필모라 STT 사용해 보기
동영상 안의 대화를 텍스트로 만들어서 훑어보면 내용 이해하기도 쉽고 전체적인 내용을 한 번에 갈무리할 수 있을 거 같아서 방법들을 알아보았다.
ai 시대니 ai도 찾아보고 마침 필모라 유료 구매 했던 게 있어 필모라에도 기능을 찾아봤는데
stt라고 Speech to Text 음성을 문자로 변환해 주는 기능이 있었다.
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신나서 사용해 보니 처음 2번은 무료이고 최대 1시간까지만 가능했다
1시간이 넘는 동영상인 관계로 59분 대에서 끊어 주려고 하다 2~3분 대로 잘못 잘라 실험을 해보니
금방 됐다. 그렇게 짧게 테스트해 보니 너무 편해서 1시간 분량을 사용해 보려고 하니 2번의 무료 사용을 다 써서
300 크레디트 정도가 필요하다고 했다 ㅠㅠ 아까운 테스트 기회 2번을 날리다니 AI는 테스트 기회를 잘 활용해야 하는 듯
아니면 내도 날아가니
일단 필모라의 장점은 편하다
프로젝트 만들고 동영상 끌어다 놓고
stt 버튼만 눌러주면 된다 단 크레디트이 사용되니 돈이 든다는 게 단점이지
Whisper STT 사용해 보기
필모라로 짧게 돌려보니 편해서 사용하려니 크레딧 때문에 내 컴퓨터에서 돌릴 수 있는 거 알아 보게 되었고 openai에서 만든 whisper라는게 있다는걸 알게 되었다 유료로 사용 하는 방법도 있는거 같긴 하지만 내 로컬에서 돌려 보고 싶었다.
Whisper를 Windows에 설치하고 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
사전 준비
Python 3.8-3.11 버전 설치 (3.9.9 권장)
CUDA Toolkit 설치 (GPU 사용 시)
FFmpeg 설치
Python 설치
python.org에서 3.9.9 버전 다운로드 및 설치
설치 시 "Add Python to PATH" 옵션 체크
CUDA Toolkit 설치 (선택사항)
NVIDIA 웹사이트에서 CUDA Toolkit 다운로드 및 설치
환경 변수 설정 필요
FFmpeg 설치
FFmpeg 공식 사이트에서 다운로드
압축 해제 후 bin 폴더 경로를 환경 변수에 추가
Whisper 설치
명령 프롬프트에서 다음 명령어 실행:
text
pip install openai-whisper
사용 방법
기본 사용:
text
whisper audio.mp3 --language Korean
모델 지정:
text
whisper audio.mp3 --model medium
출력 형식 지정:
text
whisper audio.mp3 --output_format txt
주의사항:
큰 오디오 파일은 처리 시간이 오래 걸릴 수 있음
GPU 사용 시 성능이 크게 향상됨
정확한 결과를 위해 깨끗한 오디오 파일 사용 권장
이렇게 설치 및 사용하면 Windows에서 Whisper를 활용할 수 있습니다.
위스퍼 받아서 해보니 개 오래 걸리네 1시간 동영상 자막 생성하는데 1시간 넘게 걸리는 느낌이었다
사람이 참 똑똑하다는 걸 알게 됨...
그냥 내가 받아 적는 게 더 빠른 듯 하지만 힘들고 지친다는 게 단점
ai가 좋지만 비싸다
어찌 보면 gpt는 혜자 인 듯
1시간 정도 stt 하는데 만원 정도 든다고 생각하면 나에겐 좀 과한 듯 ai가 좀 더 싸졌으면 좋겠네 전업 아니면 좀 부담되지 않나 싶네
위스퍼로 로컬로 돌리니 개 느리고 ㅠㅠ 그래도 내 컴퓨터 cpu가 32 코어인데 ㅠㅠ 1시간도 더 걸리거 같은데 ai가 일하는 게 최저 시급보다 비싸거나 비슷한 듯
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