Whisper

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OpenAI Whisper는 99개 언어의 음성을 정확하게 텍스트로 변환하며, 전사, 번역, 언어 식별을 지원하는 오픈소스 ASR 시스템입니다. 강력한 AI 자동화에 적합합니다.

OpenAI Whisper 이해하기

Whisper는 모델인가 시스템인가?

OpenAI Whisper는 상황에 따라 모델이자 시스템으로 간주할 수 있습니다.

  • 모델로서 Whisper는 ASR 작업을 위해 특별히 설계된 신경망 아키텍처로 구성됩니다. 3,900만~15억 5천만 개의 파라미터를 가진 다양한 크기의 모델이 존재합니다. 큰 모델일수록 더 높은 정확도를 제공하지만 더 많은 연산 자원이 필요합니다.
  • 시스템으로서 Whisper는 모델 아키텍처뿐만 아니라 이를 둘러싼 전체 인프라와 프로세스를 포괄합니다. 여기에 학습 데이터, 전처리 방식, 언어 식별이나 번역 등 수행 가능한 다양한 작업의 통합이 포함됩니다.

Whisper의 핵심 역량

Whisper의 주요 기능은 음성을 텍스트로 전사하는 것입니다. Whisper는 다음에 뛰어납니다:

  • 다국어 음성 인식: 99개 언어를 지원하여 글로벌한 활용이 가능합니다.
  • 음성 번역: 지원되는 모든 언어의 음성을 영어 텍스트로 번역할 수 있습니다.
  • 언어 식별: 사전 지정 없이 자동으로 사용 언어를 감지합니다.
  • 악센트 및 배경 소음에 대한 강인함: 다양한 데이터로 학습되어 다양한 악센트와 소음 환경에서도 효과적으로 동작합니다.

OpenAI Whisper는 어떻게 동작하나요?

트랜스포머 아키텍처

Whisper의 핵심에는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처가 있습니다. 특히 인코더-디코더 모델을 사용합니다. 트랜스포머는 순차 데이터를 처리하고 긴 맥락을 이해하는 데 강점을 가진 신경망입니다. 2017년 “Attention is All You Need” 논문에서 소개된 이후 다양한 NLP 작업의 기반이 되었습니다.

Whisper의 처리 과정은 다음과 같습니다:

  1. 오디오 전처리: 입력 오디오를 30초 단위로 분할하고, 로그-멜 스펙트로그램으로 변환하여 시간에 따른 오디오 신호의 주파수와 강도를 캡처합니다.
  2. 인코더: 스펙트로그램을 처리하여 오디오의 수치적 표현을 생성합니다.
  3. 디코더: 언어 모델을 통해 오디오 입력에 해당하는 텍스트 토큰(단어나 서브워드)의 시퀀스를 예측합니다.
  4. 특수 토큰 사용: 언어 식별, 타임스탬프, 작업 지시(예: 전사, 번역) 등 작업을 처리하기 위해 특수 토큰을 활용합니다.

다국어 멀티태스크 감독 데이터 학습

Whisper는 웹에서 수집한 68만 시간 분량의 감독 데이터로 학습되었습니다. 여기에는:

  • 다국어 데이터: 약 11만 7천 시간은 99개 언어로 구성되어, 다양한 언어에 대한 일반화 능력을 강화합니다.
  • 다양한 음향 환경: 다양한 도메인과 환경의 오디오가 포함되어, 악센트, 방언, 배경 소음 등에 강인함을 보장합니다.
  • 멀티태스크 학습: 여러 작업(전사, 번역, 언어 식별)을 동시에 학습하여, 모델이 공유 표현을 학습하고 전체 성능을 높입니다.

활용 사례 및 응용 분야

전사 서비스

  • 가상 회의 및 노트 작성: 교육, 의료, 저널리즘, 법률 등 다양한 산업 분야 및 일반 오디오 플랫폼에서 전사를 자동화합니다.
  • 콘텐츠 제작: 팟캐스트, 영상, 라이브 스트림의 전사본을 생성해 접근성을 높이고 텍스트 참조를 제공합니다.

언어 번역

  • 글로벌 커뮤니케이션: 한 언어의 음성을 영어 텍스트로 번역하여 교차 언어 소통을 지원합니다.
  • 언어 학습 도구: 다양한 언어의 발음 및 의미 이해를 돕는 학습 도구로 활용할 수 있습니다.

AI 자동화 및 챗봇

  • 음성 기반 챗봇: Whisper를 챗봇에 통합하여 음성 상호작용이 가능하게 하여 사용자 경험을 향상합니다.
  • AI 어시스턴트: 다양한 언어로 된 음성 명령을 이해하고 처리할 수 있는 어시스턴트를 개발할 수 있습니다.

접근성 향상

  • 자막 생성: 영상 콘텐츠 자막을 생성하여 청각 장애인 등 접근성을 높입니다.
  • 보조 기술: 언어 지원이 필요한 사용자를 위해 음성을 전사·번역하는 보조 장치를 구현할 수 있습니다.

콜센터 및 고객 지원

  • 실시간 전사: 상담원이 고객 통화 내용을 실시간으로 전사해 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
  • 감정 분석: 전사된 텍스트로 고객 감정을 분석해 상호작용을 개선할 수 있습니다.

OpenAI Whisper의 장점

다국어 지원

99개 언어를 지원하며, 다양한 언어 입력을 처리할 수 있습니다. 글로벌 서비스 및 국제 시장을 겨냥한 애플리케이션에 적합합니다.

높은 정확도와 견고함

방대한 감독 데이터로 학습되어 전사 작업에서 높은 정확도를 달성합니다. 다양한 악센트, 방언, 소음 환경에서도 견고하게 동작하여 실사용에 적합합니다.

다양한 작업 처리

전사 외에 Whisper는 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 언어 식별: 사전 입력 없이도 사용 언어를 감지합니다.
  • 음성 번역: 한 언어의 음성을 영어 텍스트로 번역합니다.
  • 타임스탬프 생성: 전사 내 구절별 타임스탬프를 제공합니다.

오픈소스 제공

오픈소스 소프트웨어로 배포되어 개발자는 다음을 할 수 있습니다:

  • 커스터마이징 및 미세 조정: 특정 작업 또는 도메인에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.
  • 애플리케이션 통합: 별도의 라이선스 제약 없이 제품 및 서비스에 자유롭게 통합할 수 있습니다.
  • 커뮤니티 기여: 모델을 개선하고 개선 사항을 공유할 수 있습니다.

한계 및 고려사항

연산 요구 사항

  • 자원 소모: 대형 모델은 많은 연산 능력과 메모리(최대 10GB VRAM)가 필요합니다.
  • 처리 속도: 모델이 클수록 전사 속도가 느려질 수 있습니다.

헛소리(hallucination) 발생 가능성

  • 부정확한 전사: Whisper는 때때로 실제로 말하지 않은 텍스트를 생성할 수 있습니다. 특정 언어이거나 오디오 품질이 낮을 때 더 자주 발생할 수 있습니다.

비영어권 언어 지원 한계

  • 데이터 편향: 학습 데이터의 상당 부분이 영어로 되어 있어, 덜 대표되는 언어에서 정확도가 낮아질 수 있습니다.
  • 추가 미세 조정 필요: 특정 언어나 방언의 성능 향상을 위해 추가 학습이 필요할 수 있습니다.

입력 제한

  • 오디오 길이: Whisper는 30초 단위로 오디오를 처리하므로, 긴 오디오를 연속 전사할 때 복잡함이 발생할 수 있습니다.
  • 파일 크기 제한: 오픈소스 모델에는 입력 파일 크기나 형식에 제한이 있을 수 있습니다.

AI 자동화 및 챗봇에서의 OpenAI Whisper

사용자 상호작용 향상

Whisper를 챗봇 및 AI 어시스턴트에 통합하면 다음이 가능합니다:

  • 음성 명령: 사용자가 텍스트 대신 음성으로 상호작용할 수 있습니다.
  • 다국어 지원: 여러 언어를 선호하거나 필요로 하는 사용자도 대응할 수 있습니다.
  • 접근성 강화: 전통적 입력 방식을 사용하지 못하는 사용자나 장애가 있는 사용자 지원이 용이합니다.

워크플로우 효율화

  • 자동 전사: 노트 작성 및 기록 관리의 수작업을 줄입니다.
  • 데이터 분석: 음성 콘텐츠를 텍스트로 변환해 분석, 모니터링, 인사이트 도출에 활용할 수 있습니다.

실전 적용 예시

  • 가상 회의 봇: 온라인 회의에 참여해 실시간으로 논의를 전사합니다.
  • 고객 서비스 봇: 음성 요청을 이해하고 답변해 고객 경험을 향상합니다.
  • 교육 플랫폼: 강의를 전사하거나 학생들에게 번역을 제공합니다.

OpenAI Whisper의 대안

오픈소스 대안

  • Mozilla DeepSpeech: 커스텀 모델 학습이 가능한 오픈소스 ASR 엔진입니다.
  • Kaldi: 음성 인식 연구 및 산업에서 널리 사용되는 툴킷입니다.
  • Wav2vec: Meta AI의 셀프-슈퍼바이즈드 음성 처리 시스템입니다.

상용 API

  • Google Cloud Speech-to-Text: 폭넓은 언어 지원의 음성 인식 API입니다.
  • Microsoft Azure AI Speech: 커스터마이징이 가능한 음성 서비스입니다.
  • AWS Transcribe: 맞춤형 어휘 등 다양한 기능을 제공하는 Amazon의 음성 인식 서비스입니다.

특화 제공업체

  • Gladia: Whisper를 확장·강화한 하이브리드 아키텍처와 추가 기능을 제공합니다.
  • AssemblyAI: 콘텐츠 모더레이션 등 기능이 포함된 음성-텍스트 API를 제공합니다.
  • Deepgram: 맞춤형 모델 학습 옵션과 실시간 전사를 지원합니다.

Whisper 선택 시 고려 사항

정확도와 속도

  • 트레이드오프: 대형 모델은 더 높은 정확도를 제공하지만, 더 많은 자원과 느린 속도를 동반합니다.
  • 테스트: 실제 애플리케이션과 유사한 데이터로 성능을 평가하세요.

오디오 처리량

  • 확장성: 대량의 오디오 처리에 필요한 하드웨어와 인프라를 고려하세요.
  • 배치 처리: 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리할 방법을 도입하세요.

고급 기능

  • 추가 기능: 실시간 전사, 화자 구분(speaker diarization) 등 필요한 추가 기능 여부를 평가하세요.
  • 커스터마이징: 추가 기능 구현에 필요한 작업량을 파악하세요.

언어 지원

  • 목표 언어: 사용하려는 언어에 대한 모델의 성능을 확인하세요.
  • 미세 조정: 덜 대표되는 언어의 경우 추가 학습을 계획하세요.

전문성 및 자원

  • 기술 전문성: 팀이 모델 구현 및 응용에 필요한 기술을 보유하고 있는지 확인하세요.
  • 인프라: 하드웨어 요구 사항과 호스팅 역량을 평가하세요.

비용 고려

  • 오픈소스 vs 상용: 오픈소스로 비용을 절감할 수 있지만, 유지보수와 확장에 따른 장기 비용도 고려해야 합니다.
  • 총소유비용(TCO): 하드웨어, 개발 시간, 지속적 지원 비용을 모두 고려하세요.

Python에서 Whisper는 어떻게 활용되나요?

Whisper는 Python 라이브러리로 구현되어 Python 기반 프로젝트에 손쉽게 통합할 수 있습니다. Whisper를 Python에서 사용하려면 환경을 준비하고, 필요한 의존성을 설치한 뒤, 라이브러리의 기능을 활용해 오디오 파일을 전사하거나 번역하면 됩니다.

Python에서 Whisper 설정하기

Whisper를 사용하기 전에 Python, PyTorch, FFmpeg, Whisper 라이브러리를 설치해야 합니다.

사전 준비

  • Python: 3.8~3.11 버전 권장
  • PyTorch: Whisper 모델 실행에 필요한 딥러닝 프레임워크
  • FFmpeg: 오디오·비디오 파일 처리를 위한 커맨드라인 도구
  • Whisper 라이브러리: OpenAI에서 제공하는 Python 패키지

1단계: Python 및 PyTorch 설치

Python이 설치되어 있지 않다면 공식 웹사이트에서 다운로드하세요. PyTorch는 pip로 설치할 수 있습니다:

pip install torch

운영체제 및 Python 버전에 맞는 자세한 설치법은 PyTorch 웹사이트를 참고하세요.

2단계: FFmpeg 설치

Whisper는 오디오 파일 처리를 위해 FFmpeg가 필요합니다. 운영체제별 패키지 관리자를 사용해 FFmpeg를 설치하세요.

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

MacOS (Homebrew 사용):

brew install ffmpeg

Windows (Chocolatey 사용):

choco install ffmpeg

3단계: Whisper 라이브러리 설치

pip로 Whisper Python 패키지를 설치하세요:

pip install -U openai-whisper

최신 버전을 GitHub 저장소에서 직접 설치하려면:

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

Windows 사용자 참고사항

Developer Mode를 활성화해야 할 수 있습니다:

  1. 설정으로 이동
  2. 개인 정보 및 보안 > 개발자용으로 이동
  3. 개발자 모드를 켭니다.

사용 가능한 모델 및 사양

Whisper는 크기와 성능이 다양한 여러 모델을 제공합니다. tiny부터 large까지 모델마다 속도와 정확도에 차이가 있습니다.

크기파라미터 수영어 전용 모델다국어 모델필요 VRAM상대 속도
tiny39 Mtiny.entiny~1 GB~32배 빠름
base74 Mbase.enbase~1 GB~16배 빠름
small244 Msmall.ensmall~2 GB~6배 빠름
medium769 Mmedium.enmedium~5 GB~2배 빠름
large1550 MN/Alarge~10 GB1배(기준)

적합한 모델 선택하기

  • 영어 전용 모델(.en): 영어 음성 전사에 최적화되어, 영어 오디오에서 더 나은 성능을 보입니다.
  • 다국어 모델: 다양한 언어 전사가 가능해 글로벌 서비스에 적합합니다.
  • 모델 크기: 큰 모델일수록 정확도가 높지만, 연산 자원 소모도 큽니다. 하드웨어 성능 및 요구 성능에 맞는 모델을 선택하세요.

Python에서 Whisper 사용하기

환경 및 필수 컴포넌트를 설치한 후, Python 프로젝트에서 Whisper를 사용할 수 있습니다.

라이브러리 임포트 및 모델 로드

먼저 Whisper 라이브러리를 임포트하고 모델을 로드하세요:

import whisper

# 원하는 모델 로드
model = whisper.load_model("base")

애플리케이션에 맞는 모델명을 “base” 대신 지정하세요.

오디오 파일 전사

Whisper는 오디오 파일을 텍스트로 변환하는 간단한 transcribe 함수를 제공합니다.

예시: 영어 오디오 전사

# 오디오 파일 전사
result = model.transcribe("path/to/english_audio.mp3")

# 전사 결과 출력
print(result["text"])

설명

  • model.transcribe(): 오디오 파일을 처리해 전사 결과와 기타 메타데이터가 담긴 딕셔너리를 반환합니다.
  • result["text"]: 전사된 텍스트를 추출합니다.

오디오를 영어로 번역

Whisper는 다양한 언어의 오디오를 영어로 번역할 수 있습니다.

예시: 스페인어 오디오를 영어로 번역

# 스페인어 오디오를 영어로 전사 및 번역
result = model.transcribe("path/to/spanish_audio.mp3", task="translate")

# 번역 결과 출력
print(result["text"])

설명

  • task="translate": 모델에 오디오를 그대로 전사하지 않고 영어로 번역하도록 지시합니다.

언어 지정

Whisper는 자동으로 언어를 감지할 수 있지만, 직접 지정하면 정확도와 속도가 향상될 수 있습니다.

예시: 프랑스어 오디오 전사

# 언어를 명시해 프랑스어 오디오 전사
result = model.transcribe("path/to/french_audio.wav", language="fr")

# 전사 결과 출력
print(result["text"])

오디오 언어 감지

Whisper는 detect_language 메서드로 오디오에서 사용 언어를 감지할 수 있습니다.

예시: 언어 감지

# 오디오 파일 로드 및 전처리
audio = whisper.load_audio("path/to/unknown_language_audio.mp3")
audio = whisper.pad_or_trim(audio)

# 로그-멜 스펙트로그램 변환
mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)

# 언어 감지
_, probs = model.detect_language(mel)
language = max(probs, key=probs.get)

print(f"Detected language: {language}")

설명

  • whisper.load_audio(): 오디오 파일을 로드합니다.
  • whisper.pad_or_trim(): 모델 입력 요구에 맞게 오디오 길이를 조정합니다.
  • whisper.log_mel_spectrogram(): 모델이 기대하는 포맷으로 변환합니다.
  • model.detect_language(): 각 언어별 확률을 반환하며, 가장 높은 확률의 언어를 식별합니다.

고급 활용 및 커스터마이징

전사 과정을 세밀하게 제어하고 싶다면, 하위 함수와 디코딩 옵션을 사용할 수 있습니다.

decode 함수 활용

decode 함수는 언어, 작업, 타임스탬프 포함 여부 등 옵션을 직접 지정할 수 있습니다.

예시: 커스텀 디코딩 옵션

# 디코딩 옵션 설정
options = whisper.DecodingOptions(language="de", without_timestamps=True)

# 오디오 디코드
result = whisper.decode(model, mel, options)

# 인식된 텍스트 출력
print(result.text)

실시간 오디오 입력 처리

Whisper를 마이크 등에서 실시간 오디오 입력을 받아 전사하는 데 통합할 수 있습니다.

예시: 마이크 입력 실시간 전사

import whisper
import sounddevice as sd

# 모델 로드
model = whisper.load_model("base")

# 마이크로부터 오디오 녹음
duration = 5  # 초 단위
fs = 16000  # 샘플링 레이트
print("Recording...")
audio = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1, dtype='float32')
sd.wait

자주 묻는 질문

OpenAI Whisper란 무엇인가요?

OpenAI Whisper는 OpenAI가 개발한 고급 자동 음성 인식(ASR) 시스템으로, 딥러닝을 이용해 음성 언어를 텍스트로 전사하는 데 설계되었습니다. 99개 언어를 지원하며, 전사, 번역, 언어 식별에 탁월한 성능을 보입니다.

Whisper는 어떻게 작동하나요?

Whisper는 트랜스포머 기반 인코더-디코더 아키텍처를 사용하며, 오디오를 로그-멜 스펙트로그램으로 변환한 후 언어 모델을 통해 텍스트를 출력합니다. 68만 시간 분량의 다국어 및 멀티태스크 데이터로 학습되어 높은 정확도와 견고함을 자랑합니다.

Whisper의 주요 기능은 무엇인가요?

Whisper는 다국어 음성 인식, 음성 번역, 자동 언어 식별, 악센트 및 소음에 대한 강인함, 오픈소스 제공(커스터마이징 및 통합 가능) 등의 기능을 지원합니다.

Whisper의 하드웨어 요구 사항은 어떻게 되나요?

하드웨어 요구 사항은 모델 크기에 따라 다르며, 'tiny' 등 소형 모델은 약 1GB VRAM이 필요하고, 가장 큰 모델은 약 10GB가 요구됩니다. GPU에서 더 빠르게 동작하지만, CPU에서도 느리게 작동할 수 있습니다.

Whisper를 Python 프로젝트에 통합할 수 있나요?

네, Whisper는 Python 라이브러리로 구현되어 pip로 설치할 수 있습니다. 음성 전사, 번역, 실시간 음성 애플리케이션 등 Python 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Whisper의 일반적인 활용 사례는 무엇이 있나요?

주요 활용 예시는 자동 회의 전사, 음성 기반 챗봇, 실시간 번역, 접근성 도구(자막 및 보조 기술), 콜센터 자동화, 음성 제어 자동화 시스템 등이 있습니다.

OpenAI Whisper의 대안은 무엇이 있나요?

네, Mozilla DeepSpeech, Kaldi, Wav2vec 같은 오픈소스 엔진과 Google Cloud Speech-to-Text, Microsoft Azure AI Speech, AWS Transcribe 같은 상용 API가 대안으로 있습니다.

Whisper는 오픈소스인가요?

네, OpenAI Whisper는 오픈소스이며 개발자가 라이선스 제약 없이 자유롭게 커스터마이징, 미세 조정, 통합할 수 있습니다.

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