음성인식 모델 whipser란

Whisper란 무엇인가? OpenAI의 음성 인식 및 번역 모델

Whisper란 무엇인가? OpenAI의 음성 인식 및 번역 모델

Whisper는 OpenAI가 개발한 음성 인식 및 번역 모델로, 다양한 음성 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

이 모델은 고급 음성 인식 기술을 기반으로 하여 음성을 텍스트로 변환하거나, 다양한 언어 간에 실시간으로 음성 번역을 제공하는 등의 작업을 지원합니다.

Whisper는 특히 음성 텍스트 변환, 음성 번역, 단어별 타임스탬프 삽입 등의 다양한 기능을 통해 다양한 음성 처리 요구를 만족시킬 수 있습니다.

즉 텍스트를 입력하면 음성을 만들어주는 tts와 반대가 되는 작업을 할 수 있습니다.

Whisper는 여러 모델 크기와 다양한 옵션을 제공하여 사용자가 작업의 필요에 맞게 최적화할 수 있도록 합니다.

이를 통해 음성의 정확성, 속도, 자막 생성 품질 등을 조정할 수 있습니다. Whisper의 주요 장점은 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 제공하면서도 상대적으로 적은 연산 리소스를 요구한다는 점입니다.

Whisper 모델은 기본적으로 “small”, “medium”, “large” 모델로 제공됩니다.

이 모델들은 크기에 따라 처리 속도와 정확도가 달라집니다. 작은 모델은 빠르게 작업을 처리할 수 있지만, 정확도는 상대적으로 떨어집니다.

반면, 큰 모델은 더 높은 정확도를 제공하지만 처리 시간이 더 길어집니다. 사용자는 이러한 특성을 고려하여 자신의 요구에 맞는 모델을 선택할 수 있습니다.

Whisper는 또한 다양한 옵션을 통해 음성 처리 작업을 세부적으로 조정할 수 있습니다.

예를 들어, –task 옵션을 사용하여 “transcribe” (음성 -> 텍스트) 또는 “translate” (음성 -> 텍스트 번역) 작업을 선택할 수 있습니다.

언어는 –language 옵션을 통해 설정할 수 있으며, 언어 감지 기능도 제공되어 명시하지 않으면 자동으로 언어를 감지하여 작업을 진행합니다.

자막을 생성할 경우, –output_format 옵션을 통해 출력 형식을 선택할 수 있으며, SRT, VTT, JSON, TXT 등 다양한 형식이 지원됩니다.

Whisper는 타임스탬프 기능도 지원하여, –word_timestamps 옵션을 사용하면 각 단어마다 정확한 타임스탬프를 추가할 수 있습니다.

이 기능은 자막이나 분석 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

–temperature, –beam_size 옵션은 모델의 예측 다양성과 정확도를 조절할 수 있는 기능을 제공합니다.

높은 값은 예측의 다양성을 높이고, 낮은 값은 예측을 더 일관되게 만들어줍니다.

–beam_size는 빔 탐색의 크기를 조정하여 정확도를 높이는 대신 처리 시간을 더 소모할 수 있습니다.

–no_speech_threshold와 –logprob_threshold는 음성 인식에서 중요한 역할을 합니다.

–no_speech_threshold는 음성이 없는 구간을 잘 감지하기 위한 설정이며, 침묵 구간을 감지하는 정확도를 높일 수 있습니다.

–logprob_threshold는 모델이 낮은 자신감을 가진 단어를 제거할 수 있도록 설정하는 옵션으로, 음성 인식 결과의 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다.

Whisper는 이러한 다양한 설정을 통해 음성 인식과 번역, 자막 생성 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

특히, 자연어 처리 및 음성 관련 AI 프로젝트에서 유용하게 사용될 수 있으며, 유튜브 자막 자동 생성, 오디오 콘텐츠 텍스트 변환, 다국어 음성 번역 등 다양한 분야에서 활용이 가능합니다.

Whisper는 GitHub에서 공개되어 있으며, 사용자는 해당 저장소에서 모델을 다운로드하고 설치하여 자신의 시스템에 맞게 사용할 수 있습니다.

https://github.com/openai/whisper

또한, 다양한 커스텀 설정을 통해 자신의 요구에 맞는 최적화된 음성 인식 시스템을 구축할 수 있습니다.

Whisper는 OpenAI의 다른 모델들과 함께 자연어 처리와 음성 인식 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 앞으로도 계속 발전할 것으로 기대됩니다.

옵션	설명
–model	사용할 모델 선택 (small, medium, large)
–task	음성 처리 작업 선택 (transcribe: 텍스트 변환, translate: 텍스트 번역)
–language	음성 언어 설정 (Korean, English 등)
–output_format	출력 형식 설정 (srt, vtt, json, txt 등)
–word_timestamps	단어별 타임스탬프 포함 여부 (True/False)
–temperature	모델 예측 다양성 설정 (0.0은 일관된 예측, 높은 값은 다양한 예측)
–beam_size	빔 탐색 크기 설정 (정확도 vs. 처리 시간)
–max_line_width	자막 한 줄 최대 길이 설정 (예: 40자)
–no_speech_threshold	음성 없는 구간 감지 임계값 설정
–logprob_threshold	자신감 낮은 단어 제거 임계값 설정

whisper가 할 수 있는 일

기능	설명	예시
음성 텍스트 변환 (Transcription)	Whisper는 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 제공합니다. 이 기능은 오디오 파일에 포함된 음성을 정확하게 텍스트로 변환합니다.	팟캐스트, 인터뷰, 강의 등에서 음성을 텍스트로 변환할 수 있습니다.
음성 번역 (Translation)	Whisper는 음성 번역도 지원합니다. 음성을 다른 언어로 번역하여 텍스트로 변환할 수 있습니다.	외국어로 된 음성 파일을 듣고, 이를 원하는 언어로 번역하여 텍스트로 출력할 수 있습니다.
단어별 타임스탬프 (Word-Level Timestamps)	Whisper는 텍스트 변환 시 각 단어별 타임스탬프를 생성할 수 있습니다.	이 기능은 자막을 생성하거나, 음성의 시간 정보를 기반으로 작업을 할 때 유용합니다.
자막 생성	Whisper는 자막을 생성할 수 있습니다. 텍스트로 변환한 내용을 다양한 자막 형식(SRT, VTT 등)으로 저장할 수 있습니다.	유튜브 영상에 자막을 추가할 때 사용됩니다.
음성 없는 구간 감지 (Silence Detection)	Whisper는 음성 없는 구간을 감지할 수 있습니다. 이 기능은 대화 중 침묵 구간을 찾아내고 이를 처리하는 데 유용합니다.	인터뷰 음성에서 발언하지 않은 부분을 잘라내거나 무시할 수 있습니다.
모델의 정확도 조정 (Temperature, Beam Size 등)	Whisper는 예측의 다양성과 정확도를 조정할 수 있는 다양한 파라미터를 제공합니다. 예를 들어, beam search나 temperature를 조정하여 모델의 응답을 다르게 만들 수 있습니다.	더 정확한 텍스트 변환이 필요하거나, 다양한 예측 결과를 원할 때 사용할 수 있습니다.
대용량 데이터 처리 (Batch Processing)	Whisper는 대용량의 오디오 데이터를 처리할 수 있습니다. 여러 오디오 파일을 한 번에 처리하는 배치 처리가 가능하여, 많은 양의 음성 데이터를 자동으로 변환할 수 있습니다.	대량의 음성 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다.
다양한 출력 형식 지원	Whisper는 변환된 텍스트의 출력 형식을 다양하게 지원합니다. 예를 들어, srt, vtt, txt, json 등 여러 형식으로 출력할 수 있습니다.	자막 파일 형식(SRT, VTT)을 원하는 대로 저장할 수 있습니다.
사용자 정의 옵션을 통한 맞춤 설정	Whisper는 사용자 정의 옵션을 통해 다양한 작업을 세부적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 단어를 제외하거나, 긴 텍스트의 최대 줄 길이를 설정할 수 있습니다.	특정 단어 제외, 긴 텍스트 최대 줄 길이 설정 등 작업 세부 조정 가능
음성 인식 정확도 향상 (Logprob Threshold 등)	Whisper는 자신감 낮은 단어를 필터링하여 더 정확한 음성 인식 결과를 제공합니다. logprob threshold를 설정하여 신뢰도가 낮은 단어를 제거할 수 있습니다.	신뢰도가 낮은 단어를 제거하여 더 정확한 결과 도출

ai 관련해서 수많은 모델들이 쏟아져 나오고 있습니다. 글자를 사진으로, 글자를 영상으로 또 글자를 음성으로 등 다양한 모델과 서비스들이 있습니다.

이러한 부분을 잘 활용을 한다면 괜찮은 비즈니스 모델이 나오지 않을까 생각합니다.