{{< 리소스 정보 >}}

회의 기록은 AI의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나이며 개인 정보 보호에 가장 민감한 것 중 하나입니다. 회의에는 전략 계획, 인사 결정, 고객 불만 사항 및 지적 재산이 포함됩니다. 클라우드 기반 전사 서비스(Zoom AI, Otter.ai, Google Meet 전사)로 오디오를 전송한다는 것은 해당 민감한 데이터를 제3자 서버에 전달한다는 의미입니다.

Meetily는 100% 로컬로 실행하여 이러한 위험을 제거합니다. 음성-텍스트 변환을 위한 Parakeet 및 Whisper, 요약을 위한 Ollama, 데이터를 어디에도 전송하지 않는 개인정보 보호 우선 아키텍처를 갖춘 Rust로 구축된 Meetily는 기밀성을 중요하게 생각하는 팀을 위한 회의 도우미입니다.

미틀리란 무엇인가요? #

Meetily는 실시간 전사, 화자 분할(누가 언제 말했는지 식별) 및 AI 기반 회의 요약을 제공하는 개인 정보 보호 우선 AI 회의 도우미입니다. 이 모든 것이 사용자의 컴퓨터에서 로컬로 처리됩니다. 클라우드 API, 데이터 보존, 개인정보 침해가 없습니다.

Zackriya Solutions에서 제작하고 MIT 라이선스에 따라 출시된 Meetily는 macOS와 Windows를 모두 지원합니다. API에 연결하는 대신 로컬에서 오디오를 캡처하여 기존 회의 플랫폼(Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, Zoom)과 통합됩니다.

주요 기능 #

• 실시간 전사 — 사람들이 말할 때 실시간 캡션을 제공하며, Parakeet(Whisper보다 4배 빠름) 및 Whisper.cpp를 통해 제공됩니다.
• 화자 분할 — 대화에서 다양한 화자를 자동으로 식별하고 라벨을 지정합니다.
• 로컬 LLM 요약 — 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 Ollama를 사용하여 회의 요약, 작업 항목 및 주요 결정을 생성합니다.
• 100% 로컬 처리 — 오디오가 컴퓨터를 떠나지 않습니다. 모든 처리는 기기 내에서 이루어집니다.
• 교차 플랫폼 — macOS 및 Windows용 기본 앱
• 오프라인 우선 — 인터넷 연결 없이 작동합니다(선택 사항인 Ollama 모델 다운로드 제외).

Meetily 작동 방식 #

오디오 캡처 #

시스템의 오디오 출력(다른 참가자가 말하는 내용) 및/또는 마이크(사용자가 말하는 내용)에서 오디오를 Meetily로 캡처합니다. macOS에서는 내장된 오디오 캡처 API를 사용합니다. Windows에서는 WASAPI(Windows 오디오 세션 API)를 사용합니다.

┌─────────────────────────────────────────┐
│          Your Meeting (Zoom/Teams/etc.)  │
│                                          │
│  Participant A ──► System Audio ────────┤
│  Participant B ──► System Audio ────────┤
│  You ────────► Microphone ──────────────┤
│                                          │
│  Meetily Audio Capture Layer             │
│  ┌──────────────┐  ┌─────────────────┐  │
│  │ Parakeet/    │  │ Speaker         │  │
│  │ Whisper.cpp  │  │ Diarization     │  │
│  └──────┬───────┘  └────────┬────────┘  │
│         │                   │           │
│         ▼                   ▼           │
│  Transcript with Speaker Labels         │
└─────────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  Ollama (Local LLM)                    │
│  ┌──────────────────────────────────┐   │
│  │ Summary                          │   │
│  │ Action Items                     │   │
│  │ Key Decisions                    │   │
│  │ Follow-up Tasks                  │   │
│  └──────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────┘

음성-텍스트 파이프라인 #

Meetily는 두 가지 STT 엔진을 제공합니다.

1. Parakeet(기본값) — Parrot AI의 빠르고 가벼운 음성 인식 모델입니다. Meetily는 속도에 최적화되고 최신 하드웨어에서 4배 실시간으로 실행되는 Parakeet-1B 변형을 사용합니다. 이것이 Meetily의 차별화 요소입니다. 즉, 지연 없이 실시간 전사가 가능할 정도로 빠릅니다.

2. Whisper.cpp — OpenAI Whisper 모델의 C++ 포트입니다. 까다로운 오디오(배경 소음, 악센트, 겹치는 음성)에 대해서는 앵무새보다 더 정확하지만 속도는 느립니다. 속도보다 품질이 더 중요할 때 이 기능을 사용하세요.

화자 분할 #

다음의 조합을 사용하여 스피커를 Meetily 분리합니다.

• 음성 활동 감지(VAD) — 누군가가 말할 때와 침묵할 때를 식별합니다.
• 스피커 임베딩 — 경량 임베딩 모델을 사용하여 화자 ID별로 오디오 세그먼트를 클러스터링합니다.
• 타임스탬프 정렬 — 기록된 각 세그먼트를 올바른 화자 라벨에 매핑합니다.

결과는 다음과 같습니다.

[발표자 1] 00:01:23 - 좋습니다. 3분기 로드맵부터 시작해 보겠습니다.
[발표자 2] 00:01:45 - 온보딩 흐름을 우선시해야 한다고 생각합니다.
[발표자 1] 00:02:10 - 동의합니다. API 변경사항은 어떻게 되나요?
[발표자 3] 00:02:22 - API 변경으로 인해 프런트엔드 팀이 차단되고 있습니다.

Ollama를 이용한 지역 요약 #

요약을 위해 Ollama에게 녹취록(오디오 아님!)을 Meetily로 보냅니다. Ollama는 로컬 LLM을 운영합니다. 어떤 모델을 선택할지 선택하세요.

• Llama 3.1 8B — 빠르고 빠른 요약에 적합
• Mistral 7B — 균형 잡힌 속도와 품질
• Mixtral 8x7B — 최고의 품질, 느림
• 맞춤형 모델 — 모든 Ollama 호환 모델

요약 출력에는 다음이 포함됩니다.

• 회의 요약
• 담당자와 작업 항목 목록
• 주요 결정
• 공개 질문 / 후속 항목

설치 #

맥OS #

``배쉬

양조 설치 –캐스크를 만족스럽게 사용

또는 https://meetily.ai에서 DMG를 다운로드하세요. #

### 윈도우

https://meetily.ai/downloads에서 MSI 설치 프로그램을 다운로드하세요. 설치 프로그램을 실행하고 설정 마법사를 따르세요.

### 올라마(요약용)

요약을 위해 Meetily가 Ollama를 요구합니다. 먼저 설치하세요:

``배쉬
# 맥OS
양조 설치 올라마
올라마 풀 라마3.1:8b

# 윈도우즈
# https://ollama.com에서 다운로드

전제 조건 #

• macOS 12.0+ 또는 Windows 10+
• Ollama(요약용, 전사가 없어도 작동함)
• 마이크 또는 시스템 오디오 캡처 권한(처음 실행 시 부여됨)

사용법 #

회의 캡처 시작 #

1. 미티리 오픈
2. “녹화 시작"을 클릭하세요
3. 오디오 소스(마이크 또는 시스템 오디오)를 선택합니다.
4. STT 엔진(Parakeet 또는 Whisper.cpp)을 선택합니다.
5. 회의 시작

Meetily가 실시간으로 전사를 시작합니다. 실시간 대화 내용은 화자 라벨과 함께 기본 창에 나타납니다.

회의 후 요약 #

회의가 끝난 후:

1. ‘요약 생성’을 클릭하세요.
2. 올라마에게 녹취록을 미티하게 보냅니다.
3. 생성된 요약, 작업 항목 및 결정을 검토합니다.
4. Markdown, PDF로 내보내기 또는 클립보드로 복사

내보내기 옵션 #

Meetily는 다양한 형식으로 회의 데이터 내보내기를 지원합니다.

키보드 단축키 #

대안과의 비교 #

Meetily 대 Otter.ai #

Otter.ai는 더욱 세련되었으며 회의 플랫폼과 기본적으로 통합되어 있습니다. 개인 정보 보호와 비용 측면에서 손쉽게 승리합니다. 데이터가 컴퓨터 외부로 유출되지 않으며 소프트웨어도 무료입니다.

Meetily vs Fireflies.ai #

Fireflies.ai는 더욱 심층적으로 통합된 더욱 성숙한 제품입니다. Meetily는 회의 데이터를 타사 서버로 보낼 여유가 없는 팀을 위한 개인 정보 보호를 고려한 대안입니다.

Meetily vs LocalAI + 속삭임 #

턴키 솔루션을 원한다면 Meetily가 답입니다. 조작을 즐기고 최대한의 사용자 정의를 원하는 경우 LocalAI 및 Whisper를 사용하여 자체 파이프라인을 구축하면 더 많은 제어가 가능하지만 상당한 노력이 필요합니다.

성능 벤치마크 #

전사 속도 #

앵무새는 최신 기계에서 실시간으로 전사할 수 있을 만큼 빠릅니다. 속삭임은 속도를 희생하면서 더 높은 정확도를 제공합니다.

메모리 사용량 #

요약 시간 #

제한사항 #

기본 회의 플랫폼 통합 없음 #

Zoom, Teams 또는 Google Meet API에 연결하는 대신 시스템 수준에서 Meetily로 오디오를 캡처합니다. 이는 다음을 의미합니다.

• 모든 오디오 소스와 작동합니다(유연성이 뛰어남)
• 하지만 참가자 이름, 회의 제목, 캘린더 이벤트와 같은 메타데이터는 가져오지 않습니다.
• 스크립트에서 화자 라벨을 수동으로 지정해야 합니다.

Ollama 요약에 필요 #

기본 전사는 Ollama 없이도 작동합니다. 그러나 회의 요약, 작업 항목 추출 및 주요 결정 식별에는 모두 현지 LLM이 필요합니다. Ollama를 실행하고 싶지 않은 경우 기록은 얻을 수 있지만 AI 기반 분석은 얻을 수 없습니다.

하드웨어 요구 사항 #

Whisper.cpp 대형 모델을 사용한 실시간 전사에는 상당한 GPU 메모리(8GB+ VRAM)가 필요합니다. 앵무새는 통합 그래픽에서 편안하게 실행됩니다. Llama 3.1 8B를 사용하는 Ollama에는 8GB 이상의 RAM이 필요합니다.

Windows 오디오 캡처 #

Windows에서 Meetily는 시스템 오디오 및 마이크에 작동하는 WASAPI를 통해 오디오를 캡처합니다. 그러나 일부 가상 오디오 드라이버(예: 특정 회의 플랫폼에서 사용되는 드라이버)는 WASAPI에 오디오를 노출하지 않을 수 있습니다. 중요한 회의에 사용하기 전에 테스트해 보세요.

편집자의 의견 #

Meetily는 개인정보 보호 회의 인텔리전스로 중요한 격차를 해소합니다. 시장은 서버에서 회의 데이터를 처리하는 클라우드 기반 솔루션(Otter.ai, Fireflies.ai, Zoom AI)이 지배하고 있습니다. 신생 기업, 법률 회사, 의료 기관 및 정부 기관의 경우 이것은 시작이 아닙니다. 귀하의 회의는 SaaS 회사의 파이프라인에서 처리되는 내용이 아닙니다.

데이터가 시스템 외부로 유출되지 않고 100% 로컬 처리되는 Meetily의 접근 방식은 개인 정보 보호를 중시하는 팀을 위한 올바른 대답입니다. Parakeet 엔진은 놀라울 정도로 빠르므로 상용 하드웨어에서 실시간 전사가 가능합니다. 요약을 위한 Ollama 통합은 영리합니다. OpenAI 또는 Anthropic에 기록을 보내지 않고도 AI 기반 분석을 얻을 수 있습니다.

기본 회의 플랫폼 통합이 부족하다는 것은 Meetily의 가장 큰 약점입니다. Otter.ai와 Fireflies.ai는 Zoom, Teams, Google Meet에 직접 연결하여 참가자 목록, 화면 공유, 회의 메타데이터를 가져옵니다. Meetily에서는 오디오만 볼 수 있습니다. 이는 의도적인 개인 정보 보호 선택(통합 감소 = 공유되는 데이터 감소)이지만 수동 작업 흐름이 더 많아진다는 의미입니다.

편의성보다 개인 정보 보호를 우선시하는 팀의 경우 Meetily가 확실한 승자입니다. 세련되고 통합된 경험을 원하고 클라우드 처리에 신경 쓰지 않는 팀의 경우 Otter.ai 또는 Fireflies.ai가 더 편리할 수 있습니다. 그러나 점점 더 많은 조직이 개인 정보 보호를 선택하고 있으며 Meetily는 최고의 오픈 소스 옵션입니다.

FAQ #

Q: Meetily는 오프라인에서도 작동하나요? #

답: 그렇습니다. 전사(Parakeet 또는 Whisper.cpp)는 완전히 오프라인으로 작동합니다. Ollama를 통한 요약은 모델이 다운로드되면 오프라인에서도 작동합니다. Meetily는 초기 설정 후 인터넷 연결이 필요하지 않습니다.

Q: Meetily로 여러 언어를 전사할 수 있나요? #

답: 그렇습니다. Parakeet과 Whisper.cpp는 모두 다국어 전사를 지원합니다. Whisper.cpp는 99개 이상의 언어를 지원합니다. 앵무새는 10개 이상의 주요 언어를 지원합니다. 화자 분할은 단일 언어 회의에서 가장 잘 작동합니다.

Q: 전사는 얼마나 정확합니까? #

A: Parakeet은 깨끗한 오디오에서 최대 92%의 단어 오류율(WER)을 달성하고 잡음이 많은 오디오에서 ~87%를 달성합니다. Whisper.cpp 소형 모델은 깨끗한 오디오에서 ~95%를 달성합니다. 중요한 회의의 경우 Whisper.cpp는 속도를 희생하면서 더 높은 정확성을 제공합니다.

Q: 우리 팀의 어휘에 대해 Meetily를 훈련할 수 있나요? #

답: 직접적으로는 아닙니다. 그러나 Whisper.cpp는 사용자 정의 언어 모델을 지원하고 Ollama는 사용자 정의 미세 조정 모델을 사용할 수 있습니다. 고급 사용자는 도메인별 모델을 교육하고 이를 Meetily와 통합할 수 있습니다.

Q: Linux 버전이 있나요? #

A: Meetily는 현재 macOS와 Windows를 지원합니다. Linux 지원이 계획되어 있지만 아직 제공되지 않습니다. 핵심 STT 엔진(Parakeet, Whisper.cpp, Ollama)은 모두 Linux에서 실행됩니다.

Q: 팟캐스트나 인터뷰에 Meetily를 사용할 수 있나요? #

답: 물론이죠. Meetily는 팟캐스트, 인터뷰, 강의, 포커스 그룹 등 모든 오디오 녹음에 적합합니다. 화자 분할 기능은 여러 사람이 함께 녹음할 때 특히 유용합니다.

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소스 #

• Meetily GitHub 저장소
• 미틀리 홈페이지
• [Meetily 릴리스](https://github.com/Zackriya-Solutions/meeting- Minutes/releases/)

게시일: 2026년 7월 7일 | 최종 업데이트 날짜: 2026년 7월 7일 | 별: 18,692 | 라이센스: MIT