Mel Spectrogram을 매번 다시 계산하지 마라: Whisper Fine-tuning 전 데이터 전처리

Wed, 11 Feb 2026 00:00:00 +0000

이 글은 한국어 STT를 위한 Whisper fine-tuning 3부작 중 1부다: Preprocessing → Training → Evaluation. 이번 글에서는 data preprocessing pipeline을 소개한다. 2부와 3부에서는 각각 training loop과 evaluation/benchmarking을 다룰 예정이다.

OpenAI의 오픈소스 STT 모델인 Whisper를 파인튜닝하는 과정에서 생각지 못했던 난관에 봉착했다. learning rate를 바꾸든, batch size를 키우든, 아니면 그냥 GPU가 OOM으로 터지든 — 학습을 돌릴 때마다 수십 시간을 원본 오디오 파일 처리에 쓰는 것이다. WAV 파일 로드, 16 kHz로 sample rate 변경, mel spectrogram 계산, 텍스트 tokenization로 구성된 이 전처리 과정은 매번 동일하다. 데이터는 전혀 바뀌지 않는데, 매번 데이터 준비에 드는 시간과 비용을 전부 지불하고 있었던 거다. (남몰래 줄줄 새는 EC2 대여료…)

Preprocessing on 노준탁 — AI 노트

Mel Spectrogram을 매번 다시 계산하지 마라: Whisper Fine-tuning 전 데이터 전처리