자 전환과 각 음성의 발언 비중이 담긴 화자별 녹취록을 받습니다

또는 링크를 붙여넣으세요
InstagramTikTokYouTubeFacebookSpotifyApple Podcasts

MP3, M4A, WAV, MP4 등 오디오/영상 파일 – 또는 링크 지원 · 화자 라벨, 구간별 타임스탬프, 발언 비중이 있는 누가-무엇을-말했는지 녹취록 반환.

화자 라벨은 신원이 아니라 음성 분리에서 나옵니다 – Pepys는 분리 가능한 음성에 화자 1, 화자 2 등으로 라벨을 붙일 뿐, 이름이나 음성 특징으로 누구인지 특정하지 않습니다. 실제 이름은 라벨 이름을 바꿔 직접 지정합니다.

60분 무료 · 카드 불필요 · 회원님의 오디오로 AI를 학습시키지 않습니다

PodcasterJournalistContent creatorResearcherStudent
100k+명의 사용자가 신뢰합니다100k+명의 사용자가 5점 만점에 4.9점으로 평가

화자 분리는 어떻게 작동하나요?

Pepys는 당신의 녹음에 화자 분리를 수행합니다. 음성을 화자별로 분리하고 각 구간에 라벨을 붙이며(화자 1, 화자 2 …) 각 화자의 발언 비중을 보여 줍니다. 파일을 업로드하거나 링크를 붙여넣으면 몇 분 안에 타임스탬프가 있는 누가-무엇을-말했는지 녹취록을 받습니다. 99+ 언어를 지원합니다. 처음 60분 무료, 카드 필요 없음

화자 분리 사용법

01

오디오 업로드 또는 링크 붙여넣기

여러 화자가 있는 녹음을 끌어다 놓거나 링크를 붙여넣으세요 – 모든 형식, 모든 언어

02

분리된 녹취록 받기

Pepys가 음성을 화자별로 분리하고 각 구간에 라벨을 붙이며, 각 화자가 언제 시작하고 끝나는지 타임스탬프로 표시합니다

03

이름 변경, 검토, 내보내기

일반 라벨을 실제 이름으로 바꾸고 구간을 오디오와 대조한 뒤 TXT, Markdown, DOCX, PDF, SRT, VTT 또는 구조화된 JSON으로 내보내세요

화자 분리는 연속된 녹취록이 남겨 두는 질문에 답합니다 – 누가 말하고 있고, 언제인가. Pepys는 녹음을 화자 구간으로 나눕니다 – 화자 1, 화자 2, 그다음 – 그래서 인터뷰, 좌담, 포커스 그룹, 두 진행자 팟캐스트가 구분되지 않는 텍스트 벽 대신 깔끔한 주고받기로 읽힙니다. 각 구간에는 시작과 끝 타임스탬프가 있고, 각 음성의 발언 비중을 받아 이후 질문에 답할 수 있습니다. 누가 대화를 지배했는지, 누가 거의 말하지 않았는지, 전환점은 어디인지.

누가 무엇을 말했는지 알아야 하는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다 – 정성 인터뷰를 분석하는 연구자, 발언을 대응시키는 기자, 화자 구간을 회의록·분석 도구에 넣는 개발자. 라벨 이름을 인라인으로 바꾸고(화자 2를 "오카포르 박사"로), 모든 구간을 구조화된 JSON으로 내보낼 수 있습니다 – 각 세그먼트에 화자, 시작·끝 타임스탬프, 각 화자의 발언 비중이 담깁니다 – 또는 화자 라벨이 붙은 깔끔한 녹취록으로도. 우리는 당신의 오디오를 AI 학습에 절대 사용하지 않으며, 크레딧은 만료되지 않습니다.

깔끔한 문단으로. 이제 음, 어 같은 군더더기는 없습니다.

왼쪽은 Pepys가 돌려주는 결과입니다 – 군더더기를 걷어내고 문장부호를 다듬어 읽기 쉬운, 논리적인 문단입니다. 오른쪽은 대부분의 변환 도구가 남기는, 구간마다 한 줄씩인 가공되지 않은 결과입니다.

reel-voiceover.mp4

그러니까 다들 제일 좋은 문장으로 시작하라고 하잖아요 근데 솔직히 초에 답을 말해버리면 뭔가 사람들이 계속 이유가 없는 거죠 그니까 훅은 제일 똑똑한 말을 하는 아니라 그냥 뭐랄까 여러분이 열어두면 시청자가 닫아야 하는 루프 같은 거고 바로 그게 사람들을 실제로 붙잡아 두는 부분이에요

원본
이전이후
  • 시작/끝 타임스탬프와 각 화자의 발언 비중이 있는 누가-무엇을-말했는지 구간

  • 일반 라벨을 실제 이름으로 인라인 변경 – 다시 실행할 필요 없음

  • 구조화된 JSON 내보내기 – 세그먼트, 화자 라벨, 타임스탬프, 발언 비중을 당신의 파이프라인으로

  • 99+ 언어 자동 감지 · 당신의 오디오를 AI 학습에 절대 사용하지 않음 · 크레딧은 만료되지 않음

여러분이 매일 사용하는 플랫폼과 함께 작동합니다.

YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Spotify 또는 Apple Podcasts 링크를 붙여넣으세요 – 아니면 어떤 오디오나 비디오 파일이든 드롭하세요. 한 번 변환하면, 이후 워크플로에 맞게 원하는 대로 내보낼 수 있습니다.

  • YouTubeYouTube
  • TikTokTikTok
  • InstagramInstagram
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  • SpotifySpotify
  • Apple PodcastsApple Podcasts
  • 또는 어떤 파일이든

어떤 형식으로든 내보내기

  • TXT
  • Markdown
  • DOCX
  • PDF
  • SRT
  • VTT
  • JSON

타임스탬프, 화자 라벨, 자막 타이밍이 모든 내보내기에 그대로 이어집니다.

화자 분리 – 자주 묻는 질문

화자 분리는 어떻게 작동하나요?

화자 분리는 지금 누가 말하고 있는지에 따라 녹음을 나눕니다 – 음성을 구간으로 분리하고 각 구간에 라벨을 붙입니다(화자 1, 화자 2 …). 무엇을 말했는지와 별개로 "누가 언제 말했는가"에 답합니다. Pepys는 둘 다 합니다. 한 번에 화자를 분리하고 텍스트로 변환합니다.

일반 녹취록과 어떻게 다른가요?

일반 녹취록은 발언만 제공합니다. 화자 분리는 그 위에 화자 구조를 얹습니다 – 구간 경계, 음성별 라벨, 발언 비중. 여러 화자가 있는 녹음이 하나의 연속 블록이 아니라 식별 가능한 주고받기로 읽힙니다.

화자 지정은 얼마나 정확한가요?

음성이 깨끗하고 뚜렷하게 나뉠 때 구간 경계와 라벨이 정확합니다. 말이 심하게 겹치거나 목소리가 거의 같거나 잡음이 섞이면 구간이 흐려질 수 있습니다 – 그래서 라벨은 일반형(화자 1, 2 …)으로 시작하고, 내보내기 전에 이름을 바꾸고 각 구간을 인라인으로 수정합니다.

각 화자의 이름을 알려 주나요?

화자 분리는 음성을 분리할 뿐 신원을 특정하지 않습니다 – 그래서 화자 1, 화자 2 등으로 나옵니다. 실제 이름은 한 번 인라인으로 지정하면 그 음성의 모든 구간에 반영됩니다.

화자 데이터를 구조화된 JSON으로 내보낼 수 있나요?

네. JSON 내보내기는 각 세그먼트에 화자 라벨, 시작·끝 타임스탬프, 각 화자의 발언 비중을 담아 Whisper 호환 형식으로 제공하므로 스크립트, 분석 도구, 연구 워크플로에 바로 넣을 수 있습니다 – 또는 읽기와 자막용으로 TXT, Markdown, DOCX, PDF, SRT, VTT로 내보내세요.

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화자 분리 – 무료로 시작

사용한 만큼 결제 – 크레딧은 만료되지 않으며 해지할 것도 없습니다. 또는 카드 없이 60분 무료로 시작하세요.