AI
Creating Auto Chapters and Timestamps with STT API
두줄요약
RTZR STT API 전사 결과와 문단 임베딩으로 자동 챕터·타임스탬프 생성 과정을 소개했습니다. C99 기반 문맥 변화 탐지와 명사 키워드로 대표 발화를 선택했습니다.
구조와 흐름
- RTZR STT API 비동기 전사 결과의 발화 텍스트와 시작 시각 활용
- 문단 임베딩 생성, 문맥 변화 지점 탐지, 챕터별 대표 발화 선택 순서
- Markdown 및 JSON 형태의 챕터 타임스탬프 출력
선택 이유
- 별도 오디오 정렬 없이
start_at값으로 챕터 시작 시각 생성 - 문단 분할과 불필요한 발화 필터링을 통한 후처리 입력 품질 확보
- 생성형 모델 없이 원문 발화 기반 대표 문장 추출
주의할 점
- Hugging Face 임베딩 모델의 게이트 저장소 여부와 라이선스 승인 확인
- 상대 순위 임곗값, 전체 텍스트 길이 기반 경계 수 제한, 최소 문단 간격 조정 필요
- 한국어 명사 추출 기반 키워드와 원문 문자열 포함 여부를 이용한 대표 발화 선정
적용해볼 점
- 회의록, 강의, 인터뷰 등 긴 한국어 음성 콘텐츠의 탐색용 목차 생성
- 요약 모델 또는 LLM 연동을 통한 자연스러운 챕터 제목 생성 확장
