회의 음성을 텍스트로 바꾸는 일만 놓고 보면 음성인식은 이미 익숙한 기술입니다. 스마트폰에서 말을 받아 적고, 영상에 자동 자막이 붙고, 통화 내용이 실시간으로 텍스트가 됩니다. 하지만 기업에서 실제로 음성인식을 붙이기 시작하면 질문은 조금 달라집니다.

음성인식의 마지막 몇 퍼센트는 현장에서 갈립니다

일상적인 문장은 대부분의 음성인식 엔진이 꽤 잘 알아듣습니다. 문제는 실제 업무에서 중요한 단어들이 평범하지 않다는 데 있습니다. 사람 이름, 회사명, 상품명, 사내 약어, 법률 용어, 금융 용어처럼 전체 문장에서 등장하는 비율은 낮지만 틀리면 바로 문제가 되는 단어들이 있습니다.

예를 들어 회의 참석자 이름이 ‘박서연’인데 문서마다 ‘박서현’, ‘박수연’으로 바뀐다면 나머지 문장이 아무리 정확해도 회의록의 신뢰도는 떨어집니다. 보험 상담에서 상품명이 잘못 적히거나 공공기관 기록에서 고유명사가 달라져도 마찬가지입니다.

그래서 HAIV에는 사용자 사전이 있습니다

HAIV 음성인식 엔진은 인명, 지명, 전문용어와 같이 일반적인 학습 데이터에서 충분히 등장하지 않는 단어를 사용자 사전에 미리 등록할 수 있습니다. 사용자 사전은 단순한 맞춤법 사전과는 성격이 다릅니다.

예를 들어 특정 회의에서 팀벨, HAIV, RevDrill, 전세권설정 같은 표현이 반복된다면, 이런 단어를 사전에 등록해 범용 언어 모델이 놓치기 쉬운 부분을 보완할 수 있습니다.

실시간 음성인식에서는 정확도만큼 속도가 중요합니다

음성 파일을 업로드하고 몇 분 뒤 결과를 받는 서비스라면 처리 속도가 조금 느려도 큰 문제가 되지 않을 수 있습니다. 하지만 실시간 회의록, 상담 기록, 실시간 자막처럼 사용자가 말하는 순간 화면에 글자가 나타나야 하는 서비스는 다릅니다.

클라우드에 보낼 수 없는 음성도 있습니다

기업에서 음성 AI를 도입할 때 기술 성능만큼 자주 등장하는 질문이 있습니다. “이 음성을 외부 서버로 보내도 되는가.”

회의에는 아직 공개되지 않은 사업 계획이 포함될 수 있고, 상담 녹음에는 고객 정보가 들어갈 수 있습니다. 금융·공공·기업 내부 시스템처럼 외부 클라우드 사용에 제약이 있는 환경에서는 음성인식 엔진을 어디에 설치할 수 있는지가 중요한 조건이 됩니다.

STT 하나로 끝나는 음성 AI는 많지 않습니다

기업이 필요로 하는 것은 ‘음성을 텍스트로 변환한 결과’ 그 자체가 아닌 경우가 많습니다. 회의에서는 음성인식 다음에 화자 분리와 요약이 이어지고, 상담에서는 통화 내용을 텍스트로 만든 뒤 내용을 분석하고 필요한 정보를 추출합니다.

결국 실제 음성 AI 서비스는 보통 Speech → Text → Understanding → Response → Speech의 흐름으로 움직입니다. HAIV는 이런 구조 안에서 STT와 TTS를 담당하는 음성 AI 엔진입니다.

기업용 음성인식 엔진을 볼 때 확인해야 할 것