# 무음 감지

> 녹음이나 동영상의 무음 구간을 찾아 시간 범위로 받고, 편집에서 데드 에어를 잘라 내세요. AI 모델 없이 실행 1회에 11크레딧 고정입니다.

Source: https://nodaro.ai/ko/docs/nodes/audio/silence-detect

**무음 감지** 노드는 녹음이나 동영상에서 무음 구간을 찾아 시간 범위의 목록으로 반환합니다. 이 범위로 팟캐스트나 인터뷰의 데드 에어를 잘라 내세요. 예를 들어 [편집 계획](https://nodaro.ai/docs/nodes/video/edit-plan)에 쓸 수 있습니다. 노드는 AI 모델이나 공급자 키 없이 로컬에서 실행되므로 모든 에디션에서 작동합니다.

- Found in: Audio › Analyze
- Output: data
- API type: `silence-detect`

## 사용 시기
- 편집하기 전에 팟캐스트나 인터뷰에서 데드 에어와 긴 멈춤을 찾습니다.
- 편집 단계에 지울 무음을 정확히 알려 줍니다.
- 녹음에서 무음이 얼마이고 말소리가 얼마인지 측정합니다.

## 빠른 시작
### 노드 추가
캔버스에서 Tab을 누르고 **오디오 › 분석 › 무음 감지**를 선택하세요.

### 녹음 연결
오디오 노드나 동영상 노드를 **오디오 또는 동영상** 입력에 연결하세요. 동영상이면 노드는 사운드 트랙을 씁니다.

### 실행
노드에서 **실행**을 클릭하세요. 무음 구간이 **무음 구간** 출력에 데이터로 나타납니다.

Workflow: 팟캐스트를 텍스트로 변환하고 무음을 찾습니다. 편집 계획이 두 결과로 에피소드의 군더더기를 덜어 내고, EDL 적용이 편집본을 렌더링합니다.

- 동영상 업로드 → 음성 텍스트 변환 (오디오)
- 동영상 업로드 → 무음 감지 (오디오 또는 동영상)
- 동영상 업로드 → 편집 계획 (소스)
- 음성 텍스트 변환 → 편집 계획 (녹취록)
- 무음 감지 → 편집 계획 (무음 구간)
- 편집 계획 → EDL 적용 (EDL)

## 입력과 출력
| 입력 | 연결할 수 있는 노드 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| **오디오 또는 동영상** | 오디오 노드와 동영상 노드 | 살펴볼 녹음입니다. 필수입니다. |

출력인 **무음 구간**은 오디오가 아닌 데이터입니다. [편집 계획](https://nodaro.ai/docs/nodes/video/edit-plan)의 **무음 구간** 입력이나 [필드 추출](https://nodaro.ai/docs/nodes/automate/extract-field) 노드처럼 데이터를 읽는 노드에 연결하세요.

## 설정
| 설정 | 설명 |
| --- | --- |
| **무음 임계값(dB)** | 이 수준보다 작은 소리를 무음으로 봅니다. -60~-10입니다. 기본값은 -35입니다. 값이 낮을수록 엄격해져 거의 완전히 조용한 부분만 무음이 됩니다. |
| **최소 무음 길이(ms)** | 이 길이 이상인 공백만 보고합니다. 100~3,000입니다. 기본값은 700입니다. |
| **음성 패딩(ms)** | 말소리 주위에 남길 여유입니다. 0~1,000입니다. 기본값은 120입니다. 무음 구간의 양 끝을 이만큼 안쪽으로 줄여, 컷이 숨소리나 단어의 시작을 자르지 않게 합니다. 줄이고 나서 남는 것이 없는 구간은 버립니다. |

## 결과 읽기
**무음 구간** 출력은 다음과 같습니다.

```json
{
"version": 1,
"ranges": [
{ "startMs": 2120, "endMs": 3880 }
],
"durationMs": 6000
}
```

- `ranges`: 무음 구간을 나타나는 순서대로 담으며, 원본 녹음의 시간 기준에 따른 밀리초 단위입니다. `endMs`는 그 시점을 포함하지 않으며, 항상 `startMs`보다 큽니다.
- `durationMs`: 녹음 전체의 길이로, 밀리초 단위입니다.

### 예시
6초 길이의 녹음이 2초 지점과 4초 지점 사이에서 조용합니다. 기본 설정에서는 다음과 같습니다.

1. 노드가 약 2,000밀리초부터 약 4,000밀리초까지의 무음 구간 하나를 찾습니다. 2초이므로 최소 길이인 700ms보다 깁니다.
2. 120ms의 음성 패딩이 구간의 양 끝을 줄입니다. 시작은 2,000 + 120 = 2,120ms가 되고, 끝은 4,000 - 120 = 3,880ms가 됩니다.

결과는 위의 JSON이며, 실행에는 11크레딧이 듭니다.

## 크레딧
무음 감지는 **실행 1회에 11크레딧 고정**입니다. 녹음 길이, 설정, 찾은 범위 개수는 가격에 영향을 주지 않습니다.

노드는 사운드 트랙을 해상도를 낮춘 작은 사본으로 분석하므로, 긴 녹음도 몇 초 만에 살펴봅니다.

## 팁
- **숨소리는 무시하세요.** 짧은 숨소리와 단어 사이 공백을 건너뛰려면 **최소 무음 길이**를 높이세요. 짧은 멈춤까지 잡으려면 낮추세요.
- **단어를 보호하세요.** 컷이 단어의 시작을 자르면 **음성 패딩**을 높이세요. 무음 구간이 너무 넉넉해 보이면 낮추세요.
- **룸 톤을 무음으로 처리하세요.** 선풍기나 에어컨이 있는 시끄러운 방은 기본 임계값보다 클 수 있습니다. **무음 임계값**을 예를 들어 -35에서 -30으로 높이세요. 작은 말소리가 무음으로 처리되면 예를 들어 -45로 낮추세요.
- **원본의 시간 기준을 유지하세요.** 범위는 원본 녹음의 타임라인을 쓰므로, 나중의 편집에서 같은 오디오나 동영상과 맞습니다.

## API에서 사용
`POST /v1/silence-detect`는 `audioUrl`과 선택 항목인 `thresholdDb`(기본값 -35), `minSilenceMs`(기본값 700), `padMs`(기본값 120)를 받습니다. 완료된 실행의 `output_data.json`이 위의 결과입니다. MCP 도구는 `silence_detect`입니다. [보이스 및 미디어](https://nodaro.ai/docs/developers/api/voice-and-media)를 참고하세요.

## 자주 묻는 질문

### 무음 감지는 무음을 지워 주나요?

아니요. 무음 구간을 찾아 시간 범위로 반환합니다. 잘라 내려면 범위를 군더더기 제거 모드의 편집 계획에 연결하고, 계획을 EDL 적용으로 렌더링하세요.

### 무음 감지는 몇 크레딧이 드나요?

실행 1회에 11크레딧 고정입니다. 녹음 길이, 설정, 찾은 무음 개수는 가격에 영향을 주지 않습니다.

### 조용한 실내 소음이 무음으로 감지되지 않는 이유는 무엇인가요?

룸 톤이 무음 임계값보다 큽니다. 임계값을 예를 들어 -35dB에서 -30dB로 높이면 조용한 앰비언스도 무음으로 처리됩니다.

### 범위는 어떤 단위인가요?

원본 녹음의 시간 기준에 따른 밀리초 단위이므로, 소스 자체의 타임라인과 맞습니다. 각 범위는 끝 값 바로 앞에서 끝납니다.

### 무음 감지는 셀프 호스팅 설치에서도 작동하나요?

네. AI 모델이나 공급자 키 없이 로컬에서 실행되므로 모든 에디션에서 작동합니다.