한국어 AI 자동자막 비교 총정리 2026: Vrew·CapCut·VEED·Notta·Happy Scribe 실측

한국어 자동자막은 조용한 방에서는 비슷해 보여도 배경소음이 들어오면 결과가 달라질 수 있습니다. 또 인식 정확도만 높다고 실제 작업이 편한 것도 아닙니다. 생성속도, 수정해야 할 오류의 수, 무료 계정에서 자막 파일을 밖으로 가져올 수 있는지도 함께 봐야 합니다.

KRBench에서는 같은 2분 6초짜리 1인 한국어 음성을 Vrew, CapCut, VEED, Notta, Happy Scribe에 넣어 두 차례 직접 비교했습니다. 첫 테스트는 조용한 Clean 환경, 두 번째 테스트는 같은 원본에 핑크 노이즈를 섞은 SNR 10 dB와 SNR 5 dB 조건입니다.

자동자막 시리즈는 두 번의 같은 조건 비교로 진행했다

1호에서는 조용한 실내에서 한 사람이 자연스러운 속도로 읽은 약 2분 6초의 한국어 음성을 사용했습니다. 숫자 11개와 영문·약어 8개를 별도로 채점하고, 의미를 바꾸는 일반 한국어 오류, 생성시간, 한 사람이 실제로 오류를 수정하는 데 걸린 시간, 무료 자막 반출 여부를 함께 기록했습니다.

2호에서는 음성과 문장을 바꾸지 않고 같은 원본에 핑크 노이즈만 추가했습니다. 비교 조건은 Clean, SNR 10 dB, SNR 5 dB입니다. 여기서 SNR은 소음의 절대 크기가 아니라 음성과 배경소음의 비율이므로, SNR 5 dB가 SNR 10 dB보다 더 시끄러운 조건입니다.

두 글 모두 숫자 11개와 영문·약어 8개, 총 19개 핵심 필드를 같은 기준으로 볼 수 있어 이번 총정리에서는 그 변화를 중심으로 비교했습니다.

핵심 필드 정확도: 소음이 들어오자 서비스별 차이가 더 뚜렷해졌다

Clean에서는 Vrew, VEED, Notta가 모두 18/19로 같았습니다. 하지만 소음이 추가되자 패턴이 달라졌습니다. VEED는 SNR 10 dB에서도 18/19를 유지했고 SNR 5 dB에서 15/19였습니다. Notta도 5 dB에서 15/19를 유지했지만, 10 dB부터 영문 서비스명이 한글 음차로 바뀌는 항목이 늘었습니다.

Vrew는 SNR 10 dB까지 17/19로 유지했지만 SNR 5 dB에서는 14/19로 내려갔고, 이때 일반 한국어 오류 8건과 중복 구간 1곳이 함께 확인됐습니다. 즉 핵심 필드 점수만 떨어진 것이 아니라 문장 자체의 안정성도 같이 흔들렸습니다.

숫자와 영문·약어는 같은 방식으로 무너지지 않았다

이번 시리즈에서 가장 눈에 띈 점은 숫자를 잘 지키는 것과 영문 이름을 원래 표기로 지키는 것이 별개의 능력이었다는 점입니다.

Notta는 세 조건에서 숫자 11개를 모두 맞혔습니다. VEED도 SNR 5 dB까지 숫자 11개를 유지했습니다. 두 서비스의 5 dB 하락분은 주로 ChatGPT, Gemini, Vrew, CapCut 같은 영문 고유명사가 한글 음차로 바뀐 데서 나왔습니다.

반면 CapCut과 Happy Scribe는 Clean 상태에서도 영문·약어 보존 점수가 0/8이었습니다. 공식 철자가 필요한 제품명, 모델명, 약어를 그대로 자막에 남겨야 하는 작업이라면 일반 한국어 문장 정확도와 별도로 이 항목을 확인할 필요가 있습니다.

생성속도: 가장 빠른 도구가 항상 교정까지 빠른 것은 아니었다

Clean 기준으로는 CapCut이 12초로 가장 빨랐습니다. 하지만 1호에서 같은 한 사람이 실제 오류를 찾아 수정한 작업시간은 CapCut 2분 06초로 가장 길었습니다. VEED는 53초, Notta 54초, Vrew 1분 02초, Happy Scribe 1분 23초였습니다.

이 수정시간은 타이핑 속도와 숙련도에 영향을 받는 보조 지표입니다. 그래도 이번 샘플에서는 자동 생성이 빠른 것과 최종 자막을 고치는 데 걸리는 시간이 같은 순서로 움직이지 않았다는 점은 확인할 수 있었습니다.

무료 계정에서는 자막을 밖으로 가져오는 방법도 달랐다

정확도가 좋아도 자막 파일을 내보낼 수 없다면 실제 작업 흐름은 달라집니다. 2026년 9월 18일 실제 무료 계정 테스트에서는 Vrew, CapCut, Happy Scribe에서 자막 파일 다운로드를 확인했습니다.

VEED는 SRT·VTT·TXT 다운로드를 누르면 유료 업그레이드 화면이 표시됐고 전체 자막 선택·복사 역시 제한됐습니다. Notta도 TXT 등의 파일 다운로드는 유료 업그레이드가 필요했지만, 생성된 전체 자막을 선택해 복사하는 것은 가능했습니다.

이 부분은 서비스 정책에 따라 바뀔 수 있으므로 현재 기능표가 아니라 2026년 9월 18일 직접 테스트 당시의 기록으로 봐야 합니다.

서비스별로 두 테스트를 합쳐 보면

Vrew — Clean과 약한 소음, 무료 파일 반출의 균형

Clean에서 18/19, SNR 10 dB에서 17/19로 유지됐고 무료 SRT/TXT 내보내기가 가능했습니다. 다만 SNR 5 dB에서는 14/19로 내려가면서 의미를 바꾸는 일반 오류와 중복 구간이 같이 늘었습니다.

CapCut — 생성은 빨랐지만 이번 한국어 샘플은 교정량이 많았다

Clean과 SNR 10 dB에서 생성시간 12초로 빨랐고 무료 자막 파일 다운로드도 가능했습니다. 반면 핵심 필드는 10/19 → 9/19 → 9/19였고, 영문·약어를 공식 철자로 유지하지 못한 항목과 일반 한국어 오인식이 상대적으로 많았습니다.

VEED — 소음이 들어와도 핵심 필드 정확도가 안정적

18/19 → 18/19 → 15/19로 세 조건에서 가장 안정적인 흐름을 보였습니다. SNR 5 dB에서도 숫자 11개를 모두 지켰습니다. 다만 무료 계정에서는 결과 파일 다운로드와 전체 복사가 제한된 점이 실제 작업 흐름의 제약이었습니다.

Notta — 숫자는 강했고 무료 전체 복사는 가능

숫자 11개는 세 조건에서 모두 유지했습니다. 핵심 필드는 18/19 → 15/19 → 15/19였고 소음이 들어가면서 영문 서비스명이 한글 음차로 바뀌는 항목이 먼저 늘었습니다. 파일 다운로드는 제한됐지만 전체 자막 복사는 가능했습니다.

Happy Scribe — 무료 다운로드는 가능했지만 이번 샘플에서는 속도와 정확도 모두 불리

Clean에서는 10/19였고 SNR 5 dB에서 8/19까지 내려갔습니다. 5 dB에서는 날짜·시간·비율 같은 핵심 숫자까지 흔들렸고, 생성시간은 50초 → 48초 → 51초로 세 조건 모두 가장 길었습니다.

그래서 어떤 기준으로 보면 좋을까

이번 두 테스트에서는 한 서비스가 정확도, 속도, 무료 반출을 모두 동시에 앞서지는 않았습니다.

• 무료 파일 반출과 Clean 정확도를 같이 본다면: Vrew의 균형이 좋았습니다.
• 배경소음에서도 핵심 필드 정확도를 유지하는지가 중요하다면: VEED와 Notta의 결과가 상대적으로 안정적이었습니다.
• 날짜·금액·시간 같은 숫자가 특히 중요하다면: VEED와 Notta는 SNR 5 dB에서도 숫자 11개를 유지했습니다.
• 생성속도와 영상 편집 흐름이 우선이라면: CapCut은 Clean 기준 12초였지만 이번 샘플에서는 교정 필요량도 함께 고려해야 했습니다.
• 무료 다운로드 자체가 필수라면: Vrew, CapCut, Happy Scribe에서 실제 파일 반출을 확인했습니다.

따라서 “어떤 자동자막이 가장 좋다”는 한 줄 순위보다 내 작업에서 숫자, 영문 이름, 소음, 생성속도, 무료 반출 중 무엇이 가장 중요한지를 먼저 정하는 편이 실제 선택에 더 유용합니다.

이 총정리의 한계

• 두 테스트 모두 같은 한 명의 한국어 화자가 읽은 약 2분 6초 음성을 기반으로 합니다.
• 소음 테스트는 실제 카페·도로 녹음이 아니라 같은 원본에 핑크 노이즈를 합성한 조건입니다.
• 빠른 말, 여러 명의 동시 대화, 강한 억양은 별도로 테스트하지 않았습니다.
• VEED의 소음 조건 일반 한국어 오류는 무료 계정의 전체 자막 반출 제한 때문에 전체 화면 캡처를 기준으로 확인했습니다.
• 수정 작업시간은 한 명의 테스터가 측정한 보조 지표라 사용자 숙련도에 따라 달라질 수 있습니다.
• 무료 플랜과 다운로드 정책은 바뀔 수 있으며, 이 글의 기능 상태는 2026년 9월 18일 실제 테스트 기준입니다.

자동자막 시리즈 원문 보기

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KRBench는 서비스 소개 문구보다 같은 조건에서 직접 생성한 결과와 실제 측정값을 우선합니다.