전사 워크플로우 및 비용
Bookshift의 전사 서비스는 오디오 받아쓰기를 완성도 높은 즉시 사용 가능한 텍스트로 변환합니다—픽션 작가를 위해 최적화되어 있습니다.
전사란 무엇인가
전사 서비스는 다음과 같은 픽션 작가를 위해 특별히 설계되었습니다:
- 타이핑 대신 이야기를 받아쓰는 작가
- 브레인스토밍 세션이나 플롯 아이디어를 녹음하는 작가
- 걷거나, 운전하거나, 키보드에서 떨어져 있을 때 아이디어를 포착하고 싶은 작가
무엇이 다른가
일반적인 전사 도구와 달리, Bookshift의 서비스는:
- 픽션을 이해합니다 - 대화 태그, 등장인물 이름, 서사 흐름을 인식
- 교정을 적용합니다 - 깔끔한 결과물을 위한 다중 패스 정리
- 성인 콘텐츠를 처리합니다 - 받아쓰기 시 자기 검열 불필요
- 향상 프리셋을 제공합니다 - 대화, 묘사, 페이싱을 위한 다듬기
지원 오디오 형식
| 형식 | 지원 여부 |
|---|---|
| MP3 | ✅ 지원 |
| WAV | ✅ 지원 |
| M4A | ✅ 지원 |
| AAC | ✅ 지원 |
| OGG | ✅ 지원 |
| FLAC | ✅ 지원 |
| AIFF | ✅ 지원 |
전사 모드
원샷 모드 (기본값)
적합한 경우: 30분 미만의 표준 받아쓰기 세션
작동 방식:
1. 오디오 파일 다운로드
2. Whisper API를 사용하여 전사
3. 교정 1차 적용
4. 교정 2차 적용
5. 완성된 전사본 반환
처리 시간: 일반적으로 2~5분
청크 모드
적합한 경우: 더 높은 품질이 필요한 긴 녹음
작동 방식:
1. 오디오 전처리 (정규화, 무음 제거, 속도 향상)
2. 관리 가능한 청크로 분할
3. 청크 병렬 전사
4. 각 청크 정리
5. 취합 후 최종 정리 적용
처리 시간: 더 오래 걸리지만 품질이 높음
청크 모드 프리셋
| 프리셋 | 속도 향상 | 청크 크기 | 적합한 경우 |
|---|---|---|---|
| conservative | 1.35x | 5분 | 신중한 처리 |
| aggressive | 2.0x | 3분 | 빠른 처리 |
| hyper | 3.0x | 2.5분 | 최대 속도 |
| no_speedup | 1.0x | 4분 | 원본 페이싱 유지 |
| chunk_only | 없음 | 가변 | 커스텀 처리 |
비용
| 서비스 | 크레딧 비용 |
|---|---|
| 오디오 전사 | 제출 전 동적 가격 표시 |
| 러프 노트에서 전체 아웃라인으로 (출시 예정) | 출시 예정 |
Tip
Bookshift 전사는 비슷한 서비스 중 가장 저렴하며, 제출 전에 예상 비용을 확인할 수 있습니다.
추가 기능
프로젝트 및 용어집
전사를 위한 컨텍스트를 정의하세요:
- 프로젝트 이름 - AI가 작업을 이해하는 데 도움
- 등장인물 이름 - 올바른 철자 보장
- 지명 - 전사본 전체에서 일관성 유지
- 용어집 항목 - 선호하는 철자가 있는 커스텀 단어
향상 프리셋
전사 후 목적에 맞는 다듬기를 적용하세요:
| 프리셋 | 기능 |
|---|---|
| dialogue | 대화 태그와 말하기 패턴을 매끄럽게 정리 |
| description | 묘사 구절을 향상 |
| saidisms | "said" 외에 다양한 대화 태그 사용 |
| pacing | 문장 리듬 조정 |
러프 노트에서 전체 아웃라인으로 (출시 예정)
이 워크플로우는 아직 공개적으로 제공되지 않습니다. 출시 시 녹음된 러프 노트를 구조화된 아웃라인으로 변환할 예정입니다.
출력
전사 결과물:
- 깔끔한 텍스트 - 원고에 바로 붙여넣기 가능
- DOCX 내보내기 - 선택적 Word 문서 형식
- 원본 전사본 - 참고용 미편집 버전
제한 사항
- 기본 모드는 원샷입니다 (청크 모드는 별도로 선택해야 함)
- 매우 긴 파일은 청크 모드가 필요할 수 있음
- 배경 소음이 정확도에 영향을 줄 수 있음
- 전사 실패 시 환불 불가 (단, 문제 발생은 드문 경우)
모범 사례
- 조용한 환경에서 녹음하세요 - 오류 감소
- 명확하게 말하세요 - 특히 등장인물 이름의 경우
- 용어집을 활용하세요 - 특이한 용어를 미리 정의
- 검토 및 편집하세요 - 사용 전 항상 결과물 확인
- 긴 세션은 청크로 나누세요 - 30분 이상 녹음의 경우 품질 향상