Bigvox
Bigvox은 한국어 음성 인식에 특화된 고성능, 저지연 음성 언어 멀티모달 모델입니다. LLaMA-3.2-1B-Instruct 기반으로 구축되었습니다. 🚀
Model source
- Kind
- Text model
- File size
- 3.52 GB
- Base model
- meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
- Version
- vmodel
- Updated
- Oct 25, 2026
- Downloads
- 18
- Source
- Hugging Face
Source description
🎧 Bigvox
Bigvox은 한국어 음성 인식에 특화된 고성능, 저지연 음성 언어 멀티모달 모델입니다. LLaMA-3.2-1B-Instruct 기반으로 구축되었습니다. 🚀
📂 모델 접근
- GitHub: bigdefence/bigvox 🌐
- HuggingFace: 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
Bigvox을 시작하려면 다음과 같이 레포지토리를 클론하고 환경을 설정하세요. 🛠️
-
레포지토리 클론:
git clone https://github.com/bigdefence/bigvox cd bigvox -
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 -
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
- Speech Encoder: Whisper-large-v3 🎤
🔄 로컬 추론
Bigvox으로 추론을 수행하려면 다음 단계를 따라 모델을 설정하고 로컬에서 실행하세요. 📡
-
모델 준비:
- HuggingFace에서 Bigvox 다운로드 📦
- HuggingFace에서 Whisper-large-v3 음성 인코더를 다운로드하여
./models/speech_encoder/디렉토리에 배치 🎤
-
추론 실행:
- 음성-텍스트(S2T) 추론:
python3 omni_speech/infer/bigvox.py --query_audio test_audio.wav
- 음성-텍스트(S2T) 추론:
🔧 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"
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1 source
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1 sourceVerified Oct 25
Model artifacts
1 artifact
Model artifacts
1 artifactSource excerpts
3 excerpts
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3 excerpts--- 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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