🎙️ 한국어 음성 스위트 — STT + 화자분리
Collection
batisay(STT, 무엇을 말했나) + batispeak(화자분리, 누가 말했나) = 통화·회의 화자별 전사. 16GB Mac on-device. • 4 items • Updated
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BatiAI Community License v2.0 동의
본 모델 (batisay-ko-large) 은 BatiAI Community License v2.0 하 배포됩니다.
간단 요약 (외부 판매 X, 매출 10억 미만 → 자유):
| 누가 | 외부 판매? | 매출 10억+? | 결과 |
|---|---|---|---|
| 개인 / 학술 / 비영리 | - | - | ✅ 무료 |
| 회사 (사내 도구) | ❌ | ❌ | ✅ 무료 |
| 회사 (사내 도구) | ❌ | ✅ | ❌ 협의 |
| 외부 SaaS / 앱 임베드 | ✅ | - | ❌ 협의 |
자유 사용 (form 작성 후 즉시 download):
- 개인 / 학생 / 연구자 / 비영리
- 회사 사내 도구 (외부 판매 X) — 매출 10억 미만
- 정부 / 공공 기관 / 교육 기관
- PoC / 평가 (최초 6개월 무관)
사전 협의 필요 (→ support@bati.ai):
- 외부 SaaS / API 서비스 호스팅
- 제품 임베드 양산 (콜센터 단말, 회의 디바이스 등)
- 화이트 라벨 / 재판매
- 연매출 10억원 이상 회사의 상업 사용
Fair Source Sunset: 출시일로부터 4년 후 자동 Apache 2.0 전환.
본 form 제출 = License 동의로 간주. License 전문: 위 license_link.
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batisay-ko-large 1.0 — 한국어 음성 인식 (Whisper Large fine-tune)
한국어 정확도 1위급 STT — 깨끗한 음성 / 회의 / 강의 / 문서 전사 특화 Whisper Large v3 (1.55B) fine-tuned on 5,000h+ Korean multi-domain speech For Mac mini 16GB → batisay-ko-base (Apache 2.0) 추천 (large 는 1.55B 라 무거움)
CER Benchmark (RTZR-match strict, V10 Final)
| 도메인 | CER | Sample | 참고 |
|---|---|---|---|
| KsponSpeech eval_clean | 7.41% | 50 | RTZR 6.18% (평균) |
| KsponSpeech eval_other | 8.49% | 50 | noisy |
| AI Hub 회의 132 valid | 9.87% | 50 | ⭐ 회의 도메인 (다화자) |
| AI Hub 상담 100 valid (8kHz) | 10.00% | 50 | 통화 (짧은 발화) |
비교:
- OpenAI Whisper Large v3 raw: 12.06% (KsponSpeech eval_clean)
- RTZR API (avg 6 domain): 6.18%
- batisay-ko-large V10: 위 (multi-domain 측정, RTZR-match strict)
측정 환경: GPU (transformers), RTZR Protocol v1 strict (N=50/domain, 잠정). 정식 N=3,000 측정 + Mac whisper.cpp Metal 통화 long-form 은 추후 업데이트. ⚠️ 통화 valid 10% 는 짧은 발화 기준 — 30분+ long-form 통화는 별도 (Turbo 권장).
모델 정보
- 베이스: OpenAI Whisper Large v3 (1.55B params, 32-decoder)
- 학습 데이터: KsponSpeech 1000h + AI Hub 회의 132 + 강의 115 + 130 대화음성
- 총 학습량: ~5,000h 한국어 (multi-domain)
- 학습 step: 232K, DDP 2 GPU (A6000 Ada × 2)
- 체크포인트: V10 Final (또는 best step)
- 출시일: 2026-06-11
추천 사용처
✅ 회의 transcription (다화자 16kHz)
✅ 강의 / 프레젠테이션 (1인 발화)
✅ 문서 받아쓰기 (깨끗한 마이크)
✅ 인터뷰 / 일반 대화 (KsponSpeech 스타일)
✅ 미디어 / 콘텐츠 자막
⚠️ 통화 / 전화 (long-form) — batisay-ko-turbo 1.1 (Community v2) 또는
batisay-ko-base (Apache 2.0) 추천
→ turbo 1.1: 실통화 일반화 강함 (실통화 14.85%), rtf 0.06 (7x 빠름)
→ base: 무료, 통화 강건 (19.11%)
양자화
| 양자화 | 크기 | 권장 RAM | 정확도 |
|---|---|---|---|
| f32 (BF16) | 3.1 GB | 8+ GB | 100% (원본) |
| q8_0 | 1.7 GB | 4+ GB | 99% (거의 동일) |
| q5_0 | 1.1 GB | 4+ GB | 98% ⭐ 권장 |
| q4_0 | 880 MB | 2+ GB | 96% (lite) |
사용 방법
whisper.cpp (Mac / Linux / Windows)
# 다운로드
huggingface-cli download batiai/batisay-ko-large \
ggml-batisay-ko-large-q5_0.bin --local-dir .
# 사용
./whisper-cli -m ggml-batisay-ko-large-q5_0.bin \
-l ko -f audio.wav --output-txt
Mac (Apple Silicon Metal)
./whisper-cli -m ggml-batisay-ko-large-q5_0.bin \
-l ko -f audio.wav --output-txt -t 8
Python (transformers)
# 원본 safetensors 도 별도 제공 (V10 Large)
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("automatic-speech-recognition",
model="batiai/batisay-ko-large")
result = pipe("audio.wav")
print(result["text"])
변환 / MLX / CoreML
✅ ggml (whisper.cpp) — 본 repo (Mac/Linux/Windows/iOS/Android)
🟡 MLX (Apple Silicon native, 1.5-2x 빠름) — 별도 repo
🟡 CoreML (iOS native) — 별도 repo
각 포맷별 별도 HF repo (batiai/batisay-ko-large-mlx, batiai/batisay-ko-large-coreml).
라이센스 — BatiAI Community v2
✅ 자유 사용 (form 작성 후 즉시 다운로드):
- 개인 / 학생 / 연구자 / 비영리
- 회사 사내 도구 (외부 판매 X) — 매출 10억 미만
- 정부 / 공공 기관 / 교육 기관
- PoC / 평가 (최초 6개월)
⚠️ 사전 협의 필요 (→ support@bati.ai):
- 외부 SaaS / API 서비스 호스팅
- 제품 임베드 양산 (콜센터 단말, 회의 디바이스)
- 화이트 라벨 / 재판매
- 연매출 10억원 이상 회사의 상업 사용
응답: 영업일 5일 이내 초기 회신
라이센스 형태: 매출 % 기반 / 정액 / 공동 출시 / 산업 독점 / 지분 교환 등 자유 협의
🎁 Fair Source Sunset: 출시일로부터 4년 후 자동 Apache 2.0 전환
전문: LICENSE-BATIAI-COMMUNITY.md
무료 모델 (Apache 2.0) — 100% 무료 사용
batisay-ko-base (809M, Apache):
✅ Apache 2.0 — 100% 무료 (form X)
✅ 빠른 추론 (rtf 0.06)
✅ 일반 한국어 STT
→ 매출 10억+ 회사도 자유 사용
→ 외부 SaaS / 앱 임베드도 자유
→ 한국어 STT "체험" 무료 옵션
→ https://huggingface.co/batiai/batisay-ko-base
출처 / 인용
@misc{batisay-ko-large-2026,
title = {BatiSay-ko-large: Korean Whisper Large fine-tune},
author = {BatiAI},
year = {2026},
publisher = {Hugging Face},
url = {https://huggingface.co/batiai/batisay-ko-large}
}
Known Issues
- 전사 주석 잔여 문자 (경미): 학습 데이터 (KsponSpeech/AI Hub) 의 전사 주석 표기 영향으로,
출력에 드물게 단독 문자 (
o,l등) 가 남을 수 있습니다. 후처리에서 단독 영문자 1글자 토큰 제거를 권장합니다. (차기 large 학습에서 라벨 정제 검토.)
변경 이력
- v1.0 (2026-06-11): 첫 출시 (문서/clean 전사 특화, multi-domain ~5,000h). 내부 빌드 V10.
문의
- 라이센스 / 임베드 협의: support@bati.ai
- 기술 이슈: HF Discussions
- BatiAI: https://flow.bati.ai
Model tree for batiai/batisay-ko-large
Base model
openai/whisper-large-v3