chore: Notion 동기화 2026-06-05 14:00

Author: sungbin1015

docs/poc/.notion-sync.json

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…c/poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축.md …h/poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축.mddocs/poc/poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축.md renamed to docs/poc/audio-bench/poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축.md docs/poc/poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축.md renamed to docs/poc/audio-bench/poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 ---
 id: poc-기획안-초고속초고품질-다국어-ai-자막-생성-시스템-구축
 title: "[PoC 기획안] 초고속·초고품질 다국어 AI 자막 생성 시스템 구축"
-sidebar_position: 2
-slug: "2"
+sidebar_position: 1
+slug: "1"
+last_update:
+  date: 2026-06-05
 ---
 
-<br />
 
-<br />
 
 **프로젝트 성격:**
 
@@ -17,12 +17,10 @@ slug: "2"
 
 NVIDIA RTX 4090 (24GB) 1장 기반 기본 가속 환경
 
-<br />
 
 ## 1. 프로젝트 개요 (Overview)
 
 - **목적:** 배경음악, 효과음, 관중 함성 등이 섞인 미디어 파일에서 인간의 대사(Dialogue)만 고립시켜, 자막의 오인식 및 AI 환각(Hallucination) 현상을 원천 차단하고 단 3분 만에 1시간짜리 영상을 완벽한 다국어 자막으로 변환하는 시스템 검증.
-
 - **핵심 목표:** 
   -  음성 향상(Speech Enhancement)을 통한 단어 오차율(WER) 최소화
 
@@ -55,15 +53,13 @@ NVIDIA RTX 4090 (24GB) 1장 기반 기본 가속 환경
 규격화된 최종 SRT 자막을 출력합니다.
 ```
 
-<br />
 
 ## 2. 사전 조사
 
 #### **2.1. 음성 인식 엔진: WhisperX (Turbo vs Large-v3)**
 
 
 - **결론:** 전사(Transcription) 중심의 초고속 시스템을 위해 `Turbo (Large-v3-Turbo)` 모델 채택.
-
 - **이유:** Large-v3 가 최고 성능을 내지만 정확도 손실은 1% 내외 이고 속도는 Turbo 가 3배 이상 빠름. 음성 데이터를 전처리를 해서 원본 품질을 높이는게 정확도+속도 면에서 유리하다고 판단
 
 | **비교 항목** | **WhisperX Large-v3** | **WhisperX Turbo** | **비고 및 비즈니스 영향** |
@@ -78,7 +74,6 @@ NVIDIA RTX 4090 (24GB) 1장 기반 기본 가속 환경
 #### 2.2 노이즈 제거
 
 - **결론:** 방송, 영화, 스포츠 해설 등 다채로운 소음 환경에서 대사(Dialogue)만 초고속으로 고립시키기 위해 `DeepFilterNet v3` 를 전처리 메인 엔진으로 채택.
-
 - **이유:** BGM 제거에 특화된 음악 분리 모델(RoFormer, MDX)과 달리, 인간의 성대 구조 주파수 외의 모든 소리(효과음, 함성, 배경음)를 '잡음'으로 인지해 완벽히 제거함. 특히 RTX 4090 환경에서 1시간 분량을 단 10초대에 끊어내는 압도적인 인프라 비용 절감 효과를 가짐.
 
 | **비교 대상 모델** | **DeepFilterNet v3 (채택)** | **BS-RoFormer (Vocal)** | **MDX23C (Kim Vocal 2)** | **HTDemucs v4** |
@@ -91,19 +86,15 @@ NVIDIA RTX 4090 (24GB) 1장 기반 기본 가속 환경
 | **단점 및 한계** | 대사보다 BGM 볼륨이 극도로 큰 일부 예능에서는 음악 소리가 미세하게 새어 나올 수 있음. | 모델이 무거워 대량 처리 시 병목 우려. 대사가 왜곡되어 Whisper가 씹을 가능성 존재. | 영화 효과음이나 스포츠 관중 소리를 '악기'로 인지하지 못해 걸러내지 못함. | 속삭이는 작은 대사를 '소음'으로 오인해 통째로 지워버리는 경우가 있음. |
 | **PoC 최종 지위** | **메인 파이프라인 확정** | 특수 장르(예능)용 서브 픽 | 대량 고속 처리용 후보 픽 | 스포츠 중계용 검증 픽 |
 
-<br />
 
 ---
 
-<br />
 
 ## 3. 테스트
 
 ### 3.1 테스트 방법
 
-<br />
 
-<br />
 
 ### 3.2 테스트 데이터
 
@@ -131,12 +122,10 @@ NVIDIA RTX 4090 (24GB) 1장 기반 기본 가속 환경
 > yt-dlp -f "bv*[height<=720]+ba/b[height<=720]" "<URL">
 ```
 
-<br />
 
 ##### 영상 변환)
 
 - 다운로드 받은 영상으로 부터 음성만 분리 한다.
-
 - 음성은 압축이 되지 않는 wav 파일 형태로 받고 Noise 제거를 위해서 아래 옵션은 중요함
   - -vn : 비디오 제외(Video No)
 
@@ -152,9 +141,6 @@ NVIDIA RTX 4090 (24GB) 1장 기반 기본 가속 환경
 ffmpeg -y -i <input.mp4> -vn -ac 1 -ar 48000 -c:a pcm_s16le <audio.wav>
 ```
 
-<br />
 
-<br />
 
-<br />
 

docs/poc/audio-bench/한국어-콘텐츠-lid-정확도-비교-whisper-vs-voxlingua107.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
 id: 한국어-콘텐츠-lid-정확도-비교-whisper-vs-voxlingua107
 title: "한국어 콘텐츠 LID 정확도 비교 — Whisper vs VoxLingua107"
-sidebar_position: 1
-slug: "1"
+sidebar_position: 2
+slug: "2"
 last_update:
   date: 2026-06-04
 ---
@@ -177,7 +177,7 @@ poc-lid-bench/
 | `torch` | `>=2.4,<2.9` | cu128 wheel, 상한은 DF 호환성 |
 | `torchaudio` | `>=2.4,<2.9` | 동일 |
 
-> torch/torchaudio 상한 `<2.9` 는 `torchaudio.backend.common.AudioMetaData`
+&gt; torch/torchaudio 상한 `<2.9` 는 `torchaudio.backend.common.AudioMetaData`
 가 2.9 에서 제거되며 DF 의 import 가 깨지는 문제 회피용. 검증된 조합:
 `torch==2.8.0+cu128` .
 
@@ -204,7 +204,7 @@ poc-lid-bench/
 
 ```javascript
 # log.py 에서 로그파일 위치 적절히 수정
-&gt; .venv/bin/python main.py
+> .venv/bin/python main.py
 ```
 
 

docs/poc/vision-bench/_category_.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "label": "Vision-bench",
-  "position": 3,
+  "position": 2,
   "link": {
     "type": "generated-index",
     "slug": "/poc/vision-bench"