rubrub 님의 블로그

SPEECH AI · STT · WHISPER · ENTERPRISE ARCHITECTURE 사람 목소리는 어떻게 글자가 될까? Whisper부터 2026년 STT까지 “Whisper를 로컬에 깔아봤는데 생각보다 별로였는데?”에서 출발해, STT의 기본 원리부터 모델의 변천사, 최신 Speech AI, GPU·API 비용, On-Premise와 금융권 Production까지 내려가 본다. 몇 년 전 개인 프로젝트로 Whisper를 로컬에 내려받아 STT를 돌려본 적이 있다면 아마 첫 느낌은 둘 중 하나였을 것이다.첫 30초“와, 진짜 글자로 나오네?”30분 뒤“근데 왜 상품명은 다 틀리지?” 조용한 방에서 한 사람이 또박또박 말하면 꽤 잘 된다. 그런데 회의실..

CONTACT CENTER AI · STT · RAG · AGENT ASSIST · FINANCIAL AI콜센터에 AI를 심어보자귀로 듣고, RAG로 찾고, 상담원 옆에서 속삭이는 실시간 Copilot콜센터 AI를 아주 단순하게 그리면 이렇다. 고객의 말을 듣고(STT) → 무슨 질문인지 이해하고(Intent) → 필요한 정보를 찾고(RAG) → 상담원에게 짧게 보여준다. 그런데 실제 운영에서는 이 네 단계 사이에 화자 구분, 대화 맥락, 고객 계약정보, 약관 버전, 개인정보, latency, audit가 끼어든다. 그래서 Contact Center AI는 “STT + LLM”이 아니라 실시간으로 움직이는 AI pipeline에 가깝다.이 글의 한 줄 Thesis콜센터 AI의 품..