Go 언어로 Whisper.cpp를 활용한 로컬 실시간 음성-텍스트 변환 설정 가이드

핵심 기술

이 게시물은 Golang의 exec.Command를 활용하여 로컬에서 실행되는 Whisper.cpp C++ CLI 바이너리를 호출함으로써, 강력한 오프라인 음성-텍스트 변환(STT) 기능을 구현하는 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항

• Whisper.cpp 연동: Python의 whisper.cpp-cli 패키지를 통해 사전 컴파일된 Whisper.cpp 바이너리를 Go 애플리케이션에서 쉽게 호출합니다.
• Golang 모듈화: 오디오 캡처, 청킹, 스레딩 등 복잡한 오디오 처리 로직을 캡슐화한 재사용 가능한 Go 모듈을 소개합니다.
• 필수 설치: Go 언어, PortAudio (오디오 캡처 라이브러리), MINGW64 (Windows 환경)
• 환경 설정: Go 프로젝트 생성 (go mod init), Whisper Go 바인딩 설치 (go get github.com/sklyt/whisper) 및 Whisper.cpp CLI 설치 (pip install whisper.cpp-cli)
• 모델 다운로드: Hugging Face에서 ggml-small.bin과 같은 사전 학습된 Whisper 모델 다운로드 및 사용법 안내
• 실행 코드 예시: audiotranscriber.NewTranscriber 함수를 사용하여 Transcriber 인스턴스를 생성하고, 콜백 함수를 통해 변환된 텍스트를 실시간으로 수신하는 Golang 코드 예시 제공
• 콜백 기능: 변환된 텍스트를 다른 LLM으로 파이핑하거나 DB에 저장하는 등 후처리 작업에 활용 가능한 콜백 메커니즘 설명
• 임시 파일 관리: 오디오 청크를 저장하기 위한 ./temp 디렉토리의 필요성 강조
• 성능 최적화: 4 스레드를 활용한 로컬 데모 및 멀티스레딩 지원 언급

개발 임팩트

• 개발자는 자체 인프라에 Whisper.cpp를 통합하여 고품질의 오프라인 음성-텍스트 변환 기능을 애플리케이션에 손쉽게 추가할 수 있습니다.
• 실시간 오디오 처리를 위한 Golang 모듈화는 다양한 프로젝트에서 음성 인식 기능을 재활용할 수 있는 기반을 제공합니다.
• 멀티스레딩 및 최적화된 모델 사용으로 효율적인 성능을 기대할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

게시물 작성자는 Whisper.cpp의 우수한 성능을 극찬하며, 로컬에서 400MB 모델로도 "놓치는 부분 없이" 잘 작동한다고 언급합니다. 또한, Golang 모듈 개발 과정에서의 어려웠던 점(오디오 시스템 설정 등)을 공유하며 독자들의 참여와 피드백을 독려합니다.