B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

Whisper 설치가 완료되었다면, 이제 본격적으로 음성 파일을 텍스트로 변환하는 실습을 시작할 차례입니다.
Whisper는 단 몇 줄의 Python 코드만으로 강력한 음성 인식 기능을 사용할 수 있습니다.

이 글에서는 Whisper를 활용하여 로컬 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기본적인 프로세스를 단계별로 안내하겠습니다.

🎯 핵심 키워드: Whisper 사용법, Whisper 예제, 음성 파일 변환

---

Whisper 기본 사용 흐름

Whisper로 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기본 흐름은 다음과 같습니다.

1. Whisper 라이브러리 불러오기
2. 모델 로드하기
3. 음성 파일을 읽어들여 변환
4. 결과 출력 또는 저장

---

1단계: Whisper 라이브러리 임포트

먼저 Python 코드에 Whisper 라이브러리를 불러옵니다.

import whisper

Whisper 설치가 제대로 되어 있다면 오류 없이 임포트가 완료됩니다.

---

2단계: Whisper 모델 로드

Whisper는 다양한 모델 크기를 지원합니다.
간단한 테스트용으로는 small 또는 base 모델을 추천합니다.

model = whisper.load_model("small")

참고: 모델 크기별로 성능과 속도가 다릅니다.

• tiny, base, small, medium, large
• 모델이 클수록 정확도는 올라가지만, 메모리와 처리 시간이 증가합니다.

---

3단계: 음성 파일을 텍스트로 변환

로컬에 저장된 음성 파일을 인식하고 텍스트로 변환합니다.

result = model.transcribe("sample_audio.mp3")
print(result["text"])

• transcribe() 함수에 파일 경로를 넘기면 됩니다.
• Whisper는 내부적으로 음성을 자동으로 디코딩하고 텍스트로 변환합니다.

---

4단계: 결과 저장하기 (선택)

변환된 텍스트를 파일로 저장하고 싶다면 이렇게 할 수 있습니다.

with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result["text"])

이제 변환 결과가 output.txt 파일로 저장됩니다.

---

예제 전체 코드

Whisper를 이용해 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기본 전체 코드는 아래와 같습니다.

import whisper

# 1. 모델 로드
model = whisper.load_model("small")

# 2. 음성 파일 변환
result = model.transcribe("sample_audio.mp3")

# 3. 변환된 텍스트 출력
print(result["text"])

# 4. 파일로 저장
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result["text"])

---

실습 시 유의사항

• 파일 경로는 절대 경로 또는 현재 작업 디렉토리 기준 상대 경로를 정확히 지정해야 합니다.
• 지원 파일 포맷은 .wav, .mp3, .m4a, .webm, .ogg, .flac 등이 있습니다.
• 긴 오디오 파일을 처리할 경우 메모리 사용량에 주의해야 합니다.

---

결론 및 인사이트

Whisper는 복잡한 사전 처리 과정 없이, 단 몇 줄의 코드만으로 강력한 음성 인식 기능을 사용할 수 있습니다.
이러한 간결함 덕분에, Whisper는 프로토타이핑부터 실제 서비스 구축까지 폭넓게 활용되고 있습니다.

한번의 변환이 끝이 아니라, 다양한 옵션을 조정하여 정확도를 높이거나 빠르게 변환하는 실험을 지속하는 것이 중요합니다.

 

다음 예고

[Whisper 시리즈 4화] Whisper를 이용한 실시간 음성 인식 구현 방법으로 이어집니다.

실시간 스트리밍 음성을 Whisper로 처리하는 방법을 직접 코드로 다뤄볼 예정입니다.