OpenAI Whisper 활용법 가이드: 설치부터 실전 활용까지 완전 정복

기술과 산업/AI

B컷개발자 2025. 4. 12. 20:43

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

이 모든 작업을 Whisper 하나로 자동화할 수 있습니다.

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

1. 사전 요구사항

2. Whisper 설치 명령어 (pip)

또는 (속도 개선 버전 설치)

pip install whisper-timestamped

3. ffmpeg 설치

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)

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

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.

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