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Dev.toAI/ML
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Whisper.cpp와 NLLB 기반의 100% Local AI 워크플로우 구현
SpeakShift: A Fully Local Desktop App Powered by Whisper.cpp + NLLB + FFmpeg
AI 요약
Context
미디어 변환, 전사, 번역을 위해 여러 도구를 개별적으로 사용해야 하는 파편화된 워크플로우의 한계 발생. 클라우드 API 의존으로 인한 개인정보 유출 위험과 월 구독 비용 부담을 해결하기 위한 단일 로컬 애플리케이션 필요성 증대.
Technical Solution
- Whisper.cpp 도입을 통한 모델 크기별(tiny~large-v3-turbo) 최적화된 로컬 Speech-to-Text 처리
- NLLB(Neural Machine Translation) 통합으로 외부 서버 통신 없는 다국어 번역 파이프라인 구축
- FFmpeg 백엔드 설계를 통한 비디오-오디오 포맷 변환 및 트리밍 전처리 자동화
- Apple Silicon 최적화를 포함한 OS별 하드웨어 가속 활용으로 로컬 추론 속도 극대화
- 라이브러리 기반 파일 관리 및 TXT, SRT, JSON 등 다중 포맷 Export 기능 구현
- Pro 버전 내 최대 4인 Speaker Diarization 로직 적용을 통한 화자 분리 기능 제공
실천 포인트
1. 하드웨어 리소스 제약 확인 후 적절한 Whisper 모델 사이즈 선택
2. FFmpeg를 활용한 오디오 전처리 파이프라인으로 추론 효율성 최적화
3. NLLB와 같은 로컬 LLM 기반 번역 모델의 온디바이스 통합 가능성 검토
4. Apple Silicon 등 특정 아키텍처 최적화 라이브러리 적용 여부 확인