일본어 오디오 및 비디오를 텍스트로 전사

오디오에서 'kiku'라고 하면, AI가 주변 문장에 기반하여 聞く(듣다), 菊(국화), 効く(효과가 있다) 중 어떤 것을 쓸지 결정합니다. 이것이 일본어 변환의 핵심 도전입니다 — 동일한 소리가 수십 개의 가능한 문자에 매핑됩니다 — Vocova는 가장 일반적인 옵션으로 기본 설정하는 대신 문맥 분석을 통해 이를 해결합니다.

일본어 존경어는 단순히 접두사를 추가하는 것이 아니라 동사를 완전히 변형합니다. する는 なさる(존경) 또는 いたす(겸양)가 됩니다. 行く는 いらっしゃる 또는 参る가 됩니다. AI는 각 화자의 격식 수준을 추적하고 올바른 형태론적 형태를 출력하여, 비즈니스 녹음이 적절한 공손함 수준이 유지된 채로 읽히게 합니다.

よ(주장), ね(동의 구함), な(자기 반성), かな(의문)와 같은 조사는 일본어 문장 끝에 나타나며 해석을 바꾸는 의미를 전달합니다. AI는 이를 생략하지 않고 캡처합니다. 인터뷰 스크립트, 대화 및 화자의 태도가 중요한 모든 콘텐츠에 필수적입니다.

일본어 피치 액센트는 그 외에는 동일한 표기의 단어를 구별합니다: 雨(비, 피치 패턴 A) vs 飴(사탕, 피치 패턴 B), 箸(젓가락) vs 橋(다리). 표준 변환 엔진이 종종 피치 액센트를 완전히 무시하는 반면, Vocova는 음향과 문맥 단서를 함께 사용하여 의도된 단어를 선택합니다.

원어민 일본어 텍스트는 한 문장 내에서 한자(漢字), 히라가나(ひらがな), 가타카나(カタカナ)를 자유롭게 혼합합니다. 외래어는 가타카나로, 문법적 조사는 히라가나로, 내용어는 관습적인 한자-가나 형태로 표기되어야 합니다. AI는 모든 것을 하나의 문자로 출력하는 대신 이러한 자연스러운 혼합 패턴을 재현합니다.