도움말

아이디어 녹음하기

1. 마이크를 탭하고 말하세요. 설정에서 “바로 녹음”을 켜면 앱을 열자마자 녹음이 시작돼요.
2. 실시간 텍스트에 iPhone이 알아들은 내용이 보여요.
3. 다 말했으면 중지를 탭하세요. Murmel이 메모로 만들어요.
4. 바로 다음 아이디어를 말하려면 중지 대신 “넘기기”를 탭하세요. 녹음은 목록에서 마무리돼요.

메모 확인하고 저장하기

1. 중지하면 Murmel이 제목, 카테고리, 마감일, 태그를 갖춘 메모를 보여 줘요.
2. 모두 맞으면 “저장”을 탭하세요.
3. 아니면 “편집”을 탭하고 항목을 바꾸세요.
4. Murmel이 단어를 잘못 알아들었으면 메모의 전사본에서 고치세요. 그것으로 제목과 메모를 다시 만들 수 있어요.

태그로 정리하기

1. 메모의 태그 항목에 새 태그를 입력하고 “추가”를 선택하세요.
2. 설정 > 태그에서 모든 태그를 볼 수 있어요. Murmel은 그 단어가 들어 있는 이전 메모에 태그를 붙이자고 제안해요.
3. 목록의 필터로 태그와 카테고리별로 걸러 보세요.

Apple Watch에서 녹음하기

1. 컴플리케이션이나 제어 센터 버튼으로 시계에서 Murmel을 여세요.
2. 말하고 중지하세요. 녹음은 iPhone으로 가서 메모가 돼요.
3. iPhone이 범위 밖에 있으면 녹음은 시계에서 기다려요. “전송”에서 대기 중인 항목을 보고, “지금 보내기”로 전송을 시작할 수 있어요.

Apple 미리 알림과 동기화 (Pro)

1. 설정의 메모 항목에서 “미리 알림에 저장”을 켜고 접근을 허용하세요.
2. Murmel은 카테고리마다 목록을 하나씩 만들어요: “Murmel 할 일”, “Murmel 미리 알림”, “Murmel 아이디어”.
3. 체크 표시는 Murmel과 미리 알림 양쪽에 적용돼요.

개인 서버 설정하기 (Pro)

Murmel Pro를 사용하면 iPhone 대신 개인 Whisper 서버가 전사해요. 스위스 독일어 같은 사투리에 특히 유용해요. Murmel은 전사용 OpenAI API를 제공하는 모든 서버와 함께 작동해요. 예를 들어 faster-whisper-large-v3-turbo 모델을 쓰는 speaches가 있어요. 녹음은 Murmel에서 선택한 언어와 함께 이 서버로만 가요.

1. Docker가 있는 컴퓨터에 아래와 같은 compose.yaml 파일을 만드세요. 그 옆에 API_KEY= 한 줄과 긴 임의 값을 넣은 .env 파일을 만드세요. 값은 예를 들어 “openssl rand -hex 32”로 만들 수 있어요.
2. “docker compose up -d”로 시작하세요. 모델은 한 번만 불러오면 돼요: curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" http://localhost:8000/v1/models/deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
3. Murmel에서 설정 > 개인 서버로 가서 “서버 추가”를 탭하세요. 이름, 주소, 토큰으로 API_KEY 값을 입력한 다음 모델을 선택하고 저장하세요.
4. 설정 > 녹음 > 전사에서 서버를 선택하세요.
5. 홈 네트워크에서는 컴퓨터의 LAN 주소를 입력하세요. 예: http://192.168.1.20:8000. 밖에서도 서버에 연결하려면 Cloudflare 터널이나 리버스 프록시 등을 통한 https 주소가 필요해요. 그러면 Murmel에는 예를 들어 https://whisper.example.com을 입력해요.
6. 컴퓨터에는 AVX2를 지원하는 4코어와 8GB 메모리가 있어야 해요. Murmel이 토큰을 거부하면 API_KEY와 앱의 토큰이 일치하지 않는 거예요. Murmel에 모델이 보이지 않으면 아직 서버에서 모델을 불러오지 않은 거예요.

services:
  speaches:
    image: ghcr.io/speaches-ai/speaches:latest-cpu
    restart: unless-stopped
    environment:
      API_KEY: ${API_KEY}
      WHISPER__TTL: "-1"
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - hf-hub-cache:/home/ubuntu/.cache/huggingface/hub
volumes:
  hf-hub-cache: