hgzero

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Minseo-Jo 0209652a90 STT 서비스 배치 방식 구현 완료

주요 구현사항:
- 5초마다 Redis 오디오 버퍼를 배치 처리하여 텍스트 변환
- WebSocket 실시간 오디오 수신 및 Redis Stream 저장
- Azure Speech Service 연동 (시뮬레이션 모드 포함)
- Event Hub 이벤트 발행 (AI 서비스 연동)

아키텍처:
Frontend (오디오 캡처)
  → WebSocket → STT Service
  → Redis Stream (버퍼)
  → @Scheduled(5초) 배치 처리
  → Azure Speech API
  → DB 저장 + Event Hub 발행
  → AI Service (텍스트 분석)

핵심 컴포넌트:
1. AudioWebSocketHandler
   - WebSocket 연결 관리
   - JSON/Binary 메시지 처리
   - Redis Stream에 오디오 저장

2. AudioBufferService
   - Redis Stream 오디오 버퍼링
   - 청크 조회 및 병합
   - 활성 회의 관리

3. AzureSpeechService
   - Azure Speech SDK 연동
   - 배치 단위 음성 인식
   - 시뮬레이션 모드 지원

4. AudioBatchProcessor
   - @Scheduled(5초) 배치 작업
   - 오디오 → 텍스트 변환
   - TranscriptSegment DB 저장
   - Event Hub 이벤트 발행

배치 방식의 장점:
✅ 비용 최적화: Azure API 호출 1/5 감소
✅ 문맥 이해: 5초 분량 한 번에 처리로 정확도 향상
✅ AI 효율: 일정량 텍스트 주기적 생성
✅ 안정성: 재시도 로직 구현 용이

설정:
- Azure Speech: eastus, ko-KR
- Redis: 포트 6379, DB 3
- WebSocket: /ws/audio
- 배치 주기: 5초 (고정)

다음 단계:
- 프론트엔드 WebSocket 클라이언트 구현
- 실제 Azure Speech API 키 설정
- E2E 통합 테스트 (STT → AI → Frontend)

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2025-10-27 13:39:22 +09:00

dev-ai-backend.md

notification 실행환경 설정

2025-10-24 09:38:26 +09:00

dev-ai-frontend-integration.md

AI 서비스 Python 마이그레이션 및 프론트엔드 연동 문서 추가

2025-10-27 11:52:30 +09:00

dev-ai-guide.md

STT-AI 통합 작업 진행 중 변경사항 커밋

2025-10-27 13:17:47 +09:00

dev-ai-integration-guide.md

STT-AI 통합 작업 진행 중 변경사항 커밋