ElevenLabs Scribe v2: 차세대 음성 인식 핵심 정리

핵심 요약

Scribe v2는 90개 이상 언어를 지원하는 고정확도 대용량 음성 인식 모델로, 긴 오디오와 복수 화자를 안정적으로 처리하도록 설계되었습니다.
키워드 프롬프트, 엔티티 검출, 다국어 자동 인식, 보안·컴플라이언스 기능까지 갖춰 기업용 대규모 음성 처리 워크플로에 적합합니다.

Scribe v2 개요

Scribe v2는 녹음 파일, 영상 음성, 콜센터 통화 등 '길고 복잡한 오디오'를 텍스트로 바꾸는 데 특화된 모델입니다.

실시간 응답이 필요한 고객센터 봇에는 Scribe v2 Realtime이 맞고, 이번에 소개된 Scribe v2는 길이가 길고 화자·내용이 복잡한 배치 처리용에 초점을 맞추고 있습니다.

여러 화자의 억양, 속도, 말투가 섞여 있어도 높은 정확도를 유지하면서, 실제 서비스 환경에 나가기 좋은 안정성을 목표로 설계되었습니다.

정확도와 벤치마크 성능

Scribe v2는 업계에서 널리 사용하는 벤치마크(예: FLEURS와 같은 다국어 평가 데이터셋)에서 매우 낮은 단어 오류율(Word Error Rate)을 기록했다고 소개됩니다.

단어 오류율은 "원래 문장과 비교했을 때 잘못 인식한 단어 비율"로, 이 값이 낮을수록 실제 서비스에서 오타·오인식이 적어집니다.

이 덕분에 자막 제작, 회의록 작성, 콜센터 분석처럼 오류가 누적되면 내용 이해 자체가 어려워지는 작업에서 큰 강점을 가집니다.

Keyterm Prompting: 문맥 기반 특수 용어 인식

Keyterm Prompting은 일반적인 '사용자 사전' 기능을 확장한 개념입니다.

사용자는 브랜드명, 전문 용어, 제품명, 인명 등 최대 100개 정도의 단어·구문을 미리 지정할 수 있습니다.

모델은 단순히 이 단어들을 무조건 집어넣지 않고, 실제 발화 내용과 문맥을 보고 "여기서는 이 용어가 맞다 / 아니다"를 판단해 선택적으로 적용합니다.

예를 들어 IT 컨퍼런스 영상에서 "Scribe", "ElevenLabs", 특정 API 이름을 키워드로 지정해 두면, 비슷하게 들리는 다른 단어 대신 정확한 고유명사로 인식할 가능성이 높아집니다.

엔티티 검출과 민감 정보 처리

Scribe v2에는 엔티티(Entity) 검출 기능이 내장되어 있습니다.

전화번호, 이메일, 신용카드 번호, 주소, 건강 관련 정보 등 개인식별정보(PII)와 민감 데이터를 카테고리별로 지정해 두면, 모델이 이 정보를 자동으로 찾아내고 해당 구간의 타임스탬프까지 함께 반환합니다.

이를 활용하면 콜센터 녹취에서 카드 번호만 자동 마스킹하거나, 의료 상담 녹취에서 특정 건강 정보 구간만 골라 확인하는 등 대량의 녹음 데이터에서 민감 정보 관리·검열 작업을 자동화하기 좋습니다.

다국어 및 혼합 언어 자동 처리

Scribe v2는 90개 이상 언어를 지원하며, 하나의 파일 안에 여러 언어가 섞여 있어도 자동으로 감지해 적절한 언어로 받아 적습니다.

예를 들어 한국어 상담 중간에 영어 용어를 많이 섞어 쓰거나, 한 영상 안에서 영어 인터뷰와 스페인어 인터뷰가 이어지는 경우에도 별도의 구간 나누기 없이 그대로 입력해도 됩니다.

운영 측면에서는 언어별로 시스템을 달리 구성하지 않아도 되므로, 글로벌 서비스를 운영하는 팀에 특히 유리합니다.

프로덕션 환경을 위한 부가 기능

Scribe v2는 실제 서비스에 바로 투입하기 위해 필요한 여러 기능을 함께 제공합니다.

먼저 화자 분리(스피커 다이어리제이션)를 지원해 "화자 1, 화자 2"처럼 누가 말했는지 구분된 형태의 대본을 얻을 수 있어 회의록·인터뷰 정리에 유용합니다.

또 단어 단위 타임스탬프를 제공해 특정 단어가 언제 나오는지 정확히 알 수 있으므로, 자막 싱크 맞추기, 특정 구절에 인터랙티브 기능을 붙이는 데 활용할 수 있습니다.

비언어적 소리(웃음, 발걸음 소리 등)에 대한 태깅도 지원해, 영상 편집이나 사용자 행동 분석에서 오디오 맥락을 더 풍부하게 파악할 수 있습니다.

보안·컴플라이언스와 엔터프라이즈 대응

Scribe v2는 기업 고객이 요구하는 보안·규제 준수를 고려해 설계되었습니다.

SOC 2, ISO 27001, PCI DSS L1, HIPAA, GDPR 등 주요 보안 및 개인정보 관련 기준을 충족한다고 명시하고 있으며, 유럽연합(EU) 및 인도 지역 데이터 레지던시 옵션도 지원해 데이터가 특정 지역을 벗어나지 않도록 할 수 있습니다.

또한 '제로 보관 모드(Zero Retention)'를 통해, 처리에 사용된 오디오와 텍스트를 서비스 제공자가 저장하지 않도록 설정할 수 있어, 금융·의료·공공기관처럼 보안 요구 수준이 높은 환경에 적합합니다.

ElevenLabs Studio와 API 활용

Scribe v2는 ElevenLabs Studio라는 웹 기반 도구에 이미 통합되어 있어, 별도 개발 없이도 영상 업로드 → 자막 생성 → 캡션/스크립트 다운로드까지 GUI로 처리할 수 있습니다.

동시에 REST API로도 제공되므로, 개발자는 대량 파일 업로드, 워크플로 자동화, 다른 사내 시스템과 연동해 '완전 자동 회의록 시스템'이나 '콜센터 분석 파이프라인' 같은 것을 구축할 수 있습니다.

문서와 예제 코드가 제공되므로, 기존에 STT 시스템을 쓰고 있다면 Scribe v2를 비교 테스트하거나, 키워드 프롬프트·엔티티 검출 같은 고급 기능만 부분적으로 도입하는 것도 가능합니다.

활용 시나리오 아이디어

마케팅·미디어 팀은 대량의 영상 콘텐츠에 자동으로 자막을 붙이거나, 자막을 기반으로 요약·블로그 글을 생성하는 파이프라인을 만들 수 있습니다.

연구·교육 기관은 인터뷰, 강의, 세미나 녹음을 자동 전사해 검색 가능한 지식 베이스로 만들고, 엔티티 검출을 통해 특정 주제나 인물 중심으로 빠르게 탐색할 수 있습니다.

금융·의료·공공 분야에서는 민감 정보 마스킹과 규제 준수 기능을 활용해, 콜 로그나 상담 녹취를 안전하게 분석하고 보관하는 환경을 구축할 수 있습니다.

인사이트

Scribe v2의 진짜 의미는 "단순히 말을 텍스트로 바꾸는 도구"를 넘어, 음성 데이터를 안전하고 구조화된 방식으로 다루는 플랫폼에 가깝다는 점입니다.

새로 도입할 때는 먼저 작은 파일 세트로 정확도와 엔티티 검출 결과를 검증하고, 이후 키워드 프롬프트 튜닝, 다국어 처리, 보안 설정(데이터 레지던시·제로 보관)을 단계적으로 맞추는 접근이 효율적입니다.

이미 음성 데이터를 쓰고 있는 조직이라면, 기존 워크플로의 어디에 "전사 + 구조화 + 보안 태깅"을 넣으면 가장 큰 가치를 낼지부터 역으로 설계해 보는 것이 좋습니다.

출처 및 참고 : Introducing Scribe v2