다글로 같은 서비스 제작하기: 인터뷰 전사·주제별 요약·원음 검색 기능 제작법

핵심 요약

1. 인터뷰를 화자·시간별 원문으로 바꾸고 주제별 의견과 원음 위치를 함께 찾는 서비스를 만듭니다. 2. RTZR STT API로 전사하고 Claude API로 분류·요약한 뒤 OpenSearch와 오디오 타임라인으로 근거를 연결합니다. 3. 화자 확인, 전사 수정, 발언 식별자, 주제 기준과 녹음 접근 권한은 자체 개발합니다.

인터뷰 음성을 화자·시간별 기록으로 만들기

다글로 같은 도구의 가치는 긴 녹음에서 필요한 발언을 찾아 검토하는 시간을 줄이는 데 있습니다. 인터뷰 분석 서비스 만들기에서는 완성된 요약뿐 아니라 원래 발언을 다시 확인할 수 있는 구조가 중요합니다. 아래 기술은 유사 기능을 구성하는 대안입니다.

이용 권한이 있는 인터뷰 파일을 RTZR STT API에 전달해 전사하고 시간 정보를 저장합니다. 인터뷰 녹음 텍스트 변환의 자체 로직은 파일 검사, 처리 상태, 실패 재시도와 결과 저장을 맡습니다. 출력은 녹음 ID, 발언 구간, 화자 구분과 텍스트가 연결된 형태로 구성합니다.

화자 분리 녹취록에서 모델이 구분한 화자 번호를 실제 사람의 신원으로 바로 확정하지 않습니다. 사용자가 화자를 확인하고 이름을 연결할 수 있게 하며, 겹쳐 말한 구간이나 고유명사도 수정하도록 합니다. 원래 전사와 수정본은 별도로 보관합니다.

발언을 주제별로 분류하고 요약하기

확인한 전사와 분석할 주제 목록을 Claude API에 전달해 발언을 분류하고 요약합니다. 주제별 발언 정리의 출력에는 주제, 요약, 연결된 발언 ID를 포함합니다. 한 발언이 여러 주제를 담는 경우에는 복수 연결을 허용하거나 분류 기준에 따라 구간을 나누도록 설계할 수 있습니다.

인터뷰 내용 요약은 서로 다른 참여자의 의견을 하나의 합의처럼 합치지 않도록 합니다. 자체 검수 로직이 요약에 연결된 발언이 존재하는지 확인하고, 반대 의견이나 조건이 빠졌는지는 원문과 함께 검토하게 합니다. 관찰한 내용과 분석자의 해석도 구분해 저장합니다.

검색 결과를 원음 재생 위치와 연결하기

확정한 발언을 OpenSearch에 색인하고 검색어에 맞는 발언을 찾아 오디오 재생 위치와 연결합니다. 녹취록 키워드 검색의 결과에는 발언 내용, 화자와 녹음 시간이 함께 표시됩니다. 사용자가 결과를 선택하면 해당 구간을 재생하는 흐름입니다.

음성 타임스탬프 검색 구현에서 중요한 자체 데이터는 발언 ID와 시작·종료 시간의 연결입니다. 텍스트를 수정하거나 발언을 합쳤을 때도 원음 위치가 달라지지 않도록 버전 관계를 유지합니다. 검색 전에 프로젝트와 녹음 접근 권한을 적용해 다른 인터뷰의 제한 자료가 노출되지 않게 합니다.

전사 수정과 분석 결과를 함께 관리하기

리서치 인터뷰 분석은 처음 생성한 결과로 끝나지 않습니다. 담당자가 전사를 수정하면 영향을 받는 주제 분류와 요약을 표시하고 해당 부분만 다시 검토하게 구성합니다. 자동 결과를 통째로 덮어쓰면 이미 확인한 의견 정리가 사라질 수 있으므로 승인 상태와 수정 이력을 유지합니다.

품질 검수는 전사 정확도, 화자 구분, 요약 근거와 검색 위치를 나눠 진행합니다. 실제 인터뷰의 소음, 발화 속도와 용어를 포함한 샘플로 확인해야 어떤 부분에 사람이 검토할 시간이 필요한지 알 수 있습니다. 자료 보관 기간과 공유 대상도 프로젝트별로 관리하면 반복 연구에 활용하기 쉽습니다.

인터뷰 녹취록 자동 작성부터 시작한 뒤 주제별 분류와 검색 기능을 붙이는 방식으로 범위를 넓힐 수 있습니다. 모든 단계가 같은 발언 ID를 사용하면 요약에서 원문과 음성으로 돌아가는 흐름을 유지할 수 있습니다.

인터뷰 형식, 분석할 주제와 결과를 공유할 팀의 업무를 기준으로 녹취·요약·검색 기능을 설계할 수 있습니다. 트램스 AI 제작 문의: https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry