openai-whisper은(는) 무엇을 하나요?
로컬에서 Whisper CLI를 사용한 음성-텍스트 변환 (API 키 불필요).
개요
steipete/openai-whisper는 OpenAI의 Whisper 음성 인식 모델을 로컬에서 실행할 수 있도록 도와주는 스킬입니다. 인터넷 연결이나 API 키 없이도 오디오 파일을 텍스트로 변환할 수 있습니다.
주요 기능
- 로컬 실행: 모든 처리가 사용자의 기기에서 이루어지므로 데이터 프라이버시가 보장됩니다.
- 다국어 지원: Whisper는 99개 이상의 언어를 지원합니다.
- GPU 가속: NVIDIA GPU가 있는 경우 CUDA를 통해 빠른 처리가 가능합니다.
- 다양한 오디오 형식: WAV, MP3, M4A, FLAC 등 여러 오디오 포맷을 지원합니다.
설치 방법
macOS (Homebrew)
brew install whisper-cpp
Linux/macOS (직접 빌드)
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git
cd whisper.cpp
make
Windows
whisper.cpp 저장소의 Windows 빌드 지침을 참고하세요.
사용법
기본 사용법
whisper-cli --file input.mp3 --output-dir ./transcripts
다른 언어 지정
whisper-cli --file korean_speech.mp3 --language ko
GPU 가속 사용
whisper-cli --file input.mp3 --gpu-id 0
환경 변수
| 변수명 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
WHISPER_MODEL | 사용할 모델 크기 (tiny/base/small/medium/large) | base |
WHISPER_THREADS | CPU 스레드 수 | 4 |
지원하는 AI 에이전트
- Claude Code:
claude명령어와 함께 사용 가능 - Cursor: Cursor AI 편집기 내에서 통합 지원
- Codex CLI: 명령줄 인터페이스로 직접 사용 가능
예제
# 오디오 파일을 텍스트로 변환하고 결과를 파일로 저장
whisper-cli --file meeting_recording.wav --output-format txt
# 특정 언어로 인식 (자동 감지 비활성화)
whisper-cli --file japanese_audio.mp3 --language ja
# 더 큰 모델로 정확도 향상
WHISPER_MODEL=medium whisper-cli --file lecture.mp3
주의사항
- 첫 실행 시 모델 파일이 자동으로 다운로드됩니다 (수백 MB).
large모델은 높은 정확도를 제공하지만 더 많은 RAM과 처리 시간이 필요합니다.- GPU 가속을 사용하려면 CUDA가 설치되어 있어야 합니다.
라이선스
이 스킬은 MIT 라이선스로 배포됩니다. Whisper 모델 자체는 OpenAI의 라이선스를 따릅니다.