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OpenAI Whisper 활용법 가이드: 설치부터 실전 활용까지 완전 정복

Whisper 음성 인식 모델을 어떻게 설치하고, 어디에 활용할 수 있을까? 개발자와 크리에이터를 위한 Whisper 설치법, 사용 명령어, 다양한 실전 예제를 정리한 가이드입니다.

 

Whisper를 활용하면 무엇이 달라질까?

• 유튜브 영상을 자동으로 텍스트화하고 싶으신가요?
• 회의 녹음 파일을 텍스트로 정리하고 싶으신가요?
• 팟캐스트 자막을 자동 생성하고 싶으신가요?

이 모든 작업을 Whisper 하나로 자동화할 수 있습니다.

게다가 다국어까지 처리 가능하니, 로컬 콘텐츠를 글로벌로 확장할 수 있는 도구이기도 합니다.

Whisper 설치 가이드 (로컬 사용)

1. 사전 요구사항

• Python 3.8 이상
• ffmpeg 설치 (오디오 처리용)

2. Whisper 설치 명령어 (pip)

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

또는 (속도 개선 버전 설치)

pip install whisper-timestamped

 

3. ffmpeg 설치

• macOS: brew install ffmpeg
• Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
• Windows: Chocolatey로 설치하거나 공식 사이트에서 직접 다운로드.

 

기본 사용법

whisper audio.mp3 --language Korean --model medium

 

주요 옵션 설명

옵션	설명
--model	사용 모델 크기 (tiny, base, small, medium, large)
--language	입력 음성의 언어 지정
--task translate	번역도 동시에 수행 (예: 한국어 → 영어)
--output_format	출력 형식 지정 (txt, srt, vtt 등)

Whisper 실전 활용 예제

1. 유튜브 영상 자막 추출

youtube-dl -x --audio-format mp3 [유튜브 링크]

whisper video.mp3 --model medium --output_format srt

→ 영상 자막용 .srt 파일 생성

 

2. 회의 음성 녹음 텍스트 변환

whisper meeting_recording.wav --language Korean --model large

→ 텍스트와 타임스탬프 포함된 자막 생성

 

3. 팟캐스트 영어로 번역 & 자막 제작

whisper podcast.mp3 --task translate --model large

→ 한국어 음성을 영어로 번역한 자막 출력

 

Whisper를 SaaS에 API처럼 활용하고 싶다면?

Whisper는 로컬에서 CLI로 사용할 수도 있지만, Python 코드로 직접 통합하여 웹 서비스에도 연동할 수 있습니다.

 

간단한 Python 예제

import whisper

model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("your_audio_file.mp3")
print(result["text"])

→ 이 코드를 기반으로 Flask나 FastAPI로 API 서버를 만들 수 있습니다.

Whisper를 활용한 콘텐츠 자동화 시나리오

활용 사례	설명
유튜브 크리에이터	영상 자막 자동 생성 + 번역
교육 플랫폼	강의 음성 → 자동 텍스트화
상담 AI 스타트업	고객 음성 로그 자동 분석
회의 도구 SaaS	Zoom/Teams 녹음 자동 전사
다국어 자막 플랫폼	콘텐츠 로컬라이징 자동화

마무리 팁: 모델 선택 기준

모델	용량	속도	정확도
tiny	39MB	매우 빠름	낮음
base	74MB	빠름	보통
small	244MB	중간	우수
medium	769MB	느림	매우 우수
large	1550MB	느림	최고 정확도

• 개발 테스트용: tiny, base
• 실서비스용: small, medium
• 고정밀 번역용: large