🎙️ Scriba

AI 회의록 자동 생성 데스크톱 앱

실시간 음성 녹음 → 자동 텍스트 변환 → AI 회의록 생성

모든 처리가 로컬에서 이루어집니다. 인터넷 없이, 개인정보 걱정 없이.

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✨ 주요 기능

기능	설명
🎤 실시간 녹음	마이크 선택 및 실시간 음성 캡처
📝 음성→텍스트 (STT)	whisper.cpp로 5초 단위 실시간 자막 생성
🤖 AI 회의록	Ollama 로컬 LLM이 회의 내용을 분석하여 체계적인 회의록 자동 생성
🔒 100% 로컬 처리	모든 음성·텍스트 데이터가 내 컴퓨터에서만 처리됨
🌐 다국어 지원	한국어, English, 日本語, 中文 음성 인식
📋 복사 & 다운로드	생성된 회의록을 클립보드 복사 또는 Markdown 파일로 저장

🏗️ 기술 스택

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Renderer (React + Vite + TailwindCSS 4)            │
│  ┌───────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────┐   │
│  │ Recording │ │Transcript│ │  Meeting Minutes  │   │
│  │  Control  │ │  Panel   │ │      Panel        │   │
│  └─────┬─────┘ └────┬─────┘ └────────┬──────────┘   │
├────────┼────────────┼────────────────┼──────────────┤
│  Preload (contextBridge + IPC)                      │
├────────┼────────────┼────────────────┼──────────────┤
│  Main Process (Electron)                            │
│  ┌─────┴─────┐ ┌────┴────┐  ┌───────┴──────────┐   │
│  │ Web Audio │ │ Whisper │  │   Ollama REST    │   │
│  │  API PCM  │ │ .cpp    │  │   API Stream     │   │
│  └───────────┘ └─────────┘  └──────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

• 데스크톱: Electron + electron-vite
• 프론트엔드: React 18, TailwindCSS 4, Motion (Framer Motion)
• 음성인식: whisper.cpp via @fugood/whisper.node
• 회의록 생성: Ollama 로컬 LLM (REST API 스트리밍)
• 오디오: Web Audio API → PCM 16-bit mono 16kHz 변환

🚀 시작하기

사전 요구사항

• Node.js 18+
• Ollama 설치 및 실행 (ollama.com)

# Ollama 설치 후 모델 다운로드
ollama pull qwen2.5:3b

설치 및 실행

# 저장소 클론
git clone https://github.com/ksyee/Scriba.git
cd Scriba

# 의존성 설치
npm install --legacy-peer-deps

# 개발 모드 실행
npm run dev

💡 첫 실행 시 Whisper base 모델(~150MB)이 자동으로 다운로드됩니다.
저장 위치: %APPDATA%/scriba/models/

프로덕션 빌드

npm run build

🎯 사용법

1. 마이크 선택 — ⚙️ 설정에서 사용할 마이크를 선택합니다
2. 녹음 시작 — 🎙️ 버튼을 클릭하면 실시간 자막이 생성됩니다
3. 녹음 종료 — ⏹ 버튼을 클릭합니다
4. 회의록 생성 — 회의록 패널에서 "회의록 생성" 버튼을 클릭합니다
5. 저장 — 생성된 회의록을 복사하거나 Markdown 파일로 다운로드합니다

⚙️ 설정 옵션

설정	옵션	기본값
마이크	시스템에 연결된 오디오 입력 장치	기본 장치
인식 언어	한국어 · English · 日本語 · 中文	한국어
Whisper 모델	base (~150MB) · small (~500MB) · medium (~1.5GB)	base
Ollama 모델	설치된 Ollama 모델 자동 감지	qwen2.5:3b

⚡ CPU만으로도 동작합니다. GPU가 없어도 base 모델과 qwen2.5:3b으로 원활하게 사용 가능합니다.

📁 프로젝트 구조

src/
├── main/                      # Electron 메인 프로세스
│   ├── index.ts               #   앱 진입점, IPC 핸들러
│   └── services/
│       ├── whisper.ts          #   Whisper STT 서비스
│       └── ollama.ts           #   Ollama LLM 서비스
├── preload/
│   └── index.ts               # IPC 브릿지 (contextBridge)
└── renderer/                  # React 렌더러
    └── src/
        ├── app/
        │   ├── App.tsx         #   메인 앱 (오디오 캡처 + 상태 관리)
        │   └── components/
        │       ├── title-bar.tsx
        │       ├── recording-control.tsx
        │       ├── transcript-panel.tsx
        │       ├── minutes-panel.tsx
        │       └── status-bar.tsx
        └── styles/             #   다크 테마 + TailwindCSS 4

🔧 트러블슈팅

"마이크를 찾을 수 없습니다"

• 마이크가 물리적으로 연결되어 있는지 확인
• Windows 설정 → 개인 정보 → 마이크에서 앱 접근 허용 확인
• ⚙️ 설정에서 올바른 마이크가 선택되어 있는지 확인

"Ollama 연결 안됨"

• Ollama가 실행 중인지 확인: ollama serve
• 기본 포트(11434)로 접근 가능한지 확인: curl http://localhost:11434
• 모델이 설치되어 있는지 확인: ollama list

Whisper 모델 로딩 실패

• %APPDATA%/scriba/models/ 폴더의 모델 파일이 손상되지 않았는지 확인
• 모델 파일 삭제 후 앱 재시작하면 자동으로 다시 다운로드됩니다

📄 License

MIT © 2025