기술과 산업/AI

Whisper 시리즈 7화 – Whisper 다국어 인식 테스트, 영어, 한글, 일본어 비교 분석

B컷개발자 2025. 5. 2. 09:45
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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 비교

테스트 개요

  • 모델: whisper-1 (OpenAI API), base 모델 (로컬 테스트)
  • 데이터:
    • 영어: TED 스피치 (표준 발음)
    • 한국어: 뉴스 클립, 일상 대화
    • 일본어: YouTube 강의, 대화

평가 기준

  • 정확도 (전체 문장 중 핵심 단어 누락 여부)
  • 문장 단위 자연스러움
  • 동음이의어 처리 능력
  • 언어 구조 특화된 특성 처리

영어 음성 인식 결과

Whisper는 영어에 최적화된 모델로 훈련된 만큼, 가장 뛰어난 정확도를 보여줍니다.

  • ✅ 표준 발음 기준 정확도 95% 이상
  • ✅ 억양, 속도 차이에 안정적으로 대응
  • ✅ 문장부호 자동 삽입
  • ❗ 슬랭/구어체는 일부 누락

예시 출력
음성: “The future of AI is already here, and it’s transforming how we work.”
Whisper 출력: The future of AI is already here, and it's transforming how we work.

한국어 음성 인식 결과

Whisper는 한글 인식에서도 상용 STT 못지않은 정확도를 보였습니다.

  • ✅ 뉴스/공식 발화 기준 90% 이상 정확도
  • ✅ 종결어미, 조사 단위도 자연스럽게 처리
  • ❗ 방언, 빠른 발화에서 일부 단어 누락 발생
  • ❗ 띄어쓰기 오류는 여전히 존재

예시 출력
음성: “인공지능 기술은 우리의 삶을 빠르게 바꾸고 있습니다.”
Whisper 출력: 인공지능 기술은 우리의 삶을 빠르게 바꾸고 있습니다.

주의할 점

  • Whisper는 띄어쓰기 교정을 하지 않기 때문에 후처리로 PyKoSpacing 등과 함께 사용하면 효과적입니다.
  • 숫자, 단위 표현은 음성 발화에 따라 다르게 처리됨

일본어 음성 인식 결과

일본어는 발음이 명확한 언어 특성 덕분에 Whisper의 정확도가 비교적 높은 편입니다.

  • ✅ 강의체, 뉴스를 정확히 처리
  • ✅ 히라가나/가타카나 기반 표현 강점
  • ❗ 다의어, 단축 발음에서 오류 가능성
  • ❗ 한자 병기 없는 텍스트 출력

예시 출력
음성: “人工知能は社会のあらゆる領域に影響を与えています。”
Whisper 출력: 人工知能は社会のあらゆる領域に影響を与えています。

다국어 동시 인식도 가능할까?

Whisper는 언어 자동 감지 기능을 기본 제공합니다.
따라서 영어-일본어 혼합 문장도 인식할 수 있으며, API에서는 다음처럼 language="auto"로 설정하면 됩니다.

openai.Audio.transcribe(
    model="whisper-1",
    file=audio_file,
    language="auto"
)

단, 정확한 결과를 원한다면 언어를 명시하는 것이 더 안정적입니다.

비교 정리표

항목 영어 한국어 일본어

정확도 매우 높음 (95%) 높음 (90% 이상) 높음 (90% 내외)
문장부호 O X X
띄어쓰기 자연스러움 오류 있음 비교적 양호
다의어 처리 우수 제한적 제한적
억양/속도 대응 우수 양호 양호
후처리 필요 거의 없음 띄어쓰기 보정 한자 병기 처리 필요

결론 및 인사이트

Whisper는 영어에 가장 최적화된 성능을 보이지만, 한국어, 일본어 등 비영어권 언어에서도 실사용 가능한 수준의 정확도를 제공합니다.
특히 무료 또는 저비용으로 다양한 언어를 동시에 처리해야 하는 프로젝트에서는 Whisper의 다국어 처리 능력이 핵심 경쟁력이 될 수 있습니다.

정제된 음성을 기반으로 하면, 상용 API 대비 손색없는 품질로 뉴스 클립, 강의, 회의 기록, 콘텐츠 자막 등에 활용할 수 있습니다.

다음 예고

다음 글에서는 Whisper 음성 인식 정확도 높이기 – 세팅 최적화와 팁을 다룹니다.
마이크 환경, 모델 선택, 오디오 전처리 등 정확도를 높이는 실질적 방법들을 공개합니다.

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