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Subtitle Edit 리뷰: 로컬 Whisper 전사와 자동 번역

·7분 읽기Hans Kuepper 저 · PromptQuorum 창립자 · 오픈 웨이트·오픈소스 AI 디스커버리 엔진

Subtitle Edit(안정 버전 5.3.0, 2026년 10월 14일 출시)는 Windows, macOS, Linux용 무료 MIT 라이선스 자막 편집기로, Whisper 계열 음성 인식과 로컬 LLM 자동 번역을 사용자의 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. AI 엔진은 선택적으로 내려받으며, 함께 나열된 클라우드 엔진은 선택한 제공업체로 데이터를 보냅니다. 여기 적은 모든 내용은 테스트가 아니라 프로젝트 자체 페이지에 근거합니다.

핵심 요점

  • 유지 관리: 안정 버전 5.3.0 위에 사전 릴리스 5.4.0-beta6이 2026년 10월 24일에 공개되어, 방치된 프로젝트 경고는 해당하지 않습니다.
  • 음성 인식: 컴퓨터에서 실행되는 Whisper 계열 등의 엔진과 일부 온라인 엔진.
  • 번역: llama.cpp, Ollama, LM Studio의 로컬 모델, 또는 자신의 키를 쓰는 클라우드 API.
  • 비용: MIT 라이선스로 무료이며, 프로젝트 FAQ에 따르면 광고와 기능 제한이 없습니다.
  • 개발자: Nikse와 기여자들이며, 전체 소스 코드는 GitHub에 있습니다.

📍 한 문장으로

Subtitle Edit는 오픈소스 데스크톱 자막 편집기로, 음성 인식과 자동 번역 대화상자에서 사용자의 컴퓨터에서 실행되는 엔진을 쓸 수 있습니다.

💬 쉽게 말하면

영상을 열고 Whisper 계열 엔진과 모델을 고르면 시간 정보가 붙은 자막 파일이 만들어지고, 이를 로컬 모델이나 원하는 온라인 서비스로 번역합니다.

📌참고: 이 리뷰는 2026년 10월 24일에 확인한 GitHub 저장소, 릴리스 노트, 프로젝트 문서에 근거합니다. PromptQuorum은 앱을 설치하거나 실행하지 않았으므로 전사와 번역의 품질은 평가하지 않습니다.

언어 선택:
🇺🇸en🇩🇪de🇫🇷fr🇯🇵ja🇨🇳zh🇪🇸es🇧🇷pt🇸🇦ar🇰🇷ko

Subtitle Edit는 Nikse와 여러 기여자가 개발한 Windows, macOS, Linux용 무료 오픈소스 자막 편집기입니다. 자막 파일을 편집하고 변환하는 기능 외에도 Whisper 계열 엔진으로 영상을 전사하고, 로컬 또는 클라우드 모델로 자막을 번역할 수 있으며, 이 리뷰는 바로 그 부분을 다룹니다. 2026년 10월 24일에 확인한 프로젝트의 GitHub 페이지, 릴리스 노트, 문서를 바탕으로 하며, PromptQuorum은 앱을 직접 테스트하지 않았습니다.

Subtitle Edit 리뷰: 로컬 Whisper 전사와 자동 번역

Subtitle Edit란?

Subtitle Edit는 자막을 만들고, 동기화하고, 변환하고, 번역하는 데스크톱 편집기이며, 최신 버전은 이 핵심 기능 주변에 AI 기능을 더했습니다. 프로젝트 FAQ에 따르면 380개가 넘는 자막 형식을 지원하며, Windows, macOS, Linux용 빌드는 프로젝트의 GitHub 릴리스 페이지에서 배포됩니다.

AI 기능은 편집기 본체와 분리되어 있습니다. 음성 인식, 자동 번역, 광학 문자 인식(OCR), 음성 합성은 각각 앱이 처음 사용할 때 내려받거나 API로 연결하는 엔진을 사용합니다. 이 리뷰는 음성 인식과 자동 번역에 집중하며, 문서는 현재 세대를 Subtitle Edit 5라고 부릅니다.

입수 방법

Subtitle Edit는 Windows, macOS, Linux용으로 무료로 내려받을 수 있으며, 모든 플랫폼에 설치 프로그램 또는 디스크 이미지가 있습니다.

옵션
입수 방법
Windowsx64용 설치 프로그램(Setup.exe) 또는 휴대용 zip, ARM64용 zip. GitHub Releases에서 받습니다
macOSApple 실리콘용 또는 Intel용 .dmg를 응용 프로그램으로 끌어다 놓습니다. README에 따르면 서명 및 공증됨
LinuxFlatpak(mpv와 ffmpeg 포함) 또는 x64와 ARM64용 tar.gz
웹사이트nikse.dk/subtitleedit
개인정보 처리방침별도 페이지는 없으며, README의 Privacy 항목이 개발자의 공식 입장입니다
소스 코드github.com/SubtitleEdit/subtitleedit, MIT 라이선스

확인한 버전: 5.3.0으로, GitHub가 최신 안정 버전으로 표시한 2026년 10월 14일 릴리스입니다. 5.4.0 베타 빌드는 사전 릴리스로 표시됩니다. 5.3.0 파일은 엔진이나 모델을 내려받기 전 기준으로 59~155 MB입니다.

요구 사항

README는 Windows 10 버전 22H2 이상, macOS 12 이상(macOS 14 권장)을 요구하며, Linux의 tar.gz 빌드에는 mpv와 ffmpeg가 필요합니다.

운영체제

출처의 설명:
Windows 10 22H2 이상, macOS 12 이상(14 이상 권장), Linux는 README의 패키지 목록에 따름

Linux 패키지

출처의 설명:
tar.gz 빌드는 패키지 관리자의 mpv와 ffmpeg가 필요하며, Flatpak과 macOS .dmg에는 포함되어 있음

엔진 다운로드

출처의 설명:
엔진과 모델은 처음 사용할 때 내려받으며, Crisp ASR 모델 목록은 모델당 75 MB에서 9.4 GB까지

번역 모델

출처의 설명:
선별된 llama.cpp 모델은 대부분 8 GB 미만이고 가장 큰 것은 약 12 GB

GPU 가속

출처의 설명:
Whisper CPP는 Windows에서 CPU, NVIDIA cuBLAS, Vulkan을 제공하며, 변경 이력에는 macOS의 Metal과 Linux의 Vulkan이 언급됨

인터넷

출처의 설명:
엔진과 모델 다운로드 및 모든 온라인 엔진에 필요하며, 로컬 엔진은 이후 오프라인으로 동작

문서에는 앱 자체의 RAM이나 VRAM 최소 사양이 없습니다. 필요한 양은 선택한 엔진과 모델에 따라 달라지며, "CUDA out of memory" 오류에는 더 작은 모델을 쓰도록 안내합니다.

시작하는 방법

아래 단계는 프로젝트 문서를 따른 것이며, PromptQuorum은 직접 실행하지 않았습니다.

  1. 1
    설치하고 영상 열기
    Why it matters: 설치 프로그램, dmg 또는 Flatpak을 실행한 뒤, Subtitle Edit에서 영상 파일이나 기존 자막을 엽니다.
  2. 2
    Video, Speech to text로 전사하기
    Why it matters: 엔진과 모델을 고르고 오디오 언어를 지정하거나 자동 감지를 사용합니다. Transcribe를 누르기 전에 처음에는 앱이 엔진을 내려받도록 합니다.
  3. 3
    결과 확인하기
    Why it matters: 후처리 옵션을 조정하고, 너무 짧거나 긴 줄, 겹치는 줄, 반복되는 줄을 표시하는 품질 보고서를 읽은 뒤 표를 직접 수정합니다.
  4. 4
    Translate, Auto-translate로 번역하기
    Why it matters: 엔진과 언어 쌍을 고르고 번역한 다음, 원문과 번역문을 나란히 확인하고 OK로 확정합니다.

출처로 확인된 기능

아래 항목은 모두 프로젝트 문서나 릴리스 노트에서 가져온 것이며, PromptQuorum은 어느 것도 테스트하지 않았습니다.

  • 음성 인식 엔진. Whisper CPP, Purfview Faster Whisper XXL, Whisper CTranslate2, Whisper Const-me(Windows), WhisperX, Python 기반 Whisper 워크플로에 더해 Qwen3 ASR CPP와 Parakeet, Canary 같은 백엔드를 가진 Crisp ASR가 있으며, 온라인으로는 OpenRouter, Alibaba Qwen3-ASR, Google Cloud Speech-to-Text를 고를 수 있습니다.
  • 전사 보조 기능. 일괄 처리 모드, 자동 언어 감지, 음성 활동 감지 설정, Whisper용 선택 옵션 "Translate to English", 후처리, 품질 보고서.
  • 로컬 번역. TranslateGemma, Gemma 4, Qwen 같은 선별 모델을 쓰는 앱 관리형 llama.cpp 서버, Ollama, LM Studio, 그리고 문맥·줄거리·용어집과 함께 일괄 번역하는 "advanced" 변형이 있으며, MADLAD 엔진은 419개 언어를 지원합니다.
  • 클라우드 번역. Google 번역, Microsoft Bing, DeepL, ChatGPT, Anthropic, Gemini 등이며 대부분 자신의 API 키를 사용하고, 해당 API를 쓰는 모든 서버에 연결하는 OpenAI 호환 엔진도 있습니다.
  • 핵심 기능 주변. 문서에 나열된 대로 파형이 있는 동영상 플레이어, 이미지 자막용 OCR, 음성 합성, 생성형 배경음악이 있습니다.

데이터 흐름과 개인정보

README에 따르면 Subtitle Edit는 자막 파일, 미디어 파일, 메타데이터를 수집·저장·전송·분석하지 않으며, 편집, 변환, 재생, 로컬 자동 백업은 사용자의 기기에서 실행됩니다. Whisper CPP, llama.cpp, Ollama, LM Studio 같은 로컬 엔진은 오디오나 텍스트를 사용자의 컴퓨터 또는 앱을 연결한 서버에서 처리합니다.

예외는 사용자가 직접 켠 기능입니다. README에 따르면 번역, 음성 인식, 음성 합성, OCR, 사전 조회 같은 선택적 온라인 서비스에는 해당 요청에 필요한 데이터만 앱에서 직접 전송되며, 제공업체 자체의 개인정보 처리방침이 적용됩니다. 엔진 설명은 Google 번역, DeepL, ChatGPT, Anthropic, Gemini, 온라인 음성 엔진을 인터넷 접속이 필요한 서비스로 표시하며 대부분 API 키도 필요합니다. "OpenAI 호환"과 "llama.cpp remote server" 설정은 입력한 주소로 텍스트를 보냅니다.

📌참고: 이는 개발자의 선언이며 감사 결과가 아닙니다. 코드는 공개되어 있지만 PromptQuorum은 읽어 보지 않았고 앱의 네트워크 트래픽도 점검하지 않았으며, 엔진과 모델을 내려받는 서버도 확인하지 않았습니다.

이런 분께 적합합니다

  • 자막 제작자와 영상 편집자. 여러 도구 대신 하나의 편집기에서 전사, 싱크, 번역을 끝내고 싶은 분.
  • 개인정보를 중시하는 크리에이터. 미디어를 업로드하기보다 로컬 Whisper 엔진과 로컬 번역 모델을 선호하는 분.
  • 여러 회차를 한꺼번에 다루는 분. 모든 파일에 같은 변환이나 번역을 적용해야 하는 분.

확인하지 못한 사항

  • 정확도와 품질. PromptQuorum은 음성 인식이나 번역 엔진을 실행하지 않았으므로 단어 오류율, 환각, 번역 품질은 평가하지 않습니다.
  • 속도와 하드웨어. 소요 시간이나 메모리 사용량을 측정하지 않았으며, CUDA, Vulkan, Metal 백엔드가 실제 파일에 미치는 효과는 테스트하지 않았습니다.
  • 공식 웹사이트의 본문. nikse.dk 페이지는 JavaScript로 렌더링되어 읽지 못했으며, 여기 내용은 GitHub와 문서 사이트에 근거합니다.
  • 다운로드 출처. 문서는 엔진과 모델이 자동으로 내려받아진다고 하지만, 어떤 서버에서 받는지는 확인하지 않았습니다.
  • 사전 릴리스의 안정성. 5.4.0은 아직 베타이고, 안정 버전 5.3.0도 수십 개의 베타 및 릴리스 후보 빌드를 거쳤으므로 동작이 빠르게 바뀔 수 있습니다.

경쟁 제품과 대안

Whisper.cpp

플랫폼:
Windows, macOS, Linux
가격 / 라이선스:
무료 / MIT
핵심 차이점:
Subtitle Edit가 Whisper CPP로 나열하는 엔진 자체이며, 자막 편집기가 없는 명령줄·라이브러리 도구
Whisper.cpp 관련 문서 (10개)

표시되지 않은 18개 더보기

faster-whisper

플랫폼:
Windows, macOS, Linux
가격 / 라이선스:
무료 / MIT
핵심 차이점:
빠른 Whisper 전사용 Python 라이브러리이며, 자막 워크플로는 직접 구성해야 함
faster-whisper 관련 문서 (5개)

기타 언급:

표시되지 않은 6개 더보기

MacWhisper

플랫폼:
macOS
가격 / 라이선스:
프리미엄 / 독점
핵심 차이점:
전사에 집중한 1회 구매형 Mac 앱이며, Subtitle Edit는 형식 편집과 엔진 선택이 더해짐
MacWhisper 관련 문서 (2개)

기타 언급:

TranscriptionSuite

플랫폼:
Windows, macOS, Linux
가격 / 라이선스:
무료 / GPL-3.0
핵심 차이점:
실시간 모드, 화자 표시, 오디오 노트북을 갖춘 로컬 전사(디렉터리 항목 기준)
TranscriptionSuite 관련 문서 (1개)

결정하기 전에 각 앱의 현재 가격, 라이선스, 플랫폼을 해당 앱 페이지에서 확인하십시오.

디렉터리에서 비교

자주 묻는 질문

첫 전사에 인터넷이 필요한가요?

네, 한 번만 필요합니다. 앱이 선택한 엔진과 모델을 처음 사용할 때 내려받습니다. 서드파티 구성 요소 페이지에는 파일을 앱의 데이터 폴더에 직접 넣는 방법도 나와 있으며, 이 폴더는 Windows에서 %APPDATA%\Subtitle Edit, Linux와 macOS에서 ~/.config/Subtitle Edit입니다.

NVIDIA 그래픽 카드에는 어떤 Whisper 엔진이 맞나요?

문서는 NVIDIA GPU에서 가장 빠른 전사를 위해 Whisper CPP의 cuBLAS 백엔드 또는 Purfview Faster Whisper XXL을 권하며, CUDA 메모리 부족 오류가 나면 더 작은 모델을 쓰도록 안내합니다.

누가 말하는지 표시할 수 있나요?

네, Crisp ASR 엔진에서 가능합니다. "Detect speakers"는 NVIDIA의 Sortformer 화자 분리를 사용해 최대 8명까지 구분하고, 처음 사용할 때 107 MB 모델을 내려받으며, Crisp ASR v0.8.37 이상이 필요합니다.

목록에 없는 번역 모델도 쓸 수 있나요?

네. .gguf 파일을 llama.cpp/models 폴더에 넣거나, "Use remote server"를 체크하고 자신의 llama-server를 지정하면 됩니다. 문서에 따르면 TranslateGemma 27B는 약 16 GB 다운로드와 약 20 GB VRAM이 필요하며, 12B 모델도 이미 충분히 강력한 선택이라고 설명합니다.

그래픽 인터페이스 없이도 사용할 수 있나요?

네, 매 릴리스와 함께 배포되는 명령줄 변환기 seconv를 쓰면 됩니다. 자동 번역은 OpenAI 호환 엔진과 DeepL을 지원하며, --translate-api-key와 --translate-prompt 옵션이 있습니다.

결론

Subtitle Edit는 오랫동안 이어져 온 무료 오픈 라이선스 편집기로, 기존 자막 도구와 함께 로컬 Whisper 전사와 로컬 LLM 번역을 이제 한곳에 묶었으며, 변경 이력에는 2026년 10월 20일부터 24일 사이에 사전 릴리스 네 건이 올라 있습니다. 반면 AI 엔진은 수 GB에 이를 수 있는 별도 다운로드이고, 클라우드 엔진은 텍스트나 오디오를 제3자에게 보내며, 최신 계열은 아직 베타이고, 출력 품질에 관해서는 여기서 확인할 수 있는 것이 없었습니다. 이미 자막을 다루면서 자신의 컴퓨터에서 전사와 번역을 한곳에서 하고 싶은 분께 맞고, 전사본만 필요한 분께는 전용 전사 도구가 더 간단할 수 있습니다.

출처

  • GitHub의 Subtitle Edit — 저장소, MIT 라이선스, 시스템 요구 사항과 Privacy 항목이 있는 README. 2026년 10월 24일 확인.
  • GitHub Releases — v5.3.0(2026년 10월 14일), 사전 릴리스 v5.4.0-beta6(2026년 10월 24일), 다운로드 파일, 변경 이력. 2026년 10월 24일 확인.
  • Speech to Text 문서 — 엔진, 모델, Crisp ASR 백엔드, 화자 감지, 팁. 2026년 10월 24일 확인.
  • Auto Translate 문서와 Advanced Local Engines — 번역 엔진, 사용자 모델, 일괄 처리 설정. 2026년 10월 24일 확인.
  • Third-Party Components와 FAQ — 데이터 폴더, 구성 요소 위치, 형식, 라이선스. 2026년 10월 24일 확인.
  • Subtitle Edit 웹사이트 — 공식 사이트이며 JavaScript로 렌더링되어 이 리뷰에서는 본문을 읽지 않았습니다.

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