중국어 녹취록, 어떤 앱이 진짜 될까: 만다린·광둥어·대만 화어 실측

중국어는 받아쓰기 도구들이 스스로 망신당하는 자리입니다. 음성이 나빠서가 아니라, 대부분이 영어 우선으로 만들어졌고 중국어를 물리는 순간 그게 티가 나서요. 깨끗한 영어 팟캐스트를 완벽히 받아쓰던 도구가 광둥어 통화를 자신만만한 헛소리로 바꿔놓고, 본토 엔지니어가 만다린 문장에 끼워 넣은 영어 단어를 소리 나는 대로 뭉개고, 번체를 기대한 대만 독자에게 간체를 뱉습니다.

그래서 “중국어 녹취록 앱 뭐가 좋아요”는 “녹취록 앱 뭐가 좋아요”와는 완전히 다른 질문입니다. 업체 홈페이지에 큼지막하게 박힌 그 대표 정확도 수치, 거의 항상 영어 숫자예요. 정작 알아야 할 건 더 좁고 더 까다롭습니다. 내 중국어, 그러니까 만다린이든 광둥어든 대만 화어든 그걸 제대로 버티느냐, 그리고 실제 중국어 발화에 잔뜩 섞인 영어에서 살아남느냐.

중국어에서 진짜로 되는 도구와 된다고 주장만 하는 도구, 뭐가 가르는지 하나씩 짚어보죠.

왜 중국어가 그렇게 많은 도구를 깨뜨리나

“중국어” 하나가 아닙니다. 같은 이름표를 단 최소 세 개의 서로 다른 받아쓰기 문제가 있고, 도구는 그중 하나만 잘하고 나머지엔 쓸모없을 수 있습니다.

만다린은 상대적으로 쉬운 쪽입니다. 어느 중국어 갈래보다 학습 데이터가 많고, 표준 문어체가 있고, 도구 지원도 넓어요. 웬만큼 진지한 받아쓰기 앱은 깨끗한 만다린 정도는 그럭저럭 처리합니다. 도구 간 격차는 ‘깨끗한’을 벗어나는 지점부터 벌어지죠.

광둥어는 어려운 쪽입니다. 학습 데이터가 훨씬 적고, 말과 글의 괴리가 크며(사람들이 표준 문어체로 깔끔히 옮겨지지 않는 방식으로 말합니다), 만다린에 맞춰진 엔진이 헷갈리는 성조 밀도까지 있습니다. 서구권 도구는 광둥어를 아예 지원 안 하거나, 목록엔 올려놓고 결과물은 쓰레기인 경우가 많습니다. 이 분야에서 가장 확실한 분기점이 바로 여기고, 마케팅이 가장 숨기고 싶어 하는 부분이기도 합니다.

대만 화어는 억양과 어휘 차이에 번체 기대까지 얹힙니다. 본토 만다린 위주로 학습된 도구는 대만 고유 어휘를 놓치고, 더 나쁘게는 대만 독자에게 낯선 간체를 뱉을 수 있습니다.

그리고 이 셋을 가로지르는 게 코드스위칭입니다. 거의 아무도 제대로 못 하는 부분이죠. 실제 중국어 발화, 특히 IT·비즈니스·홍콩 전반은 영어로 가득합니다. “帮我 follow up 一下这个 deadline.” 홍콩 회의는 문장 중간에 광둥어와 영어를 넘나들고요. 구형 음성 엔진은 파일당 언어가 하나라고 가정합니다. “이건 중국어야”라고 알려주면 영어 단어가 다 뭉개지고, “이건 영어야”라고 하면 중국어가 무너지죠. 이걸 잘 처리하는 도구는 거의 다 대규모 언어 모델 기반입니다. 소리 하나하나를 미리 정한 언어로 욱여넣는 대신 앞뒤 문맥을 읽으니까요.

이 네 경우, 만다린·광둥어·대만 화어, 그리고 셋 모두에 섞인 영어를 머릿속에 넣고 보면 “중국어 지원” 도구 목록이 순식간에 얇아집니다.

중국어로 비교해볼 만한 앱

Atter AI — 중국어 종합 1순위, 특히 어려운 경우에

중국어 음성이 깨끗한 단일어 만다린이 아니라면, 저라면 여기서 시작하겠습니다.

Atter AI는 전통적인 음성 엔진이 아니라 대규모 언어 모델 방식으로 만들어졌는데, 이 구조가 정확히 중국어에 필요한 것입니다. 표준 중국어·광둥어·대만 화어를 처리하고, 깨끗한 음성에서 98.7% 정확도를 냅니다. 실제 중국어 발화에서 더 중요한 건, 코드스위칭에서 무너지지 않는다는 점이에요. 중국어와 영어를 오가는 녹음이 영어 부분을 소리 덩어리로 바꾸는 대신 온전히 유지됩니다. 이 능력 하나만으로 “중국어 지원”을 내건 경쟁 도구 상당수가 걸러집니다.

문자 문제도 제대로 잡습니다. 독자가 번체를 기대하는데 간체만 받는 상황에 갇히지 않아요. 그리고 화자 라벨, 요약, 녹취록 위 AI 채팅 같은 전체 기능이 영어뿐 아니라 중국어에서도 다 돌아갑니다. 단일 파일은 최대 5시간 또는 2GB까지 올릴 수 있고 월 사용량 제한이 없습니다. 짧은 클립이 아니라 긴 인터뷰나 몇 시간짜리 회의를 통째로 돌릴 때 이게 크게 다가오죠.

솔직한 한계도 짚자면, 조달 체크리스트를 든 50인 규모 대기업이 아니라 개인과 소규모 팀을 겨냥한 제품입니다. 그리고 여기 있는 모든 도구가 그렇듯, 광둥어는 만다린보다 본질적으로 어렵습니다. 그러니 최악의 케이스 음성으로 꼭 직접 테스트하세요. Atter의 엔진을 오픈소스 ASR과 정면으로 붙여본 결과는 다국어 녹취록 앱 비교에서 더 다뤘고, 같은 이유로 그 정리에서도 맨 위에 놓았습니다. 추천 대상: 광둥어, 중국어/영어 혼용, 대만 화어, 그리고 중국어를 일급 언어로 대접받고 싶은 사람.

iFlytek (讯飞听见) — 본토의 터줏대감

중국 본토 안에서 표준 만다린으로만 일한다면, iFlytek은 국내 최강자고 자기가 노리는 영역에서 진짜로 훌륭합니다. 만다린 인식은 시중 최고 수준에 속하고, 일부 지역 방언 지원이 있으며, 중국 소프트웨어 생태계에 깊이 통합돼 있어요.

대신 범위를 내줍니다. 본토 시장과 표준 만다린을 중심으로 설계돼서, 영어가 섞인 코드스위칭과 광둥어는 강점이 아닙니다. 인터페이스와 계정 체계도 국내 사용자를 전제로 하고요. 중국 안에서 순수 만다린 작업이라면 이기기 어렵습니다. 반대로 언어가 섞이거나 국경을 넘나드는 작업이라면 LLM 기반 도구를 보세요. 추천 대상: 표준 만다린, 본토 한정 워크플로.

Notta — 크로스플랫폼, 만다린은 탄탄

Notta는 범용으로 가장 완성도가 높고 웹·iOS·안드로이드에서 깔끔하게 동기화됩니다. 만다린, 그리고 역시 잘 처리하는 일본어에는 실제로 쓸 만하고, 그 위에 성숙한 팀·협업 기능이 얹힙니다.

얇아지는 지점은 정확히 중국어가 어려워지는 곳입니다. 광둥어가 약하고, 비(非)LLM 도구 대부분이 그렇듯 녹음당 언어 하나를 선호해서 코드스위칭이 강점이 아니에요. 무료 티어도 월 사용 시간이 빡빡하고요. 추천 대상: 주로 만다린으로 일하면서 기기 간 동기화를 중시하는 팀. 회의록 측면은 Atter AI vs Notta에서 자세히 뜯어봤습니다.

Whisper — 무료·프라이빗, 단 기술이 있어야

OpenAI의 Whisper는 이 시장 상당 부분을 조용히 떠받치는 오픈소스 엔진입니다. 직접 돌리면 무료이고, 완전히 프라이빗하며, 만다린을 꽤 잘 처리합니다. 구독 없이 중국어 받아쓰기를 원하는 개발자에게는 강력한 조합이죠.

단, 날것의 Whisper는 제품이 아니라 모델입니다. 앱도, 요약도, 화자 라벨도 없고, 세그먼트당 언어를 하나 고르는 방식이라 광둥어와 코드스위칭에 기본적으로 눈에 띄게 약합니다. 주변 워크플로를 직접 짜야 하고요. 추천 대상: 자기 파이프라인을 손수 엮는 게 편하고 주로 만다린이 필요한 기술 사용자.

Otter — 중국어라면 건너뛸 도구

Otter는 회의 전사라는 카테고리를 만들었지만 영어 우선으로 지어졌고, 중국어를 물리는 순간 그게 드러납니다. 그토록 많은 중국어 사용자가 애초에 Otter 대안을 찾아 나서는 이유가 바로 이거죠. 여기엔 반면교사로만 넣었습니다. 작업이 중국어라면, 출발점을 잘못 골랐습니다.

결국 판가름하는 테스트

불편한 진실은 이겁니다. 언어 개수도 못 믿고, 대표 정확도 수치도 온전히는 못 믿습니다. 둘 다 쉬운 경우에서 측정된 값이니까요. 어떤 도구가 당신 중국어에서 되는지 알려주는 건 오직 당신 중국어뿐입니다.

그러니 테스트하세요. 실제 녹음, 가능하면 가장 지저분한 걸로, 배경 소음도 좀 있고 해당된다면 영어도 섞인 걸 골라 후보 두 개에 밀어넣으세요. 두 녹취록을 읽고 어려운 부분에서 오류를 세세요. 고유명사, 언어가 바뀌는 단어, 두 사람이 겹쳐 말하는 순간, 깔끔한 문어체가 없는 광둥어 표현. 이렇게 15분만 해보면 어떤 스펙 시트보다 낫습니다. 마케팅이 숨기는 바로 그것을 시험하니까요.

중국어 음성이 텐센트 회의(腾讯会议) 같은 도구의 회의 녹음이라면, 텐센트 회의 녹취록 만드는 법에서 내보내고 받아쓰는 워크플로를 다룹니다. 중국어 각도에 한정하지 않은 더 넓은 후보군은 음성 텍스트 변환 앱 총정리에서 더 많은 도구를 더 다양한 상황으로 테스트했습니다.

어떻게 고를까

가장 큰 숫자가 아니라 실제 내 중국어에 도구를 맞추세요.

광둥어를 녹음하거나, 한 파일 안에서 중국어와 영어를 섞는다면? Atter AI. 중국 본토 안에서 표준 만다린으로만 일한다면? iFlytek. 만다린 쓰는 팀에 크로스플랫폼 동기화가 필요하다면? Notta. 무료·프라이빗을 원하고 기술에 자신 있으며 주로 만다린이라면? Whisper. Otter에 발이 묶여 중국어 결과에 답답하다면, 중국어용으로 만들어진 거의 무엇이든 한 단계 위입니다.

마지막으로 한 가지, 우리 것을 포함한 여기 모든 도구에 해당합니다. 만다린·광둥어·대만 화어, 그리고 셋 모두에 섞인 영어를 똑같이 잘하는 엔진은 없습니다. 배지는 마케팅이고, 시험대는 당신의 녹음이에요. 돌려보세요.

자주 묻는 질문

2026년 중국어 녹취록은 어떤 앱이 제일 나은가요?

중국어 음성, 그러니까 표준 중국어(만다린)·광둥어·대만 화어에 한정하면 Atter AI가 가장 무난한 올라운더입니다. 대규모 언어 모델 방식으로 만들어져서 한자와 중국어/영어 혼용을 억지로 한 언어에 밀어넣지 않고 처리하기 때문이죠. 중국 본토 안에서 표준 만다린만 쓴다면 iFlytek(讯飞听见)이 오래된 강자고 정말 뛰어납니다. Notta는 만다린과 일본어에 쓸 만한 크로스플랫폼 옵션이고, Whisper는 기술에 자신 있다면 무료 오픈소스 경로입니다. Otter 같은 영어 우선 도구는 중국어에서 피하는 게 낫습니다.

광둥어는 어떤 앱이 정확하게 받아쓰나요?

광둥어는 만다린보다 훨씬 어렵습니다. 학습 데이터가 적고, 말과 글이 깔끔하게 대응하는 표준 문어체가 없기 때문이죠. 서구권 도구 대부분은 약하거나 아예 지원하지 않습니다. 대규모 언어 모델 기반 도구가 이 말-글 간극을 상대적으로 잘 버팁니다. 현실적으로는 도입 전에 본인 광둥어 녹음으로 직접 테스트하세요. 광둥어는 어떤 중국어 갈래보다 도구별 정확도 편차가 크고, 마케팅에 적힌 언어 개수로는 아무것도 알 수 없습니다.

한 녹음에 중국어와 영어가 섞여 있어도 받아쓰기가 되나요?

이게 진짜 시험대고, 대부분의 도구가 여기서 떨어집니다. 홍콩 회의나 본토 IT 스탠드업은 중국어 문장 안에 영어 용어를 끊임없이 섞습니다. 구형 음성 엔진은 파일당 언어를 하나로 고정해서 나머지 언어 단어를 죄다 틀리게 옮기죠. Atter AI를 포함한 대규모 언어 모델 기반 앱은 문맥을 저울질해 두 언어를 온전히 남깁니다. 그래서 코드스위칭이 잦은 중국어 음성에는 이런 도구가 더 낫습니다.

간체자와 번체자, 받아쓸 때 차이가 있나요?

말을 알아듣는 인식 자체는 같고, 차이는 출력되는 문자입니다. 본토 만다린은 보통 간체로, 대만과 홍콩은 번체로 씁니다. 좋은 도구는 출력 문자를 고를 수 있게 해주고, 일부는 대만 특유의 어휘나 광둥어식 표현까지 잡아줍니다. 독자가 번체를 읽는다면, 간체를 억지로 변환하다 오류를 내는 게 아니라 애초에 번체로 출력하는지 확인하세요.

중국어 음성을 무료로 받아쓰는 가장 좋은 방법은?

OpenAI의 Whisper는 무료 오픈소스이고, 직접 돌리면 만다린을 꽤 잘 처리합니다. 다만 광둥어와 코드스위칭에는 약하고 워크플로를 직접 짜야 합니다. 호스팅 앱 중에는 월 사용 시간 제한이 있는 무료 티어를 제공하는 곳이 여럿 있습니다. 만다린 파일을 한두 개 급히 처리한다면 호스팅 무료 티어가 편하고, 제한 없이 프라이빗하게 기술적으로 쓰겠다면 Whisper입니다. 단, 광둥어나 혼용 음성에서 깨끗한 만다린만큼의 품질을 기대하진 마세요.

중국어를 받아쓰기 전에 언어를 미리 골라야 하나요?

구형 도구는 그렇습니다. 시작할 때 언어를 지정해야 하는데, 이게 바로 중국어/영어 혼용 음성에서 깨지는 지점입니다. 최신 LLM 기반 도구는 파일 안에서 자동 감지하고 전환까지 처리해서 하나만 강제로 고를 필요가 없습니다. 순수 만다린 녹음이라면 어느 쪽이든 상관없지만, 언어가 섞이거나 만다린과 광둥어를 오간다면 시작 전에 언어 하나를 못 박게 만들지 않는 도구를 고르세요.