BrendownFerreira/transcriber

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01YouTube URL과 업로드한 .mp3, .mp4, .wav 등의 파일을 전사합니다.
• 02WebSockets를 통해 작업 진행 상황을 실시간으로 표시합니다.
• 03NVIDIA CUDA를 지원하는 openai-whisper 및 faster-whisper 엔진을 제공합니다.
• 04라이브러리에서 미디어 파일과 전사 결과를 짝지어 보여 주고 정리 기능을 지원합니다.
• 05여러 단계로 빌드되고 non-root 사용자로 실행되는 Docker 이미지를 제공합니다.

활용 사례

• 인터뷰나 녹음 파일을 서드파티 서비스에 업로드하지 않고 전사하기.
• 읽거나 검색할 수 있도록 YouTube 영상의 텍스트 전사본 만들기.
• 홈 서버나 내부 네트워크에서 비공개 전사 서비스 운영하기.

빠른 시작

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   가상 환경을 만들고 활성화합니다(macOS/Linux)

   python -m venv .venv
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   가상 환경을 활성화합니다(macOS/Linux)

   source .venv/bin/activate
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   자동 설치 프로그램을 실행합니다(GPU 지원 및 종속 항목 설치)

   python install.py
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   애플리케이션을 시작한 다음 http://localhost:8000 을 엽니다

   uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

사용 전 알아둘 점

• !NVIDIA GPU를 안정적으로 지원하려면 Python 3.10~3.12가 필요합니다. Python 3.13 이상에서는 CPU 전용 PyTorch로 대체될 수 있습니다.
• !NVIDIA GPU는 선택 사항이지만, 전사 속도를 높이려면 필요합니다.
• !FFmpeg가 필요합니다. 자동 설치에 실패하면 수동으로 설정해야 할 수 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

transcriber은(는) 무엇인가요?

OpenAI Whisper로 YouTube 영상과 로컬 미디어 파일을 전사하는 셀프 호스팅 웹 앱 Transcriber는 OpenAI Whisper를 사용해 YouTube 링크와 업로드한 오디오·비디오 파일을 텍스트로 변환하는 FastAPI 웹 애플리케이션입니다. 처리는 로컬에서 실행되므로 미디어를 클라우드 전사 서비스에 보낼 필요가 없으며, 구독도 필요하지 않습니다.

transcriber은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

transcriber에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.

transcriber은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

6개월 이상 커밋 없음. transcriber의 마지막 커밋은 2026년 3월 18일입니다.

transcriber은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

인터뷰나 녹음 파일을 서드파티 서비스에 업로드하지 않고 전사하기. 읽거나 검색할 수 있도록 YouTube 영상의 텍스트 전사본 만들기. 홈 서버나 내부 네트워크에서 비공개 전사 서비스 운영하기.

transcriber는 어떻게 설치하나요?

가상 환경을 만들고 활성화합니다(macOS/Linux): python -m venv .venv 가상 환경을 활성화합니다(macOS/Linux): source .venv/bin/activate 자동 설치 프로그램을 실행합니다(GPU 지원 및 종속 항목 설치): python install.py 애플리케이션을 시작한 다음 http://localhost:8000 을 엽니다: uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

transcriber은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/BrendownFerreira/transcriber