로컬 음성→텍스트를 사용하는 이유
로컬 음성→텍스트는 음성 녹음을 직접 소유한 하드웨어에 유지하므로 어떤 오디오도 제3자에게 업로드되지 않습니다. 오프라인으로도 동작하고 요청당 비용도 없습니다.
- 프라이버시: 클라우드 어시스턴트는 녹음을 전송하고 보관할 수 있습니다. 로컬 Whisper는 그렇지 않습니다 — 스마트 홈 프라이버시 위험을 참조하십시오.
- 오프라인: 인터넷 장애 중에도 변환이 동작합니다.
- 비용 없음: 로컬 변환에 사용당 요금이 없습니다.
어떤 Whisper 모델 크기를 사용해야 합니까?
직접 소유한 하드웨어에서 허용 가능한 정확도를 제공하는 가장 작은 Whisper 모델을 선택하십시오. CPU 전용에는 tiny/base/small, GPU가 있을 때는 medium/large입니다. 더 큰 모델은 억양과 잡음 있는 오디오에 대한 정확도를 속도를 희생해 향상합니다.
- 미니 PC CPU에서는 small을 기본값으로 사용하십시오. 정확도가 부족할 때만 medium/large로 전환하십시오.
- Raspberry Pi에서는 사용 가능한 지연 시간을 유지하기 위해 tiny/base를 사용하십시오.
모델 | 상대 정확도 | 상대 속도 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|
| tiny | 가장 낮음 | 가장 빠름 | 저전력 CPU, 짧은 명령 |
| base | 낮음 | 매우 빠름 | Raspberry Pi, 간단한 문장 |
| small | 양호 | 빠름 | 미니 PC CPU, 일상 사용 |
| medium | 높음 | 보통 | GPU 또는 강력한 CPU |
| large | 가장 높음 | 가장 느림 | GPU, 억양/잡음 있는 공간 |
Wyoming 설정
Whisper 애드온은 Assist가 음성→텍스트에 사용하는 Wyoming 엔드포인트를 노출합니다. 설정은 설치 → 모델 선택 → 파이프라인에서 선택입니다.
- 1애드온 스토어에서 Whisper 애드온(faster-whisper)을 설치하십시오.
- 2애드온 설정에서 모델 크기를 설정하고 시작하십시오.
- 3애드온이 자동으로 Wyoming 음성→텍스트 서비스로 등록됩니다.
- 4설정 → 음성 어시스턴트에서 Assist 파이프라인의 STT 엔진으로 Whisper를 설정하십시오.
- 5음성 하드웨어를 추가하기 전에 Assist 디버그 도구에서 변환을 테스트하십시오.
하드웨어 요구 사항
Whisper는 소형 모델의 경우 CPU에서 실행되고 medium/large 모델의 경우 GPU가 도움이 됩니다. 호스팅하는 기기에 맞게 모델 크기를 조정하십시오.
- Raspberry Pi: 허용 가능한 지연 시간을 위해 tiny/base를 유지하십시오.
- 미니 PC(CPU): small이 잘 동작합니다. medium은 가능하지만 더 느립니다 — 로컬 스마트 홈을 위한 최고의 하드웨어를 참조하십시오.
- GPU/NPU가 있을 때: 높은 정확도를 위해 medium과 large가 실용적이 됩니다.
- 허브가 Pi인 경우 Wyoming를 통해 더 강력한 별도 기기에서 Whisper를 실행할 수 있습니다.
정확도 조정
가장 큰 Whisper에 의존하기 전에 좋은 마이크와 올바른 모델로 개선하십시오. 홈 명령의 경우 모델 크기보다 오디오 품질이 더 중요한 경우가 많습니다.
- 화자 근처에 품질 좋은 마이크 또는 음성 위성 하드웨어를 사용하십시오.
- 마이크가 있는 곳의 배경 소음을 줄이십시오.
- 잘못된 변환을 피하기 위해 애드온에서 올바른 언어를 설정하십시오.
- large로 바로 건너뛰지 말고 한 번에 하나씩 모델 크기를 올리고 재테스트하십시오.
Home Assistant용 faster-whisper vs whisper.cpp
Home Assistant 공식 Whisper 앱은 faster-whisper 기반이며, whisper.cpp에는 공식 Home Assistant 앱이 없으므로 쓰려면 Wyoming 호환 서버를 따로 실행해야 합니다. 두 엔진 모두 OpenAI의 Whisper 모델을 로컬에서 실행하며, Assist에 연결되는 방식이 다릅니다.
- Home Assistant OS: 설정 > 앱에서 Whisper 앱을 설치하면 Wyoming 통합이 자동으로 찾아 줍니다(Whisper 앱 문서). 앱은 예전에 애드온이라고 불렀습니다.
- 기본 모델:
auto는 Raspberry Pi 4 같은 ARM 기기에서는tiny-int8, 그 외에는base-int8을 고릅니다.-int8변형은 정확도가 약간 낮지만 더 작고 빠릅니다(Whisper 앱 문서). - 백엔드:
stt_library가auto이면 영어는 sherpa를 통한 Parakeet 모델, 중국어·광둥어·일본어·한국어는 funasr를 통한 SenseVoice, 러시아어는 GigaAM, 나머지는 faster-whisper를 사용합니다(Whisper 앱 문서). - 컨테이너 또는 별도 호스트:
rhasspy/wyoming-whisper이미지를 실행(예시의 포트는 10300)한 뒤, 그 호스트와 포트로 Wyoming Protocol 통합을 추가합니다(wyoming-faster-whisper, Wyoming 통합 문서). Wyoming 서비스는 로컬 네트워크의 다른 기기에서 실행할 수 있어 자원을 많이 쓰는 Whisper에 적합합니다. - GPU: 프로젝트의 NVIDIA GPU 이미지는 배포되지 않아 직접 빌드해야 하며(CPU 이미지 약 1.6 GB 대비 약 10.7 GB), Home Assistant OS에는 GPU 패스스루가 없습니다(wyoming-faster-whisper).
- whisper.cpp: 예제
whisper-server는 OpenAI와 유사한 API를 가진 HTTP 서버이며 Wyoming 서버가 아닙니다(whisper.cpp). rhasspy/wyoming-whisper-cpp 브리지는 보관(archived) 상태입니다. 커뮤니티 브리지가 있지만 저희는 테스트하지 않았습니다.
항목 | faster-whisper | whisper.cpp |
|---|---|---|
| Home Assistant 앱 | 공식 Whisper 앱 | 공식 앱 없음 |
| Wyoming 서버 | wyoming-faster-whisper | wyoming-whisper-cpp (보관됨) |
| HA OS에 설치 | 설정 > 앱 > Whisper | 따로 실행 후 Wyoming으로 추가 |
| Docker에 설치 | rhasspy/wyoming-whisper 이미지 | whisper-server (HTTP, Wyoming 아님) |
| GPU 지원 | NVIDIA CUDA 12 + cuDNN 9 | CUDA, Vulkan, Metal, OpenVINO |
| CPU 경로 | CTranslate2, int8 또는 fp32 | 순수 C/C++, 양자화 모델 |
| 모델 | tiny~large-v3, turbo, distil | ggml tiny~large |
| 언어 | Wyoming 경유 Whisper 100개 언어 | 다국어 모델과 .en 모델 |
속도: 공개된 벤치마크가 보여 주는 것
Home Assistant 하드웨어에서 faster-whisper와 whisper.cpp를 같은 조건으로 측정한 자료는 찾지 못했으므로, Raspberry Pi나 미니 PC에 대한 직접 비교는 할 수 없습니다. 나란히 비교한 수치는 faster-whisper README에 있는 것뿐이며, 데스크톱 PC에서 faster-whisper v1.1.0과 whisper.cpp v1.7.2로 13분 분량의 오디오를 변환한 결과입니다. 이 테스트를 저희가 직접 실행한 것은 아닙니다.
- 이 수치는 데스크톱 GPU(CUDA 12.4)와 Intel Core i7-12700K에서 13분짜리 파일을 변환한 결과이며 3초짜리 음성 명령이 아니므로, Raspberry Pi나 미니 PC의 명령 지연 시간을 예측해 주지 않습니다. 버전도 현재 릴리스보다 오래되었습니다.
- Home Assistant 문서는 Whisper가 Raspberry Pi 4에서 음성 명령 하나를 처리하는 데 "around 8 seconds"가 걸리고 Intel NUC에서는 "in under a second"에 끝난다고 설명하며, 모델은 명시하지 않습니다(로컬 Assist 문서).
- 같은 페이지는 다른 엔진인 Speech-to-Phrase가 Raspberry Pi 4나 Home Assistant Green에서 "under one second"라고 설명합니다(로컬 Assist 문서).
- whisper.cpp README에는 시간 표가 없습니다. 커뮤니티 벤치마크 스레드(issue 89)를 링크하고, 내 기기를 직접 측정할 수 있는
whisper-bench예제를 제공합니다.
하드웨어와 모델 | 엔진과 설정 | 소요 시간(13분 오디오) |
|---|---|---|
| RTX 3070 Ti 8GB, large-v2 | faster-whisper, fp16, beam 5 | 1m03s |
| RTX 3070 Ti 8GB, large-v2 | whisper.cpp + Flash Attention, fp16, beam 5 | 1m05s |
| i7-12700K (8 threads), small | whisper.cpp, fp32, beam 5 | 2m05s |
| i7-12700K (8 threads), small | faster-whisper, fp32, beam 5 | 2m37s |
| i7-12700K (8 threads), small | faster-whisper, int8, beam 5 | 1m42s |
모델 크기와 메모리 사용량
메모리 사용량은 무엇보다 모델 크기가 좌우합니다. whisper.cpp README는 tiny에 약 273 MB, large에 약 3.9 GB의 메모리를 표기합니다. 아래 수치는 whisper.cpp README에서 가져왔습니다.
- faster-whisper README는 RTX 3070 Ti에서 large-v2가 VRAM 4525MB(fp16)와 2926MB(int8)를 쓴다고 표기합니다(faster-whisper README).
- CPU의 small 모델에 대해 같은 README는 RAM 1477MB(faster-whisper int8)와 2257MB(fp32), whisper.cpp는 1049MB(fp32)로 표기합니다.
- Whisper 앱은
turbo(large-v3보다 빠름)와distil-small.en같은 영어 전용 증류 모델도 제공합니다(Whisper 앱 문서).
모델 | 디스크(whisper.cpp) | 메모리(whisper.cpp) |
|---|---|---|
| tiny | 75 MiB | ~273 MB |
| base | 142 MiB | ~388 MB |
| small | 466 MiB | ~852 MB |
| medium | 1.5 GiB | ~2.1 GB |
| large | 2.9 GiB | ~3.9 GB |
Piper TTS: 음성 파이프라인의 말하는 절반
Piper는 Home Assistant 음성 구성의 로컬 텍스트→음성 엔진이며, Piper 앱이 Whisper 앱과 같은 방식으로 Wyoming을 통해 제공합니다. Whisper가 명령을 듣고, Piper가 답을 말합니다.
- 설치: 설정 > 앱 > Piper. Wyoming 통합이 찾아 줍니다(Piper 앱 문서). Home Assistant OS 밖에서는 wyoming-piper를 Wyoming 서버로 실행합니다(예시의 포트는 10200).
- 음성: 이름은
<language>_<REGION>-<name>-<quality>형식이고 기본값은en_US-lessac-medium이며, Hugging Face에서 자동으로 내려받습니다. 품질x_low와low는 16 kHz,medium과high는 22.05 kHz입니다. - 자원 사용: 앱 문서에 따르면 Raspberry Pi 4에서
medium까지의 음성은 쓸 만한 속도로 동작합니다. Home Assistant 문서는 중간 품질 모델을 쓰는 Pi가 "can generate 1.6s of voice in a second"라고 설명합니다(로컬 Assist 문서). - 언어: Piper의 음성 목록에는 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어(브라질·포르투갈), 중국어, 아랍어(요르단) 등 44개의 언어·지역 항목이 있습니다. 일본어와 한국어 항목은 목록에서 찾지 못했습니다. Piper 앱 문서에는 추가 음소화 도구를 내려받아야 하는(일본어 약 350 MB, 태국어 약 390 MB) 선택형 일본어·태국어 음성이 기재되어 있습니다.
- 유지보수: 원래 rhasspy/piper 저장소는 보관(archived) 상태이며 개발은 OHF-Voice/piper1-gpl(GPL-3.0)에서 이어집니다. README에는 Open Home Foundation이 메인테이너를 찾고 있다고 적혀 있습니다. 앱의 실험적
omnivoice백엔드는 품질이 더 높지만 "much slower"이고 "really needs a desktop or server CPU"입니다(Piper 앱 문서). - 더 보기: Piper TTS 리뷰.
MacWhisper는 Home Assistant 구성 요소가 아닙니다
MacWhisper는 Mac 데스크톱 앱이며 Home Assistant 구성 요소가 아닙니다. Assist에는 Whisper 앱이나 다른 Wyoming 음성→텍스트 서버를 사용하세요. MacWhisper는 오디오, 영상, 회의, 시스템 오디오를 Mac에서 로컬로 변환하는 앱이며, 공식 사이트에는 Home Assistant나 Wyoming 프로토콜에 대한 언급이 없습니다.
- Mac에서 파일·회의·받아쓰기에는 MacWhisper: MacWhisper 리뷰.
- 엔진을 나란히 비교: 로컬 Whisper STT 비교.
프로젝트 업데이트 현황
위의 도구들은 보관된 whisper.cpp용 Wyoming 브리지를 제외하고 활발히 업데이트되고 있습니다. 날짜는 각 프로젝트의 GitHub 저장소에서 확인했습니다.
프로젝트 | 최신 릴리스 | 마지막 커밋 |
|---|---|---|
| faster-whisper | v1.2.1 (2025-10-31) | 2026-10-16 |
| whisper.cpp | v1.9.5 (2026-10-06) | 2026-10-12 |
| wyoming-faster-whisper | v3.8.1 (2026-09-14) | 2026-10-14 |
| wyoming-piper | v2.5.2 (2026-09-11) | 2026-09-11 |
| Piper (piper1-gpl) | v1.8.0 (2026-09-04) | 2026-10-17 |
| wyoming-whisper-cpp (archived) | 릴리스 없음 | 2024-02-29 |
⚠️경고: rhasspy/wyoming-whisper-cpp는 보관(archived) 상태이며 2024-02-29 이후 업데이트가 없어 유지보수되지 않을 수 있습니다. 브리지에 의존하기 전에 현재 상태를 확인하세요. 원래 rhasspy/piper 저장소도 보관 상태입니다(마지막 업데이트 2025-08-26).
자주 묻는 질문
Wyoming 프로토콜이란 무엇입니까?
Wyoming은 Home Assistant의 Assist 파이프라인이 음성 애드온과 통신할 때 사용하는 경량 네트워크 프로토콜입니다 — Whisper 애드온과 같은 음성 인식, 음성 합성, 웨이크워드 감지 등에 사용됩니다. 이를 통해 애드온은 별도의 더 강력한 기기에서도 독립적인 서비스로 실행될 수 있으며, 수동 API 연결 없이 Assist에 자동으로 등록됩니다. Wyoming을 직접 설정할 필요는 없습니다 — Whisper 애드온을 설치하면 Wyoming 엔드포인트가 노출되고, Assist가 이를 감지하여 파이프라인에서 선택할 수 있게 됩니다.
Home Assistant에 어떤 Whisper 모델을 사용해야 합니까?
미니 PC CPU에서는 small을 기본값으로, Raspberry Pi에서는 tiny 또는 base를 사용하고, 억양이나 잡음 있는 공간에서 더 높은 정확도가 필요할 때만 GPU가 있을 경우 medium 또는 large를 사용하십시오. 한 번에 하나씩 크기를 올리고 재테스트하십시오.
로컬 Whisper에 GPU가 필요합니까?
small 이하에는 필요 없습니다. 이 모델들은 CPU에서 실행됩니다. GPU는 주로 medium과 large를 실시간 사용에 충분히 빠르게 만듭니다. Wyoming 프로토콜을 통해 더 강력한 기기에서 Whisper를 오프로드할 수도 있습니다.
로컬 Whisper 오프라인이 얼마나 정확합니까?
올바른 모델과 좋은 마이크로 정확도가 강합니다. 더 큰 모델은 억양과 소음을 더 잘 처리합니다. 명확한 홈 명령의 경우 미니 PC의 small 모델이 보통 충분히 정확하며 완전히 오프라인으로 실행됩니다.
로컬 Whisper가 다국어를 지원합니까?
예. Whisper는 많은 언어를 지원하므로 다른 언어 명령도 클라우드 서비스 없이 로컬에서 변환됩니다. 최상의 결과를 위해 애드온 설정에서 언어를 설정하십시오.
Home Assistant에는 faster-whisper와 whisper.cpp 중 어느 쪽이 나은가요?
faster-whisper가 더 간단합니다. Home Assistant 공식 Whisper 앱이 이를 기반으로 하며, 설정 > 앱에서 설치하면 Wyoming 통합이 찾아 줍니다. whisper.cpp에는 공식 앱이 없어 Wyoming 호환 서버를 따로 실행해야 합니다. 두 프로젝트는 서로 다른 하드웨어와 설정으로 벤치마크를 공개하므로 Home Assistant 하드웨어에서의 직접적인 속도 비교는 없습니다.
whisper.cpp를 Home Assistant에서 쓸 수 있나요?
쓸 수 있지만 공식 앱을 통해서는 아닙니다. Home Assistant는 Wyoming 프로토콜로 음성→텍스트 엔진과 통신하는데, whisper.cpp 자체의 whisper-server는 HTTP를 사용합니다. rhasspy/wyoming-whisper-cpp 브리지는 보관 상태(마지막 업데이트 2024-02-29)이며, 커뮤니티 브리지는 저희가 테스트하지 않았습니다. Wyoming 서버는 설정 > 기기 및 서비스에서 호스트와 포트로 추가합니다.
Home Assistant의 Piper는 무엇인가요?
Piper는 로컬에서 동작하는 신경망 텍스트→음성 엔진입니다. Home Assistant의 Piper 앱이 Wyoming을 통해 이를 제공하며, en_US-lessac-medium 같은 이름의 음성으로 답을 말합니다. 개발은 OHF-Voice/piper1-gpl에서 이어지고, 원래 rhasspy/piper 저장소는 보관 상태입니다.
MacWhisper는 Home Assistant 애드온인가요?
아닙니다. MacWhisper는 오디오, 영상, 회의를 변환하는 Mac 데스크톱 앱이며, 공식 사이트에는 Home Assistant나 Wyoming에 대한 언급이 없습니다. Assist에는 Whisper 앱이나 다른 Wyoming 음성→텍스트 서버를 사용하세요.