우리 모두에게는 너무 편리하다는 이유만으로 사용하는 서비스나 제품이 하나쯤은 있을 것입니다. 최근 저는 회의 녹취 도구들이 바로 그런 범주에 속한다는 사실을 깨달았습니다. 한때 저는 Otter.ai와 같은 앱을 마치 마법처럼 바라보던 시절이 있었습니다. 이 앱들은 Google Meet이나 Zoom 세션 중에 옆에 앉아 모든 내용을 받아 적고 인상적인 요약을 제공해주곤 했으니까요.
하지만 최근 들어 저는 스스로에게 중요한 질문을 던지기 시작했습니다. 과연 이 서비스들이 내가 지불하는 비용만큼의 가치가 있을까? 더 중요한 것은, 내가 이 구독으로 얻는 모든 기능을 실제로 활용하고 있는가 하는 점입니다. 결론부터 말하자면 그 답변은 만족스럽지 못했지만, 덕분에 더 나은 방법을 찾을 수 있었습니다.
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내가 실제로 무엇을 위해 사용하는지 살펴보기 전까지 한동안 녹취 앱 비용을 지불하고 있었다
10분간의 점검이 가져온 놀라운 결과
회의 녹취 앱이 매우 편리하다는 점은 부정할 수 없습니다. 앞서 말했듯, 이 앱들은 회의에 참여하여 모든 것을 기록하므로 상세한 요약본을 얻을 수 있습니다. 대부분의 경우 이러한 서비스는 전용 플러그인이나 앱도 제공합니다. 또한 협업 기능도 제공받게 되어 있죠. 하지만 제가 스스로에게 계속 던졌던 질문은 조금 달랐습니다. "저는 과연 이 기능들을 실제로 사용하고 있는가?"
결과는 그렇지 않았습니다. 제 워크플로우는 회의 파일을 업로드하거나 플랫폼에서 회의 데이터를 가져와 요약본을 검토하는 방식에 의존하고 있었습니다. 화자 식별 옵션이나 특정 기능을 사용할 때도 있었지만, 대다수의 경우는 아니었습니다. 그럼에도 저는 여전히 이 작업을 수행하기 위해 타사 서버와 AI 모델에 의존하고 있었습니다.
이러한 깨달음은 또 다른 질문으로 이어졌습니다. "왜 타사 서버나 서비스에 의존하지 않고 이미 사용 가능한 도구들로 같은 작업을 할 수 없을까?" 더 나아가, 이 모든 단계를 더 잘 제어할 수 있는 워크플로우를 만들 수는 없을까? 결국 저는 Whisper와 NotebookLM을 사용하는 워크플로우에 도달하게 되었습니다.
MacWhisper는 46분짜리 인터뷰 파일을 예상보다 빠르게 처리했다
무료 버전은 모델 제한이 있지만, 내가 지불하던 서비스보다 뛰어났다
WhisperKit 모델은 최근 몇 년간 음성 인식 분야에서 일어난 가장 훌륭한 변화 중 하나입니다. Whisper의 성능을 활용하면 회의 오디오 녹음에서 의미 있는 녹취록을 생성할 수 있습니다. 제가 1분짜리 회의 녹음 파일로 직접 해본 결과, 예상보다 훨씬 인상적이었습니다.
오디오를 녹취하는 방법은 다양하며, 저는 MacWhisper를 선택했습니다. 최근 업무 회의 음성 녹음 파일이 있었는데, 이를 유료 녹취 서비스에 업로드하고 싶지 않았습니다. 대신 직접 녹취하여 워크플로우에 사용할 텍스트 파일을 만들고 싶었습니다. MacWhisper에서 MP3 파일을 열어 작업에 적합한 녹취 모델을 선택했고, 모든 작업을 오프라인에서 완료할 수 있었습니다.
MacWhisper는 모든 음성 인식 모델을 사용하려면 유료 버전이 필요할 수 있습니다. 하지만 무료 버전에 포함된 모델만으로도 기본적인 영어 녹취에는 충분히 훌륭합니다.
MacWhisper는 46분 분량의 회의 전체를 녹취했을 뿐만 아니라, 화자별로 내용을 지능적으로 구분해주었습니다. 전문적으로 녹음된 회의가 아니었음을 고려하면 매우 인상적인 경험이었습니다. 녹취가 완료된 후에는 TXT, DOCX, HTML 등의 형식으로 쉽게 내보낼 수 있었습니다. 또한 MacWhisper를 사용하면 내용을 자막 파일로 변환할 수도 있습니다.
어쨌든 1분 만에 업로드 가능한 녹취 파일이 준비되었고, 이 모든 과정이 제 기기 내에서 이루어졌습니다.
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NotebookLM은 녹취 파일만으로는 불가능했던 일을 해냈다
46분짜리 회의 녹음 파일에게 "X에 대해 무엇을 하기로 합의했지?"라고 묻는 것은 색다른 경험이다
이 워크플로우의 가장 인상적인 부분은 NotebookLM을 통합하기 시작하면서 나타났습니다. 일반적으로 녹취 서비스를 사용하면 사람들이 말한 내용을 이해하기 위해 텍스트 기반의 답변을 읽어야 합니다. 또한 특정 시점에 무슨 말이 오갔는지 찾기 위해 Ctrl+F와 같은 기능을 사용해야 하는 경우가 많죠. NotebookLM을 도입하면 회의를 탐색하는 새로운 방식이 열리는데, 이는 NotebookLM이 소스 내에서 연결 고리를 찾아내는 방식 덕분입니다.
NotebookLM의 기능을 사용하기 위해 반드시 회의 내용을 녹취할 필요는 없습니다. 오디오 파일을 자동으로 녹취할 수도 있으니까요. 하지만 Whisper를 사용하여 내용을 녹취했을 때 정확도가 훨씬 향상되는 것을 확인했습니다.
물론 NotebookLM이 소스를 이해하는 데 1분 정도 걸리지만, 그 후에는 회의에 대해 복잡한 질문을 던질 수 있었습니다. 예를 들어 다음과 같은 질문을 간단히 할 수 있습니다.
"학기 시작에 대해 어떤 말이 나왔지?", "이 특정 개발 이니셔티브에 대해 무엇이 언급되었지?" 저는 NotebookLM에게 회의 내용에 대한 상세한 요약이나 다른 답변을 제공해달라고 요청할 수도 있었습니다. 하지만 가능성은 여기서 끝나지 않습니다. NotebookLM은 일반적인 회의 녹취 앱으로는 할 수 없는 몇 가지 작업도 수행합니다. 그중 일부는 다음과 같습니다.
상황에 맞춰 회의의 간략한 오디오 요약본 생성 회의 내용으로 맞춤형 마인드 맵, 표, 인포그래픽 생성 온보딩 과정을 위한 맞춤형 퀴즈 및 보고서 생성 전반적으로 NotebookLM을 방정식에 포함하면 대부분의 유료 회의 녹취 서비스에서는 얻을 수 없는 많은 기회가 열립니다. 또한 Whisper와 NotebookLM 조합이 영어가 모국어가 아닌 사용자와 다른 언어에서도 잘 작동한다는 점을 확인했습니다. 어떤 오디오/비디오 파일이든 사용할 수 있다는 점을 고려하면, 이 옵션은 오프라인 회의에도 매우 효과적입니다.
결국 핵심은 편리함 대 제어권의 문제
NotebookLM과 Whisper를 포함한 이 워크플로우가 Otter.ai와 같은 완성된 도구나 다른 회의 녹취 도구를 완전히 대체할 것이라고 주장하고 싶지는 않습니다. 편리함의 관점에서 보면, 이 무료 시스템은 유료 서비스보다 모든 것을 설정하고 관리하는 데 더 많은 시간이 소요되는 것처럼 보입니다.
그것이 바로 우리가 말하고자 하는 핵심입니다. 편리함과 제어권 중에서 선택할 수 있다는 것이죠. 제어권을 선택하면 일부 유료 도구조차 제공하지 못하는 많은 기능을 얻을 수 있습니다.
OS Android, iOS, 웹 기반 앱
개발사 Google
가격 모델 무료
NotebookLM은 사용자가 업로드한 내용을 읽고 이를 구조화된 요약, 설명, 시각 자료로 변환하도록 돕는 Google의 AI 기반 연구용 노트북입니다.