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# Python 음성

> Python으로 구현하는 텍스트 음성 변환(TTS)과 음성 텍스트 변환(STT)

> 업데이트: 2026-06-06

## 텍스트 음성 변환(TTS)

```python theme={null}
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.crazyrouter.com/v1")

# 음성 생성
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="alloy",
    input="안녕하세요, Crazyrouter API 서비스를 이용해 주셔서 감사합니다."
)

# MP3 파일로 저장
response.stream_to_file("output.mp3")
print("음성이 output.mp3에 저장되었습니다")
```

### 사용 가능한 음성

| 음성        | 특징         |
| --------- | ---------- |
| `alloy`   | 중성적, 균형 잡힘 |
| `echo`    | 남성, 차분함    |
| `fable`   | 남성, 따뜻함    |
| `onyx`    | 남성, 중후함    |
| `nova`    | 여성, 활기참    |
| `shimmer` | 여성, 부드러움   |

### 고품질 TTS

```python theme={null}
# tts-1-hd를 사용하여 더 높은 음질 확보
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1-hd-1106",
    voice="nova",
    input="고품질 음성 합성 예시",
    response_format="opus",  # mp3, opus, aac, flac 지원
    speed=1.0  # 0.25에서 4.0까지
)

response.stream_to_file("output_hd.opus")
```

## 음성 텍스트 변환(STT)

```python theme={null}
# Whisper 음성 인식
audio_file = open("recording.mp3", "rb")

transcript = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file,
    language="zh"  # 선택 사항, 언어를 지정하면 정확도가 향상됩니다
)

print(transcript.text)
```

### 타임스탬프가 포함된 전사

```python theme={null}
transcript = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=open("recording.mp3", "rb"),
    response_format="verbose_json",
    timestamp_granularities=["segment"]
)

for segment in transcript.segments:
    print(f"[{segment['start']:.1f}s - {segment['end']:.1f}s] {segment['text']}")
```

## 음성 번역

영어가 아닌 음성을 영어 텍스트로 번역합니다:

```python theme={null}
audio_file = open("chinese_audio.mp3", "rb")

translation = client.audio.translations.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)

print(translation.text)  # 영어 출력
```

<Note>
  TTS가 지원하는 모델은 `tts-1`, `tts-1-hd-1106`, `tts-1`을 포함합니다. STT는 `whisper-1` 모델을 사용합니다.
</Note>