Web STT (mp3/m4a 업로드 → 텍스트 변환)

구성

• 백엔드: FastAPI (업로드/검증/STT 수행)
• STT 엔진: faster-whisper (Whisper 모델)
• 프론트: 단일 HTML (파일 선택 → 전사 → 결과 표시/다운로드)

동작 개요 (pseudocode)

UI:
  onSelect(file):
    validate client-side (extension)
    enable "전사" 버튼

  onClickTranscribe():
    POST /api/transcribe (multipart/form-data, file, options)
    show progress (업로드 중 / 처리 중)
    render returned text + segments
    allow download as .txt

API:
  POST /api/transcribe:
    if no file -> 400
    validate mime/ext in allowed audio types -> 415 if not
    save to temp file
    run STT(model, language, vad_filter, beam_size, ...)
    return { text, segments[], detected_language, duration_sec }
    cleanup temp file

실행

1) miniconda ncue 환경 준비

이미 ncue가 있다면:

conda activate ncue
pip install -r requirements.txt

ncue가 없다면(권장):

conda env create -f environment.yml
conda activate ncue

2) ffmpeg

environment.yml로 설치하면 자동 포함됩니다. (수동 설치 시 아래)

macOS (Homebrew):

brew install ffmpeg

3) 서버 실행

uvicorn app.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8025

브라우저에서 http://127.0.0.1:8025 접속.

옵션

• 모델: 기본 small (정확도/속도 균형). APP_WHISPER_MODEL=base|small|medium|large-v3 등으로 변경 가능
• 디바이스: 기본 CPU. Apple Silicon에서 Metal은 faster-whisper 단독으로는 제한이 있어 CPU 기본값을 권장