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* 날짜: 2026-08-15 (KST)
* 작성자: modam
* 주제: 음성파일 → 텍스트파일 로컬 변환(OpenAI Whisper 사용) 작업 순서 및 절차별 코드

## 1\. 개요

* **목적**: 인터넷 없이 로컬 PC에서 음성파일(mp3, m4a, wav 등)을 텍스트(txt/srt/vtt 등)로 변환한다.
* **사용 도구**: [OpenAI Whisper](https://github.com/openai/whisper) — 오픈소스 음성인식 모델. 완전 로컬 실행(첫 실행 시 모델만 자동 다운로드, 이후 오프라인 가능).
* **현재 설치 상태(이 PC 기준)**:
    * Whisper 실행 파일: `C:\Users\modam\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts\whisper.exe`
    * Python: `Python 3.8` (`C:\Users\modam\AppData\Local\Programs\Python\Python38`)
    * 다운로드된 모델(`C:\Users\modam\.cache\whisper\`):
        * `large-v3.pt` (약 2.9GB, 최고 정확도 / CPU에서 느림)
        * `medium.pt` (약 1.4GB, 정확도·속도 균형)
    * 오디오 디코더: **ffmpeg** (Whisper가 내부적으로 호출 — 필수 의존성)

***

## 2\. 사전 준비물 $의존성$

| 구성요소 | 역할 | 확인 명령 |
| ---- | --- | ----- |
| Python 3.8+ | Whisper 실행 환경 | `python --version` |
| whisper | 음성인식 CLI | `whisper --help` |
| ffmpeg | 오디오 파일 디코딩 | `ffmpeg -version` |

### 확인용 코드 (PowerShell)

```powershell
# whisper 위치 확인
Get-Command whisper | Select-Object Source

# ffmpeg 설치 여부 확인 (없으면 오류가 남)
ffmpeg -version | Select-Object -First 1

# 다운로드된 모델 목록 확인
Get-ChildItem "$env:USERPROFILE\.cache\whisper" | Select-Object Name, @{n='MB';e={[int]($_.Length/1MB)}}
```

> **미설치 시 설치 방법** (이 PC엔 이미 설치되어 있으므로 참고용)
>
> ```powershell
> pip install -U openai-whisper       # whisper 설치
> winget install Gyan.FFmpeg          # ffmpeg 설치 (또는 https://www.gyan.dev/ffmpeg/)
> ```

***

## 3\. 작업 순서 $전체 흐름$

```
[1] 음성파일 준비  →  [2] 해당 폴더로 이동  →  [3] whisper 실행
       →  [4] 진행 대기(CPU는 느림)  →  [5] output 폴더에서 txt 결과 확인
```

가장 흔한 실패 원인은 **파일 경로 문제**다. whisper는 "현재 작업 폴더" 기준으로 파일을 찾으므로,
파일이 있는 폴더로 먼저 이동하거나 **전체 경로**를 지정해야 한다.

***

## 4\. 절차별 코드

### 절차 1 — 음성파일이 있는 폴더로 이동

```powershell
# 예: 음성파일이 C:\Users\modam 에 있는 경우
cd C:\Users\modam

# 파일이 실제로 있는지 먼저 확인 (있어야 함)
Get-ChildItem *.mp3
```

### 절차 2 — 기본 변환 (한국어, txt 출력)

```powershell
whisper "CodingStudywithAI.mp3" --model medium --language Korean --output_format txt --output_dir ./output
```

* `--model medium` : 정확도·속도 균형 (일상 용도 권장)
* `--language Korean` : 언어 지정 (자동감지 생략 → 더 빠르고 정확)
* `--output_format txt` : 텍스트만 출력
* `--output_dir ./output` : 결과를 `output` 폴더에 저장

### 절차 3 — 정확도 우선 (large-v3, 느리지만 최고 품질)

```powershell
whisper "CodingStudywithAI.mp3" --model large-v3 --language Korean --output_format txt --output_dir ./output
```

### 절차 4 — 자막(srt/vtt)까지 함께 뽑기

```powershell
# srt 자막
whisper "회의녹음.m4a" --model medium --language Korean --output_format srt --output_dir ./output

# 모든 형식(txt, srt, vtt, tsv, json) 한 번에
whisper "회의녹음.m4a" --model medium --language Korean --output_format all --output_dir ./output
```

### 절차 5 — 결과 확인

```powershell
# 생성된 결과 파일 목록
Get-ChildItem .\output

# txt 내용 미리보기 (앞 20줄)
Get-Content .\output\CodingStudywithAI.txt -TotalCount 20
```

***

## 5\. 옵션 요약

| 옵션 | 설명 | 예시 값 |
| --- | --- | ---- |
| `--model` | 모델 크기(클수록 정확·느림) | `tiny`, `base`, `small`, `medium`, `large-v3` |
| `--language` | 음성 언어 지정 | `Korean`, `English` |
| `--output_format` | 출력 형식 | `txt`, `srt`, `vtt`, `tsv`, `json`, `all` |
| `--output_dir` | 결과 저장 폴더 | `./output` |
| `--device` | 연산 장치 | `cpu`(기본), `cuda`(GPU 있을 때) |
| `--task` | 작업 종류 | `transcribe`(받아쓰기), `translate`(영어로 번역) |

***

## 6\. 자주 나오는 메시지 / 오류 대처

### (1) `FP16 is not supported on CPU; using FP32 instead`

* **오류 아님(경고).** GPU 없이 CPU로 돌릴 때 항상 뜨는 정상 안내. 결과에 영향 없음 → 무시.

### (2) `Error opening input file ... : No such file or directory`

* **원인**: 지정한 음성파일이 현재 폴더에 없음(경로 문제).
* **해결**:

```powershell
    # 파일이 있는 폴더로 이동했는지 확인
    Get-Location
    Get-ChildItem *.mp3
    
    # 또는 파일 전체 경로를 직접 지정
    whisper "C:\Users\modam\소리\CodingStudywithAI.mp3" --model medium --language Korean --output_format txt --output_dir ./output
    ```

### (3) 변환이 너무 느림

* `large-v3` + CPU 조합은 녹음 길이의 수 배 시간이 걸릴 수 있음(정상).
* 속도 개선: `--model medium` 또는 `--model small`로 낮추기.

### (4) 진행 표시 없이 멈춘 것처럼 보임

* CPU 처리 중일 뿐. 프롬프트가 안 돌아와도 끝날 때까지 기다리면 됨.

***

## 7\. 참고

* Whisper 공식: https://github.com/openai/whisper
* 지원 입력 포맷: ffmpeg가 읽을 수 있는 대부분의 오디오/비디오(mp3, m4a, wav, flac, mp4 등).
* 완전 로컬 처리이므로 외부로 데이터가 전송되지 않음(개인정보 안전).

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