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마크다운 문서 내의 HTML 주석(<!-- -->)을 스피커 노트로 인식하여 이를 기반으로 나레이션을 자동 생성한다. Marp와 Slidev 포맷을 모두 지원하며, 문서 상단의 프론트매터를 통해 포맷을 자동으로 감지하거나 사용자가 직접 지정할 수 있다.
bash
python -m deck2video presentation.md --voice voice-sample.wav목소리 복제용 샘플 파일을 사용하여 마크다운 슬라이드를 비디오로 변환하는 기본 명령어
Chatterbox TTS 엔진을 탑재하여 고품질 음성 합성을 수행하며, --voice 옵션에 WAV 파일을 입력하면 해당 화자의 목소리를 복제하여 나레이션에 적용한다. 다국어 지원 및 발음 교정을 위한 별도의 JSON 매핑 기능을 제공하여 기술 용어 오독 문제를 해결한다.
json
{
"kubectl": "cube control",
"nginx": "engine X",
"PostgreSQL": "post gress Q L",
"Kubernetes": "koo ber net eez"
}기술 용어의 정확한 발음을 위해 제공하는 발음 재정의 JSON 파일 예시
정적 슬라이드 이미지 대신 실제 화면 녹화 영상인 스크린캐스트를 삽입할 수 있는 기능을 지원한다. 마크다운 내에 video 지시어를 추가하면 해당 슬라이드 위치에 영상이 삽입되며, 영상의 원본 오디오는 제거되고 작성된 스피커 노트의 TTS 음성으로 대체된다.
markdown
---
marp: true
---
# Welcome
<!-- 안녕하세요, 발표를 시작합니다. -->
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# Architecture
<!-- video: demo.mp4 -->
<!-- 시스템 아키텍처를 설명하는 데모 영상입니다. -->스피커 노트와 비디오 삽입 지시어가 포함된 마크다운 슬라이드 작성 예시
대화형 모드(--interactive)를 통해 전체 비디오 생성 전 각 슬라이드별 음성 합성 결과를 미리 듣고 승인하거나 재생성할 수 있는 워크플로우를 제공한다. 또한 특정 슬라이드만 수정이 필요한 경우 --redo-slides 옵션으로 해당 부분만 다시 합성하여 전체 비디오를 재조립할 수 있어 작업 시간을 단축시킨다.
Python 3.11 환경에서 동작하며 내부적으로 Node.js 기반의 marp-cli 또는 slidev-cli를 호출하여 슬라이드를 렌더링한다. 최종 비디오 조립에는 ffmpeg를 사용하며, 음성 길이에 맞춰 슬라이드 노출 시간을 자동으로 조절하거나 음성이 없는 슬라이드에 정적 대기 시간을 부여하는 기능을 포함한다.
용어 해설
- 목소리 복제(Voice Cloning)
- — 짧은 오디오 샘플을 사용하여 특정 개인의 목소리 톤, 억양, 특징을 모방하여 새로운 텍스트를 해당 목소리로 읽어주는 AI 기술이다. 이 도구에서는 Chatterbox 엔진을 통해 사용자의 목소리로 나레이션을 생성하는 데 활용된다.
- 텍스트 음성 합성(TTS)
- — 문자 정보를 음성 신호로 변환하는 기술이다. 본 프로젝트에서는 슬라이드의 스피커 노트를 분석하여 자연스러운 나레이션 오디오 파일로 변환하는 핵심 엔진 역할을 수행한다.
- 에프에프엠펙(FFmpeg)
- — 디지털 음성 및 영상 데이터를 기록, 변환, 스트리밍하는 오픈소스 멀티미디어 프레임워크이다. 생성된 슬라이드 이미지와 합성된 오디오를 결합하여 최종 MP4 비디오 파일을 조립하는 데 사용된다.
- 프론트매터(Frontmatter)
- — 마크다운 문서의 최상단에 위치하며 YAML 형식을 사용하여 문서의 메타데이터를 정의하는 섹션이다. deck2video는 이를 분석하여 Marp 또는 Slidev 중 어떤 포맷을 사용할지 자동으로 판단한다.
기술
- Python
- Chatterbox TTS
- FFmpeg
- Marp
- Slidev
- Playwright
활용 사례
- 기술 튜토리얼 영상 자동 생성
- 개인화된 목소리를 활용한 온라인 강의 제작
- 슬라이드 기반의 데모 비디오 제작
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 25.수집 2026. 02. 25.출처 타입 RSS
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