KanjuTech Transcription

What is KanjuTech Transcription?

회의, 통화 또는 비디오 내용을 매우 정확하게 텍스트로 변환해야 하지만 데이터 보안과 여러 화자를 식별하는 데 어려움을 느끼고 계신가요? KanjuTech Transcription은 두뇌에서 영감을 얻은 AI를 활용하여 탁월한 음성-텍스트 변환 정확도와 화자 레이블링을 제공하며, 동시에 데이터를 완벽하게 제어할 수 있도록 안전한 온프레미스 또는 자체 배포 솔루션을 제공합니다.

주요 기능:

🔒 데이터 보안 보장: 민감한 오디오 데이터를 자체 인프라 내에 안전하게 보관하십시오. API 기반 솔루션과 달리, KanjuTech는 온프레미스 배포를 선택하든 AWS SageMaker를 통한 자체 배포를 선택하든 사용자만이 데이터에 접근할 수 있도록 보장합니다.
🗣️ 탁월한 화자 식별(화자 분리) 달성: 단순한 텍스트 변환 그 이상을 경험하십시오. KanjuTech의 두뇌에서 영감을 얻은 AI는 겹치는 발화와 여러 참가자가 있는 대화에서도 각 화자를 정확하게 식별하고 레이블을 지정합니다. 이는 평균 오류 레이블이 지정된 구문 지속 시간이 단 0.65초에 불과하며, 6명 이상의 화자가 있는 대화에서 혼동 오류율(CER)이 2.2%에 불과하다는 점에서 입증됩니다.
🌍 다국어 기능으로 글로벌 소통 지원: 사람 수준의 정확도로 10개 언어의 오디오를 텍스트로 변환하십시오. KanjuTech는 시끄러운 환경에서도 영어, 스페인어, 프랑스어, 포르투갈어, 러시아어, 인도네시아어, 독일어, 일본어, 터키어, 이탈리아어를 원활하게 처리합니다.
🛠️ 유연한 배포 및 원활한 통합: 최대한의 제어를 위한 온프레미스 또는 민첩성과 확장성을 위한 SageMaker를 통해 AWS 계정 내에서 자체 배포하는 등, 필요에 가장 적합한 배포 방법을 선택하십시오.
💰 리소스 기반 가격 책정으로 비용 최적화: 예측 불가능한 구독료를 피하십시오. KanjuTech를 사용하면 소비하는 인프라 리소스에 대해서만 비용을 지불하고 AI 모델에 대한 소액의 추가 요금만 지불하면 되므로 잠재적으로 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있습니다.

활용 사례:

기업 회의 기밀 유지: 민감한 재무 정보를 논의하는 이사회 회의를 상상해 보십시오. KanjuTech를 사용하면 전체 회의 내용이 정확하게 텍스트로 변환되고 각 화자가 명확하게 식별되며 데이터는 회사의 자체 서버 내에 안전하게 보관되어 완벽한 기밀성을 보장합니다.
콜센터 분석 및 교육: 고객 서비스 관리자는 상담원의 개선 영역을 식별하기 위해 통화 녹음을 분석해야 합니다. KanjuTech는 화자 레이블이 포함된 정확한 텍스트 변환을 제공하여 특정 상호 작용을 쉽게 찾아내고 목표에 맞는 피드백을 제공하는 동시에 통화 데이터를 안전하게 보호합니다.
자동화된 보안 자막 생성: 미디어 회사는 새로운 비디오 시리즈에 대한 자막을 생성해야 하며, 일부 에피소드에는 다양한 언어를 사용하는 여러 화자가 등장합니다. KanjuTech는 화자 식별 기능이 있는 정확한 자막을 자동으로 생성하여 후반 작업 프로세스를 간소화하고 콘텐츠 전달을 가속화하는 동시에 민감한 출시 전 자료를 타사 서비스에 보내지 않습니다.

결론:

KanjuTech Transcription은 보안, 정확성 및 유연성의 독특한 조합을 제공합니다. 두뇌에서 영감을 얻은 AI를 활용하고 데이터를 제어할 수 있는 배포 옵션을 제공함으로써 KanjuTech는 개인 정보 보호 또는 정확성을 훼손하지 않으면서 오디오 콘텐츠의 가치를 활용할 수 있도록 지원합니다.

More information on KanjuTech Transcription

Launched

2020-10

Pricing Model

Paid

Starting Price

Global Rank

Month Visit

<5k

Tech used

Google Analytics,Google Tag Manager,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph

KanjuTech Transcription was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-26.