업무 자동화 음성 텍스트로 변환하기 with n8n & STT 음성 파일을 자동으로 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기능은 다양한 업무 자동화에 활용될 수 있습니다. 특히 n8n과 Google Drive를 연동하면, 파일 업로드 시 자동으로 음성을 텍스트로 변환하는 강력한 자동화 시스템을 구성할 수 있습니다. 본문에서는 STT 구현 방법과 함께, 이를 n8n으로 자동화하는 실제 워크플로우 구성 방법까지 안내드립니다.
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.
Google의 STT API는 고정밀 음성 인식 서비스를 제공합니다.
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)
Python 기반 오픈소스 라이브러리로, Google Web Speech API 등을 사용할 수 있습니다.
pip install SpeechRecognition pydub
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"))
Whisper는 다양한 언어를 지원하는 고성능 STT 모델로, 오픈소스로 제공됩니다.
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("sample_audio.mp3")
print(result["text"])
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!
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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))
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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