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MinusPod – 자체 호스팅 팟캐스트 광고 제거 도구

기능

• 직접 호스팅하는 Docker 서비스로 실행됩니다.
• 팟캐스트 RSS 피드(또는 자체 오디오 파일)를 가져와 faster‑whisper 또는 Parakeet(또는 원격 API)을 사용하여 각 에피소드를 로컬에서 전사합니다.
• 전사본을 대규모 언어 모델(Claude, Ollama, OpenRouter, OpenAI 호환 등)에 보내 광고 세그먼트를 식별합니다.
• FFmpeg로 오디오에서 광고를 잘라내고, 깨끗한 RSS 피드와 선택적 챕터를 재구성하며, 웹 UI 또는 REST API를 통해 광고 없는 에피소드를 제공합니다.
• 수동 수정에서 반복 스폰서 패턴을 학습하여 동일한 광고에 대해 LLM에 다시 요청할 필요가 없습니다.

주요 AI 관련 구성 요소

• 전사 – 선택적 로컬 Whisper 기반 모델(faster‑whisper, NVIDIA Parakeet, OpenVINO) 또는 원격 OpenAI 호환 서비스.
• 광고 감지 – 전사본에서 광고 범위를 레이블링하도록 LLM에 프롬프트합니다. 검증 패스와 인간 수정을 위한 "리뷰어" UI를 지원합니다.
• 공급업체에 구애받지 않는 LLM – Anthropic, Ollama, OpenRouter 또는 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 연결할 수 있으며, 단계별 모델/온도 조정 및 암호화된 키 저장을 제공합니다.
• 패턴 학습 – 컷을 확인하면 시스템이 스폰서 패턴 데이터베이스를 구축하여 동일한 스폰서의 향후 광고를 자동으로 건너뛸 수 있습니다.

중요성

• 팟캐스트 청취자는 종종 광고를 참습니다. MinusPod는 광고를 자동으로 제거하여 시간과 대역폭을 절약합니다.
• 모든 처리를 온프레미스로 유지하여 전사본과 오디오의 프라이버시를 보장합니다.
• 이 파이프라인은 전사본을 실행 가능한 편집 명령으로 변환하는 실용적인 LLM 사용 사례를 보여줍니다.

시작하기(개요)

1. Docker를 설치합니다(NVIDIA 카드가 있으면 GPU 버전, 그렇지 않으면 CPU 이미지 사용).
2. LLM API 키, 기본 URL, 키 암호화를 위한 마스터 암호를 포함한 .env 파일을 만듭니다.
3. docker‑compose up -d로 서비스를 시작합니다.
4. http://localhost:8000/ui/를 열어 팟캐스트 피드를 추가하고, 모델을 구성하고, 감지된 광고를 검토합니다.

문서 및 확장성

• 저장소에는 상세한 문서가 포함되어 있습니다(파이프라인 세부 사항, 오디오 큐 감지, 커뮤니티 패턴 동기화, 백업 및 보안 등).
• 새로운 광고 패턴 매니페스트를 기여하거나, 새로운 LLM을 벤치마킹하거나, REST API를 확장할 수 있습니다.

라이선스 – MIT이므로 자유롭게 실행, 수정, 재배포할 수 있습니다.

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MinusPod는 전사, LLM 기반 광고 감지, 오디오 처리를 결합하여 사용자에게 자체 호스팅되고 프라이버시를 보호하는 팟캐스트 광고 제거 솔루션을 제공하는 실제 소프트웨어 프로젝트입니다.