(Whisper) OpenAI Whisper & 파이썬으로 마이크 녹음 STT(음성 → 텍스트) 자동화 실습
OpenAI Whisper & 파이썬으로 마이크 녹음 STT(음성 → 텍스트) 자동화 실습
1. 소개
이번 실습에서는
- 파이썬으로 마이크에서 바로 음성 녹음하고
- OpenAI Whisper API로 음성을 자동으로 텍스트(자막)로 변환하는 최소한의 코드 예제를 다룹니다.
회의록, 아이디어 기록, 음성 메모 등 실전 자동화에 즉시 활용 가능합니다!
2. 전체 코드 설명
2.1 환경 변수 및 OpenAI 클라이언트 설정
import os
import requests
import warnings
from openai import OpenAI
import openai
from dotenv import load_dotenv
from playsound import playsound
import sounddevice as sd
from scipy.io.wavfile import write
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
load_dotenv(dotenv_path='openapi_key.env')
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = api_key
client = OpenAI()
- dotenv로
.env에서 OpenAI API 키를 안전하게 관리 - Whisper 등 최신 OpenAI API 사용 준비
2.2 마이크로 실시간 음성 녹음
try:
fs = 16000 # 샘플레이트(Hz)
duration = 5 # 녹음 시간(초)
print('녹음시작')
audio_data = sd.rec(int(duration * fs), samplerate=fs, channels=1)
sd.wait() # 녹음이 끝날 때까지 대기
print('녹음종료')
write('rec.wav', fs, audio_data) # WAV 파일로 저장
except Exception as e:
print(f"Error during recording: {e}")
- sounddevice 라이브러리로 마이크에서 5초간 녹음
rec.wav파일로 저장- (녹음 시간, 파일명은 자유롭게 변경 가능)
2.3 Whisper로 음성 파일 STT(음성→텍스트) 변환
fp = open('rec.wav', 'rb')
trascript = client.audio.transcriptions.create(file=fp, model='whisper-1')
print(trascript.text)
fp.close()
- 저장된
rec.wav파일을 Whisper API에 전송 - Whisper가 자동으로 음성을 텍스트(자막)로 변환
- 변환된 텍스트를 콘솔에 출력
3. 실습 팁 & 활용 예시
- 녹음 시간, 파일명, 채널 수는 자유롭게 커스터마이징 가능
- 아이디어 메모, 회의록, 실시간 자막 등 다양한 활용 가능
- Whisper의 언어 감지 및 번역 기능을 응용해 다국어 자막 자동화도 가능
4. 마치며
- 파이썬과 OpenAI Whisper API를 결합하면 마이크 입력만으로도 음성→텍스트 변환을 매우 간단하게 자동화할 수 있습니다.
- 노코드 녹음 앱, 실시간 인터뷰 기록, 유튜브 자동 자막 등 다양한 AI 음성 프로젝트에 적용해보세요!
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