SeaMeet가 혼합 언어로 95% 이상의 전사 정확도를 제공하는 방법

다국어 회의의 장벽: 왜 85% 정확도는 충분하지 않은가

빠르게 변화하는 글로벌 비즈니스 세계에서, 고위험 회의가 진행 중입니다. 다른 대륙의 팀원들이 협력하여 다음 분기를 형성할 중요한 결정을 내립니다. 대화는 자연스럽게 흐르며, 참가자들은 영어와 스페인어, 또는 일본어와 영어 사이를 부드럽게 전환합니다. 배경에서 표준 AI 회의 어시스턴트가 열심히 토론을 전사합니다. 그러나 결과는 명확한 기록이 아니라 음성 오해와 혼란스러운 문장의 뒤섞인 덩어리입니다. 즉, 명확성보다 더 많은 혼란을 일으키는 문서입니다. 이 시나리오는 현대 AI의 치명적인 실패 지점을 강조합니다. 표준 전사 기술은 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션의 언어적 현실을 만나면 무너집니다.

‘AI 전사 정확도’를 높이는 것에 대한 탐색은 기본적으로 비즈니스 데이터의 신뢰성과 진실성을 추구하는 것입니다.1 많은 공급업체가 인상적인 정확도를 주장하지만, 이러한 주장은 배경 소음, 중첩된 화자, 다양한 액센트, 그리고 최종적인 도전 과제인 혼합 언어와 같은 실제 환경의 압력 하에서 종종 무너집니다.3 허용 가능해 보일 수 있는 85% 정확도의 전사본은 고위험 대화에서는 기능적으로 사용할 수 없습니다. 그것은 허용할 수 없는 수준의 위험을 초래하고, 비용이 많이 드는 재작업을 필요로 하며, 궁극적으로 생산성을 높이기 위한 AI 도구에 대한 신뢰를 훼손합니다. 목표는 단순히 전사본을 생성하는 것이 아니라, 말한 내용에 대한 신뢰할 수 있고 검증 가능한 기록을 만드는 것입니다.

Seasalt.ai의 SeaMeet는 이 특정하고 고가치의 문제를 해결하기 위해 처음부터 설계되었습니다. 이 플랫폼은 단순히 다중 언어를 지원하는 것이 아니라, 그 사이의 부드러운 실시간 전환을 마스터합니다. SeaMeet는 95% 이상의 검증 가능한 전사 정확도를 제공하여, 이후의 모든 AI 기반 요약, 분석 및 조치 사항을 뒷받침하는 진실의 기반을 구축합니다.

‘AI 전사 정확도’ 해체: 마지막 5%의 숨겨진 비용

고정확도의 가치를 이해하기 위해서는 먼저 그것이 어떻게 측정되는지 정의하는 것이 필수적입니다. 산업 표준 지표는 단어 오류율(WER)로, 실제 소스와 비교하여 전사본에서 잘못 전사되거나 삽입되거나 삭제된 단어의 백분율을 계산합니다.3 이것은 다양한 자동 음성 인식(ASR) 시스템의 성능을 비교하기 위한 정량적 방법을 제공합니다.

그러나 광고된 벤치마크와 실제 성능 사이에는 상당한 격차가 존재합니다. 즉, ‘벤치마크 vs. 전장’의 불일치입니다. 많은 서비스는 TED-LIUM 또는 Common Voice와 같은 깨끗하고 단일 화자이며 실험실 수준의 오디오 데이터셋을 사용하여 달성한 높은 정확도 수치를 홍보합니다.6 불가피한 교차 대화, 배경 소음, 다양한 액센트가 있는 실제 비즈니스 회의의 ‘전장’에서 이러한 시스템의 성능은 급격히 떨어질 수 있습니다. 독립적인 연구에 따르면 주장된 95%의 정확도는 실제 시나리오에서 기능적으로 60%에서 85%로 떨어질 수 있습니다.3 마케팅 주장과 사용자 경험 사이의 이러한 불일치는 시장에 신뢰 부족을 초래했습니다. 도구는 가장 필요할 때 약속한 대로 성능을 발휘하지 못합니다.

정확도의 이 같은 하락은 사용성에 기하급수적인 영향을 미칩니다. 보이는 것보다 작은 백분점 차이는 출력을 수정하는 데 필요한 수동 노력을 크게 증가시킵니다. 예를 들어, 30분 회의에는 약 4,500단어가 포함됩니다. 95% 정확도의 전사본에는 약 225개의 오류가 포함되어 있으며, 관리 가능한 검토로 수정할 수 있습니다. 반면에 85% 정확도의 전사본에는 약 675개의 오류가 포함되어 있어 빠른 교정을 중요한 데이터 복구 프로젝트로 변환합니다.8 이것은 ‘마지막 마일’ 문제를 보여줍니다. 마지막 정확도 증분을 달성하는 것은 가장 중요하고 의미를 변경하는 오류를 제거하고 전사본을 책임이 아닌 신뢰할 수 있는 자산으로 만드는 것입니다. 고액 연봉을 받는 직원이 이러한 오류를 수정하는 데 소요되는 시간은 숨겨져 있지만 상당한 ‘수정 비용’을 나타내며, 이는 겉보기에 저렴한 전사 서비스의 절감 효과를 쉽게 상쇄시킬 수 있습니다. 따라서 더 높은 정확도는 프리미엄 기능이 아니라 투자 수익률의 직접적인 원동력입니다.

다음 표는 정확도 백분율의 추상적인 개념을 구체화하여 오류의 구체적인 비즈니스 영향과 수정에 필요한 노력으로 변환합니다.

Accuracy Rate (정확도)	Word Error Rate (WER) (단어 오류율)	Total Words (Approx. 4,500) (총 단어 수, 약 4,500)	Number of Errors (오류 수)	Business Implication (비즈니스적 의미)
99% (Human Gold Standard) (99%, 인간 골드 스탠다드)	1%	4,500	45	A quick proofread (빠른 교정)
95% (SeaMeet Standard) (95%, SeaMeet 표준)	5%	4,500	225	Reliable first draft; minor edits (신뢰할 수 있는 초안; 약간의 수정)
90% (High-End AI - Ideal Conditions) (90%, 고급 AI - 이상적인 조건)	10%	4,500	450	Significant editing required (상당한 편집 필요)
85% (Common AI - Realistic Conditions) (85%, 일반 AI - 현실적인 조건)	15%	4,500	675	Major rewrite; data integrity compromised (대규모 재작성; 데이터 무결성 손상)
70% (Average AI - Poor Conditions) (70%, 평균 AI - 열악한 조건)	30%	4,500	1,350	Unusable; creates more work than it saves (사용 불가; 절약보다 더 많은 작업 발생)

The Code-Switching Frontier: A Challenge Most ASR Cannot Meet (코드 스위칭의 전선: 대부분의 ASR이 해결하지 못하는 과제)

The term “multilingual support” is often used misleadingly in the ASR industry. (ASR 산업에서 “다국어 지원”이라는 용어는 종종 오해의 소지가 있는 방식으로 사용됩니다.) Most tools can transcribe an audio file that is entirely in Spanish or entirely in Japanese. (대부분의 도구는 완전히 스페인어이거나 완전히 일본어인 오디오 파일을 변환할 수 있습니다.) The true challenge, and the reality of modern global communication, is transcribing a single conversation where a speaker switches from one language to another within the same sentence—a phenomenon known as intra-sentential code-switching.9 (진정한 과제이자 현대 글로벌 커뮤니케이션의 현실은, 화자가 같은 문장 내에서 한 언어에서 다른 언어로 전환하는 단일 대화를 변환하는 것입니다. 이는 문장 내 코드 스위칭이라고 알려진 현상입니다.9) This is a frontier where most ASR systems fail spectacularly. (대부분의 ASR 시스템이 엄청나게 실패하는 이 전선이 바로 여기입니다.)

The technical hurdles of code-switching are immense, which is why so few have solved it. (코드 스위칭의 기술적 장애물은 방대하기 때문에 해결한 사람이 매우 적습니다.) These challenges include: (이러한 과제에는 다음이 포함됩니다:)

Data Scarcity: (데이터 부족:) High-quality, accurately transcribed audio featuring natural code-switching is exceptionally rare. (자연스러운 코드 스위칭을 포함한 고품질의 정확하게 변환된 오디오는 매우 드뭅니다.) Most ASR systems are trained on massive monolingual datasets and have therefore never been exposed to these complex linguistic patterns, leaving them unprepared to handle them.9 (대부분의 ASR 시스템은 방대한 단일 언어 데이터셋으로 훈련되므로 이러한 복잡한 언어 패턴에 노출된 적이 없어 처리할 준비가 되어 있지 않습니다.9)
Linguistic Conflict: (언어적 충돌:) The grammatical structures of different languages can be fundamentally incompatible. (다른 언어의 문법 구조는 근본적으로 호환되지 않을 수 있습니다.) For example, English follows a Subject-Verb-Object sentence structure, whereas Japanese uses Subject-Object-Verb. (예를 들어, 영어는 주어-동사-목적어 문장 구조를 따르는 반면, 일본어는 주어-목적어-동사 구조를 사용합니다.) An ASR model trained on one grammatical framework is easily confused when the structure abruptly changes mid-sentence.9 (한 문법 체계로 훈련된 ASR 모델은 문장 중간에 구조가 갑자기 변경되면 쉽게 혼란스러워집니다.9)
Phonetic Ambiguity: (음성 모호성:) A single sound can represent entirely different words in different languages. (한 가지 소리는 다른 언어에서 완전히 다른 단어를 나타낼 수 있습니다.) Without a deep, contextual understanding of the conversation, a model can easily misinterpret these sounds and produce nonsensical output.13 (대화에 대한 깊은 맥락적 이해가 없으면 모델은 이러한 소리를 쉽게 오해하여 무의미한 출력을 생성할 수 있습니다.13)
The Failure of Simple Language Identification (LID): (단순 언어 식별(LID)의 실패:) Early attempts to solve this problem involved a two-step process: first, identify the language being spoken, and second, apply the corresponding language model for transcription. (이 문제를 해결하기 위한 초기 시도는 두 단계 프로세스를 포함했습니다: 첫째, 사용되는 언어를 식별하고, 둘째, 해당 언어 모델을 변환에 적용하는 것입니다.) This approach fails with intra-sentential switches because the language changes too rapidly for the LID model to keep up, leading to a cascade of errors throughout the transcript.9 (이 접근 방식은 문장 내 전환에서 실패하는데, 그 이유는 언어가 너무 빠르게 변경되어 LID 모델이 따라가지 못해 전체 변환본에 오류가 연쇄적으로 발생하기 때문입니다.9)

This technical complexity has created a competitive void. (이러한 기술적 복잡성은 경쟁적 공백을 만들었습니다.) Leading services are not built to handle this use case. (선도적인 서비스는 이 사용 사례를 처리하기 위해 구축되지 않았습니다.) Otter.ai’s own documentation explicitly states that it can only transcribe in one language at a time for any given conversation and requires users to manually change the language setting before each meeting.15 (Otter.ai의 자체 문서에는 주어진 대화에 대해 한 번에 한 가지 언어로만 변환할 수 있으며 사용자가 각 회의 전에 수동으로 언어 설정을 변경해야 한다고 명시되어 있습니다.15) Happy Scribe suggests a cumbersome workaround: upload the same file twice, once for each language, and then manually stitch the two transcripts together.16 (Happy Scribe는 번거로운 대안을 제안합니다: 같은 파일을 두 번 업로드하고(각 언어별로 한 번씩), 그런 다음 두 변환본을 수동으로 합치는 것입니다.16) These limitations reveal that for most vendors, multilingual support is an afterthought bolted onto a monolingual architecture. (이러한 제한 사항은 대부분의 공급업체에게 다국어 지원이 단일 언어 아키텍처에 덧붙인 사후 생각임을 보여줍니다.) True code-switching capability cannot be an add-on; it must be a foundational design choice. (진정한 코드 스위칭 기능은 추가 기능이 될 수 없습니다. 기본적인 설계 선택이 되어야 합니다.)

A system that can successfully navigate the complexities of code-switching is inherently more robust and context-aware than one that cannot. (코드 스위칭의 복잡성을 성공적으로 탐색할 수 있는 시스템은 본질적으로 그렇지 못한 시스템보다 더 강건하고 맥락을 인식합니다.) The ability to handle a conversation that flips between Cantonese and English grammar in real time is a powerful indicator of the underlying sophistication of the entire ASR engine.10 (광동어와 영어 문법 사이를 실시간으로 전환하는 대화를 처리하는 능력은 전체 ASR 엔진의 기본적인 정교함을 나타내는 강력한 지표입니다.10) This “linguistic agility” provides universal benefits, making the system better equipped to handle complex jargon, strong accents, and rapid topic shifts even in monolingual meetings. (이 “언어적 민첩성”은 보편적인 이점을 제공하여 단일 언어 회의에서도 복잡한 전문 용어, 강한 악센트, 빠른 주제 전환을 처리할 수 있는 능력을 향상시킵니다.)

The SeaMeet Engine: Architected for Multilingual Fluidity (SeaMeet 엔진: 다국어 유동성을 위한 설계)

SeaMeet is built on a state-of-the-art, end-to-end (E2E) Transformer architecture.17 (SeaMeet는 최첨단의 엔드투엔드(E2E) 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.17) Unlike older, segmented ASR systems that separate acoustic and language modeling, an E2E model learns to map raw audio directly to text in a single, deeply integrated process.19 (음향 모델링과 언어 모델링을 분리하는 구형의 분할된 ASR 시스템과 달리, E2E 모델은 단일의 깊게 통합된 프로세스에서 원시 오디오를 직접 텍스트로 매핑하는 것을 학습합니다.19) This allows the model to capture much richer, longer-range contextual information, which is absolutely essential for correctly predicting and interpreting language switches. (이로 인해 모델은 훨씬 풍부하고 장거리의 맥락 정보를 포착할 수 있으며, 이는 언어 전환을 올바르게 예측하고 해석하는 데 절대적으로 필수적입니다.)

The core advantage of the SeaMeet engine lies in its training on proprietary datasets. (SeaMeet 엔진의 핵심 장점은 독점적인 데이터셋으로 훈련된다는 것입니다.) Seasalt.ai has made a substantial investment in creating a massive corpus of real-world, multi-participant conversations that feature natural code-switching between English, Spanish, Japanese, and Cantonese (both Traditional and Simplified).17 (Seasalt.ai는 영어, 스페인어, 일본어, 광동어(전통어와 간체어 모두) 사이의 자연스러운 코드 스위칭을 포함한 실제 다참여자 대화의 방대한 코퍼스를 생성하기 위해 상당한 투자를 했습니다.17) This directly addresses the “data scarcity” problem that cripples generic, monolingual-trained models.9 (이것은 일반적인 단일 언어 훈련 모델을 약화시키는 “데이터 부족” 문제를 직접 해결합니다.9) This purpose-built engineering is evident in three technological pillars that deliver its industry-leading accuracy in mixed-language environments. (이러한 목적에 맞게 설계된 엔지니어링은 혼합 언어 환경에서 업계 선도적인 정확도를 제공하는 세 가지 기술적 기둥에서 분명히 드러납니다.)

Unified Acoustic Model (통합 음향 모델)

각 언어별로 별도의 분리된 모델에 의존하는 대신, SeaMeet는 지원되는 모든 언어의 결합된 음성 목록을 기반으로 훈련된 단일의 강력한 음향 모델을 사용합니다. 이 통합 모델은 언어 간의 미묘한 음향적 차이와 유사점을 학습합니다. 따라서 이 모델은 강한 스페인어 액센트로 발음된 영어 단어나 영어 문장에 삽입된 광동어 구를 혼동 없이 정확하게 인식할 수 있습니다. 이는 언어를 별도의 개체로 취급하는 시스템의 일반적인 실패 지점입니다.17

상황 인식 언어 모델링

SeaMeet의 트랜스포머 기반 언어 모델은 단순히 다음 단어를 예측하는 것을 넘어서 다음 단어 와 그 가장 가능성 높은 언어를 동시에 예측합니다. 많은 양의 코드 전환 데이터를 분석함으로써 모델은 언어 전환이 임박했음을 나타내는 복잡한 문법 패턴과 의미적 단서를 학습합니다. 이로 인해 시스템은 전환에 놀라지 않고 준비할 수 있어 언어 경계에서의 오류를 크게 줄입니다.17

실시간 양방향 스트림 디코딩

이 고급 디코딩 알고리즘은 엔진의 기술적 보석입니다. SeaMeet의 엔진이 실시간으로 오디오를 처리하여 라이브 미팅에 대한 저지연 전사를 제공하는 동안 알고리즘은 현재 처리 중인 단어의 이전과 이후의 맥락 ‘버퍼’를 유지합니다. 이 양방향 분석을 통해 시스템은 즉시 자체를 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 처음에는 단어를 영어로 전사했지만 후속 일본어 구를 처리하면 맥락상 더 의미 있는 올바른 일본어 단어로 가설을 즉시 수정할 수 있습니다.17 이러한 실시간 자체 수정 능력은 유창한 대화형 음성에서 95% 이상의 정확도를 달성하는 데 핵심입니다.

지능의 기초: 정확성이 모든 AI 기능의 기초인 이유

회의 요약, 행동 항목 감지, 주제 분석, 감정 추적에 이르기까지 모든 다운스트림 AI 기능은 원본 전사본의 정확성에 완전히 의존합니다. ‘쓰레기 입력은 쓰레기 출력’ 원칙이 여기서 절대적입니다. 전사 오류는 단순한 타이포가 아니라 전체 분석 체인을 오염시키는 손상된 데이터 포인트로, 이후의 모든 통찰력을 신뢰할 수 없게 만듭니다.23

이로 인해 단일 전사 오류가 중요한 비즈니스 프로세스를 방해할 수 있는 실패의 연쇄가 발생합니다:

결함 있는 요약 및 전략: ‘우리는 새 마케팅 예산을 승인할 수 없습니다’를 ‘우리는 새 마케팅 예산을 승인할 수 있습니다’로 변경하는 단순한 전사 오류는 위험하게 잘못된 요약을 생성할 것입니다. 이 결함 있는 요약에 따라 행동하는 리더십 팀은 치명적으로 잘못된 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.23
놓친 행동 항목 및 책임: AI는 행동 항목을 식별하고 할당하는 임무를 맡습니다. 전사본에는 ‘시에라(Sierra)가 클라이언트 제안서를 후속 조치할 것입니다’라고 쓰여 있지만 발화자는 실제로 ‘사라(Sarah)가 후속 조치할 것입니다’라고 말했습니다. AI는 존재하지 않는 ‘시에라’에게 작업을 올바르게 할당하여 중요한 후속 조치가 누락되고 책임 연쇄가 끊어집니다.26
왜곡된 분석 및 제품 결정: 고객 피드백 통화 중 전사본에는 사용자가 ‘새 대시보드 기능이 불규칙합니다’라고 말했다고 기록되어 있지만 고객은 실제로 ‘훌륭합니다’라고 말했습니다. 이 단일 오류는 감정을 긍정에서 부정으로 전환시켜 제품 팀이 사용하는 데이터를 오염시키고 고객이 실제로 좋아하는 기능을 ‘수정’하도록 할 수 있습니다.24

AI 기반 도구가 일관되게 오류가 있는 출력을 생성하면 사용자는 빠르게 그것들을 신뢰할 수 없다는 것을 알게 됩니다. 이는 ‘신뢰 위기’를 초래하여 채택을 방해하고 약속된 효율성 향상을 무효화시키는데, 사용자는 모든 요약과 행동 항목을 수동으로 다시 확인해야 하기 때문입니다.24 이러한 도구의 진정한 가치는 기능 자체에만 있는 것이 아니라 지속적인 검증 없이 사용할 수 있는 신뢰에 있습니다. 높은 정확성은 이러한 신뢰를 전달하는 메커니즘입니다.

전체 프로세스는 신뢰성 체인으로 시각화할 수 있습니다: 링크 1은 정확한 전사입니다. 이는 링크 2인 신뢰할 수 있는 요약으로 이어지고, 이는 링크 3인 올바른 행동 항목을 가능하게 하며, 마지막으로 링크 4인 신뢰할 수 있는 분석으로 이어집니다. 약한 첫 번째 링크는 전체 체인을 끊습니다. SeaMeet의 95% 이상의 정확성은 이 기초 링크가 강철로 만들어졌음을 보장하여 고급이고 신뢰할 수 있는 AI 분석을 가능하게 합니다.

결론: 전사본 이상의 것을 요구하라—진실의 기초를 요구하라

산업계에서 ‘ai transcription accuracy’에 관한 논의는 너무 오랫동안 현실을 반영하지 않는 벤치마크에 의해 지배되어 왔다. 표준적인 정확도 주장은 종종 현실 세계의 다언어 회의에서 깨지는 신뢰성의 환상을 만들어낸다. Code-switching은 ASR 엔진의 정교함에 대한 진정한 시험이며, 상업적으로 이용 가능한 대부분의 시스템은 이 시험에 실패합니다. 이러한 실패는 사소하지 않습니다. 부정확한 녹취본은 모든 다운스트림 AI 기능을 오염시키며, 요약, 행동 사항, 분석을 신뢰할 수 없고 잠재적으로 오도할 수 있게 만듭니다.

SeaMeet는 현대 글로벌 비즈니스의 복잡성에 맞게 설계되었습니다. 가장 어려운 혼합 언어 환경에서 업계를 선도하는 95% 이상의 정확도는 단순한 기능이 아니라 귀하의 가장 중요한 대화에 대한 신뢰할 수 있고 검증 가능한 진실의 기반을 제공하는 것입니다. 이것은 SeaMeet를 단순한 노트테이커에서 글로벌 팀 협업을 개선하고, 교차 기능적 책임을 보장하며, 임무에 중요한 비즈니스 인텔리전스를 위한 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 추출하는 전략적 자산으로 변화시킵니다.28

신뢰할 수 없는 녹취본에 비즈니스 결정을 위험에 빠뜨리지 마세요. 라이브 데모를 예약하고 SeaMeet가 실시간 혼합 언어 대화를 처리하는 것을 직접 확인하세요. 95% 이상의 정확도를 직접 확인하십시오.

참고 문헌

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AI를 사용하여 사용자 검색 의도를 식별하는 방법 이해 | 2025 가이드 - Nurix AI, 2025년 9월 6일 접속, https://www.nurix.ai/blogs/user-search-intent-ai
AI vs 인간 전사: AI 전사의 정확도는 얼마나 될까? 심층 분석 - Vomo, 2025년 9월 6일 접속, https://vomo.ai/blog/ai-vs-human-transcription-how-accurate-is-ai-transcription-a-deep-dive
AI vs 인간 전사 통계: 음성 인식이 Ditto의 골드 스탠다드를 충족할 수 있을까?, 2025년 9월 6일 접속, https://www.dittotranscripts.com/blog/ai-vs-human-transcription-statistics-can-speech-recognition-meet-dittos-gold-standard/
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요약 정확도 | 도움말 센터 - Votars, 2025년 9월 6일 접속, https://support.votars.ai/docs/faq/transcription/summarization-accuracy/
분석을 왜곡하는 5가지 전사 실수 - Insight7 - 통화 분석 및 평가를 위한 AI 도구, 2025년 9월 6일 접속, https://insight7.io/5-transcription-mistakes-that-skew-your-analysis/
전사 정확도가 연구 인사이트에 어떤 영향을 미치나요? - Insight7 - 통화 분석 및 평가를 위한 AI 도구, 2025년 9월 6일 접속, https://insight7.io/how-does-transcription-accuracy-impact-research-insights/
Sembly AI - 팀 및 전문가를 위한 AI 노트테이커 | 무료 체험, 2025년 9월 6일 접속, https://www.sembly.ai/
요약, 하이라이트 및 조치 사항: LLM 기반 회의 요약 시스템의 설계, 구현 및 평가 - arXiv, 2025년 9월 6일 접속, https://arxiv.org/html/2307.15793v3
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SeaMeet를 사용하여 글로벌 팀을 관리하는 방법 - Seasalt.ai, 2025년 9월 6일 접속, https://usecase.seasalt.ai/seameet-global-team-case-study/

SeaMeet이 혼합 언어로 95% 이상의 녹음 전사 정확도를 달성하는 방법

목차