Aqua Voice

Avalon은 Aqua Voice의 모든 받아쓰기 뒤에 있는 모델이다. 회사 자체 벤치마크인 AISpeak-10은 사람들이 "Claude Code"나 "GPT-4o-mini" 같은 말을 하는 음성 클립으로 구성되며, 여기서 핵심 용어 정확도 97.4%를 기록했다. Whisper Large v3는 65.1%에 그친다. 2025년 10월 공개 당시 공개 OpenASR 리더보드에서 독점 모델 1위, 평균 단어 오류율 6.24%도 찍었다. 제공사가 내놓은 수치이니 중립적 평가가 아니라 출발점으로 읽어야 한다.

데스크톱 앱은 운영체제 수준에서 돌아가므로 텍스트를 받는 입력란이라면 어디든 음성 텍스트 변환이 된다. 사이트별 플러그인도, 계속 업데이트할 확장 프로그램도 없다. 키를 누르고 말한 뒤 떼면 커서 자리에 텍스트가 들어간다. 터미널과 코드 편집기 안에서도 마찬가지다.

자꾸 틀리는 단어를 가르칠 수 있다. 동료 이름, 제품명, 사내 용어, 라이브러리 이름 같은 것들이다. 등록한 용어의 정확도는 곧바로 올라가고, 어휘가 특이한 직업일수록 차이가 크다. 이런 도구가 흔히 내는 오류 가운데 가장 빨리 고칠 수 있는 부분을 여기서 잡는다.

출력 형식은 하나로 고정되지 않는다. 말투와 규칙을 한 번 정하면 이후 모든 받아쓰기에 적용된다. Slack은 소문자로, 고객 메일은 완전한 문장으로, 문서는 소제목을 붙여서 나온다. 도착 시점에 이미 공개 가능한 상태에 가까워 편집 시간이 줄어든다.

Aqua Voice는 49개 언어를 알아듣고 억양과 말 속도를 포함한 실제 말투에 맞춘다. 한 언어로 말하고 다른 언어로 메모를 남길 수 있으며, 언어가 섞인 문장은 단일 지역에 맞춰 만든 도구보다 매끄럽게 처리한다.

세션은 기본으로 기록에 남아 지난주에 말한 문단을 다시 찾을 수 있다. 프라이버시 모드는 반대로 작동한다. 회사 서버에 아무것도 저장하지 않는다. 기밀 자료를 다루는 일이라면 이 스위치가 도입 여부를 가르는 기준이 된다.

개발자는 Avalon API로 같은 모델을 호출할 수 있다. 문서에 따르면 베이스 URL과 모델 이름 두 줄만 바꾸면 기존 파이프라인을 옮길 수 있다. 요청 형식과 인증은 그대로 두고 기술 발화 인식만 끌어올리는 방식이다.