IBM Granite 4.0을 활용한 로컬 AI 받아쓰기 시스템 구축 사례

실용적 조언

로컬 LLM 프로젝트에 SigNoz를 연동하면 추론 성능 병목을 시각적으로 파악할 수 있다.
단순한 텍스트 변환 작업에는 무거운 모델보다 IBM Granite와 같은 효율적인 로컬 모델이 적합하다.

섹션별 상세

작성자는 고가의 유료 도구 대신 로컬 모델을 활용해 자신만의 받아쓰기 시스템을 구축하는 주말 실험을 진행했다. 기존에 사용하던 Wispr Flow의 구독이 종료된 것을 계기로, IBM Granite 4.0을 엔진으로 채택하여 로컬 환경에서의 가능성을 타진했다.

시스템은 음성 신호를 입력받아 즉시 텍스트로 변환하는 최소한의 구조로 설계되었으며, 복잡한 전처리 과정을 생략하여 가벼운 실행 환경을 유지했다. 이를 통해 WhatsApp, Slack 등 메시징 앱과 코드 에디터 내에서 실시간으로 텍스트를 입력하는 기능을 구현했다.

사용자 경험을 개선하기 위해 'Shift + X'라는 간단한 단축키 트리거 방식을 도입하여 도구 접근성을 높였다. 별도의 UI 조작 없이 키보드 입력 중에 즉시 음성 인식을 시작할 수 있도록 설계하여 상용 소프트웨어와 유사한 사용성을 확보했다.

로컬 프로젝트임에도 불구하고 SigNoz를 활용해 시스템의 관측 가능성을 확보한 점이 특징이다. 추론 과정에서의 지연 시간(Latency)과 전사(Transcription) 동작을 데이터로 추적하여, 로컬 모델이 실제 작업 흐름에 지장을 주지 않는지 정량적으로 검토했다.

용어 해설

음성 인식 기술(Speech-to-Text): — 음성 신호를 텍스트 데이터로 변환하는 기술이다. 딥러닝 모델을 통해 소리의 패턴을 분석하고 언어 모델을 결합하여 정확한 문장을 생성하며, 실시간 받아쓰기나 자막 생성에 필수적이다.
관측 가능성(Observability): — 시스템의 내부 상태를 외부 출력(로그, 메트릭, 트레이스)을 통해 파악하는 능력이다. AI 모델 실행 시 발생하는 지연 시간이나 오류를 실시간으로 모니터링하여 성능 병목 지점을 찾아내는 데 중요하다.
지연 시간(Latency): — 사용자의 입력이 시스템에 전달되어 결과가 출력되기까지 걸리는 시간이다. 로컬 LLM 환경에서는 모델의 크기와 하드웨어 성능에 따라 이 수치가 변하며, 사용자 경험의 쾌적함을 결정하는 핵심 지표이다.
로컬 거대 언어 모델(Local LLM): — 클라우드 서버가 아닌 사용자의 개인 컴퓨터나 로컬 서버에서 직접 실행되는 언어 모델이다. 데이터 프라이버시 보호와 오프라인 사용이 가능하다는 장점이 있으며, IBM Granite와 같은 모델이 이에 해당한다.
추론(Inference): — 학습된 AI 모델이 새로운 입력 데이터를 받아 결과를 생성하는 과정이다. 이 아티클에서는 음성 데이터를 텍스트로 변환하기 위해 로컬 모델이 계산을 수행하는 단계를 의미하며, 하드웨어 성능에 따라 속도가 결정된다.

언급된 도구

IBM Granite 4.0추천

로컬 음성 인식 및 텍스트 생성 엔진

SigNoz추천

시스템 지연 시간 및 성능 모니터링

Wispr Flow중립

기존에 사용하던 상용 받아쓰기 도구