🎙 Whisper로 STT(음성 텍스트 변환) 하기 – Windows FFmpeg & GPU 설정 가이드

🎙 Whisper로 STT(음성 텍스트 변환) 하기 – Windows FFmpeg & GPU 설정 가이드

Python + Whisper + FFmpeg + Scoop + GPU (선택)까지 완벽 정리!

✅ 이 글에서 다루는 것

• Whisper 설치 및 실행 방법
• FFmpeg 설치 (PowerShell + Scoop 활용)
• GPU / CPU 환경 모두 대응
• Python 가상환경 구성
• 변환된 결과 엑셀로 저장하기

📋 준비물

항목	설명
Python 3.10 또는 3.11	3.12은 호환성 이슈 있으므로 권장하지 않음
NVIDIA GPU (선택)	GPU 가속을 위한 장치 (예: RTX 4070)
FFmpeg	오디오 전처리 필수
PowerShell	Scoop 설치에 필요
pip	Python 패키지 관리자 (기본 포함됨)

🧱 STEP 1. Python 설치 (3.11 권장)

Python 3.11 다운로드 링크

python3 --version
py --version

🌱 STEP 2. 가상환경 만들기

에러 문구 : activate 명령이 현재 위치에 있지만 이 명령을 찾을 수 없습니다. Windows PowerShell은 기본적으로 현재 위치에서 명령을 로드하지 않습니다.

powershell 관리자모드 실행 > Set-ExecutionPolicy Unrestricted 입력

## 가상 환경 만들기 
python -m venv myenv
- whisper-env 대신에 아무거나 써도 된다. 

## 가상환경 들어가는 방법 
1. 가상 환경을 생성한 Scripts 폴더로 이동한다. 
-> cd myenv\Scripts
2. activate 명령어를 입력한다. 
-> .\activate

 

입력 후 프롬프트가 이렇게 바뀜:
(myenv) C:\...>
→ 그러면 성공적으로 가상환경에 들어간 거야!

 

🔌 STEP 3. FFmpeg 설치 (Scoop 활용)

# PowerShell에서 스크립트를 실행할 수 있도록 허용해주는 명령
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -scope CurrentUser 

# 이건 Scoop이라는 윈도우용 패키지 매니저를 설치하는 명령어야.
irm get.scoop.sh | iex 
scoop install ffmpeg
ffmpeg -version

🧠 STEP 4. PyTorch 설치

GPU:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

 

CPU:

pip install torch torchvision torchaudio

 

확인:

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))

📦 STEP 5. Whisper 설치

pip install openai-whisper

🧪 STEP 6. Whisper CLI 사용 예시

whisper "C:\Users\YOU\Desktop\audio.wav" --model medium --language Korean

 

📊 STEP 7. Python 코드로 STT + Excel 저장

import whisper
import pandas as pd
import datetime
import os

def format_time(seconds):
    return str(datetime.timedelta(seconds=int(seconds)))

# Whisper 모델을 CPU에서 로드
print("Loading Whisper model on CPU...")
model = whisper.load_model("medium", device="cpu")

# 오디오 파일 폴더 경로 (문자열 앞에 r 붙여서 경로 오류 방지)
folder = r"audio"

results = []

# 폴더 내 오디오 파일 탐색 및 전사
for file in os.listdir(folder):
    if file.endswith(('.wav', '.mp3', '.m4a')):
        path = os.path.join(folder, file)
        print(f"Transcribing: {file}")
        result = model.transcribe(path, language="ko")

        # 시간 구간별 텍스트 정리
        segments = []
        for seg in result['segments']:
            segments.append(f"[{format_time(seg['start'])} - {format_time(seg['end'])}] \"{seg['text'].strip()}\"")

        results.append({
            "filename": file,
            "transcript": "\n".join(segments)
        })

# 현재 날짜를 YYYYMMDD 형식으로 가져오기
current_date = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")

# 파일 이름 생성
file_name = f"{current_date}_results.csv"
output_path = os.path.join('.', file_name)  # 상위 폴더로 이동

# DataFrame을 CSV로 저장
df = pd.DataFrame(results)
df.to_csv(output_path, index=False, encoding='cp949')


print(f"\n✅ 전사 완료! 결과 저장 위치: {output_path}")

❗ 자주 발생하는 오류 & 해결법

오류 메시지	해결 방법
'ffmpeg'은(는) 내부 명령어가 아닙니다	Scoop 또는 수동 설치 + 환경변수 등록
torch.cuda.is_available() = False	GPU용 PyTorch 미설치. cu121 버전으로 재설치
%1은 올바른 Win32 응용 프로그램이 아닙니다	Python 3.12와 PyTorch GPU 충돌. 3.10~3.11 권장
FileNotFoundError	전체 경로 지정 필요

🔗 참고 링크

• Whisper GitHub
• Scoop 공식 사이트

🔊 한국어 음성 샘플

• 📚 AI-Hub – 한국어 강의 음성 데이터
  EBS 교육 영상 기반의 고품질 강의 음성 데이터. AI 학습이나 교육 콘텐츠 제작에 적합.