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| 측정 | batisay-ko-base | 비교 |
|---|---|---|
| 일반 음성 (KsponSpeech clean, RTZR-strict N=500) | 7.77% | Whisper Large v3 raw 17.03% / RTZR API 5.91-6.18% |
| 실사용 통화 (2~51분 long-form, 5건) | 19.11% | 다양한 화자·환경에서 안정적 (turbo 1.1 은 14.85%) |
base 의 강점은 실통화 일반화 강건성 입니다. 학습은 일반 음성 위주지만, 과적합이 없어 실사용 통화에서 무난합니다.
ggml-batisay-ko-base.bin 1.6 GB (F32, 최고 quality)
ggml-batisay-ko-base-q5_0.bin 547 MB (Q5, balanced) ⭐ 권장
ggml-batisay-ko-base-q4_0.bin 452 MB (Q4, Mac 8GB)
model.safetensors 1.6 GB (transformers / MLX 소스)1huggingface-cli download batiai/batisay-ko-base ggml-batisay-ko-base-q5_0.bin --local-dir .
2./whisper-cli -m ggml-batisay-ko-base-q5_0.bin -l ko -f audio.wav --output-txt1from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
2model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained('batiai/batisay-ko-base')
3processor = WhisperProcessor.from_pretrained('batiai/batisay-ko-base', language='Korean', task='transcribe')| 모델 | 버전 | 라이선스 | 특징 |
|---|---|---|---|
| batisay-ko-base (본 모델) | 1.0 | Apache 2.0 (무료) | 무료·강건. 일반 7.77% / 실통화 19.11% |
| batisay-ko-turbo | 1.1 | Community v2 (gated) | 통화·회의·대화 멀티도메인 강화. 실통화 14.85% (base 추월), 일반 6.99% |
| batisay-ko-large | 1.0 | Community v2 (gated) | 고품질 문서/clean 전사 특화 |