# 인터뷰 녹취록 작성부터 화자 분리까지

> 인터뷰 녹취록 작성이 필요하다면 녹음 파일을 올려 보세요. Speaker 1, Speaker 2로 화자를 나누고 타임스탬프를 붙여, 질적 연구의 코딩과 분석에 활용할 수 있어요.

Canonical: https://transcript1.com/ko/use-cases/inteobyu-nokchwirok-jakseong
Language: ko
Last updated: 2026-10-19

인터뷰 녹취록 작성이 끝나면 질적 연구에 필요한 코딩과 분석을 시작할 수 있어요. 녹음 파일을 올리고 diarize=true를 설정하면 화자 분리와 타임스탬프가 있는 텍스트를 받아요. TXT나 JSON으로 내보내 분석 도구에 옮기세요. 인용할 말은 시간을 따라 원본을 다시 들으며 확인할 수 있어요.

- diarize로 화자 분리
- 원본 위치를 찾는 타임스탬프
- 작업 완료·실패·취소 24시간 후 업로드 파일 삭제

## 분석하다 궁금하면, 원본으로 돌아가세요

### 누가 한 말인지 구분

diarize를 켜면 발언에 Speaker 1, Speaker 2 같은 라벨이 붙어요. JSON, TXT, SRT, VTT에서 확인할 수 있어요.

### 인용문을 원본과 대조

각 세그먼트에 시작·종료 시간이 있어요. 분석 중에 뜻이 모호한 구절을 찾으면 해당 구간을 다시 들어 보세요.

### 긴 인터뷰도 파일로 업로드

최대 2GB 파일을 나눠서 올릴 수 있고, 중간에 끊겨도 이어 올릴 수 있어요. AI 텍스트 변환은 녹음당 최대 5시간까지 지원해요.

### 언어를 몰라도 자동 감지

language=auto로 두거나 알고 있는 언어의 ISO 639-1 코드를 힌트로 지정하세요. 각 세그먼트에서 인식한 언어를 확인할 수 있어요.

### 녹음 파일과 녹취록은 따로 보관

작업이 완료·실패·취소된 뒤 24시간이 지나면 업로드 파일을 삭제해요. 녹취록은 직접 삭제할 때까지 남아 있고, 원할 때 삭제할 수 있어요.

### 여러 인터뷰는 웹훅으로 수집

반복해서 상태를 조회하는 대신 webhook_url을 설정해 보세요. 인터뷰별 작업이 끝나면 알림을 받아 후속 처리를 할 수 있어요.

## 인터뷰 받아쓰기, 화자 분리를 켜고 시작하세요

API에서는 95MB까지 [multipart 요청 한 번으로 업로드할 수 있어요](https://transcript1.com/ko/docs/uploads#one-shot-upload). 더 큰 녹음은 같은 옵션으로 파일을 나눠 올리면 돼요.

업로드 전에 녹음에 세션 ID를 붙이고 참여자를 기록해 두세요. 처음과 중간 부분을 조금씩 들어서 맞는 파일인지, 필요한 음성 트랙이 들어 있는지 확인하세요. 분석 중에 다시 들을 수 있도록 원본은 별도로 보관해 주세요.

대시보드에서는 파일을 올리고 “Identify speakers”를 켜세요. API에서는 아래처럼 diarize=true를 보내면 돼요. language는 auto로 두거나 알고 있는 언어를 힌트로 지정할 수 있어요.

Speaker 1, Speaker 2는 그 녹음 안에서만 쓰는 라벨이에요. 다른 인터뷰의 같은 라벨이 같은 사람을 뜻하지는 않아요. 참여자와 라벨은 녹음마다 확인해서 연결해 주세요.

### cURL

```
curl -X POST "https://api.transcript1.com/v1/transcriptions?wait=60" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT1_API_KEY" \
  -F file=@interview-03.m4a \
  -F diarize=true \
  -F language=auto
```

## 시간과 화자를 보며 발언을 확인하세요

텍스트 형식은 각 줄 앞에 타임스탬프와 화자 라벨이 붙어요. 분석 도구에 붙여넣고 읽기 편해요.

녹음을 들으며 번호가 붙은 화자를 연구 참여자 ID와 연결하세요. 이 대응표를 작업용 녹취록 옆에 두면 돼요. 인터뷰어가 마이크에서 떨어져 질문했거나 두 사람이 겹쳐 말한 부분은 화자가 바뀌는 지점을 다시 확인하세요. 라벨이 항상 맞는다고 가정하면 안 돼요.

아래는 형식을 보여 주는 예시예요. 실제 참여자의 발언은 아니에요. 분석 문서에 텍스트를 옮길 때도 세션 ID와 시간을 남겨 주세요. 코딩한 구절을 나중에 다시 확인하기 쉬워져요.

### format=text&timestamps=true

```
[00:00:00] Speaker 1: Thanks for making time today.
[00:00:03] Speaker 2: Happy to help.
```

## 질적 연구 녹취 자료를 JSON으로 가져오세요

직접 쓰는 분석 도구가 있다면 [JSON 응답](https://transcript1.com/ko/docs/api-reference#the-transcription-object)을 활용할 수 있어요. 화자 목록과 함께 각 세그먼트의 화자, 언어, 시작·종료 시간을 받아요.

참여자가 한 말과 연구자가 붙인 코드는 따로 저장하세요. 같은 발언이 여러 주제에 해당할 수도 있고, 다른 인터뷰를 읽으며 해석이 달라질 수도 있어요. 원본 ID와 시간 범위에 주석을 연결하면 발언을 덮어쓰지 않고 코딩을 수정할 수 있어요.

세그먼트는 텍스트 변환을 위한 구간이지 연구에서 다루는 의미 단위는 아니에요. 답변 하나가 여러 세그먼트로 나뉘거나, 한 세그먼트에 여러 생각이 담길 수 있어요. 인용문만 떼어 읽지 말고 앞뒤 발언을 함께 살펴보세요. 뜻을 이해하는 데 필요한 인터뷰어의 질문도 남겨 두세요.

### JSON 응답 예시, 일부 발췌

```
{
  "transcript": {
    "speakers": ["Speaker 1", "Speaker 2"],
    "segments": [
      { "start": 0, "end": 3.4, "speaker": "Speaker 1", "language": "en", "text": "Thanks for making time today." }
    ]
  }
}
```

## 어디까지 다듬을지 연구 기준을 먼저 정하세요

여러 인터뷰를 검토하기 전에 녹취 원칙을 정해 두세요. 반복한 말, 끝맺지 못한 문장, 잘 들리지 않는 표현, 비언어적 관찰을 작업본에 어떻게 남길지 결정하면 돼요. 같은 원칙을 모든 세션에 적용하고, 인용의 해석에 영향을 줄 수정은 기록해 주세요.

인터뷰 녹취 프로그램이 만든 텍스트는 검토가 필요한 초안이에요. 전문 용어, 사투리, 작은 목소리를 잘못 인식할 수 있어요. 모든 침묵, 웃음, 몸짓을 연구용 기호로 기록해 주지는 않아요. 연구 방법상 필요한 관찰은 녹음을 보거나 들으며 추가하고, 인식한 발언과 구분하세요.

처음 다운로드한 녹취록과 검토한 버전을 모두 남겨 두세요. 어떤 표현을 고쳤는지 추적할 수 있고, 읽기 좋게 다듬은 버전을 원래 텍스트와 혼동하지 않을 수 있어요. 인용문을 공개하기 전에는 원본에서 화자와 앞뒤 대화까지 다시 확인하세요.

## 원본을 다시 들을 기간까지 생각해 두세요

업로드한 파일은 작업이 completed, failed, canceled 중 하나의 최종 상태가 된 뒤 24시간 후에 삭제해요. 녹취록은 직접 삭제할 때까지 남아요. 나중에 원본을 다시 검토할 계획이라면 녹음은 별도로 보관하세요. 내보낸 파일도 연구에서 정한 접근 권한과 보관 기간에 맞춰 관리해 주세요.

인터뷰가 여러 개라면 녹음마다 작업을 만들고 각 작업 ID를 세션 ID에 연결하세요. 웹훅으로 처리 상태를 모을 수 있지만, 실패한 인터뷰는 실패로 남겨야 해요. 내용이 없는 완료 녹취록으로 바꾸면 안 돼요.

음성 텍스트 변환은 녹음당 최대 5시간까지 가능해요. 나눠 올리는 파일은 계정 한도 안에서 최대 2GB까지 지원해요.

- [파일 업로드와 보관 기간 확인하기](https://transcript1.com/ko/docs/uploads)
- [웹훅으로 인터뷰 처리 상태 모으기](https://transcript1.com/ko/features/badasseugi-wephuk)

## 자주 묻는 질문

### 화자 이름도 자동으로 넣어 주나요?

아니요. Speaker 1, Speaker 2 같은 라벨로 나눠요. transcript1은 실제 참여자가 누구인지 알지 못해요. 녹음을 확인한 뒤 라벨을 참여자와 직접 연결해 주세요.

### 컴퓨터에 저장한 인터뷰 녹음도 쓸 수 있나요?

네. 대시보드나 API로 파일을 올리세요. API에서는 95MB까지 요청 한 번으로, 더 큰 파일은 나눠서 최대 2GB까지 올릴 수 있어요. 업로드한 녹음을 처리하는 방식이고, 회의에 직접 참여하지는 않아요.

### 올린 녹음 파일은 언제 삭제되나요?

작업이 완료·실패·취소된 뒤 24시간이 지나면 업로드한 녹음을 삭제해요. 녹취록은 직접 삭제할 때까지 보관해요.

### 분석 전에 녹취록을 꼭 검토해야 하나요?

네. 자동으로 만든 녹취록에는 오류가 있을 수 있어요. 특히 공개할 인용문은 원본을 다시 들으며 표현과 화자가 맞는지 확인해 주세요.

## 함께 보면 좋은 페이지

- [화자 분리](https://transcript1.com/ko/features/hwaja-insik-api)
- [파일 변환 API](https://transcript1.com/ko/features/eumseong-tekseuteu-byeonhwan-api)
- [파일 업로드 (문서)](https://transcript1.com/ko/docs/uploads)