Groq LLM과 Whisper 기반의 Voice-to-File 자동화 파이프라인 구축

Context

전통적인 파일 관리 방식의 수동 조작 한계를 극복하기 위한 인터페이스 개선 필요성 제기. 음성 인식과 의도 분석을 결합하여 파일 제어 프로세스를 자동화하는 시스템 설계 목표 설정.

Technical Solution

• Whisper 모델을 통한 Voice-to-Text 변환으로 비정형 음성 데이터의 텍스트 정규화 수행
• LLaMA 모델 기반의 Intent Recognition을 통해 사용자 명령을 생성, 수정, 요약, 삭제 등 정의된 액션으로 매핑
• FastAPI 백엔드 중심의 중앙 집중형 로직 설계를 통한 프론트엔드-AI 모델 간의 데이터 오케스트레이션 구현
• FFmpeg 파라미터 최적화를 통한 오디오 데이터 전처리 및 시스템 리소스 효율화 도모
• 파일 삭제 및 수정 시 Confirmation 단계를 추가하여 예기치 못한 데이터 손실을 방지하는 안전 장치 설계
• React.js와 Vite 기반의 UI를 통해 명령 처리 파이프라인의 실시간 상태 시각화 구현