Whisper로 회의록 자동화하는 법: 완벽 가이드

byshm • • 2 min read

 

Whisper로 회의록 자동화하는 법: 완벽 가이드

회의록 작성은 모든 조직에서 필수 업무지만, 녹취록을 일일이 정리하고 요약하는 과정은 시간과 비용을 크게 소모합니다. Whisper를 활용하면 오디오를 자동으로 텍스트로 변환하고, GPT-4 같은 고급 언어 모델로 회의 요약·키포인트·액션 아이템까지 한 번에 생성할 수 있습니다. 이 가이드는 Whisper 기반 회의록 자동화의 전 과정을 단계별로 설명합니다.

1. Whisper란 무엇인가

Whisper는 OpenAI에서 공개한 음성 인식(ASR) 모델로, 다양한 언어의 음성을 고정밀도로 텍스트로 변환할 수 있습니다. 단순한 회의 녹취뿐 아니라 팟캐스트, 인터뷰, 현장 조사 등 폭넓은 분야에 적용 가능합니다. Whisper는 로컬 환경에서도 실행할 수 있는 오픈 소스 버전과 OpenAI API 기반 클라우드 버전을 모두 지원합니다.

공식 사이트: https://github.com/openai/whisper

2. 사전 준비

  1. Python 3.8 이상 설치
  2. OpenAI API 키 발급 및 환경 변수 등록 (export OPENAI_API_KEY=your_key)
  3. 가상환경 생성 및 활성화
    python3 -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
  4. 필수 라이브러리 설치
    pip install openai python-docx

위 과정을 통해 Whisper API 호출과 워드 문서 자동 생성을 위한 준비를 마칠 수 있습니다.

3. Whisper로 음성 파일 텍스트 변환

Whisper API를 사용해 음성 파일을 텍스트로 변환하는 기본 함수 예시는 다음과 같습니다.

import openai

def transcribe_audio(audio_path):
    with open(audio_path, "rb") as af:
        result = openai.Audio.transcribe("whisper-1", af)
    return result["text"]

여기서 whisper-1 모델을 지정하면 Whisper의 기본 음성 인식 기능을 사용할 수 있습니다. 반환된 JSON 객체의 "text" 필드에 변환된 전체 문장이 담깁니다.

4. GPT-4로 회의 요약·키포인트·액션 아이템 추출

Whisper로 얻은 원본 텍스트를 GPT-4를 이용해 보다 의미 있는 회의록으로 구조화합니다.

from openai import ChatCompletion

def generate_meeting_minutes(transcript_text):
    prompt = f"""
    회의록 원문:
    {transcript_text}

    다음 항목을 JSON 형태로 생성하세요.
    1. abstract_summary: 2~3문장 요약
    2. key_points: 주요 논의 내용 리스트
    3. action_items: 실행해야 할 과제 리스트
    4. sentiment: 회의 분위기 및 감정 분석
    """
    response = ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        temperature=0,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

이 함수를 이용하면 회의록에 필요한 핵심 요소를 한 번에 추출할 수 있습니다.

5. 워드 문서(DOCX) 자동 생성

python-docx 라이브러리를 활용해 추출된 회의록을 DOCX 형태로 저장할 수 있습니다.

from docx import Document
import json

def save_minutes_to_docx(minutes_json, output_path):
    data = json.loads(minutes_json)
    doc = Document()
    doc.add_heading("회의록 자동 생성", level=1)
    doc.add_paragraph("요약:")
    doc.add_paragraph(data["abstract_summary"])
    doc.add_paragraph("주요 논의 내용:")
    for idx, point in enumerate(data["key_points"], 1):
        doc.add_paragraph(f"{idx}. {point}")
    doc.add_paragraph("액션 아이템:")
    for idx, task in enumerate(data["action_items"], 1):
        doc.add_paragraph(f"{idx}. {task}")
    doc.add_paragraph("분위기 분석:")
    doc.add_paragraph(data["sentiment"])
    doc.save(output_path)

위 함수를 결합해 transcribe_audio → generate_meeting_minutes → save_minutes_to_docx 흐름으로 완전 자동화된 회의록 생성 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

6. 실시간 녹취와 스트리밍 확장

  • Zoom, Google Meet, Teams API를 통해 실시간 오디오 스트림을 캡처하고 Whisper로 전송
  • 녹취가 끝난 즉시 GPT-4로 요약을 요청해 회의 종료 직후 회의록 공유
  • WebSocket과 Flask/FastAPI 조합으로 브라우저 기반 녹취·회신 대시보드 구축

이런 확장 방안으로 대규모 원격 회의에도 자동화 시스템을 적용할 수 있습니다.

7. 추가 팁과 고려사항

  • 긴 오디오 파일은 분할 처리로 Whisper 안정성 확보
  • API 비용 절감을 위해 비정기 회의만 클라우드 호출, 로컬 Whisper 모델을 병용
  • 민감 정보 노출 방지를 위해 S3 암호화 버킷 또는 VPC 엔드포인트 활용
  • 회의록 버전 관리와 변경 이력 파악을 위해 Git 또는 협업 툴 연동

8. 마무리

Whisper와 GPT-4를 조합하면 사람 손을 최소화하면서 전문 수준의 회의록을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 가이드를 토대로 자신만의 자동화 스크립트를 완성해 보세요. 업무 효율이 극대화되고 회의 후속 조치 속도가 눈에 띄게 빨라질 것입니다.

공식 문서


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