MeetingScribe
연구 중대면 회의 실시간 전사 · macOS
대면 회의를 실시간으로 받아 적는 macOS 앱입니다. 전제가 하나 있습니다 — 오디오는 기기를 벗어나지 않습니다. 회의 내용은 남의 서버에 올릴 수 있는 성질의 데이터가 아니라고 봤고, 그래서 인식을 전부 기기 안에서 처리합니다. 지금은 완성된 도구가 아니라 한국어 온디바이스 음성 인식이 실제로 어디까지 쓸 만한지를 실측하고 있는 단계입니다.
화면
스크린샷 준비 중
앱 안에 LLM 이 없습니다
앱은 오디오·전사·화면·파일만 담당합니다. 정리와 교정, 판단은 앱 밖의 Claude 가 파일을 주고받는 방식으로 처리합니다.
이 경계 덕분에 세 가지가 따라옵니다.
- 1 오디오가 외부로 나가지 않습니다.
- 2 정리 방식을 바꾸려고 앱을 다시 배포할 필요가 없습니다. 파일을 읽는 쪽의 지시만 바꾸면 됩니다.
- 3 앱이 죽어도 산출물이 파일로 남습니다.
지금의 중심 문제 — 인식 품질
Apple 온디바이스 한국어 인식이 회의록으로 쓰기 어려운 수준입니다. 같은 오디오를 두 인식기에 넣어 비교했습니다.
일단 지금 거 아직 안 드렸어가지고 우유가 안 고 그죠?
일단 지금 보여드리는 요거를 제가 아직 안보내드려서 아직 공유가 안된 상태이고요. 그쵸?
앱 안에서 돌릴 수 있는 손잡이는 전부 소진했습니다. 전수 측정 결과입니다.
| 시도한 것 | 결과 |
|---|---|
| 용어집 주입 contextualStrings | 무동작. 0개와 811개의 출력이 바이트 단위로 동일 |
| DictationTranscriber | 글자 수 1/4. 짧은 구술 전용 |
| SpeechTranscriber 프리셋 5종 | 현재 설정과 동일 |
| ContentHint.farField | ko-KR 에서 효과 없음 |
| alternativeTranscriptions | 후보가 원본과 거의 같아 쓸 신호가 아님 |
| AGC 목표값 | 이미 최적 (×4.6, 최적 구간 ×4~8) |
| 저역 차단 | 60~250Hz 전부 노이즈 범위 |
남은 길은 두 개입니다. 인식기 교체와 오디오 입력 개선. 전자는 실측이 끝났습니다 — Whisper 를 3초 청크로 돌리면 최악 지연 4.4초, 양자화 모델 1.0GB, 상주 메모리 1.47GB. 후자는 녹음 시점의 조건이라 실제 회의에서만 검증할 수 있습니다.
라이브 마이크로는 결론을 낼 수 없다
품질 실험은 저장된 오디오로만 합니다. 매 실행이 다른 소리라서 라이브 마이크로는 조건 비교가 성립하지 않습니다. 이걸 모르고 진행한 초기 A/B 는 결론이 "옵션 문제가 아니라 입력 레벨 문제"에서 멈췄습니다. 그래서 세션마다 증폭 전의 원본 오디오를 남기고, 그 파일로 조건을 바꿔가며 다시 돌립니다.
아직 배포하지 않습니다
받아서 바로 쓸 수 있는 상태가 아니라고 판단했습니다. 위에 적은 대로 한국어 인식 품질이 회의록 용도로는 아직 부족하고, 그 상태로 내려받게 하는 것은 정직하지 않다고 봤습니다. 인식기 교체가 끝나면 배포 방식을 다시 정하겠습니다.