🎙 ASR对决：Clova Note vs. Daglo — 谁才是真正的聆听者？

记录用户的真实声音只是工作的一半；另一半是选择一款不会让你在分析开始前就陷入整理泥潭的自动语音识别（ASR）引擎。我们在完全相同的条件下，对韩国最常用的两款 ASR 工具——Naver Clova Note 和 Daglo——进行了正面对比。

ASR tools

🧪 下期预告

项目	详情
会话类型	线下焦点小组讨论 (FGD)
参与者	8 名 FPS PC 游戏玩家 + 1 名主持人
录音时长	约 2 小时
音频输入	同一单轨音频，原样导入两款 ASR

🔍 评估标准

1. 语境保持 — 对话流是否自然衔接？

2. 句子完整度 — 发言是否按句子进行分段？

3. 错误与噪声 — 超短片段和明显错误的数量？

4. 分析便利性 — 标注说话人或主题的难易程度？

📊 核心指标

指标	Daglo	Clova Note
总行数	1,050 行	623 行
超短行 (≤5 字)	381 行	0 行
句子未完疑似	552 行	173 行
与 Clova 基准文本相似度	–	68.1 %

为什么重要？ 每多一行片段，就意味着在真正开始编码分析前，需要手动合并或删除的工作量也随之增加。

🧠 结果解读

• Daglo 在秒级时间戳上表现精准，但过度拆分发言，导致语境断裂，后期整理负担沉重。

• Clova Note 将发言按语境块整合，对长时 FGD 或一对一访谈来说，可大幅节省整理时间。

✅ 结论

当语境保持与后期效率同样重要时，Clova Note 更胜一筹。

选择 ASR 工具时，不能只看“识别精度”。叙事结构的完整性和分析前处理时间同样决定了真实的工作效率。

🧪 下期预告

“韩语 ASR 是否能捕捉情感细腻度？”我们将针对多款语音引擎测试情绪分层，成功、失败与解决方案都会在 UXR Player 公开分享，敬请期待。

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