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Commit ab47fbe

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sungbin1015sungbin1015
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chore: Notion 동기화 2026-07-14 16:00
1 parent 06bd0a3 commit ab47fbe

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@@ -23,10 +23,8 @@ YouTube Shorts, Reels, TikTok — 플랫폼마다 최적 포맷이 달라 **같
2323

2424
K-콘텐츠 수요는 폭발하는데, 재가공은 여전히 사람 손에 묶여있다. 병목이 명확하다.
2525

26-
우리는 이걸 **오픈소스 AI로 풀어보기** 했다.
2726

28-
29-
이 글에서는 무엇을 만들고 있고, 어떻게 만들 것이며, 향후 계획 적어보기로 한다.
27+
이 글에서는 무엇을 만들고 있고, 어떻게 만들 것이며, 향후 계획을 적어보았다.
3028

3129
---
3230

@@ -143,9 +141,51 @@ Segment 47 | 00:18:20 ~ 00:18:30
143141

144142
### 4. 어떻게 굴릴 것인가
145143

146-
현재 AWS 위에서 아키텍처를 설계 중이며 (07/14) , 지금까지 구축은 이러하다.
144+
지금까지 구축은 이러하다.
145+
146+
```json
147+
┌─ [1] ui-workspace (Next.js) ──────────────────────────────────────┐
148+
│ 사용자 업로드 → S3 presigned PUT + t_video INSERT (status 1001) │
149+
└───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
150+
│ (오케스트레이터/폴러가 v_id·file_path 전달)
151+
▼
152+
┌─ [2] agent-stt : POST /api/v1/stt_svc {v_id, file_path} ───────────┐
153+
│ 즉시 "accepted" 응답 → 백그라운드 process.run: │
154+
│ status→1005 │
155+
│ ├ prep_stt.prep ──► worker-prep_stt POST /pre_svc (S3→ffmpeg) │
156+
│ ├ prep_stt.stt ──► worker-prep_stt POST /stt_svc (GPU STT) │
157+
│ │ └ denoise→VAD→LID→ASR(whisper)→화자분리 → segments │
158+
│ ├ corrector.correct ─► vLLM(Qwen) 페이지 병렬 자막교정 │
159+
│ ├ rdb.save_result → t_dialogue INSERT, status→1006 │
160+
│ └ vision.agent_vision ─► agent-vision POST /api/v1/analyze ──┐ │
161+
└────────────────────────────────────────────────────────────────│───┘
162+
▼
163+
┌─ [3] agent-vision (리포 밖, 트리거만 존재) ────────────────────────┐
164+
│ 화면 분석 (요약/OCR/동작/소리) → t_segment 채움 │
165+
│ 완료 후 콜백 ─► agent-stt POST /api/v1/refine_svc {v_id} ──────┐ │
166+
└────────────────────────────────────────────────────────────────│───┘
167+
▼
168+
┌─ [4] agent-stt : POST /api/v1/refine_svc {v_id} ───────────────────┐
169+
│ 2차 보정 = cast 공정 (svc/cast/process.run): │
170+
│ status→1015 → 화자 매칭 + 대사 speaker 신원 확정/이름정정 │
171+
│ → 저장, status→1016 → scenario 트리거 (예정) │
172+
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
173+
│
174+
▼
175+
┌─ [5] agent-scenario ──────────────────────────────────────────────┐
176+
│ 줄거리 map-reduce: 세그먼트(6s)→씬→서브(10분)→전체 t_video.summary │
177+
│ 인물 해소(추정→전역확정→전파) → t_chapter(level1/2) │
178+
│ → Milvus 벡터 색인 (segment/dialogue/scene/chapter 컬렉션) │
179+
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
180+
│
181+
▼
182+
┌─ [6] agent-search (LangGraph) ────────────────────────────────────┐
183+
│ UI 질의(모아보기/숏폼/예고편/광고) → Milvus 검색 │
184+
│ scope→plan→retrieve→expand→select→assemble → 클립(segment) 목록 │
185+
│ (클립 조합 ffmpeg 은 다음 단계) │
186+
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
147187

148-
> AWS 인프라 db diagram 으로 업로드
188+
```
149189

150190
기능을 **4개의 독립 에이전트** 로 분리했다. (바뀔 가능성도 있다)
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‎blog/2026-07-10-07-faster-whisper-한국어-음성인식-최적화-경험-공유.md‎

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22
title: "07_faster-whisper 한국어 음성인식 최적화 경험 공유"
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description: "이 글은 음성을 글자 변환 (Speech to Text) 하는 과정을 구체적으로 명시한 글이다"
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### 들어가며
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13+
들어가며
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15+
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음성인식 최적화 경험은 해당 PoC 참고하여 재기재
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18-
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[https://doc.scenemaker.solbox.com/docs/poc/audio-bench/1/#4-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-%EC%84%A4%EA%B3%84--%ED%99%98%EA%B0%81-%EC%B2%98%EB%A6%AC](https://doc.scenemaker.solbox.com/docs/poc/audio-bench/1/#4-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-%EC%84%A4%EA%B3%84--%ED%99%98%EA%B0%81-%EC%B2%98%EB%A6%AC)
2023

2124
**4. 시스템 설계 + 환각 처리 > 4.1 Whisper 측**

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