회의 음성 파일을 텍스트로 자동 변환하고 요약하는 시스템 만들기

 

1. 음성 → 텍스트 자동화: 왜 필요한가?

회의는 생산성의 핵심입니다. 그러나 회의가 끝나고 나면 남는 것은 피곤함과 정리되지 않은 음성 파일 뿐이죠. 이때 가장 먼저 필요한 작업은 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 일입니다. 이 과정을 수동으로 하다 보면 많은 시간이 소요되고, 내용 누락이나 오역이 발생할 수도 있습니다.

이를 해결하기 위해 우리는 음성 인식 기술(예: Whisper API, Google Speech-to-Text, Azure Speech Service)을 활용하여 회의 녹음 파일을 자동으로 텍스트로 변환하는 시스템을 만들 수 있습니다. 이 자동화 시스템은 단순한 음성 인식을 넘어서 정확도 높은 필사와 문장 구조화를 지원하며, 회의 후속 업무의 속도와 효율을 크게 향상합니다.

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2. 텍스트 요약 자동화: ChatGPT의 역할

음성을 텍스트로 변환한 이후, 그다음은 불필요한 장황한 대화를 정제하고 요약하는 작업입니다. 이 또한 사람이 직접 하면 몇 시간 걸릴 수 있으나, ChatGPT와 같은 언어 모델을 활용하면 단 몇 초 안에 핵심만 추린 요약본을 받을 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다:

less

다음 회의록을 3줄 이내로 요약해줘.
중요한 결정 사항은 별도로 정리해줘.
텍스트: [회의록 원문 입력]

이처럼 ChatGPT는 회의 내용을 구조화하고, 업무 분장 및 액션 아이템도 정리할 수 있습니다. 요약본을 Slack, Notion, Email 등으로 자동 전송하도록 워크플로우를 연동하면 더 큰 시너지를 기대할 수 있습니다.

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3. 전체 자동화 시스템 구축 방법

이 시스템은 크게 다음 4단계로 구성됩니다:

1. 음성 파일 업로드
   회의 음성을 MP3 또는 WAV 파일로 저장합니다. 스마트폰 녹음 앱 또는 Zoom, Teams 등 회의 설루션의 녹음 기능을 활용하세요.
2. 음성 인식 API 연동
   Whisper API 또는 Google Speech-to-Text를 통해 음성 파일을 텍스트로 자동 변환합니다. Python을 사용하면 다음과 같이 구현할 수 있습니다:

   python
   
   import openai
   
   audio_file = open("meeting.mp3", "rb")
   transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
   print(transcript["text"])
   

3. 텍스트 요약 (ChatGPT API 활용)
   변환된 텍스트를 ChatGPT에 입력하여 핵심 요약 및 중요 사항만 추출합니다.

   python
   
   import openai
   
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model="gpt-4",
       messages=[
           {"role": "user", "content": "이 회의록을 5줄 이내로 요약하고, 결정사항과 담당자도 정리해줘.\n" + transcript["text"]}
       ]
   )
   print(response.choices[0].message["content"])
   

4. 요약본 자동 전송
   Slack Webhook, Notion API, Gmail API 등을 활용해 자동 발송합니다. 예를 들어 Zapier, Make, n8n을 이용해 연동 자동화를 구성하면 됩니다.

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4. 적용 사례와 기대 효과

이 시스템은 다음과 같은 다양한 상황에 활용될 수 있습니다:

• 스타트업의 팀 회의 요약 자동화
• 고객 미팅 녹취 후 회신용 보고서 자동 작성
• 원격 수업 녹음 정리 및 스터디 노트 자동 생성
• 컨설팅, 의료, 법률 업계의 대화 기록 정리

자동화의 장점은 무엇보다 시간 단축, 실수 방지, 정보 누락 최소화입니다. 수동 필사보다 10배 이상 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 누구나 동일한 기준으로 정보를 받아볼 수 있다는 장점이 있습니다.