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Whisper는 강력하고 유연한 STT 도구이지만, 사용자가 마주하는 초기 진입장벽 중 하나는 바로 “예상치 못한 오류”입니다.

특히 로컬 환경에서 Whisper를 설치하거나 실행할 때 발생하는 문제는 초보자에게 큰 좌절을 안겨줄 수 있습니다.

 

이번 글에서는 Whisper 사용 중 자주 발생하는 오류를 유형별로 나누고, 그에 대한 실전 대응 팁과 해결 전략을 안내합니다.

 

🎯 핵심 키워드: Whisper 오류, 설치 실패, 실행 오류, STT 문제 해결

 

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자주 발생하는 Whisper 오류 유형

분류대표 에러 메시지 / 증상

설치 오류	torch not found, setup.py error 등
모델 로딩 오류	OSError: Model file not found
실행 오류	ffmpeg not found, Invalid audio format
API 오류	401 Unauthorized, RateLimitError
디코딩 오류	UnicodeDecodeError, ffmpeg decoding failed

 

 

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1. 설치 중 오류

 

 

증상

 

• pip install whisper 후 설치 실패
• torch 또는 ffmpeg 미설치 오류

 

 

해결법

# PyTorch 먼저 설치
pip install torch torchvision torchaudio

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

# ffmpeg 설치 (필수)
# Mac
brew install ffmpeg
# Ubuntu
sudo apt install ffmpeg
# Windows
choco install ffmpeg

대부분의 설치 실패는 torch 또는 ffmpeg 누락으로 발생합니다.

 

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2. 모델 로딩 오류

 

 

증상

 

• OSError: Model file not found
• model.load_model("base") 호출 실패

 

 

원인

 

• Whisper가 모델 파일을 처음 로드할 때 인터넷에서 다운로드 시도
• 방화벽/프록시/네트워크 끊김 등으로 실패

 

 

해결책

 

• VPN 또는 네트워크 설정 점검
• 모델을 수동 다운로드 후 캐시 폴더에 직접 복사
• 기본 경로: ~/.cache/whisper/

 

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3. 실행 중 오류

 

 

에러 메시지

 

• ffmpeg not found
• Error opening input file
• invalid sample rate, unsupported format

 

 

해결법

 

 

ffmpeg 경로 문제

 

• 환경변수에 ffmpeg가 포함되어 있는지 확인
• CLI에서 ffmpeg -version이 정상 출력되면 설치됨

 

 

오디오 포맷 변환

ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

Whisper는 16kHz, mono, PCM 형식을 가장 안정적으로 처리합니다.

 

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4. OpenAI Whisper API 관련 오류

 

 

에러 메시지

 

• 401 Unauthorized
• RateLimitError
• InvalidRequestError: file too large

 

 

해결법

 

• openai.api_key = "sk-..." 코드 포함 여부 확인
• API 키가 만료되지 않았는지 확인
• 업로드 가능한 파일 크기는 25MB 이내 (API 기준)
• 너무 큰 오디오 파일은 ffmpeg로 분할하거나 압축

# 60초 단위 분할 예시
ffmpeg -i input.wav -f segment -segment_time 60 -c copy output_%03d.wav

 

 

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5. 디코딩/인코딩 오류

 

 

증상

 

• UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte...
• ffmpeg decoding failed

 

 

원인

 

• Whisper가 텍스트 결과를 저장할 때, 시스템 기본 인코딩과 충돌
• 오디오 파일에 손상된 헤더 또는 깨진 바이너리

 

 

해결책

 

• Python 저장 시 명시적으로 인코딩 지정

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

 

• ffmpeg로 파일 재인코딩

ffmpeg -i broken_input.mp3 -acodec copy recovered.mp3

 

 

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오류 디버깅 순서

 

1. 환경 확인: Python, pip, ffmpeg, torch 설치 여부 확인
2. 모델 불러오기 확인: 인터넷 연결, 모델 로드 정상 여부
3. 입력 오디오 확인: 포맷과 길이 점검, 손상 여부 확인
4. 출력 처리 확인: 파일 저장 경로, 인코딩 문제 체크
5. API 사용 시 요금제/제한/파일 크기 주의

 

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결론 및 인사이트

 

Whisper는 단순한 도구이지만, 멀티 플랫폼 + 멀티 포맷 + 다양한 설정 조합으로 인해 예기치 못한 오류가 자주 발생합니다.

하지만 대부분의 문제는 환경 설정, 오디오 포맷, API 인증이라는 세 가지 축 안에서 해결됩니다.

 

정확한 오류 메시지를 분석하고, ffmpeg와 Python 기본기만 잘 갖추면 Whisper는 언제든지 복구 가능한 도구입니다.

 

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다음 예고

 

다음 글에서는 Whisper를 이용한 팟캐스트 텍스트 변환 프로젝트 사례를 다룹니다.

실제 긴 오디오 콘텐츠를 Whisper로 처리하고 텍스트 콘텐츠로 재구성한 실전 프로젝트 흐름을 소개합니다.