집iFlytek Xinghuo, 30B MoE 기반의 0.65B 인코더 음성 모델을 공개했으며, 이는 완전히 국내산 컴퓨팅 파워를 기반으로 구축되었습니다.
iFLYTEK은 국내 컴퓨팅 인프라를 완전히 기반으로 구축된 음성 기반 대형 모델인 Spark-Audio-1.0-Preview를 출시했습니다.
이전에는 대형 모델을 활용한 음성 처리가 연쇄적 방식을 의존했습니다. 즉, 음성을 텍스트로 변환한 후 이를 모델에 전달하여 분석하는 방식이었습니다. 이 접근 방식은 두 가지 주요 결함을 안고 있습니다. 첫째, 정보 손실로 인해 텍스트가 어조, 감정, 배경 소리 등을 포착하지 못해 맥락이 불완전해집니다. 둘째, 전사, 화자 ID, 번역을 위한 독립적인 모듈이 순차적으로 실행되는 파편화된 워크플로우로 인해 오류가 누적되고 지연 시간이 발생하며 사용자 경험이 저하됩니다.
전사를 넘어: 직접적인 음성 이해
이 음성 기반 대형 모델은 단순 전사를 넘어 음성을 직접 해석합니다. 인간의 목소리, 환경 소음, 음악을 구분할 수 있으며, 소리 내의 의미, 감정, 맥락적 단서를 파악합니다.
초기 버전인 Spark-Audio-1.0-Preview는 0.65B 오디오 인코더(밀집 구조)와 30B-A3B 대형 언어 모델(MoE 구조)을 특징으로 합니다. 완전히 국내 컴퓨팅 클러스터를 사용하여 1,300만 시간의 오디오와 방대한 텍스트 데이터로 학습된 이 모델은 텍스트와 오디오 입력을 모두 수용합니다. 음성 전사, 다국어 번역, 다방언 인식, 환경 소리 식별, 화자 인식, 감정 분석, 복잡한 오디오 Q&A 등의 작업을 지원하며, 기계가 '명확히 듣는' 단계에서 '이해하는' 단계로 전환할 수 있도록 합니다. iFLYTEK의 스파크 대형 모델 '1+N' 시스템과 유사하게, 사용자는 이 음성 기반 모델을 파인튜닝하여 음성 인식, 실시간 번역, 대화형 음성 애플리케이션을 위한 전용 시스템을 구축할 수 있습니다.
99개 언어와 202개 방언을 지원하며, 복잡한 시나리오에서 뛰어난 성능 발휘
공식 데이터에 따르면, Spark-Audio-1.0-Preview는 다양한 음성 평가 작업에서 경쟁사들과 비교하거나 더 우수한 성능을 보이며, 특히 높은 소음 수준과 낮은 음성 출력과 같은 실제 환경에서 어려운 시나리오에서 두각을 나타냅니다. 그 성능은 더 크고 폐쇄형 음성 기반 대형 모델과도 밀접하게 일치합니다.
이 모델은 99개 언어와 202개 방언을 인식할 수 있습니다. 유사한 크기의 Qwen3.5-omni-flash(35B-A3B)에 비해 다국어 및 다방언 음성 인식에서 평균적으로 더 우수한 성능을 보여주며, 훨씬 더 큰 Qwen3.5-omni-plus의 성능과 맞먹습니다. 중국어-영어, 다국어, 다방언 음성 인식을 위한 Fleurs, Kespeech, LibriSpeech와 같은 평가에서 Gemini-3.1 Pro를 능가하며, Fleurs 중국어 테스트 세트에서 SOTA를 달성합니다.
iFLYTEK은 이 버전이 일반 지식, 수학, 코딩 작업에서 강력한 성능을 유지하지만, 지시 따르기, 대화, 오디오 이해 측면에서는 개선의 여지가 있음을 인정합니다. 향후 업데이트는 이러한 영역을 강화하는 데 중점을 둘 것입니다. Spark-Audio-1.0-Preview는 이제 공개 체험이 가능하며, 곧 iFLYTEK 오픈 플랫폼을 통해 API 접근이 제공될 예정입니다.
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