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batiai/batisay-ko-base

sourceHugging Faceapache-2.0updated 2mo agoView on Hugging Face
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batisay-ko-base 1.0 — 무료 한국어 STT (Apache 2.0)

한국어 fine-tuned Whisper Large v3 Turbo (809M). Apache 2.0 · 게이팅 없음 · 외부 판매 포함 자유 사용. 실사용 통화(long-form)에 강건한 무료 base 모델 — BatiFlow App 의 기본 통화 백업 모델.

CER 벤치마크

측정batisay-ko-base비교
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.

파일

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)

사용 — whisper.cpp / BatiFlow App

bash
huggingface-cli download batiai/batisay-ko-base ggml-batisay-ko-base-q5_0.bin --local-dir .
./whisper-cli -m ggml-batisay-ko-base-q5_0.bin -l ko -f audio.wav --output-txt

사용 — Python (transformers)

python
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained('batiai/batisay-ko-base')
processor = WhisperProcessor.from_pretrained('batiai/batisay-ko-base', language='Korean', task='transcribe')

학습

  • —Base: openai/whisper-large-v3-turbo (809M params)
  • —Data: KsponSpeech 1000h + Zeroth-Korean 50h
  • —Epoch 3, LR 1e-5 linear, 2 GPU DDP (A6000 48GB), train 35.8h
  • —학습 시점: 2026-05-28 · 내부 빌드: V7

라이선스

Apache 2.0 (BatiAI Open Tier 1) — 게이팅 없음, 상업·외부 SaaS 포함 제약 없음.

관련 모델 (batisay STT 라인업)

모델버전라이선스특징
batisay-ko-base (본 모델)1.0Apache 2.0 (무료)무료·강건. 일반 7.77% / 실통화 19.11%
batisay-ko-turbo1.1Community v2 (gated)통화·회의·대화 멀티도메인 강화. 실통화 14.85% (base 추월), 일반 6.99%
batisay-ko-large1.0Community v2 (gated)고품질 문서/clean 전사 특화

→ 무료·외부 SaaS = base (본 모델) / 통화·멀티도메인 정확도 = turbo 1.1 / 문서 전사 = large

문의: support@bati.ai · https://flow.bati.ai