https://apps.apple.com/us/app/otter-transcribe-voice-notes/id1276437113

Zoom, Google Meet, Microsoft Teams 등을 위한 자동 회의 메모. 집에서 일할 때 연결 상태를 유지하고 협업하세요.

OtterPilot™ AI와의 회의. 오디오를 녹음하고, 메모를 작성하고, 슬라이드를 자동으로 캡처하고, 요약을 생성하는 회의 도우미를 받으세요.

Otter는 모든 회의, 인터뷰, 강의 및 일상적인 음성 대화를 실시간으로 기록하므로 토론에 집중할 수 있습니다. 대면, Zoom, Google Meet 및 Microsoft Teams에 대한 자동 메모를 받으세요. 모든 메모는 검색 및 공유가 가능합니다. Otter.ai는 웹에서도 사용할 수 있습니다. 영어만 가능합니다.

많은 용도

• 회의 메모를 자동으로 작성하고 팀원과 공유하여 모두 동기화 상태 유지

• 인터뷰, 강의, 팟캐스트, 비디오, 웨비나, 기조연설을 녹음하고 필사합니다.

• 청각 장애인 커뮤니티, ESL 학습자 및 접근성이 필요한 모든 사람에게 실시간 자막 제공

실시간 녹음 및 전사

• 위젯과 바로가기를 사용하여 탭 한 번으로 즉시 녹음

• 높은 정확도로 실시간(온라인일 때) 기록

• 나중에 검토할 핵심 사항 강조표시

• 화이트보드 토론, 슬라이드 등의 사진을 삽입합니다.

• 내장 마이크 또는 블루투스 장치를 통해 오디오 입력

AI로 메모 강화

• 단락을 자동으로 구두점, 대문자 및 구분

• 화자 식별(일부 교육 후)

• 워드 클라우드 및 요약 키워드를 생성합니다. 단어를 탭하면 말한 곳으로 이동합니다.

• 가상 회의 중 자동화된 슬라이드 캡처

• 모든 회의 후 자동 요약

공유 및 협업

• 그룹 내에서 녹음을 시작하여 대본을 실시간으로 공유

• 그룹 구성원을 초대하여 함께 보고 편집하고 강조 표시합니다. 모든 하이라이트는 Takeaways 패널에서 캡처됩니다.

• 요점 패널 내에서 의견을 추가하고 작업 항목을 할당합니다.

• 링크를 통해 외부에 공유

검색 및 재생

• 전체 오디오를 스크러빙할 필요가 없도록 텍스트 검색

• 조정 가능한 속도로 재생

• 오디오가 재생되는 동안 강조 표시된 단어를 따라가세요.

• 단어를 탭하면 오디오가 해당 지점으로 이동합니다.

편집 및 강조 표시

• 텍스트를 편집하여 오류를 수정하십시오.

• 화자에게 태그를 지정하여 단락에 라벨을 지정하고 Otter가 화자를 식별하도록 교육

• 탭 한 번으로 문장 강조 표시

구성 및 내보내기

• 대화를 개인 폴더로 정리

• 클립보드에 복사하거나 다른 앱에 직접 공유

• PDF, TXT, SRT, MP3로 내보내기

가져오기 및 동기화

• 오디오 및 비디오 파일 가져오기

• Zoom 계정을 동기화하여 클라우드 녹음 기록

• 다른 통화 녹음 앱에서 업로드

• 캘린더를 동기화하여 회의를 기록하고 메모에 자동 제목을 지정하도록 알림

• 간편한 공유를 위해 연락처 가져오기

iOS에 최적화

• Siri 바로가기 및 홈 위젯으로 녹음 시작/중지

• AirPods를 통해 녹음

• iOS 캘린더, 연락처 및 카메라와 동기화

• 3D Touch로 대화 미리보기

• 얼굴/터치 ID로 잠금

• AirPrint를 통한 인쇄

• Dynamic Type으로 글꼴 크기 조정

수달 프로

• 재생 속도 향상 및 무음 건너뛰기

• 대량 내보내기

• 월별 청구를 선택하거나 연간 청구로 크게 절약

• 결제는 구매 확인 시 iTunes 계정으로 청구됩니다.

• 현재 기간이 종료되기 최소 24시간 전에 자동 갱신을 해제하지 않으면 구독이 자동으로 갱신됩니다.

• 현재 기간이 끝나기 24시간 이내에 계정에 갱신 비용이 청구됩니다.

• 설정에서 구독을 관리할 수 있으며 구매 후 계정 설정으로 이동하여 자동 갱신을 끌 수 있습니다.

• 무료 평가판 기간 중 미사용 부분은 제공되는 경우 구독 구매 시 자격이 상실됩니다.

"Otter.ai는 기록된 생각을 글로 옮기는 보석입니다" - Forbes 2023

"2019년 우리가 사랑하는 앱" – App Store

"2018년 최고의 앱 7개" – Mashable

"2018년 최고의 신규 앱 25개" – Fast Company

우리는 보안과 프라이버시를 중요하게 생각합니다. 귀하의 데이터는 기밀이며 제3자에게 전송되지 않습니다. 귀하는 귀하의 계정에서 귀하의 데이터를 삭제할 수 있는 모든 권한이 있습니다.

도움이 필요하다? 도움말 센터를 확인하세요: https://help.otter.ai

서비스 약관: https://otter.ai/terms-of-service

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Automated meeting notes for Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, and more. Stay connected and collaborative when you work from home.

OtterPilot™ your meetings with AI. Get a meeting assistant that records audio, writes notes, automatically captures slides, and generates summaries.

Otter transcribes all your meetings, interviews, lectures, and everyday voice conversations in real time, so you can focus on the discussion. Get automated notes for: in-person, Zoom, Google Meet, and Microsoft Teams. All notes are searchable, and shareable. Otter.ai is also available on the web. English only.

Many Uses

• Take meeting notes automatically, and share with teammates to keep everyone in sync

• Record and transcribe interviews, lectures, podcasts, videos, webinars, keynotes

• Provide live captioning to the deaf and hard-of-hearing communities, ESL learners, and anyone with accessibility needs

Record & Transcribe Live

• Record instantly in one tap, with widget and shortcut too

• Transcribe in real time (when online) with high accuracy

• Highlight the key points to review later

• Insert photos of whiteboard discussions, slides, etc.

• Input audio via built-in mic or Bluetooth device

Enrich Notes with AI

• Punctuate, capitalize, and break paragraphs automatically

• Identify speakers (after some training)

• Generate word clouds and summary keywords; tap on a word to jump to where it was said

• Automated Slide Capture during virtual meetings

• Automated Summary after all meetings

Share & Collaborate

• Start a recording inside a group to share the transcript live

• Invite group members to view, edit, and highlight collaboratively. All highlights will be captured in the Takeaways panel.

• Within the Takeaways panel, add comments and assign action items

• Share externally via links

Search & Playback

• Search the text so you don't have to scrub through the whole audio

• Playback at adjustable speeds

• Follow along the highlighted word as the audio is playing

• Tap on any word to jump the audio to that spot

Edit & Highlight

• Edit the text to correct any errors

• Tag the speakers to label the paragraphs and train Otter to identify speakers too

• Highlight sentences in one tap

Organize & Export

• Organize conversations into personal folders

• Copy to clipboard, or share directly to other apps

• Export as PDF, TXT, SRT, MP3

Import & Sync

• Import audio and video files

• Sync your Zoom account to transcribe cloud recordings

• Upload from other call recording apps

• Sync your calendars to be reminded to record your meetings and auto-title your notes

• Import your contacts for easy sharing

Optimized for iOS

• Start/Stop recording with Siri Shortcut & home widget

• Record via AirPods

• Sync with iOS Calendar, Contacts & Camera

• Preview conversations with 3D Touch

• Lock with Face/Touch ID

• Print via AirPrint

• Adjust font size with Dynamic Type

Otter Pro

• More playback speeds and skip silence

• Bulk export

• Choose either monthly billing or save big with yearly billing

• Payment will be charged to your iTunes Account at confirmation of purchase

• Subscription automatically renews unless auto-renew is turned off at least 24-hours before the end of the current period

• Account will be charged for renewal within 24-hours prior to the end of the current period

• You can manage your subscriptions in Settings and auto-renewal may be turned off by going to your Account Settings after purchase

• Any unused portion of a free trial period, if offered, will be forfeited when you purchase a subscription

“Otter.ai Is A Gem For Transcribing Your Recorded Thoughts Into Writing” - Forbes 2023

"Apps We Love 2019" – App Store

"7 Best Apps of 2018" – Mashable

"25 Best New Apps of 2018" – Fast Company

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여러 채널로 오디오 스크립트 작성

transcribe_multichannel.py 

이 페이지에서는 Speech-to-Text를 사용하여 둘 이상의 채널이 포함된 오디오 파일을 텍스트로 변환하는 방법을 설명합니다.

오디오 데이터에는 녹음된 화자에 대한 각각의 채널이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 두 사람의 전화 통화를 녹음한 오디오라면 각 회선이 별도로 녹음된 채널 두 개가 포함될 수 있습니다.

여러 채널이 포함된 오디오 데이터를 텍스트로 변환하려면 Speech-to-Text API에 대한 요청에 채널 수를 제공해야 합니다. 요청의 audioChannelCount 필드를 오디오에 있는 채널 수로 설정합니다.

여러 채널이 포함된 요청을 보내면 Speech-to-Text가 오디오에 있는 서로 다른 채널을 식별하는 결과를 반환하며 channelTag 필드를 사용하여 각 결과를 대신하는 항목에 라벨을 지정합니다.

오디오 채널 설명 : https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/multi-channel

from google.cloud import speech

client = speech.SpeechClient()

with open(speech_file, "rb") as audio_file:
    content = audio_file.read()

audio = speech.RecognitionAudio(content=content)

config = speech.RecognitionConfig(
    encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
    sample_rate_hertz=44100,
    language_code="en-US",
    audio_channel_count=2,
    enable_separate_recognition_per_channel=True,
)

response = client.recognize(config=config, audio=audio)

for i, result in enumerate(response.results):
    alternative = result.alternatives[0]
    print("-" * 20)
    print("First alternative of result {}".format(i))
    print(u"Transcript: {}".format(alternative.transcript))
    print(u"Channel Tag: {}".format(result.channel_tag))

github.com/googleapis/python-speech/blob/master/samples/snippets/transcribe_multichannel.py

상위 10가지 음성 처리 API의 비교

언어 처리는 머신러닝에서 매우 인기 있는 영역입니다. 인간의 발화를 텍스트로 변환하거나 텍스트를 말로 변환하는 일에 상당한 수요가 있지요. 매장이나 공항, 호텔과 같은 다양한 장소에서 셀프 서비스가 발전함에 따라 이 기술은 특히 중요해졌습니다. 기계가 인간의 노동력을 대체하기 위해서는 우리의 언어를 활용해 우리 인간과 소통할 수 있는 능력이 필수적이니까요. 이것이 바로 인공지능과 머신러닝이 언어처리에 집중하는 이유입니다.

오늘날 많은 수의 대기업들이 각기 다른 머신러닝 임무를 수행하는 API를 제공하고 있으며 언어 처리 영역 또한 예외가 아닙니다. 독자 여러분께서 API를 사용하기 위해 자연어 처리의 전문가가 될 필요는 전혀 없습니다. 일반적으로 API와 함께 현리한 인터페이스가 제공되기 때문이죠. 그렇기 때문에 우리는 API 서버에 요청된 콘텐츠와 함께 HTTP 를 보내주기만 하면 됩니다. 그러면 임무가 성공적으로 완료된 뒤 곧바로 응답을 받을 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 여러분의 문제 상황이 특별하지 않은 경우, 다시말해 표준적이고 일반적인 문제 상황을 가지고 있을 경우에 특히 유용합니다. 뿐만아니라, 시간이나 돈과같은 가치있는 자원들을 절약할 수 있는 방식이기도 합니다.

그러나 API를 사용하지 못해 직접 스크래치에서 음성 인식 시스템을 개발해야만 하는 상황도 상당히 많이 존재합니다. 이는 꽤 복잡하기도 하며 자원과 노력이 많이 요구되는 일이긴 하지만 결과적으로는 여러분의 필요에 꼭 맞는 이상적인 시스템을 생성할 수 있습니다. 직접 알고리즘을 구축하면 결과의 질이 향상될 가능성도 있죠.

하지만 일단 API에 대해 알아두는 것은 유용합니다. 각각의 API가 무엇을 할 수 있고 어떤 장단점이 있는지 등을 알아둠으로써 어떤 상황에 API를 써야하며 어떤API를 써야할지, 혹은 어떤 상황에 시스템을 직접 개발해야만 하는지를 판단할 수 있게 될 것이기 때문입니다. 이번 기사에서는 유명한 음성 처리 API들을 비교해보려고 합니다. 음성 처리에는 크게 두가지 과제가 있는데, 첫째는 말을 텍스트로 바꾸는 것이고, 다른 하나는 텍스트를 사람의 말로 바꾸는 것입니다.

다음은 음성 처리를 위한 몇 가지 인기 있는 API 목록입니다.

• Google 클라우드 음성 API
• IBM Watson Speech to Text
• IBM Watson Text to Speech
• Microsoft Azure Bing 음성 API
• Amazon Transcribe
• Amazon Polly

또한 잘 알려지지 않았지만 비슷한 기능을 수행하는 API 제품이 있습니다.

• VoxSigma API
• Twilio 음성인식
• Speechmatics ASR
• Nexmo Voice API

medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-10-speech-processing-apis-2293de1d337f

medium.com/@aimap.marker/%EC%83%81%EC%9C%84-10%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%9D%8C%EC%84%B1-%EC%B2%98%EB%A6%AC-api%EC%9D%98-%EB%B9%84%EA%B5%90-7a7ee778d4a3

naver AI CSR 

apidocs.ncloud.com/ko/ai-naver/clova_speech_recognition/stt/

stt (Speech-To-Text)

• Clova Speech Recognition REST API (이하 CSR REST API)는 HTTP 기반의 REST API로 제공하는 음성인식 API로, 인식에 사용할 언어와 음성 데이터를 입력받고, 그에 맞는 인식 결과를 텍스트로 반환합니다.
• 입력 음성데이터 포맷은 mp3, aac, ac3, ogg, flac, wav을 지원합니다.

요청 

MethodRequest URI

요청 파라미터 

파라미터 이름타입설명필수 여부

요청 헤더 

헤더명설명

요청 바디 

필드명필수 여부타입제약 사항설명

응답 

응답 바디 

필드 이름데이터 타입설명

예시 

요청 예시 

HTTP

 Copy[HTTP Request URL] https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/recog/v1/stt?lang=Kor [HTTP Request Body] --- binary sound data ---

응답 예시 

JSON

 Copy{ "text": "안녕하세요" }

API 예제 

다음은 각 언어별 CSR API 구현 예제입니다

• JAVA
• PHP
• JS
• PYTHON
• C#

JAVASCRIPT

const fs = require('fs');
const request = require('request');

const clientId = 'YOUR_CLIENT_ID';
const clientSecret = 'YOUR_CLIENT_SECRET';

// language => 언어 코드 ( Kor, Jpn, Eng, Chn )
function stt(language, filePath) {
    const url = `https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/recog/v1/stt?lang=${language}`;
    const requestConfig = {
        url: url,
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/octet-stream',
            'X-NCP-APIGW-API-KEY-ID': clientId,
            'X-NCP-APIGW-API-KEY': clientSecret
        },
        body: fs.createReadStream(filePath)
    };

    request(requestConfig, (err, response, body) => {
        if (err) {
            console.log(err);
            return;
        }

        console.log(response.statusCode);
        console.log(body);
    });
}

stt('Kor', '음성 파일 경로 (ex: ./test.wav)');

 python

import sys
import requests
client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"
lang = "Kor" # 언어 코드 ( Kor, Jpn, Eng, Chn )
url = "https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/recog/v1/stt?lang=" + lang
data = open('음성 파일 경로', 'rb')
headers = {
    "X-NCP-APIGW-API-KEY-ID": client_id,
    "X-NCP-APIGW-API-KEY": client_secret,
    "Content-Type": "application/octet-stream"
}
response = requests.post(url,  data=data, headers=headers)
rescode = response.status_code
if(rescode == 200):
    print (response.text)
else:
    print("Error : " + response.text)

C#

using System;
using System.Net;
using System.Text;
using System.IO;
using System.Collections.Generic;
using System.Collections.Specialized;

namespace NaverAPI_Guide
{
    class APIExamSTT
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string FilePath = "YOUR_FILE_NAME";
            FileStream fs = new FileStream(FilePath, FileMode.Open, FileAccess.Read);
            byte[] fileData = new byte[fs.Length];
            fs.Read(fileData, 0, fileData.Length);
            fs.Close();

            string lang = "Kor";    // 언어 코드 ( Kor, Jpn, Eng, Chn )
            string url = $"https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/recog/v1/stt?lang={lang}";
            HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);
            request.Headers.Add("X-NCP-APIGW-API-KEY-ID", "YOUR_CLIENT_ID");
            request.Headers.Add("X-NCP-APIGW-API-KEY", "YOUR_CLIENT_SECRET");
            request.Method = "POST";
            request.ContentType = "application/octet-stream";
            request.ContentLength = fileData.Length;
            using (Stream requestStream = request.GetRequestStream())
            {
                requestStream.Write(fileData, 0, fileData.Length);
                requestStream.Close();
            }
            HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
            Stream stream = response.GetResponseStream();
            StreamReader reader = new StreamReader(stream, Encoding.UTF8);
            string text = reader.ReadToEnd();
            stream.Close();
            response.Close();
            reader.Close();
            Console.WriteLine(text);
        }
    }
}