기술과 산업/AI

Whisper 시리즈 11화 – 팟캐스트를 텍스트로, Whisper 실전 변환 프로젝트 사례

B컷개발자 2025. 5. 7. 00:57
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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 아카이빙
  • 핵심 내용 추출 및 요약 정리로 검색 가능 콘텐츠화
  • 후속 작업(요약, 태깅, 콘텐츠화)까지 연결

 

 

도구 구성

항목도구

음성 인식 OpenAI Whisper (로컬 or API)
오디오 처리 ffmpeg
요약 및 정제 GPT API (요약, 키워드 추출용)
후처리 스크립트 Python 기반 자동화
결과 활용 블로그 업로드, 검색엔진 색인, 요약 콘텐츠 제작

 

 

 

전체 흐름 요약

[팟캐스트 mp3] 
   ↓ ffmpeg 정제
[Whisper 텍스트 변환] 
   ↓
[요약 및 키워드 정리 (GPT API)]
   ↓
[파일 저장 + 블로그 콘텐츠화]

 

 

 

단계별 실전 진행

 

 

1. 팟캐스트 오디오 수집 및 전처리

 

  • 원본 포맷: .mp3, 48kHz, stereo
  • Whisper 최적화를 위해 ffmpeg로 재인코딩
ffmpeg -i episode1.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le ep1.wav

 

 

 

2. Whisper로 텍스트 변환

import whisper
model = whisper.load_model("medium")

result = model.transcribe("ep1.wav", verbose=True)
with open("ep1_raw.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result["text"])

 

  • medium 이상 모델 사용 시 대화의 맥락 보존 ↑
  • segments를 이용해 타임스탬프별로 분할도 가능

 

 

3. 요약 및 키워드 추출 (GPT API 연동)

import openai

def summarize(text):
    prompt = f"다음은 팟캐스트 전체 내용입니다. 핵심 요약과 주제 키워드를 추출해줘:\n\n{text}"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

with open("ep1_raw.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    full_text = f.read()

summary = summarize(full_text)

with open("ep1_summary.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(summary)
출력 내용 예시:

 

  • 요약: “이번 회차는 창업 초기 자금 조달 전략과 실전 경험을 중심으로 구성됨.”
  • 키워드: 스타트업 자금, 시드 투자, 액셀러레이터, 피치덱

 

 

4. 결과 활용 전략

 

 

(1) 블로그 콘텐츠로 재가공

 

  • 변환된 전체 텍스트는 검색엔진 인덱싱 목적
  • 요약본은 읽기 편한 콘텐츠로 리포맷

 

 

(2) 아카이빙 및 텍스트 검색

 

  • episode1.txt, summary1.txt 등으로 분류 저장
  • 키워드 기반 검색 또는 주제별 분류 시스템 가능

 

 

(3) 뉴스레터 콘텐츠 전환

 

  • 요약본만 따로 추출하여 주간 오디오 요약 뉴스레터 구성

 

 

성능과 한계

항목Whisper 적용 시 성능

평균 인식 정확도 약 87~92% (대화체 기준)
자동화 시간 약 5~7분/에피소드
오류 발생 가능성 화자 겹침, 배경음악, 방언 등
대안 기술 Whisper large, diarization 병행 시 성능 ↑

 

 

 

결론 및 인사이트

 

Whisper를 활용한 팟캐스트 자동 텍스트 변환은 수작업에 의존하던 콘텐츠 편집 흐름을 획기적으로 줄여주는 방법입니다.

단순 자막 생성용이 아니라, 검색 가능한 데이터 자산, 콘텐츠 요약 재활용, SEO 강화를 위한 전략적 전환까지 가능하게 해줍니다.

 

특히 정제된 오디오 + GPT 요약 파이프라인을 구성하면, Whisper는 단순한 STT 도구를 넘어 콘텐츠 전환 플랫폼의 핵심 기술이 될 수 있습니다.

 

 

다음 예고

 

다음 글에서는 Whisper + GPT로 만드는 자동 회의록 생성 시스템을 다룹니다.

실시간 회의 음성을 텍스트로 변환하고, 요약/액션아이템 추출까지 자동화하는 실무형 STT 시스템의 설계와 구현 전략을 소개합니다.

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