통화 분석 용어

다음 용어 및 개념은 Amazon Chime SDK 통화 분석을 사용하는 방법을 이해하는 데 있어 매우 중요합니다.

Amazon Athena

표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 서비스이므로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. Athena를 사용하려면 Amazon S3의 데이터를 가리키고 스키마를 정의한 다음 표준 SQL 쿼리를 사용하세요. 또한 작업 그룹을 사용하여 사용자를 그룹화하고 쿼리를 실행할 때 액세스할 수 있는 리소스를 제어할 수도 있습니다. 작업 그룹을 사용하면 다양한 사용자 및 워크로드 그룹에서 쿼리 동시성을 관리하고 쿼리 실행의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Athena란 무엇인가요?를 확인하세요.

Amazon Kinesis Data Firehose

추출, 전환, 적재(ETL) 서비스로서 스트리밍 데이터를 안정적으로 캡처, 변환하여 데이터 레이크, 데이터 스토어, 분석 서비스로 전달합니다. 자세한 내용은 Amazon Kinesis Data Firehose란 무엇인가요?를 참조하세요.

통화 분석 데이터 웨어하우스

통화 분석 데이터를 위한 선택적 저장소입니다. 웨어하우스는 Amazon S3 버킷에 Parquet 기반 데이터 파일 형식으로 데이터를 저장합니다. 표준 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 통화 분석 구성에서 웨어하우스를 활성화합니다.

Glue Data 카탈로그

다양한 데이터 소스의 데이터 자산을 위한 중앙 집중식 메타데이터 리포지토리입니다. 카탈로그는 데이터베이스와 테이블로 구성되어 있습니다. 통화 분석의 경우 테이블의 메타데이터가 Athena에게 Amazon S3 버킷의 위치를 알려줍니다. 또한 열 이름, 데이터 유형, 테이블 이름과 같은 데이터 구조를 지정합니다. 데이터베이스에는 데이터 세트의 메타데이터와 스키마 정보만 보관됩니다. 자세한 내용은 이 섹션의 뒷부분에서 Glue 데이터 카탈로그 테이블 구조 항목을 참조하세요.

미디어 인사이트 파이프라인

고유 MediaPipelineId로 식별되는 임시 리소스입니다. 통화 분석 파이프라인 구성 및 런타임 파라미터를 사용하여 생성됩니다. 런타임 파라미터는 파이프라인의 데이터 소스를 지정합니다.

미디어 인사이트 파이프라인 구성

미디어 인사이트 파이프라인을 만드는 데 사용되는 정적 구성입니다. 구성을 사용하여 하나 이상의 파이프라인을 인스턴스화할 수 있습니다.

미디어 인사이트 파이프라인 구성 요소

미디어 인사이트 파이프라인 구성 요소에는 프로세서 요소를 사용하여 미디어를 처리하거나 싱크 요소를 사용하여 생성된 인사이트를 전달하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.

미디어 인사이트 파이프라인 태스크

미디어 파이프라인의 임시 하위 리소스입니다. 태스크에는 특정 스트림 ARN 및 채널 ID의 프로세스 상태에 대한 메타데이터가 보관됩니다. 고유 ID로 식별됩니다. 미디어 인사이트 파이프라인에서 음성 분석을 시작하여 생성됩니다.

화자 검색

통화 참여자를 인식하는 데 도움이 되는 음성 분석 기능입니다.

음성 분석

화자 검색 및 음성 톤 분석을 포함하는 Amazon Chime SDK 기능입니다.

음성 임베딩

발신자 음성을 벡터로 표현하고 고유 ID를 더한 값입니다.

음성 향상

전화 통화의 오디오 품질을 향상시키는 시스템입니다.

음성 프로필

음성 임베딩, ID, 만료 날짜의 조합입니다.

음성 프로필 도메인

음성 프로필 모음입니다.

음성 톤 분석

발신자 음성에 대해 positive, negative 또는 neutral 감정을 분석할 수 있게 해주는 음성 분석 기능입니다.

콜 인사이트 구성을 생성하고, 파이프라인을 시작하고, 음성 분석을 실행하는 데 사용되는 API에 대한 자세한 내용은 Amazon Chime SDK API 참조의 Amazon Chime SDK 미디어 파이프라인을 참조하세요.

참고

미디어 인사이트 파이프라인 API만 새로운 기능을 제공하므로 통화 분석을 실행할 때는 미디어 인사이트 파이프라인 API를 사용하는 것이 좋습니다. 미디어 파이프라인과 음성 네임스페이스 간의 차이점에 대한 자세한 내용은 이 섹션 뒷부분의 음성 API를 사용하여 음성 분석 실행를 참조하세요.