feat: 요청받은 mp3 파일을 텍스트로 변환하는 stt 기능 구현

config.py

@@ -7,7 +7,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     """
     GOOGLE_API_KEY: str
     KAKAO_API_KEY: str
-
+    OPENAI_API_KEY: str  
     model_config = SettingsConfigDict(env_file=".env", extra='ignore')
 
 # 설정 객체를 생성합니다.

main.py

@@ -4,6 +4,9 @@
 from typing import List, Optional              # 타입 힌트: 리스트, Optional
 import httpx                                   # 비동기 HTTP 클라이언트 (LLM API 호출용)
 
+from fastapi import UploadFile, File           # 파일 업로드 처리용
+from stt import transcribe_audio               # STT 처리 함수 임포트  
+
 from config import settings                    # 환경설정/비밀키를 담은 settings 객체 임포트
 
 # FastAPI 앱 및 모델 정의
@@ -129,4 +132,15 @@ async def get_recommendations(request: RecommendationRequest):
     return RecommendationResponse(
         category=main_category,
         recommended_sentences=final_sentences
-    )
+    )
+
+@app.post("/stt/transcribe", summary="음성 파일을 텍스트로 변환 (STT)")
+async def stt_transcribe(file: UploadFile = File(...)):
+    """
+    업로드된 음성 파일을 OpenAI Whisper로 텍스트 변환합니다.
+    """
+    try:
+        text = await transcribe_audio(file)
+        return {"transcription": text}
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"STT 처리 중 오류: {e}")

requirements.txt

@@ -8,5 +8,8 @@ httpx
 # 설정 관리
 pydantic-settings
 
+# 폼 데이터(파일 업로드) 지원
+python-multipart 
+
 # 테스트용 앱
 streamlit

stt.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+import httpx
+from fastapi import UploadFile
+from config import settings
+
+async def transcribe_audio(file: UploadFile) -> str:
+    """
+    OpenAI Whisper API를 사용하여 음성 파일을 텍스트로 변환합니다.
+    """
+    api_url = "https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {settings.OPENAI_API_KEY}"}
+    files = {
+        "file": (file.filename, await file.read(), file.content_type),
+    }
+    data = {"model": "whisper-1"}
+
+    async with httpx.AsyncClient() as client:
+        response = await client.post(api_url, headers=headers, files=files, data=data)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()["text"]