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Bigvox

Bigvox은 한국어 음성 인식에 특화된 고성능, 저지연 음성 언어 멀티모달 모델입니다. LLaMA-3.2-1B-Instruct 기반으로 구축되었습니다. 🚀

ArtText modelBasismodellmeta-llama/Llama-3.2-1B-InstructVersionmodelBBewertung

Modellquelle

Art
Text model
Dateigröße
3,52 GB
Basismodell
meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
Version
vmodel
Aktualisiert
25. Okt. 2026
Downloads
18
Quelle
Hugging Face

Quellenbeschreibung

🎧 Bigvox

Bigvox은 한국어 음성 인식에 특화된 고성능, 저지연 음성 언어 멀티모달 모델입니다. LLaMA-3.2-1B-Instruct 기반으로 구축되었습니다. 🚀

📂 모델 접근

🌟 주요 특징

  • 🇰🇷 한국어 특화: 한국어 음성 패턴과 언어적 특성에 최적화
  • ⚡ 경량화: 2B 파라미터로 효율적인 추론 성능
  • 🎯 고정확도: 다양한 한국어 음성 환경에서 우수한 성능
  • 🔧 실용성: 실시간 음성 인식 애플리케이션에 적합

📋 모델 정보

항목세부사항
기반 모델meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
언어한국어 (Korean)
모델 크기~1B 파라미터
작업 유형Speech-to-Text 음성 멀티모달
라이선스Apache 2.0

🔧 레포지토리 다운로드 및 환경 설정

Bigvox을 시작하려면 다음과 같이 레포지토리를 클론하고 환경을 설정하세요. 🛠️

  1. 레포지토리 클론:

    git clone https://github.com/bigdefence/bigvox
    cd bigvox
    
  2. 의존성 설치:

    pip install --upgrade pip
    conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
    pip install transformers huggingface_hub
    
  3. 선택사항: 훈련 패키지 설치: 모델 훈련을 계획한다면 추가 패키지를 설치하세요:

    pip install accelerate datasets
    pip install flash-attn --no-build-isolation
    

📥 다운로드 방법

Huggingface CLI 사용:

pip install -U huggingface_hub
huggingface-cli download bigdefence/bigvox --local-dir ./checkpoints/bigvox

Snapshot Download 사용:

pip install -U huggingface_hub
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
  repo_id="bigdefence/bigvox",
  local_dir="./checkpoints/bigvox",
  resume_download=True
)

Git 사용:

git lfs install
git clone https://huggingface.co/bigdefence/bigvox

🛠️ 의존성 모델

🔄 로컬 추론

Bigvox으로 추론을 수행하려면 다음 단계를 따라 모델을 설정하고 로컬에서 실행하세요. 📡

  1. 모델 준비:

    • HuggingFace에서 Bigvox 다운로드 📦
    • HuggingFace에서 Whisper-large-v3 음성 인코더를 다운로드하여 ./models/speech_encoder/ 디렉토리에 배치 🎤
  2. 추론 실행:

    • 음성-텍스트(S2T) 추론:
      python3 omni_speech/infer/bigvox.py --query_audio test_audio.wav
      

🔧 훈련 세부사항

데이터셋

  • VoiceAssistant: 한국어 대화 음성 데이터

훈련 설정

  • Base Model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
  • Hardware: 1x NVIDIA RTX 6000A GPU
  • Training Time: 4시간

⚠️ 제한사항

  • 배경 소음이 심한 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다
  • 매우 빠른 발화나 중얼거리는 말투에 대해서는 인식률이 떨어질 수 있습니다
  • 전문 용어나 고유명사에 대한 인식률은 도메인에 따라 차이가 있을 수 있습니다

📜 라이선스

이 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 배포됩니다. 상업적 사용이 가능하며, 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 문의사항

  • 개발: BigDefence

📈 업데이트 로그

v1.0.0 (2024.12)

  • 🎉 초기 모델 릴리즈: Bigvox 공개
  • 🇰🇷 한국어 특화: Llama 3.2 1B 기반 한국어 음성-텍스트 음성 멀티모달 모델

🤝 기여하기

Bigvox 프로젝트에 기여하고 싶으시다면:

BigDefence와 함께 한국어 AI 음성 인식의 미래를 만들어가세요! 🚀🇰🇷

"Every voice matters, every word counts - 모든 목소리가 중요하고, 모든 말이 가치 있습니다"

Quellen

1 Quelle
Hugging FacePrimärVersion 777d4a35ef11a4d7465a7dc4b87e8f694fd20b49
huggingface.co/bigdefence/bigvox/tree/777d4a35ef11a4d7465a7dc4b87e8f694fd20b49

Verifiziert 25. Okt.

Modellartefakte

1 Artefakt

model.safetensors

safetensors · 3,52 GB · SHA-256 905f9d223273…dc7b · Hugging Face

Download file

Quellenauszüge

3 Auszüge

--- license: apache-2.0 language: - ko base_model: - meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct tags: - speech-to-text - korean - llama - audio - voice - bigdefence pipeline_tag: audio-text-to-text --- ## 🎧 Bigvox **Bigvox**은 한국어 음성 인식에 특화된 고성능, 저지연 음성 언어 멀티모달 모델입니다. [LLaMA-3.2-1B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct) 기반으로 구축되었습니다. 🚀 ### 📂 모델 접근 - **GitHub**: [bigdefence/bigvox](https://github.com/bigdefence/bigvox) 🌐 - **HuggingFace**: [bigdefence/bigvox](https://huggingface.co/bigdefence/bigvox) 🤗 - **모델 크기**: 2B 파라미터 📊 ## 🌟 주요 특징 - **🇰🇷 한국어 특화**: 한국어 음성 패턴과 언어적 특성에 최적화 - **⚡ 경량화**: 2B 파라미터로 효율적인 추론 성능 - **🎯 고정확도**: 다양한 한국어 음성 환경에서 우수한 성능 - **🔧 실용성**: 실시간 음성 인식 애플리케이션에 적합 ## 📋 모델 정보 | 항목 | 세부사항 | |------|----------| | **기반 모델** | meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct | | **언어** | 한국어 (Korean) | | **모델 크기** | ~1B 파라미터 | | **작업 유형** | Speech-to-Text 음성 멀티모달 | | **라이선스** | Apache 2.0 | ### 🔧 레포지토리 다운로드 및 환경 설정 **Bigvox**을 시작하려면 다음과 같이 레포지토리를 클론하고 환경을 설정하세요. 🛠️ 1. **레포지토리 클론**: ```bash git clone https://github.com/bigdefence/bigvox cd bigvox ``` 2. **의존성 설치**: ```bash pip install --upgrade pip conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia pip install transformers huggingface_hub ``` 3. **선택사항: 훈련 패키지 설치**: 모델 훈련을 계획한다면 추가 패키지를 설치하세요: ```bash pip install accelerate datasets pip install flash-attn --no-build-isolation ``` ### 📥 다운로드 방법 **Huggingface CLI 사용**: ```bash pip install -U huggingface_hub huggingface-cli download bigdefence/bigvox --local-dir ./checkpoints/bigvox ``` **Snapshot Download 사용**: ```bash pip install -U huggingface_hub ``` ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id="bigdefence/bigvox", local_dir="./checkpoints/bigvox", resume_download=True ) ``` **Git 사용**: ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/bigdefence/bigvox ``` ### 🛠️ 의존성 모델 - **Speech Encoder**: [Whisper-large-v3](https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3) 🎤 ### 🔄 로컬 추론 **Bigvox**으로 추론을 수행하려면 다음 단계를 따라 모델을 설정하고 로컬에서 실행하세요. 📡 1. **모델 준비**: - [HuggingFace](https://huggingface.co/bigdefence/bigvox)에서 **Bigvox** 다운로드 📦 - [HuggingFace](https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3)에서 **Whisper-large-v3** 음성 인코더를 다운로드하여 `./models/speech_encoder/` 디렉토리에 배치 🎤 2. **추론 실행**: - **음성-텍스트(S2T)** 추론...

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