포드캐스트의 미래는 AI

대략적으로 말하면, 매월 약 22,000개의 새로운 포드캐스트가 출시된다. 현재 Apple Podcasts 디렉토리에는 약 2,500만 개(7100만 회 이상)의 에피소드가 있습니다. 이는 Podcast Industry Insights에 따르면 알려진 것만으로도如此입니다.

“많은 포드캐스터들은 더 이상 큰 플랫폼을 통해 가지 않고 직접 청취자에게 프리미엄 콘텐츠를 판매하며 큰 성공을 거두고 있다”고 Andy Taylor, 전 BBC Radio 및 Cardiff 기반 R&D 컨설팅 회사 Bwlb의 창립자는 말합니다.

그리고 그것은 포드캐스트와 같은 콘텐츠의 증가하는 볼륨에 대해 말하지도 않았습니다. 브랜드가 홍보를 위해 생성하거나 이벤트 프로듀서가 예를 들어 대화형 콘텐츠를 온디맨드로 제공하려는 경우와 같은 경우입니다. 모든 콘텐츠는 오디오 전문가 또는 기술을 배우는 사람들에 의해 생성되고 배포되어야 합니다. 따라서 그들이 생산의 큰 부분을 자동화할수록 콘텐츠에 더 집중할 수 있습니다.

“오디오가 게시되는 다양한 장소가 폭발적으로 증가했다”고 M Works Mastering의 수석 엔지니어이자 보스턴의 Berklee College of Music의 교수인 Jonathan Wyner는 설명합니다. “그 모든 맥락에서 창작자들이 더 유연하게 일할 수 있는 실제 동기가 있으며 필연적입니다.”

더욱이, 더 생산적이고 효율적이어야 합니다.

AI의 부상

인공 지능(AI) — 인간이 이전에 수행한 작업을 자동화할 수 있는 소프트웨어 —는 포드캐스트 콘텐츠의 해일을 처리하는 열쇠를握고 있습니다. AI는 생산을 가속화할 뿐만 아니라 포드캐스트를 더 좋게 만들고 내일의 오디오 경험을 위한 무대를 마련할 수 있습니다.

“기본적으로 AI는 반복적인 작업을 처리하여 포드캐스터의 워크플로우를 빠르게 합니다”라고 Nomono의 연구 엔지니어인 Manos Chourdakis는 설명합니다. “예를 들어, AI를 사용하면 누군가가 잘못 말한 것을 찾기 위해 전체 포드캐스트를 청취할 필요가 없습니다. 그런 다음 이를 대체하거나 제거할 수 있습니다. 당신은 스스로 할 수 있지만 AI가 더 빠르게 합니다.”

그런 다음 AI만으로 수행할 수 있는 작업이 있습니다. 예를 들어, 노이즈를 제거하거나 대화를 향상시키는 작업입니다. “좋은 대화 향상을 위해서는 AI가 필요합니다”라고 Chourdakis는 말합니다. “적어도 전통적인 도구를 사용하여 합리적인 시간 내에 불가능합니다.”

일할 수 있는 작업

포드캐스트에서 AI의 응용은 생산 작업만큼 다양합니다. 일부는 직접 포드캐스트 플랫폼에 구축됩니다. 창작자가 포드캐스트를 호스팅 플랫폼 Podcast.co에 업로드하면 시스템은 자동으로 오디오 파일을 “청취”하고 사운드 레벨을 정규화합니다.

“작업의 지루한 부분을 줄이는 데 도움이 되는 도구는 좋은 것입니다”라고 플랫폼의 공동 창립자인 Mike Cunsolo는 말합니다. Cunsolo는 또한 기업 브랜드와 함께 포드캐스트 제작 회사 Cue를 운영하며 Matchmaker.fm은 포드캐스트 프로듀서를 게스트와 연결합니다. “인간 전문가 요소가 항상 필요하지만 기계는 곧 포드캐스트가 흥미로운 것을 이해하고 작업 시간을 줄일 수 있습니다.”

솔루션 제공업체 Descript는 노이즈 제거 및 에코 제어를 포함한 포드캐스트 엔지니어링의 많은 측면에 AI를 적용합니다. Descript가 처리할 수 있는 더 “지루한” 작업 중 하나는 룸 톤입니다.

“때때로 프로듀서들은 에디트 사이 또는 문장 사이의 간격을 늘리기 위해 디지털 침묵을 포드캐스트에 삽입해야 할 수 있습니다”라고 Descript의 비즈니스 및 기업 개발 책임자인 Jay LeBoeuf는 말합니다. “하지만 그것은 매우 비자연스럽게 들립니다.”

제작자가 포드캐스트를 녹음할 때 룸 톤을 캡처하지 않은 경우 다시 돌아가서 가져올 수 있습니다. 또는 필요에 따라 복사하여 붙여넣고 편집하여 자연스럽게 혼합할 수 있습니다.

또는 컴퓨터가 처리할 수 있습니다. Descript의 AI 기반 룸 톤 생성기는 녹음을 분석하고 룸 톤을 식별한 다음 필요한 곳에 자동으로 합성합니다. 이러한 기술은 단순히 지루한 작업을 제거하는 것만이 아니라 생산의 유연성을 높여줍니다.

“AI는 저렴한 하드웨어, 더 나쁨으로 들리는 룸, 더 시끄러운 위치를 사용하여도 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해줄 것입니다”라고 Nomono의 Chourdakis는 말합니다.

새로운 AI 기반 기능

AI는 또한 포드캐스트에서 혁신의 문을 열어줍니다. 예를 들어, Epidemic Audio Reference(EAR) 도구는 포드캐스트 제작자가 좋아하는 노래를 기반으로 저작권이 없는 음악을 찾을 수 있도록 도와줍니다.

“당신이 인트로 또는 아웃트로 음악을 찾고 있고 특정 노래를 생각하고 있지만 저작권으로 보호되는 경우”라고 Chourdakis는 말합니다. “시스템은 내부에서 AI를 사용하여 비슷한 것을 찾는 데 도움을 줍니다.”

Bwlb에서 Taylor의 팀은 Accordion을 개발했습니다. 이는 AI 기반 솔루션으로 포드캐스트를 다양한 길이로 재생산할 수 있습니다.

“모든 다른 부분의 우리의 삶은 더智能化되고 있습니다 — 스마트 홈, 스마트 냉장고”라고 Taylor는 말합니다. “사람들은 또한 포드캐스트 경험에서 더 많은 제어와 편의성을 원합니다.”

Taylor가 BBC에서 다큐멘터리를 작업할 때 그는 다른 플랫폼에서 실행하기 위해 더 짧은 버전을 요청받았습니다. 이 과정은 항상 수동으로 진행되었습니다. Accordion은 소프트웨어 알고리즘을 포드캐스트 콘텐츠에 적용하여 지능적으로 다른 길이의 버전을 생성합니다. “그것은 아무것도 가속화하지 않지만 사용자에게 콘텐츠의 기간을 제어할 수 있게 해주고 톤 구조나 청취 가능성을 잃지 않습니다”라고 Taylor는 말합니다.

몰입형 스토리텔링에 집중

포드캐스터들이 AI 도구를 사용할수록 더 좋아집니다. 즉, 더 많은 데이터를 摂取할수록 더 많이 배울 수 있습니다.

Nomono의 대화 향상 알고리즘은 깨끗하고 명료한 일부와 그렇지 않은 일부를 포함한 대량의 음성 녹음 데이터세트에 기반합니다. 이는 AI 도구가 더 좋은 사운드를 생성하는 방법을 가르칩니다. “포드캐스트 제작자들은 고품질 오디오를 생산하기 위해 고급 오디오 지식을 필요로 하지 않아야 합니다”라고 Chourdakis는 말합니다. “일부 작업을 자동화함으로써 그들은 더 많은 시간을伟大的 스토리텔링에 집중하고 더 적은 시간을 지루한 클린업 작업에 할 수 있습니다.”

그리고 미래에는 몰입형, 공간적 포드캐스트와 같은 새로운 장르를 더 쉽게 진화시킬 수 있습니다. 예를 들어, Nomono의 기술은 오브젝트 기반 오디오 생산을 가능하게 하여 프로듀서가 3D 사운드 스케이프에 음성을 “배치”하거나 청취자에게 맞춤형 동적 버전을 생성할 수 있습니다.

“미디어 제작은 이제 꿈꾸는 모든 것이 가능해지는 단계에 진입했습니다”라고 Descript의 LeBoeuf는 말합니다. “그리고 더 이상 비싼 스튜디오나 수십 년의 훈련이 필요하지 않습니다.”