Whisper와 Google Speech-to-Text: 어느 것을 사용해야 할까요?
AI와 자동화

Whisper와 Google Speech-to-Text: 어느 것을 사용해야 할까요?

Whisper와 Google Speech-to-Text의 대결에서 중요한 것은 어느 쪽이 더 정확하게 인식하는가입니다 (마이크가 이웃의 믹서기 소리를 포착한 경우에도 마찬가지입니다).

OpenAI의 오픈 소스 모델인 Whisper는 다양한 언어로 훈련된 여러 모델을 사용하여 고정밀 음성 인식을 제공합니다. 유연하고 미세 조정을 지원하며 시끄러운 환경에서도 뛰어난 성능을 자랑합니다.

Google Cloud Speech 제품군의 일부인 Google Speech-to-Text는 검증된 AI 트랜스크립션의 강자입니다. 실시간 트랜스크립션, 손쉬운 통합, 음성-텍스트 API에 대한 강력한 지원을 통해 여러 명의 화자, 다양한 억양, 많은 배경 소음을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

이 블로그를 두 가지 강력한 ASR(자동 음성 인식) 시스템의 해독 도구로 생각해 보세요. 왜냐하면 적절한 트랜스크립션 서비스를 선택하는 것은 신의 도움(또는 언어학 박사 학위)이 필요하지 않기 때문입니다.

Whisper란 무엇인가요?

Whisper는 OpenAI에서 개발한 자동 음성 인식(ASR)을 위한 오픈소스 모델입니다.

Whisper란 무엇인가: Whisper와 Google 음성 텍스트 변환
Via OpenAI

이 기능은 이상적이지 않은 조건(예: 시끄러운 커피숍에서 녹음한 파일)에서도 다양한 언어의 오디오 파일을 놀라운 정확도로 텍스트로 변환하도록 설계되었습니다.

다양한 언어 데이터 세트로 훈련된 여러 모델을 통해 Whisper는 팟캐스트에서 개발자 도구까지 다양한 사용 사례에 걸쳐 매우 유연한 음성 텍스트 변환 기능을 제공합니다.

👀흥미로운 사실: OpenAI의 Whisper는 웹에서 수집된 680,000시간 분량의 다국어 및 다중 작업 감독 데이터 로 훈련되었습니다.

Whisper의 최고의 기능

Whisper AI가 왜 뛰어난가요? Whisper를 높은 정확도, 적응성 및 안정적인 성능을 원하는 팀에게 최고의 선택으로 만드는 몇 가지 뛰어난 기능을 살펴보세요.

🙋‍♀️ 다국어 텍스트 변환

Whisper는 기본적으로 여러 언어를 지원하므로 글로벌 앱, 팟캐스트 및 미디어 프로젝트에 적합합니다. 오디오가 영어, 스페인어, 스와힐리어 등 어떤 언어이든 Whisper는 일관된 트랜스크립션 성능을 제공합니다.

음성 텍스트를 원어 또는 영어로 번역한 텍스트로 받을지 선택할 수 있습니다.

🔊 강력한 배경 소음 처리 기능

배경 소음으로 인해 오류가 발생하는 대부분의 트랜스크립션 도구와 달리, Whisper AI는 대화, 개 짖는 소리, 심지어는 큰 튀김 소리도 정확하게 인식하여 낮은 단어 오류율을 유지합니다.

✅ 오픈 소스 유연성과 세밀한 조정 가능

Whisper는 오픈 소스이므로 코드를 검사하고, 조정하고, 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있기 때문에 개발자들이 좋아합니다.

미세 조정을 통해 앱, 음성 노트 또는 대량 오디오 처리에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다.

📝 명확한 문서 및 개발자 중심 API

Whisper API는 명확한 문서를 함께 제공하므로 기존 워크플로우에 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한 OpenAI 커뮤니티의 적극적인 지원을 통해 시작하기가 매우 쉽습니다.

Whisper 가격

  • $0.006 분당 오디오, 초 단위로 청구 (즉, $0.0001 초당)

Google 음성 텍스트 변환이란 무엇입니까?

Google Speech-to-Text는 Google Cloud의 고급 AI 모델을 사용하여 오디오를 텍스트로 변환하는 클라우드 기반 음성 인식 도구입니다. 음성 지원 앱이나 Zoom 통화 기록과 같은 작업에 높은 정확도, 빠른 처리 속도, 확장 가능한 성능을 제공합니다.

Google 음성 텍스트 변환이란 무엇인가요?
출처: Google

실시간 트랜스크립션, 강력한 언어 지원, 원활한 통합을 갖춘 이 솔루션은 신생 기업과 엔터프라이즈급 트랜스크립션 서비스 모두에 적합한 솔루션입니다.

Google Speech-to-Text의 최고의 기능

Google Speech-to-Text의 차별화된 특징은 기업에 적합한 준비 상태입니다. 이 서비스는 신뢰할 수 있는 트랜스크립션, 빠른 응답 성능, 여러 언어 및 화자에 대한 손쉬운 지원을 필요로 하는 개발자 및 제품 소유자를 위해 맞춤 제작되었습니다.

다음은 이 음성 텍스트 변환 API가 널리 사용되는 몇 가지 뛰어난 기능입니다.

⏲ 실시간 및 배치 처리 옵션

Google Speech-to-Text는 실시간 트랜스크립션과 일괄 처리를 모두 지원합니다. 라이브 인터뷰를 트랜스크립션하거나 대용량 오디오 파일을 처리할 수 있어 콘텐츠 제작자, 콜센터 및 대량의 녹음 파일을 처리하는 모든 사용자에게 이상적입니다.

🔊 스피커 구분 및 다국어 인식

Google Speech-to-Text는 오디오 파일에서 여러 화자를 구별하고 태그를 지정하여 대화 텍스트로 변환하는 작업을 간소화합니다.

또한 다국어 인식 기능도 제공하므로, 동일한 녹음에서 여러 언어를 사용하는 팀 및 비즈니스에 적합합니다 (전 세계의 Zoom 피로에 시달리는 모든 분들께 보내는 메시지).

💪 강력한 노이즈 제거 기능과 높은 정확도

Google Cloud의 딥 러닝 모델 덕분에 Google Speech-to-Text는 배경 소음이 있는 경우에도 높은 정확도를 제공합니다.

혼잡한 카페에서 메아리가 울리는 회의실까지, 음성 인식은 항상 정확하여 단어 오류율(WER)을 낮추고, 완전히 다시 쓰지 않아도 트랜스크립트를 사용할 수 있게 해줍니다.

🛠 기존 도구와 손쉬운 통합

Google은 API를 앱, 플랫폼 또는 음성 기반 도구에 매우 쉽게 연결할 수 있도록 합니다. 광범위한 언어 지원, 강력한 문서 및 다른 Google Cloud 제품과의 기본 연결을 통해 팀의 시간이나 정신력을 소모하지 않고도 대부분의 기존 워크플로우에 완벽하게 통합됩니다.

Google Speech-to-Text 가격

  • Speech-to-Text V1 API: 분당 $0.024
  • Speech-to-Text V2 API: 분당 $0.016

Whisper 대 Google Speech-to-Text: 기능 비교

기능별 분석을 자세히 살펴보기 전에, Whisper와 Google Speech-to-Text를 간단히 비교하여 귀하의 트랜스크립션 요구에 가장 적합한 도구를 결정할 수 있도록 도와드리겠습니다.

기능WhisperGoogle 음성 텍스트 변환
실시간 텍스트 변환
오프라인 기능
클라우드 기반 서비스
배경 소음 처리
연사 식별
세부 조정
기업에 최적화됨
오픈 소스 모델
다국어 텍스트 변환

기능 #1: 기본 AI 어시스턴트

Whisper AI는 오픈 소스의 매력과 유연성으로 인상적이지만, AI 어시스턴트가 내장되어 있지 않습니다. AI 기반 요약, 스마트 노트 제안 또는 대화형 프롬프트를 원한다면 직접 미세 조정하거나 추가해야 합니다.

반면 Google Speech-to-Text는 Google Cloud의 본격적인 AI 스택을 기반으로 하며, 수동 설정 없이 기본 제공 기능을 바로 사용할 수 있습니다.

이는 맞춤형 버거 키트와 완성된 더블 치즈버거를 비교하는 것과 같습니다. 둘 다 맛있지만, 하나는 확실히 더 빠릅니다.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 맞춤형 AI 워크플로우를 처음부터 구축하는 개발자 및 팀
  • Google Speech-to-Text: 추가 노력 없이 기본 서비스로 스마트한 AI 강화 트랜스크립션을 원하는 사용자

🏆 승자: Google Speech-to-Text. AI 스마트 기능, 기본 지원 기능, 설정 불필요 등, 바로 사용할 수 있는 빠르고 스마트한 옵션입니다.

💡 프로 팁: AI 트랜스크립트 요약기를 사용하여 긴 트랜스크립트를 즉시 요약하세요. 불필요한 부분을 건너뛰기에 적합합니다.

기능 #2: 소음 처리 및 정확도

Whisper와 Google Speech-to-Text는 모두 배경 소음을 매우 잘 처리합니다.

Whisper는 시끄러운 실제 오디오 파일로 훈련되었기 때문에 마이크에서 2피트 떨어진 곳에서 누군가가 스무디를 만들고 있어도 작동하도록 설계되었습니다. 그러나 Google은 Google Cloud의 고급 소음 제거 및 기계 학습 기술을 활용합니다.

실질적으로 두 제품 모두 시끄러운 환경에서 높은 정확도와 낮은 WER(단어 오류율)을 제공합니다. 동전을 던지거나, 더 좋은 방법은 직접 테스트를 해보세요.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 예측 불가능한 실제 환경의 오디오 문제를 해결하는 개발자들을 위한 솔루션
  • Google Speech-to-Text: 시끄러운 통화 또는 회의에서 일관되고 정확한 트랜스크립트가 필요한 비즈니스

🏆 우승자: 동점. 두 도구 모두 최고 수준의 정확도와 소음 저항성을 제공하므로, 실제 테스트를 하지 않고는 승자를 가릴 수 없습니다.

기능 #3: 맞춤 설정 및 제어

코드를 조정하고, 여러 모델을 시험해보고, 특정 사용 사례에 맞게 다이얼을 조정하는 것을 좋아한다면, Whisper는 Google의 ASR이 제공하지 않는 자유를 제공합니다.

오픈 소스 모델인 Whisper는 미세 조정이 가능하기 때문에 특정 방언, 산업 또는 중얼거리는 팟캐스트 게스트에 맞게 최적화할 수 있습니다.

이에 비해 Google Speech-to-Text는 플러그 앤 플레이 방식의 트랜스크립션 서비스로, 사용하기는 쉽지만 제어에 민감한 사용자에게는 적합하지 않습니다.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 심층적인 제어 및 미세 조정을 원하는 기술자, 제품 팀 및 연구원
  • Google Speech-to-Text: 맞춤 설정보다 편의성을 선호하는 팀

🏆 승자: Whisper. 오픈 소스 액세스, 미세 조정 기능 및 완전한 모델 제어를 갖춘 이 도구는 실무 개발자에게 꿈의 툴킷입니다.

기능 #4: 손쉬운 통합

말씀을 텍스트로 변환하는 API를 기술 스택에 쉽게 통합하고 싶으신가요? Google이 도와드리겠습니다. Google Cloud를 통한 원활한 배포부터 Gmail, Meet, Docs와 같은 다른 서비스와의 동기화까지, 개발 노력을 최소화하고자 하는 비즈니스를 위해 설계되었습니다.

Whisper는 유연하지만 수동으로 설정 및 통합해야 하므로 스크립팅 및 워크플로우에 익숙하지 않은 경우 시작하는 데 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 소매를 걷어붙이고 일할 준비가 된 고급 사용자
  • Google Speech-to-Text: 신생 기업, 기업 및 설정보다 속도를 중시하는 모든 사용자

🏆 승자: Google Speech-to-Text. 원활한 API, 클라우드 네이티브 지원, 즉각적인 호환성으로 모든 기술 스택에 쉽게 연결할 수 있습니다.

기능 #5: 다국어 지원

두 도구 모두 여러 언어를 지원하지만, Whisper는 처음부터 더 나은 다국어 트랜스크립션 기능을 제공하여 약간 앞서 있습니다. 거대하고 다양한 데이터 세트로 훈련된 이 도구는 희귀한 방언과 코드 전환도 능숙하게 처리합니다.

Google도 여러 언어를 지원하지만, 트랜스크립션 품질은 언어 쌍과 말하기 패턴에 따라 달라질 수 있습니다. 오디오가 여러 언어를 오가거나 다양한 억양이 섞여 있는 경우 Whisper를 선택하세요.

✨ 가장 적합한 대상:

  • Whisper: 다양하고 다국어 또는 방언이 풍부한 오디오로 작업하는 팀
  • Google Speech-to-Text: 일반적인 언어 쌍으로 작업하는 일반 사용자

🏆 승자: Whisper. 더 넓은 언어 지원 범위와 우수한 방언 인식 기능을 갖추어 진정한 글로벌 트랜스크립션에 최적화된 솔루션입니다.

기능 #6: 성능 및 실시간 기능

빠르고 실시간으로 텍스트로 변환하는 기능을 찾고 있다면 Google Speech-to-Text가 적합합니다. 이 서비스는 저지연 작업량에 최적화되어 있으며, 여러 기기에 걸쳐 확장 가능한 엔터프라이즈급 성능을 제공합니다.

Whisper는 Whisper API를 통해 실시간에 가까운 사용 사례를 지원하지만, 특히 저사양 하드웨어에서 사용할 경우 기본적으로 원활하거나 최적화되어 있지 않습니다.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 로컬 처리 및 제어된 환경
  • Google Speech-to-Text: 속도, 확장성, 신속하고 실시간 결과를 필요로 하는 비즈니스

🏆 승자: Google Speech-to-Text. 초고속 실시간 트랜스크립션과 엔터프라이즈급의 안정성이 성능 면에서 우위를 차지했습니다.

기능 #7: 데이터 보안 및 클라우드 액세스

Google의 클라우드 인프라는 업계 표준 데이터 보호를 제공하여 규제 환경에 이상적입니다. 반면 Whisper는 사용자가 직접 안전한 클라우드 워크플로우를 구축하지 않는 한 오디오 파일을 로컬에서 처리합니다.

따라서 데이터 보안이 최우선 순위이고 처음부터 구축하지 않는다면 Google Cloud가 규정 준수 면에서 우위를 차지합니다.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 로컬 처리 또는 오픈 소스 투명성이 필요한 팀
  • Google Speech-to-Text: 엄격한 규정 준수 요구 사항과 클라우드 인프라를 갖춘 기업

🏆 승자: Google Speech-to-Text. 엔터프라이즈급 클라우드 보안 및 규정 준수 표준을 갖춘 이 서비스는 규제 환경에 더 안전한 선택입니다.

기능 #8: 비용 및 운영 유연성

Whisper는 무료로 사용할 수 있으며(OpenAI의 호스팅 API를 사용하는 경우에만 요금이 부과됨), 오픈 소스이므로 예산에 민감한 개발자나 대규모 트랜스크립션을 실행하는 팀에 적합합니다.

Google Speech-to-Text는 강력하지만 종량제 모델로 운영됩니다. 몇 시간 분량의 오디오를 트랜스크립션하는 경우 비용이 빠르게 증가할 것으로 예상할 수 있습니다.

가장 적합한 대상:

  • Whisper: 예산에 민감한 개발자, 연구자 및 확장성을 추구하는 스타트업
  • Google Speech-to-Text: 편의성을 중시하고 그 대가를 지불할 의사가 있는 비즈니스

🏆 승자: Whisper. 무료, 오픈 소스, 대규모 사용에도 비용 효율적인 이 서비스는 큰 비용을 들이지 않고 가치를 극대화하고자 하는 팀에 적합합니다.

💡 프로 팁: 최고의 음성 텍스트 변환 소프트웨어를 비교하여 귀하의 요구에 가장 적합한 소프트웨어를 찾으세요.

Whisper 대 Google 음성 텍스트 변환: 결론

Google Speech-to-Text와 Whisper AI를 비교한 이 기사에서 다룬 모든 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같습니다.

기능Whisper AIGoogle Speech-to-Text
소음 처리 및 정확도소음이 많은 실제 환경 음성 데이터로 훈련되었으며, 억양과 배경 소음에 강합니다Google Cloud를 통한 고급 소음 제거, 동일한 수준의 높은 정확도
맞춤형 및 제어오픈소스; 방언, 산업 분야, 또는 특정 화자 맞춤형 튜닝 가능제한된 맞춤 설정, 플러그 앤 플레이 서비스
통합의 용이성수동 설정, 더 많은 개발자 노력 필요원활한 API, 클라우드 네이티브, Google 서비스와 통합
다국어 지원다양한 방언 및 코드 전환에 탁월합니다. 90개 이상의 언어를 지원하며, 영어로 번역도 가능합니다125개 이상의 언어/방언을 지원하지만, 품질은 다를 수 있습니다. USM과 같은 강력한 다국어 모델
네이티브 AI 어시스턴트AI 어시스턴트가 내장되어 있지 않으며, 요약, 노트 또는 프롬프트에 대한 맞춤형 설정이 필요합니다Google Cloud의 AI 스택을 통한 AI 기능 내장, 바로 사용 가능
성능실시간에 가깝지만 하드웨어 및 설정에 따라 다릅니다저지연, 엔터프라이즈급 실시간 트랜스크립션에 최적화되어 있습니다
데이터 보안 및 클라우드 액세스로컬 처리가 가능하며, 보안 설정은 사용자에 따라 다릅니다엔터프라이즈급 클라우드 보안 및 규정 준수
비용 및 운영 유연성무료(자체 호스팅) 또는 API를 통한 저렴한 비용, 대규모 확장에도 적합사용량에 따라 결제; 대량 사용 시 비용이 높을 수 있습니다

Whisper는 제어 및 비용 효율성을 중시하고, 원하는 대로 조정할 수 있는 오픈 소스 모델을 사용하여 다양한 언어로 된 대량의 오디오 파일을 로컬에서 텍스트로 변환하고 싶으신 분에게 가장 적합한 선택입니다.

Google Speech-to-Text는 엔터프라이즈급의 안정성과 지원을 제공하고, 기존 워크플로우에 원활하게 통합되며, 별도의 조정 작업이 필요 없는 빠르고 확장 가능하며 비즈니스에 적합한 음성 인식이 필요한 경우에 이상적입니다.

👀흥미로운 사실: Whisper는 Raspberry Pi와 같은 임베디드 장치에서 실시간 모드로 실행할 수 있어, 저전력 하드웨어에서도 고급 음성 인식 기능을 사용할 수 있습니다.

Reddit에서 Whisper와 Google Speech-to-Text 비교

Reddit은 실제 트랜스크립션 도구에 대한 정보로 가득 차 있으며, Whisper와 Google Speech-to-Text의 경쟁도 예외는 아닙니다.

Whisper부터 시작해 보겠습니다. OpenAI에서 개발한 이 서비스는 오픈 소스이며 개발자와 인디 제작자들에게 큰 사랑을 받고 있습니다. 사람들은 배경 소음, 억양, 음질이 좋지 않은 녹음 등 복잡한 오디오를 얼마나 잘 처리하는지에 대해 종종 칭찬을 아끼지 않습니다.

🗣 한 Reddit 사용자는 다음과 같이 말했습니다.

저는 WhisperAI – AI 기반 음성 텍스트 변환을 사용합니다. 이 서비스는 AI 모델을 사용하여 음성을 텍스트로 변환하며, 오류가 거의 발생하지 않습니다. 또한 음성에 적용할 수 있는 모드가 있어 AI에 지시한대로 텍스트를 원하는 형식으로 변환할 수 있습니다.

저는 WhisperAI – AI 기반 음성 텍스트 변환을 사용합니다. AI 모델을 사용하여 음성을 텍스트로 변환하며, 오류가 거의 발생하지 않습니다. 또한 음성에 적용할 수 있는 모드가 있어 AI에 지시한대로 텍스트를 원하는 형식으로 변환할 수 있습니다.

하지만 모든 것이 장점만은 아닙니다. Whisper, 특히 대형 모델은 리소스 소비가 많을 수 있습니다. 적절한 GPU를 갖추지 않았거나 기다리는 것을 원하지 않는 경우 불편할 수 있습니다.

🚩 한 사용자의 댓글이 잘 요약했습니다:

OA Whispers는 2년 이상 사용되어 왔으며, 그보다 더 좋은 것은 없습니다. Whisper에 대한 저의 가장 큰 불만은 1. 정확한 모델 크기가 너무 크다 2. 여러 언어를 혼합하여 지원하지 않는다 3. 실시간이 아니다.

OA Whispers는 2년 이상 사용되어 왔으며, 그보다 더 좋은 것은 없습니다. Whisper에 대한 저의 가장 큰 불만은 1. 정확한 모델 크기가 너무 크다 2. 여러 언어를 혼합하여 지원하지 않는다 3. 실시간이 아니다.

이제 Google Speech-to-Text로 넘어가 보겠습니다. 이 앱은 기업용 앱이나 확장성이 필요한 작업을 하는 많은 사람들에게 "기본값"과 같은 앱입니다. 빠르고 안정적이며 수많은 언어를 처리합니다. 또한, 모든 것이 클라우드 기반이므로 오디오를 보내기만 하면 트랜스크립트를 받을 수 있습니다. 하지만 몇 가지 주의할 점이 있습니다.

🚩 한 레딧 사용자의 표현처럼:

또한 점점 더 나빠지고 있는 것을 느꼈습니다. AI가 발전하고 있는 지금의 시대에 이런 것은 정말 용서할 수 없는 일입니다. 마치 Google이 우리에게 뭔가 벌을 주는 듯한 느낌입니다. 저는 손가락이 서투르기 때문에 주로 문자 메시지에 사용하지만, 다시 돌아가서 실수를 수정하려면 세 배의 시간이 걸립니다.

또한 점점 더 나빠지고 있는 것을 발견했습니다. AI가 발전하고 있는 지금의 시대에 이런 것은 정말 용서할 수 없는 일입니다. 마치 Google이 우리에게 뭔가 벌을 주는 듯합니다. 저는 손가락이 서투르기 때문에 주로 문자 메시지에 사용하지만, 돌아가서 실수를 수정하려면 세 배의 시간이 걸립니다.

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ClickUp의 One Up #2: 문서

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ClickUp Brain: Whisper vs Google 음성 텍스트 변환
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Whisper는 로컬 처리를 제공하고 Google의 ASR은 클라우드 확장성을 제공하지만, ClickUp은 강력한 AI 트랜스크립션 어시스턴트와 그 단어를 실제 업무로 전환할 수 있는 중앙 지휘 센터를 제공합니다.

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Whisper와 Google Speech-to-Text는 거의 비슷한 수준입니다. 두 도구 모두 인상적인 음성 인식 기능을 제공하고, 전문가처럼 배경 소음을 처리하며, 다양한 언어를 지원합니다.

완벽한 제어 및 사용자 정의 기능을 찾고 있다면 Whisper가 적합합니다. 엔터프라이즈급 속도와 원활한 통합을 원한다면 Google Speech-to-Text가 적합합니다.

즉, 단순히 텍스트로 변환하는 것이 아니라 그 텍스트를 실제로 사용할 수 있도록 도와주는 더 스마트한 솔루션을 찾고 있다면 ClickUp이 정답입니다. 오디오를 행동으로 전환하는 세련된 AI 기반 생산성 플랫폼입니다.

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