음성 파일 분할 처리에서 왜 "오버랩 구간"이 필요할까?

 

 

 

 

AI 음성 인식 API를 사용하다 보면, 긴 음성 파일을 여러 조각으로 나눠 처리해야 하는 경우가 있다. 특히 OpenAI Whisper나 Google Speech-to-Text 같은 API는 시간이나 파일 용량 제한이 있기 때문에, 큰 오디오 파일은 일정 단위로 분할하여 보내게 된다.

이 과정에서 "오버랩 구간(overlap segment)" 이라는 개념을 반드시 고려해야 한다.

오버랩 구간이란?

각 오디오 조각의 끝과 다음 조각의 시작 부분이 일정 시간만큼 겹치도록 처리하는 것.
예를 들어, 1분짜리 조각들을 3초씩 오버랩하면, 다음과 같이 구성된다:

• part_0: 0:00 ~ 1:03
• part_1: 1:00 ~ 2:03
• part_2: 2:00 ~ 3:03
  ...

이렇게 각 조각의 앞뒤가 3초 정도 겹쳐지는 구조를 갖는다.

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왜 오버랩이 꼭 필요할까?

1. 말 끊김 방지

음성 인식 API는 일반적으로 한 조각 단위로 문장을 완성하려고 하기 때문에, 만약 사람의 말이 조각의 끝을 넘어서 이어진다면, 인식 정확도가 떨어지거나 문장이 잘릴 수 있다. 특히 긴 의학용어같은 경우는 중간에 분리되면 다른 단어로 인식할 확률이 높아진다. 

오버랩을 넣으면, 문장이 자연스럽게 이어지는 경우에도 중복된 맥락을 확보하게 되므로 인식 정확도가 높아진다.

2. 단어 손실 보완

일반적으로 ffmpeg로 오디오를 자를 때는 지정된 초 단위로 정확하게 자르지만, 음성의 시작이나 끝이 애매하게 잘릴 수 있다.
이때 오버랩을 넣으면 잘린 단어를 다음 조각에서 다시 들을 기회가 생기므로, 손실된 단어를 복원할 수 있다.

3. API의 문맥 보정 특성 대응

Whisper 같은 모델은 condition_on_previous_text: false 옵션을 켜더라도, 조각마다 문맥의 일관성을 고려하게 된다.
오버랩을 통해 서로 이어진 말처럼 보이게 하는 것은 결과적으로 자연스러운 전사(transcription) 결과를 만들어낸다.

 

 

 

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오버랩 구간은 얼마나 줘야 할까?

• 일반적으로 3~5초 사이가 권장된다.
• 너무 짧으면 끊김이 발생하고, 너무 길면 중복 제거 후 정제 로직이 복잡해질 수 있다.

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오버랩을 넣으면 생기는 문제는?

오버랩을 넣으면 중복된 내용이 생기게 된다. 예를 들어:

part_0: "…그래서 다음 주에 방문해주세요."
part_1: "다음 주에 방문해주세요. 그다음으로는…"

→ 이렇게 같은 문장이 두 번 나올 수 있다.

그래서 반드시 중복 제거 로직이 후처리에서 필요하다. 마지막 10단어, 첫 10단어를 비교해서 일치하면 잘라내는 방식이 흔히 사용된다.

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마무리

음성 파일을 AI로 인식할 때 단순히 잘라 보내는 것만으로는 부족하다.
사람의 말은 끊기지 않고 흘러가기 때문에, 모델도 그 맥락을 파악할 수 있도록 도와줘야 한다.
그 역할을 하는 것이 바로 오버랩 구간이다.

오버랩은 인식 정확도를 높이고, 중간 단어 손실을 방지하며, 더 자연스러운 결과를 만드는 중요한 처리 기법이다.
음성 인식 시스템을 만든다면, 반드시 이 부분은 고려해야 한다.