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henrCh1/meeting-to-text

로컬 회의 전사 및 화자 분리 AI 기술(SenseVoice + 3D-Speaker). 오프라인 동영상/오디오를 텍스트로 변환하며 화자를 분리합니다(< 3GB).

meeting-to-text란 무엇인가요?

이 기술은 SenseVoice와 3D-Speaker를 활용하여 로컬에서 완전히 오프라인으로 실행되는 회의 전사 및 화자 분리 기능을 제공합니다. 동영상이나 오디오 파일에서 음성을 추출하고, 각 화자를 식별하여 시간별로 누가 말했는지 구분한 텍스트로 변환합니다. GPU가 없는 환경에서도 동작하며, 3GB 미만의 가벼운 리소스로 실행 가능하여 개인 정보 유출 우려 없이 안전하게 사용할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 에이전트 플랫폼에서 활용할 수 있으며, 회의록 자동 작성, 인터뷰 분석, 강의 녹취 등 다양한 문서화 작업을 자동화하는 데 매우 유용합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add henrCh1/meeting-to-text

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문서

meeting-to-text은(는) 무엇을 하나요?

로컬 회의 전사 및 화자 분리 AI 기술(SenseVoice + 3D-Speaker)입니다. 오프라인 동영상/오디오를 텍스트로 변환하며 화자를 분리합니다(< 3GB). 로컬에서 완전히 오프라인으로 실행되는 회의 전사 및 화자 분리 AI 기술로, 음성/비디오 추출과 고정밀 ASR을 통합했습니다.

기능

  • 완전 오프라인 실행: 로컬에서만 처리되며, 데이터가 외부로 유출되지 않습니다.
  • 화자 분리: 3D-Speaker 모델을 사용하여 각 화자를 식별하고 분리합니다.
  • 고정밀 전사: SenseVoice 모델을 기반으로 한 고정밀 음성 인식(ASR).
  • 다양한 입력 형식: 동영상(MP4, AVI 등) 및 오디오(MP3, WAV 등) 파일을 지원합니다.
  • 3GB 미만의 가벼운 용량: 저사양 환경에서도 실행 가능합니다.

설치

pip install -r requirements.txt

사용 방법

python transcribe.py --input /path/to/audio_or_video.mp4

요구 사항

  • Python 3.8+
  • FFmpeg
  • CUDA 지원 GPU (선택 사항, CPU에서도 동작)

데이터 처리 흐름

  1. 입력 파일에서 오디오 추출 (동영상인 경우)
  2. VAD(음성 활동 감지)로 음성 구간 분할
  3. SenseVoice로 각 구간 전사
  4. 3D-Speaker로 화자 임베딩 추출 및 클러스터링
  5. 최종 출력: 각 화자별 타임스탬프가 포함된 텍스트

라이선스

MIT License

참고

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