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회의가 끝난 후 남는 건 기억뿐일까요?회의록 작성은 여전히 수작업에 의존하는 대표적인 비효율 업무 중 하나입니다. 하지만 Whisper와 GPT를 연동하면 회의 내용이 음성으로 남는 순간부터 자동으로 회의록과 액션 아이템이 생성되는 시스템을 만들 수 있습니다.이번 글에서는 실제 회의 음성을 Whisper로 인식하고, GPT로 요약 및 의사결정 포인트까지 자동 추출하는 AI 기반 회의록 생성 시스템의 전체 구조와 구현 예시를 소개합니다.🎯 핵심 키워드: 자동 회의록, Whisper 회의 기록, GPT 요약, STT 업무 자동화전체 시스템 개요입력회의 음성 파일 (혹은 실시간 스트림)처리 흐름[마이크 또는 녹음 파일] ↓Whisper (음성 → 텍스트 변환) ↓GPT (회의 요약 + 액션아이템 추출) ..

긴 오디오 콘텐츠를 자동으로 텍스트로 변환해 아카이빙하거나, 블로그 콘텐츠로 재활용하고 싶다는 니즈는 콘텐츠 제작자 사이에서 꾸준히 존재해왔습니다.이 글에서는 Whisper를 활용해 실제 팟캐스트 시리즈를 자동 변환하고, 검색 가능한 텍스트 자산으로 만든 프로젝트 사례를 소개합니다. 🎯 핵심 키워드: 팟캐스트 텍스트 변환, Whisper 실전 적용, STT 콘텐츠화, Whisper 프로젝트 프로젝트 개요 목적 30분 이상 길이의 팟캐스트 에피소드를 텍스트로 변환해 아카이빙핵심 내용 추출 및 요약 정리로 검색 가능 콘텐츠화후속 작업(요약, 태깅, 콘텐츠화)까지 연결 도구 구성항목도구음성 인식OpenAI Whisper (로컬 or API)오디오 처리ffmpeg요약 및 정제GPT API (요약, 키워드..

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 자주 발생하는 Whisper 오류 유형분류대표 에러 메시지 / 증상설치 오류torch not found, setup.py error 등모델 로딩 오류OSError: Model file not found실행 오류ffmpeg not found, Invalid..

현재 시장에는 다양한 AI 기반 음성 인식(STT) 서비스가 존재합니다.그중에서도 가장 많이 언급되는 대표주자는 OpenAI Whisper, Google Cloud Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech입니다. 이번 글에서는 이 세 가지 음성 인식 솔루션을 실제 사용성과 기술 관점에서 정확도, 속도, 비용, 언어 지원, API 활용성 등 5가지 핵심 요소로 비교 분석해보겠습니다. Whisper vs Google STT, Azure Speech 비교, STT 정확도 비교 항목 요약표Whisper vs Google STT vs Azure Speech라이선스오픈소스 / 유료 API (OpenAI)유료 API유료 API정확도높음 (특히 다국어)높음 (영어 최적화)중~상 (대화체 ..

Whisper는 이미 높은 정확도를 자랑하는 음성 인식 모델이지만, 실제 사용 환경에서는 결과 품질이 좌우되는 요인이 적지 않습니다.특히 배경 소음, 마이크 품질, 발화 습관, 모델 설정 등은 인식 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 Whisper의 정확도를 한 단계 더 끌어올릴 수 있는 환경 최적화 팁과 실전 적용 전략을 정리합니다. 🎯 핵심 키워드: Whisper 정확도 향상, Whisper 튜닝, 음성 전처리, Whisper 설정 정확도에 영향을 주는 주요 요소 Whisper의 성능은 다음 5가지 요소에 크게 좌우됩니다. 음원 품질 (마이크, 인코딩)모델 크기 (tiny ~ large)배경 소음 여부발화 속도와 명료성오디오 전처리 및 샘플링 레벨 이제 각 항목별로 구체적인 최적화 방..

Whisper가 주목받는 가장 큰 이유 중 하나는 90개 이상의 언어를 지원하는 다국어 인식 능력입니다.특히 한글, 일본어처럼 고유한 음운 체계를 가진 언어도 높은 정확도로 처리할 수 있다는 점에서 기존 STT 시스템과 차별화됩니다.이번 글에서는 Whisper가 실제로 영어, 한국어, 일본어에서 어떤 성능을 보이는지 테스트하고,각 언어별 인식률과 특징, 주의할 점까지 사례 중심 분석을 통해 정리합니다.🎯 핵심 키워드: Whisper 다국어 인식, Whisper 한국어, Whisper 일본어, STT 비교테스트 개요모델: whisper-1 (OpenAI API), base 모델 (로컬 테스트)데이터:영어: TED 스피치 (표준 발음)한국어: 뉴스 클립, 일상 대화일본어: YouTube 강의, 대화평가 기..

Whisper는 오픈소스 라이브러리로 직접 설치해 사용할 수 있지만, OpenAI는 이를 클라우드 API 형태로도 제공하고 있습니다.특히 웹서비스, 앱, SaaS 등에서 Whisper를 음성 인식 백엔드로 활용하려면 Whisper API 연동과 서버 구축 방식을 이해하는 것이 중요합니다.이번 글에서는 OpenAI Whisper API를 사용하는 기본 방법부터, Python 기반 백엔드 서버를 만들어 실제 애플리케이션에 적용하는 흐름까지 정리합니다.🎯 핵심 키워드: Whisper API, OpenAI Whisper 연동, 음성 인식 서버Whisper API란?Whisper API는 OpenAI가 제공하는 클라우드 기반 음성 인식 서비스입니다.사용자는 로컬에 Whisper 모델을 설치하지 않고, OpenA..

유튜브 영상 제작자나 콘텐츠 제작자에게 자동 자막 생성은 매우 중요한 작업입니다.하지만 대부분의 자막 도구는 비용이 들거나, 한글 정확도가 떨어지거나, 사용이 복잡하다는 문제점이 있죠.Whisper는 오픈소스임에도 높은 정확도와 다양한 자막 포맷 지원을 제공하며, 유튜브 자동 자막 생성기 대체 도구로 빠르게 주목받고 있습니다.이번 글에서는 Whisper를 활용해 유튜브 영상을 자막으로 변환하고 .srt 또는 .vtt 형식으로 저장하는 자동 자막 생성 워크플로우를 소개합니다.🎯 핵심 키워드: Whisper 자막 생성, 유튜브 자막 자동화, Whisper SRT 출력Whisper의 자막 생성 기능Whisper는 transcribe() 함수 호출 시 내부적으로 문장 타임스탬프 처리까지 함께 수행합니다.이를 ..