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[95일차] STT와 TTS 본문

이번에 종합 프로젝트의 주제인 '상담 요약 서비스'를 고도화하기 위해 AI를 사용하는 프로젝트를 기획하였다. 이때 STT를 도입하게 되었는데, STT와 쌍둥이인 TTS를 함께 공부해 보았다.
STT (Speech To Text) 란?
STT는 사람의 음성을 인식해 텍스트로 변환하는 기술이다. 상담, 회의, 인터뷰처럼 음성 데이터가 중심이 되는 서비스에서 핵심적인 역할을 한다.
음성 파일이나 실시간 음성 스트림을 입력으로 받아 발화 내용을 문장 단위의 텍스트로 변환하며, 이후 요약, 키워드 추출, 검색, 분석 등의 후처리 작업이 가능해진다.
우리 프로젝트에서는 상담 음성을 텍스트 데이터로 변환한 뒤 요약 기능을 제공해야 하기 때문에 STT가 필수적인 기술이다. 음성을 그대로 저장하는 것보다 텍스트로 변환했을 때 데이터 활용 범위가 훨씬 넓어지며, AI 요약 모델과도 자연스럽게 연결된다.
주로 사용되는 STT 기반 AI 도구로는 Google Cloud Speech-to-Text, OpenAI Whisper, Naver Clova Speech Recognition, AWS Transcribe 등이 있으며, 한국어 인식 정확도와 실시간 처리 여부, 비용 정책에 따라 선택이 달라진다.


TTS (Text To Speech) 란?
TTS는 텍스트 데이터를 사람의 음성처럼 변환해 출력하는 기술이다. 서비스 안내 음성, 챗봇 응답, 시각적 접근성이 필요한 사용자 지원 등에 주로 활용된다. 텍스트를 자연스러운 억양과 발음으로 읽어주기 때문에 사용자 경험을 보조하는 역할에 가깝다. 해당 기술은 최근 인스타그램 릴스에서 자주 사용되는 AI 목소리에 사용되는 기술로 인지하면 쉽다. TTS는 STT와 달리 데이터 가공이나 분석보다는 결과 전달에 초점이 맞춰진 기술이다.

대표적인 TTS 도구로는 Google Cloud Text-to-Speech, Naver Clova Voice, AWS Polly, OpenAI TTS 모델 등이 있다.
따라서 이번 프로젝트처럼 상담 내용을 정리하고 저장하는 것이 목적일 경우, 필수 기능이라기보다는 부가 기능에 해당한다.

📌 배운 점
STT와 TTS는 단순히 방향만 반대인 기술이 아니라, 서비스 구조에서 맡는 역할 자체가 다르다는 것을 명확히 이해했다.
STT는 음성 데이터를 분석 가능한 텍스트 데이터로 바꾸는 출발점이고, TTS는 처리된 결과를 사용자에게 전달하는 표현 수단에 가깝다. 따라서 기능을 많이 넣는 것보다, 서비스 목적에 맞는 기술을 선택하는 것이 더 중요하다는 점을 배웠다.
회고
이전에는 음성 기능을 도입한다고 하면 STT와 TTS를 함께 떠올렸지만, 이번 정리를 통해 기술 선택은 항상 데이터 흐름 기준으로 판단해야 한다는 생각이 들었다. 지금 단계에서는 STT만으로도 서비스의 핵심 가치를 충분히 만들 수 있으며, TTS는 필요해지는 순간에 확장해도 늦지 않다. 앞으로도 AI 기술을 도입할 때는 “할 수 있는 것”보다 “지금 필요한 것”을 먼저 따져보는 습관을 유지하고 싶다.
사실 AI는 프론트와는 별개의 기술이라고 생각했는데, 프론트 부트캠프를 하면서 기획부터 백엔드, AI 기술까지 접하게 되니까 프론트와 별개의 기술이 아닌 것이라는 생각이 들어서 AI 기술도 잘 배워보고 싶다.
추가로 요즘 시간이 너무 빠른 것 같다.. 벌써 부트캠프 일수가 40일밖에 안 남았다는 사실이 너무 충격적이다
지난 94일이라는 시간동안 크게 성장했을까? 물어보면 Yes라고 당당히 말할 수 없을 것 같다. 그렇지만 점차적으로 성장 곡선을 그리고 있는 것 같긴 하다 더 열심히 해야지!!


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