포드캐스팅의 미래는 AI

대략 월간 22,000개의 새로운 포드캐스트가 출시된다. 현재 Apple Podcasts 디렉토리에는 약 2,500만 개(7,100만 개 이상의 에피소드)의 포드캐스트가 등록되어 있다. 이는 Podcast Industry Insights에 따르면 현재 알려진 포드캐스트의 수이다.

“많은 포드캐스터들이 더 이상 큰 플랫폼을 통해 포드캐스트를发布하지 않고 있다. 그들은 직접 청취자에게 프리미엄 콘텐츠를 판매하고 큰 성공을 거두고 있다”고 Andy Taylor는 말한다. Andy Taylor는 이전에 BBC Radio에서 일했으며 Cardiff 기반의 R&D 컨설팅 회사인 Bwlb의 창립자이다.

그리고 그것은 브랜드가 홍보를 위해 생성하거나 이벤트 제작자가 예를 들어 대화형 콘텐츠를 주문형으로 제공하고 싶어하는 포드캐스트와 같은 콘텐츠의 증가하는 볼륨에 대해 말하지 않는다. 모든 콘텐츠는 오디오 전문가나 기술을 배우는 사람들에 의해 생성되고 배포되어야 한다. 따라서 그들이 생산의 큰 부분을 자동화할수록 콘텐츠에 더 집중할 수 있다.

“오디오가 게시되는 다양한 장소가 폭발적으로 증가했다”고 Jonathan Wyner는 설명한다. Jonathan Wyner는 M Works Mastering의 수석 엔지니어이자 보스턴의 Berklee College of Music의 교수이다. “그 모든 맥락에서 창작자들이 더 유연해지는 동기와 명령이 있다.”

그리고 더 생산적이고 효율적이다.

AI의 부상

인공 지능(AI)은 이전에 인간이 수행한 작업을 자동화할 수 있는 소프트웨어로 포드캐스트 콘텐츠의 쓰나미를 처리하는 열쇠를握고 있다. AI는 생산을 가속화할 뿐만 아니라 포드캐스트의 음질을 개선하고 내일의 오디오 경험을 위한 무대를 설정할 수 있다.

“AI는 기본적으로 반복적인 작업을 처리하여 포드캐스터의 워크플로우를 빠르게 한다”고 Manos Chourdakis는 설명한다. Manos Chourdakis는 AI 기반 포드캐스팅 도구를 개발하는 Nomono의 연구 엔지니어이다. “예를 들어, AI를 사용하면 전체 포드캐스트를 듣지 않고 누군가가 잘못 말한 부분을 찾고 교정하거나 제거할 필요가 없다. 당신은 할 수 있지만 AI가 더 빠르다.”

그리고 최소한 규모에서만 수행할 수 있는 작업이 있다. 예를 들어, 노이즈를 제거하거나 대화를 강화하는 작업이다. “좋은 대화 강화는 AI 없이 불가능하다”고 Chourdakis는 말한다. “적어도 전통적인 도구를 사용하여 합리적인 시간 내에 불가능하다.”

반복적인 작업에 적합

포드캐스팅에서 AI의 응용은 생산 작업과 같다. 일부는 포드캐스트 플랫폼에 직접 통합되어 있다. 생성자가 포드캐스트를 호스팅 플랫폼 Podcast.co에 업로드하면 시스템은 자동으로 오디오 파일을 “청취”하고 사운드 레벨을 정규화한다.

“어떤 도구든지 작업의 단조로운 부분을 줄이는 데 도움이 되면 좋은 것이다”고 Mike Cunsolo는 말한다. Mike Cunsolo는 플랫폼의 공동 창립자이다. Cunsolo는 또한 기업 브랜드와 함께 작업하는 포드캐스트 제작 회사인 Cue와 포드캐스트 제작자와 게스트를 연결하는 Matchmaker.fm를 운영한다. “당신은 항상 인간 전문 지식 요소를 필요로 할 것이지만 곧 기계는 포드캐스트가 흥미롭게 만드는 요소를 이해하고 작업 시간을 줄일 수 있을 것이다.”

솔루션 제공업체 Descript는 노이즈 제거와 에코 제어를 포함한 포드캐스트 엔지니어링의 많은 측면에 AI를 적용한다. Descript가 처리할 수 있는 더 “단조로운” 작업 중 하나는 룸 톤이다.

“때때로 프로듀서들은 디지털 침묵을 포드캐스트에 삽입해야 한다. 편집 사이 또는 문장 사이의 간격을 늘리기 위해” Jay LeBoeuf는 말한다. Jay LeBoeuf는 Descript의 비즈니스 및 기업 개발 책임자이다. “하지만 그것은 매우 비자연스럽게 들린다.”

프로듀서들이 포드캐스트를 녹음할 때 룸 톤을 캡처하지 않았다면 다시 가서 가져와야 하거나 녹음에서 찾고 필요한 곳에 복사하여 붙여넣은 다음 결과를 편집하여 자연스럽게 혼합할 수 있다.

또는 컴퓨터가 처리할 수 있다. Descript의 AI 기반 룸 톤 생성기는 녹음을 분석하고 룸 톤을 식별한 다음 필요한 곳에 자동으로 합성한다. 이러한 기술은 단조로운 작업을 제거할 뿐만 아니라 더 큰 생산 유연성을 허용한다.

“AI는 저렴한 하드웨어, 더 나쁨으로听하는 룸, 더 시끄러운 위치를 사용하여도 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해줄 것이다”고 Nomono의 Chourdakis는 말한다.

새로운 AI 기반 기능

AI는 또한 포드캐스팅에서 혁신의 문을 열어 새로운 솔루션을 창조하여 포드캐스터와 청취자에게 새로운 기준을 설정한다. 예를 들어, Epidemic Audio Reference(EAR) 도구는 포드캐스터가 좋아하는 노래를 기반으로 저작권이 없는 음악을 찾을 수 있도록 도와준다.

“당신이 인트로 또는 아웃트로 음악을 찾고 있고 특정 노래를 생각하고 있지만 그것은 저작권으로 보호されている 경우” Chourdakis는 말한다. “시스템은 내부에서 AI를 사용하여 비슷한 것을 찾는 데 도움이 된다.”

Bwlb에서 Taylor의 팀은 Accordion을 개발했다. Accordion은 AI 기반 솔루션으로 포드캐스트를 다양한 길이로 재생산할 수 있다.

“모든 다른 부분의 우리의 삶은 더智能化되고 있다 — 스마트 홈, 스마트 냉장고” Taylor는 말한다. “사람들은 포드캐스트 경험에서도 더 많은 제어와 편의를 원한다.”

Taylor가 BBC에서 다큐멘터리를 작업할 때 그는 다른 플랫폼에서 실행하기 위한 더 짧은 버전을 요청받았다. 그 과정은 항상 수동이었다. Accordion은 포드캐스트 콘텐츠에 소프트웨어 알고리즘을 적용하여 지능적으로 다른 길이의 버전을 생성한다. “그것은 아무것도 빨라지지 않는다” Taylor는 말한다. “하지만 사용자가 콘텐츠의 길이를 제어할 수 있게 해주고 톤 구조나 청취 가능성을 잃지 않는다.”

몰입형 스토리텔링에 집중

포드캐스터들이 AI 도구를 사용할수록 더 좋아진다. 즉, 더 많은 데이터를摄取할수록 더 많이 배운다.

Nomono의 대화 강화 알고리즘은 깨끗하고 이해할 수 있는 음성 녹음과 그렇지 않은 음성 녹음의 큰 데이터셋에 기반한다. 이러한 데이터셋은 AI 도구가 더 좋은 음질을 생성하는 방법을 가르친다. “포드캐스터들은 높은 품질의 오디오를 생성하기 위해 고급 오디오 지식을 필요로 할 필요가 없다”고 Chourdakis는 말한다. “일부 작업을 자동화함으로써 그들은 더 많은 시간을 위대한 스토리텔링에 집중하고 단조로운 청소 작업에 덜 집중할 수 있다.”

그리고 미래에는 몰입형, 공간적 포드캐스트의 새로운 장르를 더 쉽게 만들 수 있다. 예를 들어, Nomono의 기술은 오브젝트 기반 오디오 생산을 가능하게 하여 프로듀서들이 3D 사운드 스케이프에 목소리를 “배치”하거나 청취자에게 맞춤형 동적 버전을 생성할 수 있다.

“미디어 생산은 이제 꿈꾸는 모든 것이 가능해지는 단계에 들어섰다”고 Descript의 LeBoeuf는 말한다. “그리고 이제는 비싼 스튜디오나 수십 년의 훈련이 필요하지 않다.”