왜 글로벌 OTT는 가우디오랩을 찾을까? AI DME 분리 기술의 끝판왕

2026.01.08ㆍ by Sangmoon Lee

왜 글로벌 OTT는 가우디오랩을 찾을까?
AI DME 분리 기술의 끝판왕

 

소리를 아는 AI 전문가가 만든 프리미엄 오디오 음원 분리의 기준

 

"단순히 파형을 계산하는 AI와 소리의 문맥을 깊이 있게 이해하는 AI의 결과물은 하늘과 땅 차이입니다."

 

글로벌 OTT 플랫폼과 프리미엄 콘텐츠 스튜디오들이 가장 까다로운 프로젝트에서 가우디오랩을 파트너로 선택하는 이유는 명확합니다. 우리는 숫자로만 증명되는 성능을 넘어, 실제 들리는 소리의 질감과 무결성을 최우선으로 생각하는 '오디오 전문가'들이 만든 AI이기 때문입니다.

 

오늘은 마스터 오디오에서 대사(D), 음악(M), 효과음(E)을 완벽하게 되살려 콘텐츠의 가치를 극대화하는 기술, 가우디오랩 DME Separation의 비하인드 스토리와 그 밑바탕이 된 GSEP-SHQ 아키텍처를 소개합니다.

 

 

1. DME Separation이란 무엇인가?

 

오디오의 3요소: D, M, E

 

영상 콘텐츠의 사운드는 크게 세 가지 성분으로 구성됩니다.

 

  • Dialogue (대사): 인물의 목소리 및 대화 성분

  • Music (음악): 배경음악(BGM), 삽입곡 및 주제가

  • Effects (효과음): 폴리(Foley), 앰비언스(Ambience), 특수 효과음 등 대사와 음악을 제외한 모든 음향 요소

 

DME 분리는 이미 하나로 믹싱된(Mixed) 마스터 오디오 파일에서 이 세 가지 요소를 깨끗하게 개별 트랙으로 추출해내는 기술입니다. 일부 업계에서는 대사(D)와 음악/효과음(ME)을 분리하는 작업에서 파생하여 ‘M&E 분리’라고 부르기도 하며, 넓게는 '음원 분리(Source Separation)' 혹은 '스탬 분리(Stem Separation)'의 영역에 속합니다.

 

 

[그림: 가우디오랩의 DME 분리 기술]

 

 

누구에게, 왜 필요한가?

 

제작 현장에서는 촉박한 일정이나 관리 미비로 인해 개별 스탬(Stems) 트랙을 확보하지 못하거나 유실하는 경우가 빈번합니다. 다음과 같은 시나리오에서 오디오 후반 작업을 위해 DME 분리는 필수적입니다.

 

  • 해외 수출 및 로컬라이징: 원본 대사만 제거하고 현지어 성우의 음성을 입혀야 할 때 (D / ME 분리)

  • 저작권 리스크 해결: 특정 음악의 라이선스 만료로 인해 해당 곡만 교체해야 할 때 (DE / M 분리)

  • 이머시브 리마스터링: 구작 콘텐츠를 5.1 채널이나 공간 음향(Spatial Audio) 등 차세대 포맷으로 재구성할 때 (D / M / E 개별 분리)

  • 콘텐츠 크리에이션: 유튜브 등 플랫폼에서의 저작권 침해 방지, 혹은 특정 효과음의 재사용(Sampling)이 필요할 때

  • AI 디지털 휴먼 및 복원: 타계한 배우의 음성을 추출하여 AI 학습 데이터로 활용하거나, 노배우의 목소리를 젊은 시절의 톤으로 변조(Voice Conversion)하기 위한 전처리 작업 시

 

DME 분리는 과거에는 불가능했던 수많은 사운드 편집 업무를 가능하게 만드는 '오디오 솔루션의 치트키'와 같습니다.

 

 

 

2. DME 분리가 '기술적 난제'인 이유

 

일반적인 보컬/악기 분리보다 DME 분리는 다음과 같은 이유들로 훨씬 더 높은 난이도를 요구합니다.

 

  • 경계의 모호함 (Dialogue vs Vocal): 음악 속의 '보컬'과 영상 속 '대사'를 변별하는 것이 가장 큰 난관입니다. 범용 모델은 둘 다 목소리로 인식해 합쳐버리지만, 전문가에게 보컬이 섞인 대사 트랙은 무용지물입니다.

  • NDV(Non-Dialogue Vocalizations)의 처리: 기침, 한숨, 울음소리 같은 비언어적 음성을 대사로 볼지 효과음으로 볼지, AI가 문맥적으로 판단해야 합니다.

  • Music vs Effects의 중첩: 극 중 휴대폰 벨소리로 흐르는 노래처럼 상황에 따라 카테고리가 달라지는 소리들을 정교하게 구분해야 합니다.

  • 고품질 데이터셋의 부재: 보안과 저작권 문제로 인해 상업 영화 수준의 완벽히 분리된 고품질 스탬 데이터를 확보하는 것 자체가 매우 어렵습니다.

 

 

 

3. 가우디오랩의 해법: SHQ 아키텍처와 분리 옵션

 

가우디오랩은 이러한 난제를 해결하기 위해 독자적인 GSEP-SHQ(Super High Quality) 아키텍처를 구축했습니다. 이는 단순한 모델의 조합이 아니라, 소리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 전략적 설계의 결과입니다. GSEP은 이미 CES 2024 혁신상을 수상하며 대외적으로도 그 기술력을 입증받았으며, 악기 분리 품질에 있어서는 이미 글로벌 최고 수준으로 평가받고 있습니다(가우디오 스튜디오에서 체험하세요). 가우디오랩의 DME 분리는 이처럼 세계적으로 인정받은 원천 기술을 바탕으로, 소리에 대한 깊은 이해를 더해 완성한 전략적 설계의 결과입니다.

 

왜 하이브리드 전략인가? (아키텍처별 비교)

 

가우디오랩은 기존 아키텍처들의 한계를 극복하기 위해 각 모델의 장점만을 취하는 하이브리드 전략을 취합니다.

 
Gaudio Lab DME SEP
 

 

가우디오랩은 Transformer의 맥락 파악 능력과 CNN의 정밀함을 결합하여 최고의 분리도를 구현합니다. 특히, 존재하지 않는 소리를 만들어내는 할루시네이션(Hallucination) 리스크를 방지하기 위해 Diffusion 모델을 독립적인 후처리 모듈로 설계하여 원하는 경우 끌 수 있도록 했습니다. 이는 원본 무결성을 중시하는 Disney, Netflix 등 메이저 스튜디오의 엄격한 기준을 충족하기 위한 전략적 선택입니다.

 

수치를 넘어선 가치: '청감 품질(Perceptual Quality)'에 대한 집착

 

흔히 성능 지표로 SDR(Source-to-Distortion Ratio)을 사용하지만, 가우디오랩은 "SDR 수치가 높다고 반드시 실제 음질이 좋은 것은 아니다"라는 점에 주목합니다. 수치는 높지만 디지털 노이즈가 끼는 모델보다, 원음의 질감과 위상을 완벽히 보존하는 모델이 현장에서 선택받기 때문입니다. 가우디오랩의 기술은 이 **'청감상의 완벽함'**에 초점이 맞춰져 있습니다. (이에 대한 상세 내용은 다음 편 'SDR의 함정'에서 다룰 예정입니다.)

 

 

 

4. 전문가를 위한 실무적 유연성: 맞춤형 분리 옵션

 

기술은 실제 현장에서 유용하게 쓰일 때 가치가 있습니다. 가우디오랩은 작업자의 목적(더빙 vs 리마스터링)에 따라 최적의 결과물을 얻을 수 있도록 세심한 옵션을 제공합니다.

 

작업 목적에 따른 선택: Default vs D2/ME2

 

대사와 음악 속 보컬을 어떻게 처리할 것인지에 따라 두 가지 모드를 선택할 수 있습니다.

  • Default Mode: 대사(D)와 음악 속 보컬(V)을 엄격하게 분리합니다. 배경음악에 보컬이 있더라도 깨끗한 대사 트랙을 추출해야 하는 더빙 작업에 필수적입니다.

  • D2 / ME2 Mode: 대사와 보컬을 하나의 '목소리' 카테고리로 묶어 분리합니다. 분리 과정에서의 음질 열화를 최소화하여 소리의 풍성함과 원형 보존이 중요한 이머시브 리마스터링 작업에 압도적인 가치를 제공합니다.

 

 

5. 결론: 영상 오디오의 가치를 되살리는 기술

 

가우디오랩의 DME Separation은 단순한 필터링 기술이 아닙니다. 사라질 뻔한 콘텐츠에 새 생명을 불어넣고, 창작자의 의도를 미래의 포맷으로 이어주는 타임머신입니다.

 

이미 글로벌 OTT와 대형 방송국의 까다로운 품질 검증을 통과한 가우디오랩의 기술력. 이제 여러분의 소중한 콘텐츠가 더 넓은 세상으로, 더 생생한 목소리로 전달될 수 있도록 가우디오랩이 함께하겠습니다.

 

 

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Next Step

 

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불 속에서 되살린 앨범: 잃어버린 꿈, AI로 복원되다

불 속에서 되살린 앨범: 잃어버린 꿈, AI로 복원되다       어느 날 가우디오랩의 구글맵 리뷰에 재미있는 리뷰가 등록되었습니다. 과거 스튜디오에 불이 나서 활활 타버린 소중한 앨범이 AI 기술 덕분에 다시 돌아올 수 있게 되었다는 내용이었죠! 그래서 저는 이 안에 어떤 이야기가 숨어 있는지 알아보기로 했습니다.      당시 등록되었던 리뷰       “수년간 창고에 잠들어 있던 The Lost Album”   2011년, 영국의 작곡가이자 프로듀서 Matt Dawson은 자신 인생의 대표작이 될 앨범을 녹음합니다. 그 주인공은 바로 Albert Lee & Hogan’s Heroes — 영국 음악계를 대표하는 전설적인 뮤지션들! Albert Lee의 오랜 팬이었던 Dawson은 우연한 기회로 그들과 인연이 닿아, 단 이틀의 시간을 함께하게 됩니다.   이틀 동안 Dawson은 이들과 함께하며 꿈만 같은 퍼포먼스들을 녹음했습니다. 웃음은 끊이지 않았고, 뛰어난 아티스트들이 모인 만큼 모든 곡의 퀄리티는 훌륭했죠. 역시나 Albert의 연주는 뛰어났고, 그의 에너지는 방 안 모두가 영감을 받을 정도로 뜨거웠습니다. 믿을 수 없을 만큼 생생하고 진솔한 퍼포먼스들이 녹음된 보석 같은 시간이었습니다.   녹음을 마치고 저녁 식사를 함께하며 아쉬운 작별을 나눈 후 Dawson이 스튜디오에 다시 돌아왔을 때, 그는 가슴이 찢어지는 장면을 목격합니다. 그의 스튜디오가 불에 타고 있었습니다. 이 화재로 앨범의 원본 멀티트랙 테이프가 모두 소실됐습니다. 불행 중 다행으로 몇 개의 러프 믹스 파일만은 별도로 보관되어 있었지만, 앨범은 사실상 사라진 셈이죠.   "너무 절망스러웠습니다. 다시는 재현할 수 없는 순간들이 한순간에 사라졌죠." — Matt Dawson   그는 이 세션의 잔해들을 상자에 곱게 담아 지하실에 보관해두었습니다. 그렇게 시간은 계속 흐르고 있었습니다. 그렇게 끝날 것 같았던 이 이야기는, 그렇게 끝나지 않았습니다.     불에 타버린 스튜디오의 사진     “AI가 되살린 음악; 이 곡들이 다시 세상에 나오게 될 줄이야!”   Dawson은 앨범을 되살리고자 여러 신규 소프트웨어를 실험하며 계속된 기다림의 길을 걷고 있었습니다. 화재로부터 10여 년이 지난 2025년, 어느 날 그는 가우디오랩의 GSEP (Gaudio Source SEParation) 기술을 접하게 됩니다.   스테레오 믹스에서 보컬과 각 악기들을 별도로 분리해 주는 이 AI 기술을 이용하면 단순한 MR 제거를 넘어 스튜디오 수준의 정교한 복원이 가능하다는 걸 알게 됐습니다.   Dawson은 신이나 본격적으로 앨범 재구성 작업을 시작할 수 있었습니다. 가우디오 스튜디오를 활용해 다른 시점에 녹음된 세션의 파트들을 추출하고, 새로 녹음된 악기와 조합해, 완전히 새로운 형태로 앨범이 재탄생하게 된 것이죠!   두 녹음은 키도, 템포도 달랐지만, 세심한 편집을 통해 이전에는 상상도 할 수 없었던 수준의 버전을 만들어 내는데 성공합니다.     AI for Good. 기술 너머의 이야기   이 이야기가 특별한 이유는 단지 뛰어난 AI 음원 분리 기술 때문은 아닐 겁니다. 그 속에 담긴 사람들의 기억, 꿈, 그리고 희망 때문입니다.   Dawson과 뮤지션들이 함께했던 시간은 단순한 녹음이 아니었습니다. 그들은 이야기를 나누고, 밤늦게 함께 식사를 하며, 음악을 나눴습니다.   존경하는 뮤지션과 음악을 만드는 꿈같은 시간이었죠.   그 순간에 AI는 존재하지 않았지만, 10여 년의 시간이 흐른 뒤 AI는 바로 그 순간을 다시 꺼내올 수 있도록 도왔습니다.     창작자 모두를 위한 기술   The Lost Album은 단지 한 뮤지션의 사례에 그치지 않습니다. 가우디오랩의 음원 분리 기술인 GSEP은 다음과 같은 사례 등에 활용될 수 있기 때문입니다.   현장 녹음의 노이즈 제거 마스터 파일만 존재할 때 각 스템의 분리 특정 트랙 교체 및 제거 D/M/E (Dialogue, Music, Effect) 트랙의 효과적 분리 그 외 ‘소리 분리’와 연관된 많은 일들이 가능합니다.   “가우디오랩은 음악을 창작하지 않았습니다. 사라진 기회를 되살리는 기술을 만들었을 뿐입니다” - Henney Oh, 가우디오랩 대표     도움이 필요하시면 언제든 문의주세요   혹시 잃어버린 Dialogue 트랙이나, 노이즈가 많은 방송 영상, 콘텐츠 수출 관련 문제, 손상된 파일 등으로 고민 중이신가요? Gaudio Studio (음악 분리 및 소음 제거), Gaudio Developers (API 제공) 등을 체험해 보실 수 있어요.   프리미엄 퀄리티를 원하신다면 언제든 가우디오랩의 문을 두드려 주세요. 전 세계 최고의 AI 음향공학 전문가들이 기다리고 있습니다.     세계가 1위로 뽑은 음원분리 기술 (관련 기사) Music Tech: I tested 9 of the best stem separation tools — here’s how they compare MusicRadar We tested 5 of the best stem separation software tools (and the best one was free)     ◼︎ 가우디오랩에 문의하기 ◼︎ Matt Dawson의 The Lost Album 들어보기    

2025.12.09
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[Q&A] AI 전사(STT)에 대해 자주 묻는 8가지 질문

[Q&A] AI 전사(STT)에 대해 자주 묻는 8가지 질문   AI 더빙의 첫 단추, AI 전사 시 중요하게 고려해야 할 8가지를 소개합니다.   콘텐츠 현지화 과정에서 품질을 높이고 시간을 절약하기 위해 다양한 툴들이 등장하고 있습니다. 콘텐츠 현지화 AI 더빙을 위한 첫 번째 스텝인 AI 전사에 대해서 설명하려고 합니다. AI 더빙을 위한 AI 전사를 진행할 때 가장 많이 묻고, 그만큼 중요하게 고려해야 할 8가지 팁을 여러분께 소개합니다.   AI 더빙을 검토할 때 가장 먼저 마주하는 단계는 바로 전사(Transcription) 입니다. 음성을 텍스트로 바꾸는(STT: Sound-to-text) 단순한 작업으로 보이지만, 첫 단계인 전사의 품질이 결국 최종 더빙 품질을 좌우하기 때문에 가장 중요한 영역이라고 볼 수 있습니다. 예를 들어, 원문의 의도나 문맥이 고려되지 않거나 잘못 전사되면 더빙도 어색해지는 오류가 발생하기 때문입니다.     Q1. 전사(Transcription)란 무엇인가요? 전사와 자막, 전사와 회의록은 다른가요? 간단하게 말씀드리면, 전사는 음성의 모든 내용을 텍스트로 옮기는 작업입니다. 아래 표로 전사, 자막, 회의록의 차이를 정리해드립니다.         더빙을 위한 전사는 화자의 기본적인 음성 뿐만아니라 호흡과 말투, 나아가 감정까지 담아야 합니다. 따라서 단순 요약이 아니라, 음성 녹음 내용을 말한 그대로 단어 하나하나 빠짐없이 옮겨 적는 것이 기본이 됩니다.   하지만 하나 더 나아가야 할 방향이 있습니다. 단순히 옮기는 것이 아니라 그대로 더빙이 될 수 있도록 모든 정보를 텍스트에 담아내야 하는데요.     “진짜 AI 전사는 영상의 문맥을 분석해 더빙에 필요한 상황 정보까지 함께 추출할 수 있어야 합니다.”     가우디오랩 AI 전사는 더빙에 특화되어 있기 때문에 아래와 같은 ‘바로 써먹을 수 있는 전사’ 결과물을 내놓을 수 있습니다. 가우디오랩의 더빙 특화 AI 전사 결과물은 이렇습니다.   캐릭터별 화자 식별: 단순 화자 1, 2가 아닌, 작품 속 실제 캐릭터명으로 화자 구분 SFX·효과음 기록: 군중 소리, 배경음 등 더빙 연출에 필요한 상황까지 표기 번역 단계 연계 정보: 다음 단계에서 바로 활용 가능한 맥락 정보 포함 밀리초 단위 타임스탬프: 각 발화의 시작/종료 시간을 정밀 기록 화면 내 텍스트, 상황 등 맥락까지 모두 파악 가능     Q2. AI 더빙에는 '축어 전사'가 필수라던데 정말인가요? 네, 그렇습니다. AI 보이스가 원본의 감정과 톤을 잘 살리려면, 원본의 발화 정보가 빠짐없이 담겨야 합니다. 그렇지 않으면 품질이 낮은 AI 더빙이 나올 수밖에 없는 것이죠. 축어 전사와 정리 전사의 차이는 이렇습니다.   축어 전사 vs 정리 전사 축어 전사: "어, 그러니까... 제 말은요" → 그대로 기록 정리 전사: "제 의견은 다음과 같습니다" → 다듬어서 기록   AI 더빙은 극의 흐름을 그대로 담아내야 합니다. 때문에 정리 전사와는 어울리지 않습니다. 더빙에서는 말의 리듬이나 주인공의 망설임, 맥락의 강조까지 반영해야 자연스러운 음성과 스토리가 만들어집니다. 정리 전사를 통해 정리된 문장은 깔끔해 보이지만, 원본 뉘앙스가 사라지기 때문에 AI 더빙 및 현지화 과정에는 어울리지 않습니다.     Q3. AI 전사 정확도, 얼마나 믿을 수 있나요? 물론 환경에 따라 다를 겁니다. 그러나 좋은 조건에서는 95% 이상, 까다로운 환경에서도 90% 내외로 높은 정확도를 기록하고 있습니다.   AI 전사의 정확도가 떨어지는 주요 원인은 이렇습니다. 배경 음악이나 효과음이 큰 경우 잔향(울림)이 있는 공간에서 녹음된 경우 저품질 압축 파일(낮은 비트레이트)   일반 AI 전사 서비스는 이런 환경에서 정확도가 크게 떨어집니다. 이것이 AI 오디오 전문 기술이 필요한 이유입니다.   가우디오랩의 전사 정확도가 높은 이유는 바로 세계 최고 수준의 음원 분리 기술을 보유하고 있기 때문입니다. 등장 인물의 대화, 배경음악, 효과음 등(Dialogue, Music, Effects: DME) 을 깔끔히 분리하는 음원 분리 기술로 전사 정확도를 높입니다. (가우디오랩의 음원분리기술 GSEP 알아보기)     Q4. AI 전사 결과물, 어떻게 검수하면 되나요? AI 전사 결과물을 받았는데, 어떻게 검수해야 할 지 모르시겠고요? 여기 검수 체크리스트가 있습니다!   오타 검수는 당연하고, 타임코드 정밀도, 문장 구조, 화자 별 분리 등을 꼼꼼히 살펴봐야 합니다. 전사의 품질이 곧 더빙의 품질을 좌우하게 되고, 현지화 작업 전반에 걸친 효율성에 큰 영향을 미치기 때문입니다.   AI 전사 품질 체크리스트 ☐ 타임코드가 정밀하게 기록되어 있는가? ☐ 띄어쓰기와 문장 부호가 자연스러운가? ☐ 침묵 구간과 발화 구간이 정확히 구분되는가? ☐ 화자별로 발화가 제대로 분리되어 있는가? 그리고 더. 다층적인 구조의 체크리스트를 갖고 산출물을 검수해야 합니다.   전사 품질이 낮으면 번역과 더빙 단계에서 수정 작업이 기하급수적으로 늘어납니다.   이러한 비효율을 막기 위해, 가우디오랩은 정밀한 타임스탬프와 체크리스트 기반의 철저히 검수된 전사를 제공해 중복 작업과 시간 낭비를 방지합니다.   가우디오랩은 아래와 같은 AI 전사의 중요 정보를 꼼꼼히 제공해드릴 수 있습니다. 밀리초 단위로 각 발화의 시작·종료 시간을 기록해 제공합니다. 겹치는 대사도 전부 개별로 분리해 제공합니다. 브랜드명, 인명 등 고유명사를 정확히 표기해 번역 오류를 줄입니다. 번역·더빙 단계에서의 수정 작업이 최소화됩니다.   Q5. 다인 대화 혹은 회의의 상황에서, 여러 명이 말하는 장면도 누가 말했는지 구분되나요? 네, 가능합니다. ‘화자 분리(Diarization)’ 기술을 통해서 가능해집니다. 화자 분리는 실제 더빙에서 각 배역과 그에 맞는 목소리를 할당하는 데 가장 기초가 됩니다.   화자 분리는 왜 중요할까요? 각 화자에게 맞는 AI 보이스를 배정해야 합니다. 대화의 흐름과 맥락 파악에 화자 파악은 필수적입니다. 겹쳐 말하는 구간(Overlap)까지도 정확히 분리해야 합니다.   가우디오랩은 단순 화자 분리를 넘어, 더빙에 바로 활용 가능한 캐릭터 기반 전사를 제공합니다. 단순히 "몇 명이 말했는지"가 아니라, "누가 어떤 말을 했는지"까지 정확해야 합니다. 이를 캐릭터 기반 화자 식별이라고 합니다.   캐릭터 기반 화자 식별 실제 캐릭터 명으로 구분: 화자 1, 2가 아닌 작품 속 캐릭터 이름으로 정확히 구분합니다. 오버랩 구간 완벽 분리: 겹쳐 말하는 구간도 각 캐릭터 별로 별도 기록합니다. 캐스터/해설 구분: 스포츠 중계, 팟캐스트 등에서 각 화자를 구분합니다.   가우디오랩의 GSP(Gaudio Studio Pro)는 전사 이후 더빙 워크 플로우도 연계되어 있기 때문에, 캐릭터별로 AI 보이스를 바로 배정한 후, 이후의 더빙 작업까지 하나의 플랫폼 내에서 통합해 진행할 수 있습니다. (바로 체험하기)     Q6. 얼마나 긴 영상까지 전사가 되나요? 1시간 넘는 긴 영상도 처리할 수 있나요? 가능합니다. 그리고 길이가 긴 영상일수록 타임코드가 밀리지 않는지가 매우 중요합니다.   길이가 긴 장시간 전사를 검수할 때 기본적인 체크리스트는 이렇습니다. 다중 화자 처리: 많은 화자들의 대사들을 모두 각각 처리하고 있는 지 확인합니다. 타임코드 정확도: 뒤로 갈수록 싱크가 밀리지 않는지 체크합니다. 품질 일관성: 처음부터 끝까지 동일한 품질을 유지하는지 확인합니다.   기업 환경에서는 실제로 2~3시간짜리 세미나, 교육 영상도 많기 때문에 현실에서 이러한 케이스들을 마주할 확률은 매우 높습니다.   가우디오랩에서 처리한 장편 콘텐츠들은 이런 부분에서 높은 만족도를 기록합니다.   가우디오랩의 장시간 콘텐츠 처리 실적 영화: 2시간 이상의 장편 영화 전사 케이스 다수 보유 드라마: 시즌 단위 에피소드 연속 처리 경험 누적 스포츠/중계: 장시간 경기 및 라이브 콘텐츠까지 전사가 가능한 기술력   일관된 품질이 가장 큰 장점입니다. 영상 전체에 걸쳐 예외가 없는 일관된 타임코드 정확도 처음부터 끝까지 동일한 캐릭터명 유지 장시간 콘텐츠에서도 SFX·효과음까지 빠뜨리지 않고 기록     Q7. 전사 결과물은 보통 어떤 파일 형식으로 받나요? 원하는 포맷으로 선택하실 수 있습니다. SRT, VTT, JSON, TXT 등 사용하실 용도에 맞게 자유롭게 선택하세요.         특히나 더빙 워크플로우에서는 타임코드가 포함된 SRT/VTT가 필수인데요, 가우디오랩은 더빙 작업에 맞춘 자체 포맷까지 제공이 가능합니다.   더빙 특화 전사 포맷이란 이렇습니다. 캐릭터 정보 제공: 각 발화에 캐릭터명이 포함되어, 바로 AI 보이스를 선택하고 배치하는데 활용합니다. 번역 연계 정보 제공: 번역 단계에서 필요한 맥락 정보를 포함한 데이터를 제공합니다. 정밀 타임스탬프 제공: 밀리초 단위의 시작/종료 시간을 제공해 정밀하게 싱크될 수 있도록 합니다. 게다가 워크플로우 연계도 지원하는 원 툴입니다. 덕분에 번역 → 더빙 단계로 데이터가 자연스럽게 연결될 수 있습니다. 추가 가공 없이 바로 다음 단계에서 활용 가능하기 때문에 비용은 줄이고 효율은 높입니다.     Q8. 업로드한 영상, 저장되거나 AI 학습에 쓰이나요? 가우디오랩 GSP는 고객 데이터를 학습에 사용하지 않습니다. (학습에 쓰지 않고, 처리 후 삭제)   영상 재제작 과정에서 반드시 확인해야 할 사항은 이렇습니다. 파일 저장 기간 및 삭제 정책 AI 모델 학습 활용 여부 데이터 암호화 및 전송 보안   일부 무료 서비스는 업로드 데이터를 학습에 쓰기도 하기 때문에, 반드시 정책을 확인할 필요가 있습니다. 가우디오랩은 고객 데이터를 명시적 동의 없이 학습에 활용하지 않으며, 엄격한 보안 정책을 적용합니다.   B2B 전용 서비스의 보안은 주로 이런 것들을 의미합니다. 고객 데이터 AI 학습 활용 금지: 서비스 제공 목적으로만 사용되어야 합니다. NDA 및 보안 계약 체결: 글로벌 OTT, 방송사가 요구하는 보안 수준 충족이 필요합니다. 프로젝트 단위 데이터 관리: 처리 완료 후 고객 요청에 따른 삭제도 지원되어야 합니다.   가우디오랩은 그간의 많은 협업으로 엔터테인먼트 업계의 신뢰를 얻고 있습니다. 영화, 드라마, 스포츠 등 콘텐츠 다수 처리 경험+ 출시 전 콘텐츠 보안 관리 프로세스를 갖추고 있습니다.     전사는 끝이 아니라 시작입니다   앞서 강조했듯, 전사는 AI 더빙을 포함한 전체 콘텐츠 현지화 유통 과정의 설계도입니다. 아무리 뛰어난 AI 보이스를 사용해도, 전사 단계에서 문맥과 감정이 누락되면 결과물은 어색해질 수밖에 없기 때문입니다.   10년 이상 업계 최고 수준을 유지해 온 가우디오랩의 오디오 AI 기술은, 단순 텍스트 변환이 아닌, 영상 맥락과 화자 의도까지 담은 전사를 제공해 고객의 시간을 절약합니다.   콘텐츠 현지화 솔루션을 찾는 고객들은 이래서 가우디오랩을 선택합니다.   더빙까지 고려한 전사 AI 전사의 한계를 보완한 전사 캐릭터명, SFX·효과음까지 포함 번역·더빙 단계에서 수정 작업 최소화   콘텐츠 이해 기반의 전사 음성→텍스트 변환을 넘어 콘텐츠 맥락까지 반영 소리 나는 대로 정확히 표기하고, 캐릭터 관계와 상황에 맞게 화자 구분   원스톱 파이프라인 전사 → 번역 → 더빙까지 끊김 없는 GSP 워크플로우 전사부터 더빙을 염두에 둔 편안한 설계   성공적인 글로벌 로컬라이징의 첫 발, 가우디오랩과 함께 시작하세요!   다음엔 가우디오랩의 AI 번역에 대한 소개로 돌아오겠습니다.   [☞ 관련 문의하기]  ∙ [GSP 바로 체험하기]     

2026.02.10