업무 자동화 음성 텍스트로 변환하기 with n8n & STT  

STT(Speech-to-Text)란 무엇인가요?

STT는 음성을 인식하여 텍스트로 변환하는 기술로, 음성 회의 기록, 고객 서비스 녹취 분석, 뉴스 스크립트 자동화 등 다양한 영역에서 활용됩니다. TTS(Text-to-Speech)의 반대 개념이며, AI 음성 인식 기술의 핵심 요소입니다.

STT 구현 방법 3가지

1. Google Cloud Speech-to-Text API

Google의 STT API는 고정밀 음성 인식 서비스를 제공합니다.

• Google Cloud 프로젝트 생성 후, Speech-to-Text API 활성화
• 서비스 계정 키(JSON) 발급 및 인증 설정
• 다음과 같은 Python 코드로 음성 텍스트 변환

import os
from google.cloud import speech

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "your_key.json"

def transcribe(audio_file):
    client = speech.SpeechClient()
    with open(audio_file, "rb") as f:
        content = f.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=content)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="ko-KR"
    )

    response = client.recognize(config=config, audio=audio)
    for result in response.results:
        print(result.alternatives[0].transcript)

2. SpeechRecognition 라이브러리

Python 기반 오픈소스 라이브러리로, Google Web Speech API 등을 사용할 수 있습니다.

• 라이브러리 설치: pip install SpeechRecognition pydub
• mp3 → wav 변환 후 인식 진행

from pydub import AudioSegment
import speech_recognition as sr

def convert_audio(input_file, output_file):
    AudioSegment.from_file(input_file).export(output_file, format="wav")

def recognize_speech(audio_file):
    r = sr.Recognizer()
    with sr.AudioFile(audio_file) as source:
        audio = r.record(source)
    print(r.recognize_google(audio, language="ko-KR"))

3. OpenAI Whisper 모델

Whisper는 다양한 언어를 지원하는 고성능 STT 모델로, 오픈소스로 제공됩니다.

• 설치: pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
• 간단한 코드로 텍스트 변환

import whisper

model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("sample_audio.mp3")
print(result["text"])

n8n으로 STT 자동화 워크플로우 만들기

Google Drive에 음성 파일이 업로드되면, 자동으로 이를 감지하고 STT 변환 후 텍스트 결과를 저장하는 n8n 워크플로우 구성 방법입니다.

n8n을 아직 설치안하셨다면 해당 내용을 먼저 참고해보세요!

2024.12.15 – [제품추천/소프트웨어] – n8n 시놀로지 로컬 설치 쉽게 하는 방법

1. Google Drive 트리거 설정

• Google Drive Trigger 노드를 추가
• 인증 설정 및 대상 폴더 지정
• 파일 생성 이벤트 발생 시 워크플로우 실행

2. 파일 다운로드

• HTTP Request 노드를 추가하여, Google Drive 트리거에서 받은 URL로 파일 다운로드

3. Execute Command로 Python 스크립트 실행

Python 코드를 n8n의 Execute Command 노드로 실행합니다. 아래 예시는 Google Cloud API를 활용한 변환 스크립트입니다.

import os
import requests
from google.cloud import speech

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "your_key.json"

def download_file(url, local_path):
    with requests.get(url, stream=True) as r:
        r.raise_for_status()
        with open(local_path, 'wb') as f:
            for chunk in r.iter_content(8192):
                f.write(chunk)

def transcribe(audio_file):
    client = speech.SpeechClient()
    with open(audio_file, "rb") as f:
        content = f.read()
    audio = speech.RecognitionAudio(content=content)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="ko-KR"
    )
    response = client.recognize(config=config, audio=audio)
    return "\n".join([r.alternatives[0].transcript for r in response.results])

url = "URL_FROM_N8N"
file_path = "audio.wav"
download_file(url, file_path)
print(transcribe(file_path))

4. 결과 저장 및 처리

• Set 노드 또는 Google Sheets 노드를 활용해 변환된 텍스트 저장
• Slack, 이메일, 노션 등으로 알림 전송도 가능

활용 예시

• 회의 녹음 파일 자동 기록화
• 전화 상담 녹취 분석 자동화
• 교육 강의 자동 요약 및 저장

마무리

n8n과 STT 기능을 결합하면 음성 기반 데이터를 자동으로 분석하고 저장하는 자동화 시스템을 간단하게 구축할 수 있습니다. 코드 지식이 많지 않더라도, 위 워크플로우를 따라 하시면 누구나 구현할 수 있습니다.

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