openai/whisper

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01하나의 모델로 다국어 음성을 인식합니다.
• 02다국어 모델을 사용해 음성을 영어로 번역합니다.
• 03음성의 언어를 자동으로 식별합니다.
• 04정확도와 속도, 메모리 사용량이 서로 다른 6가지 모델 크기를 제공합니다.
• 05전사를 위한 명령줄 도구와 Python API를 제공합니다.

활용 사례

• 회의 녹음, 인터뷰, 팟캐스트를 텍스트로 전사합니다.
• 오디오 및 동영상 콘텐츠에 자막이나 캡션을 추가합니다.
• 영어가 아닌 음성을 영어 텍스트로 번역합니다.
• 애플리케이션이나 로컬 도구에 음성 입력 기능을 구현합니다.

빠른 시작

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   시스템 패키지 관리자를 사용해 ffmpeg를 설치합니다(macOS의 Homebrew 등).

   brew install ffmpeg
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   PyPI에서 Whisper를 설치합니다.

   pip install -U openai-whisper
3. 3

   명령줄에서 오디오 파일을 받아씁니다.

   whisper audio.flac audio.mp3 audio.wav --model turbo

사용 전 알아둘 점

• !turbo 모델은 번역용으로 학습되지 않았습니다. 음성을 영어로 번역하려면 medium 또는 large를 사용하세요.
• !모델 크기는 large 모델의 경우 최대 약 10GB의 VRAM을 요구하므로, 더 큰 모델을 사용하려면 성능이 충분한 하드웨어가 필요합니다.
• !정확도와 속도는 언어에 따라 크게 달라집니다.

토픽

자주 묻는 질문

whisper은(는) 무엇인가요?

다양한 언어의 음성을 전사하고 번역하며, 오디오에서 사용 언어를 식별하는 범용 음성 인식 모델입니다. Whisper는 OpenAI가 공개한 오픈소스 음성 인식 모델로, 다양하고 방대한 오디오 데이터로 학습되었습니다. 하나의 Transformer 시퀀스-투-시퀀스 모델에서 다국어 음성 인식, 음성을 영어로 번역하는 기능, 음성 언어 식별을 모두 처리하므로 기존 음성 처리 파이프라인의 여러 단계를 대체할 수 있습니다.

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

whisper은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

whisper은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

6개월 이내 업데이트. whisper의 마지막 커밋은 2026년 8월 31일입니다.

whisper은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

회의 녹음, 인터뷰, 팟캐스트를 텍스트로 전사합니다. 오디오 및 동영상 콘텐츠에 자막이나 캡션을 추가합니다. 영어가 아닌 음성을 영어 텍스트로 번역합니다. 애플리케이션이나 로컬 도구에 음성 입력 기능을 구현합니다.

whisper는 어떻게 설치하나요?

시스템 패키지 관리자를 사용해 ffmpeg를 설치합니다(macOS의 Homebrew 등).: brew install ffmpeg PyPI에서 Whisper를 설치합니다.: pip install -U openai-whisper 명령줄에서 오디오 파일을 받아씁니다.: whisper audio.flac audio.mp3 audio.wav --model turbo

whisper은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/openai/whisper