맥에서 Whisper를 설치하고 한글 음성 인식을 활용하는 방법

맥에서 Whisper를 설치하고 활용하는 방법을 알아보려고 한다. Whisper는 OpenAI에서 개발한 음성 인식 모델로 다양한 언어를 지원하며, 한글 음성 인식도 가능하다. 이 글에서는 설치 과정부터 간단한 활용법까지 설명할 것이다. 프로그래밍 경험이 많지 않아도 쉽게 따라 할 수 있으니 한 번 시도해보자.

Whisper를 맥에 설치하는 방법

Whisper는 Python 기반의 오픈소스 프로젝트다. 맥에서 실행하려면 몇 가지 사전 준비가 필요하다. 먼저 Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 한다.

1. Python 설치하기

맥OS에는 기본적으로 Python이 설치되어 있지만, 최신 버전을 사용하는 것이 좋다. Homebrew를 이용해 Python을 설치하는 방법을 추천한다.

1. 터미널을 열고 Homebrew가 설치되어 있는지 확인한다.

   brew --version

만약 설치되어 있지 않다면 다음 명령어로 설치하면 된다.

   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

1. Homebrew를 이용해 최신 Python을 설치한다.

   brew install python3

1. Python이 정상적으로 설치되었는지 확인한다.

   python3 --version

2. 가상 환경 설정하기

Whisper는 여러 종속성을 필요로 하기 때문에 가상 환경을 만들어 관리하는 것이 좋다.

1. 가상 환경을 만들고 활성화한다.

   python3 -m venv whisper-env
   source whisper-env/bin/activate

1. 가상 환경이 활성화되면 터미널에 (whisper-env) 표시가 나타난다.

3. Whisper 설치하기

Whisper는 PyTorch를 기반으로 하므로, 먼저 PyTorch를 설치한 후 Whisper를 설치해야 한다.

1. PyTorch를 설치한다.

   pip install torch torchvision torchaudio

1. Whisper를 설치한다.

   pip install openai-whisper

1. ffmpeg도 필요하므로 설치한다.

   brew install ffmpeg

설치가 완료되면 Whisper를 사용할 준비가 끝난다.

Whisper를 이용한 한글 음성 인식 활용법

이제 Whisper를 활용해 한글 음성을 인식하는 방법을 알아보자. 기본적으로 Whisper는 다양한 오디오 파일을 텍스트로 변환할 수 있으며, 한글 인식 성능도 매우 뛰어나다.

1. 테스트용 음성 파일 준비하기

한글 음성 파일을 준비해야 한다. 직접 녹음한 파일을 사용할 수도 있고, 인터넷에서 샘플 오디오 파일을 다운로드해 사용할 수도 있다. 파일 형식은 mp3, wav, m4a 등 다양하게 지원된다.

2. Whisper로 음성 인식 실행하기

터미널에서 다음 명령어를 실행하면 Whisper가 음성을 텍스트로 변환한다.

whisper example.mp3 --language Korean

이 명령어는 example.mp3 파일을 한글(Korean)로 인식해 텍스트로 변환한다. 실행이 완료되면 변환된 텍스트가 터미널에 출력된다.

3. Python 코드로 음성 인식하기

Python 코드로 Whisper를 활용할 수도 있다. 다음과 같이 간단한 코드로 음성 파일을 변환할 수 있다.

import whisper

model = whisper.load_model("medium")
result = model.transcribe("example.mp3", language="ko")
print(result["text"])

이 코드를 실행하면 example.mp3 파일의 음성이 한글 텍스트로 변환된다. medium 모델을 사용했지만, 더 가벼운 small 모델이나 성능이 좋은 large 모델도 선택할 수 있다.

4. 변환된 텍스트 활용하기

Whisper로 변환한 텍스트는 다양한 방식으로 활용할 수 있다.

• 회의 녹음 파일을 텍스트로 변환해 요약하기
• 팟캐스트나 강의 내용을 텍스트로 정리하기
• 한국어 자막을 자동 생성하기

특히, 음성을 텍스트로 변환한 후 자연어 처리(NLP) 기술과 결합하면 검색, 번역, 요약 등의 작업도 가능하다.

Whisper를 활용한 한글 음성 인식의 가능성

Whisper는 오픈소스로 제공되므로 누구나 쉽게 사용할 수 있다. 특히 한글 인식 성능이 뛰어나며, 별도의 훈련 없이도 다양한 음성을 정확하게 변환할 수 있다.

하지만 한글 음성 인식의 경우 완벽하지는 않으며, 배경 소음이 많거나 특정 억양이 강한 경우 오류가 발생할 수도 있다. 또한, 긴 오디오 파일을 변환할 때는 실행 시간이 오래 걸릴 수도 있다. 이를 해결하려면 Whisper의 다양한 모델을 테스트해보고, 추가적인 후처리 과정을 거치는 것이 좋다.

Whisper를 활용하면 단순한 음성 인식뿐만 아니라, 자막 생성, 자동 기록, 다국어 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용할 수 있다. 한글 음성 데이터를 다룰 일이 있다면 한 번 직접 사용해보는 것도 좋은 선택이다.