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맥과 PC에서 로컬 텍스트 변환이 작동하는 원리

짧은 답

로컬 텍스트 변환은 컴퓨터에 저장되어 컴퓨터의 프로세서로 실행되는 음성 모델이 음성을 텍스트로 바꾸는 방식이라, 서버도 인터넷 연결도 필요하지 않습니다. 오디오가 들어가면 컴퓨터에서 다섯 단계가 실행되고 텍스트가 나옵니다.

Apple Silicon 기반 macOS 13 이상 · 구독 없음Windows 10, 11 · 구독 없음

최종 검토일

일러스트: 목소리가 노트북으로 들어갑니다. 노트북 화면에서 듣기, 다듬기, 받아 적기, 화자 구분, 합치기의 다섯 단계가 차례로 체크됩니다. 텍스트 한 장이 나옵니다. 노트북 아래의 배너에는 ‘인터넷이 꺼져 있어도 작동’이라고 적혀 있습니다.
내 컴퓨터에서 이루어지는 다섯 단계 일러스트.

다섯 단계

말하는 것에서 텍스트까지 어떤 일이 일어날까요?

  1. 듣기. 오디오는 마이크, 파일, 또는 컴퓨터가 재생하는 소리에서 들어옵니다.
  2. 다듬기. 앱이 음성이 있는 부분을 찾고, 음량을 고르게 맞추고, 녹음을 여러 조각으로 자릅니다.
  3. 받아 적기. 앱이 각 조각을 컴퓨터 안에서 바로 텍스트로 바꿉니다.
  4. 화자 구분 (선택). 목소리를 화자별로 묶습니다. 말한 사람 수를 직접 정합니다 (기본값은 2명).말한 사람 수를 (1명에서 4명, 또는 원하는 수로) 알려 주면 Lesskeys가 목소리를 묶습니다.
  5. 합치기. 조각들이 하나의 녹취록이 되며, 요청했다면 화자 이름표도 붙습니다. 모든 단계가 컴퓨터에서 실행되었습니다.

화자 이름표: 화자 분리.

내 컴퓨터에서

내 컴퓨터에서 무엇이 실행되나요?

필요한 모든 것이 내 컴퓨터에 있습니다.

작은 시작용 모델이 앱 안에 들어 있어 처음 실행할 때부터 받아쓰기가 작동하고, 더 큰 모델은 한 번 내려받으면 계속 남습니다. 필요한 환경은 macOS 13 이상, Apple Silicon (M1 이상)Windows 10 (버전 1903 이상) 또는 Windows 11입니다.

인터넷

인터넷이 필요한 때가 있나요?

처음 한 번 내려받을 때만 필요합니다.

더 크고 정확한 모델을 직접 선택했을 때 내려받는 파일, 그리고 처음 화자 이름표를 붙일 때 받는 작은 추가 파일입니다. 그 후에는 연결이 필요하지 않습니다. 온디바이스 텍스트 변환이란?에서 로컬과 클라우드를 비교하며, 직접 해 볼 수 있는 테스트도 있습니다.

Mac에서

맥에서 충분히 빠른가요?

맥 한 대로 해 본 테스트에서는 한 시간 분량의 음성을 정확도가 더 높은 옵션으로 변환하는 데 약 5분, 더 작은 모델로는 약 2분이 걸렸습니다.

오래된 맥은 더 느립니다. 받아쓰기는 말을 멈춘 뒤에 텍스트를 작성하므로 실시간 자막이 아니라 잠깐 기다리는 방식입니다. 작업은 맥 자체의 Apple Silicon 칩에서 실행됩니다.

출처: 자체 측정, 맥에서 쓸 Whisper 모델 고르기.

Windows에서

PC에서는 어떻게 처리하나요?

Vulkan을 지원하는 그래픽 카드가 무거운 작업을 맡고, 없으면 프로세서가 처리합니다.

64비트 Intel 또는 AMD PC에서 Lesskeys는 Vulkan을 지원하는 그래픽 카드가 있으면 이를 사용하고, 없으면 프로세서로 전환합니다. ARM64 빌드는 프로세서에서 실행됩니다. 받아쓰기는 말을 멈춘 뒤에 텍스트를 작성하므로 실시간 자막이 아니라 잠깐 기다리는 방식입니다. Windows에서 한 시간 분량의 음성이 얼마나 걸리는지는 측정하지 않았으므로 수치가 없습니다.

질문

로컬 텍스트 변환에 관한 질문

오프라인 텍스트 변환은 어떻게 작동하나요?

컴퓨터에 저장된 소프트웨어가 서버 없이 내 기기 안에서 오디오를 텍스트로 바꾸므로, 인터넷이 꺼져 있어도 작동합니다.

로컬 텍스트 변환은 느린가요?

아니요. Apple Silicon 맥 한 대로 해 본 테스트에서는 정확도가 더 높은 옵션으로 한 시간 분량의 음성을 변환하는 데 약 5분이 걸렸습니다. 오래된 맥은 더 느립니다. Windows는 측정하지 않았습니다.

클라우드 없이 화자는 어떻게 구분하나요?

컴퓨터에 있는 별도의 도구가 녹음 전체에서 목소리를 비교하고 구간을 화자별로 묶습니다. 말한 사람 수를 직접 정할 수 있으며, 서버로 전송되는 것은 없습니다.

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