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Open Ko-S2S 평가 산출물 (감사용)

⚠️ KsponSpeech 참조 전사는 해시로 대체돼 있습니다

KsponSpeech 는 AI Hub 배포 데이터로 재배포 제한이 있을 수 있어, kspon 런의 ref 컬럼을 ref_sha256 으로 대체했습니다(전사 원문 미포함). 모델 출력(hyp)과 채점 결과(cer_err/cer_len/cer)는 우리 산출물이라 그대로 공개합니다.

Zeroth 런은 원본이 CC BY 4.0(OpenSLR #40)이라 ref 원문을 그대로 담고 있습니다.

라이선스 보유자의 검증 절차

AI Hub 에서 KsponSpeech 를 정당하게 받은 분은 다음으로 우리 수치를 검증할 수 있습니다.

1. 리더보드 저장소의 eval/datasets_ko.py 에서 clean_kspon() 을 가져옵니다.
2. 자기 사본의 원 전사에 clean_kspon() 을 적용합니다. 결과가 목록이면 " | ".join(...) 으로 잇습니다(우리가 CSV 에 기록한 형태와 동일).
3. hashlib.sha256(s.encode("utf-8")).hexdigest()[:16] 로 해시해 ref_sha256 과 대조합니다 — 같으면 우리가 채점에 쓴 참조가 원본과 동일합니다.
4. 그 참조와 CSV 의 hyp 로 CER 을 다시 계산해 summary.json·리더보드 값과 비교합니다. 채점식은 eval/metrics.py 의 cer() 입니다.

import hashlib
from eval.datasets_ko import clean_kspon

ref = clean_kspon(my_raw_transcript)          # 라이선스 보유자의 사본
s = " | ".join(ref) if isinstance(ref, list) else ref
assert hashlib.sha256(s.encode()).hexdigest()[:16] == row["ref_sha256"]

Open Ko-S2S 리더보드에 게시된 CER/WER 수치의 원본 측정 산출물입니다. 리더보드는 "산출물(감사 가능) — 점수의 출처를 추적할 수 있다"고 밝혀 왔지만, 실제 산출물은 비공개 빌드 서버에만 있어 아무도 검증할 수 없었습니다. 이 데이터셋은 그 산출물을 그대로 공개해, 누구나 게시된 숫자를 직접 다시 계산할 수 있게 합니다.

측정 환경: RTX 4090 · DureClaw 하네스. 오디오는 포함하지 않으며, 전사 텍스트와 채점 결과만 담습니다.

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1. 무엇이 들어 있나

index.json              전체 런 색인 + 감사 결과(기계 판독용, 권장)
index.csv               같은 내용의 평면 표
verify_cer.py           CSV에서 CER/WER을 독립 재계산하는 스크립트
runs/run_<run-id>/
    summary.json        그 런의 모델·데이터셋·n·CER·WER·RTF
    transcripts__<모델>.csv   per-sample 채점 원장 (핵심 감사 자료)
    run.log             하네스 실행 로그

• 런 디렉터리 41개, per-sample CSV 33개, 총 약 3.3 MB
• 데이터셋 축: zeroth(Zeroth-Korean, 낭독체) / kspon(KsponSpeech, 자유발화) / tts-roundtrip(TTS 발음 왕복)
• 정식 측정은 모두 n=457, 스모크 테스트는 n=5 (아래 3장 참조)

transcripts CSV 열

열	뜻
idx	샘플 순번
ref	정답 전사. kspon은 허용 표기가 여러 개일 수 있고 | 로 이어 붙어 있음
hyp	모델이 낸 인식 결과 (원문 그대로, 정규화 전)
cer_err	이 샘플의 문자 오류 수 (표기 변형 보정 때문에 실수일 수 있음)
cer_len	이 샘플의 정준 분모 = 정규화된 첫 표기의 글자 수
cer	cer_err / cer_len (참고용 반올림값 — 합산에 쓰지 말 것)
proc_s	이 샘플 처리에 걸린 초

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2. 게시된 CER을 검증하는 법

핵심 규칙

코퍼스 CER = cer_err 열의 합 ÷ cer_len 열의 합

샘플별 cer 값을 평균 내면 틀립니다. 짧은 문장이 과대 대표되기 때문입니다. 반드시 오류와 분모를 각각 누적한 뒤 나눠야 리더보드 숫자와 일치합니다.

CER의 정의

여기서 CER은 공백 제거 문자 오류율(space-free CER) 입니다. 정규화 순서는 다음과 같습니다.

1. 유니코드 NFC 정규화 (자모 결합)
2. 소문자화 (라틴 문자)
3. 문장부호 제거 — !"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[]^_\{|}~…·“”‘’「」『』〈〉《》、。，．！？～`
4. 공백 정리 후 공백 전부 제거 (CER 한정. WER은 공백을 남기고 어절 단위로 셈)

거리는 Levenshtein 편집거리이며 치환·삽입·삭제 비용이 모두 1입니다.

kspon의 이중 전사와 "정준 분모"

KsponSpeech는 전사의 약 8.5%를 (철자)/(발음) 이중 전사로 제공합니다 (예: 3D로 / 쓰리 디로). 하나만 정답으로 고르면 그 표기를 쓰는 모델이 부당하게 유리해지므로, 허용 표기를 모두 정답으로 인정합니다. 이 CSV에서는 | 로 이어 붙어 있습니다.

다만 분모는 고정합니다. 채점 규칙은:

표기 후보들 중 오류율이 가장 낮은 값을 고르고, 그 비율을 첫 표기(참조 원문)의 길이에 되돌려 곱한다.

분모를 "선택된 표기의 길이"로 두면 코퍼스 분모가 모델 출력에 따라 흔들려서, 같은 정확도의 두 모델이 다른 점수를 받고, 심지어 더 긴 오답이 더 좋은 점수를 받는 역전이 실제로 발생합니다. 그래서 분모를 모델과 무관하게 고정했습니다. cer_len 열이 바로 이 정준 분모이고, cer_err가 실수인 행은 이 보정이 적용된 행입니다.

zeroth는 표기 변형이 없으므로(| 없음) 이 보정이 아무 영향을 주지 않습니다.

재계산 스크립트

python verify_cer.py runs/run_fix-kspon-fw_large-v3-turbo/transcripts__faster-whisper-large-v3-turbo.csv

이 스크립트는 cer_err 열을 믿지 않고, ref/hyp 원문에서 정규화와 편집거리를 처음부터 다시 계산합니다. 즉 채점 코드 자체를 독립적으로 검증합니다.

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3. 실제 예시 — faster-whisper-large-v3-turbo (kspon) 다시 계산해 보기

리더보드 게시값: asr_cer_spontaneous = 0.1253 (12.53%) 산출물: runs/run_fix-kspon-fw_large-v3-turbo/transcripts__faster-whisper-large-v3-turbo.csv

import csv

rows = list(csv.DictReader(
    open("runs/run_fix-kspon-fw_large-v3-turbo/transcripts__faster-whisper-large-v3-turbo.csv",
         encoding="utf-8")))

err = sum(float(r["cer_err"]) for r in rows)
den = sum(float(r["cer_len"]) for r in rows)

print(len(rows), err, den, err / den)
# 457 1376.0 10979.0 0.12533016668184716

n              = 457
sum(cer_err)   = 1376.0
sum(cer_len)   = 10979
CER            = 1376.0 / 10979 = 0.125330…  →  반올림 0.1253  ✅ 게시값과 일치

첫 행을 손으로 따라가 보면:

ref = "그니까 착한데 막 그런 거 있어 그 둘이 보띠오를 가잖아. 종훈이하고 …"
hyp = "그니까 착한데 막 그런 거 있어 그 둘이 봇 듀오를 가잖아 종훈이하고 …"
cer_err = 8.0 , cer_len = 83  →  cer = 0.0964

ref에 | 가 없으므로 표기 변형이 없는 행이고, 문장부호를 지우고 공백을 없앤 뒤 편집거리를 재면 정확히 8이 나옵니다. 분모 83은 정규화된 ref의 글자 수입니다.

같은 방식으로 확인되는 다른 예:

런	모델	데이터셋	sum(cer_err)	sum(cer_len)	재계산 CER	게시값
run_nemo-457	nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b	zeroth	1056.0	19288	0.054749	0.0547 ✅
run_w2v-zeroth-w2v_kresnik_…	wav2vec2-large-xlsr-korean	zeroth	360.0	19288	0.018664	0.0187 ✅
run_fix-kspon-fw_large-v3-turbo	faster-whisper-large-v3-turbo	kspon	1376.0	10979	0.125330	0.1253 ✅

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4. 검증 결과 요약

index.json 의 runs[] 각 항목에 다음이 들어 있습니다.

• recomputed_cer — ref/hyp 원문에서 처음부터 다시 계산한 코퍼스 CER
• recompute_matches_summary — summary.json 값과 일치하는지
• published_cer / is_published_number — 리더보드 data/results.json 에 실제로 실린 숫자인지
• scoring_regime — canonical(수정 후) / legacy(수정 전). 3장 및 5장 참조

항목	수
런 디렉터리	41
per-sample CSV가 있는 런	33
스모크 런 (n=5)	6
게시 숫자를 뒷받침하는 런	15
그중 CSV에서 완전 재현된 것	13
고아 런 (산출물은 있는데 게시 안 됨)	7
고아 게시값 (숫자는 있는데 산출물 없음)	23
실패 런 (결과 0건)	2
점수는 있으나 per-sample CSV가 없는 런	3

13개 게시 CER이 CSV에서 소수 넷째 자리까지 정확히 재현되었습니다. 불일치로 판정된 게시 숫자는 없습니다.

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5. 알려진 주의사항 (반드시 읽을 것)

(1) 스모크 런이 섞여 있습니다 — 라벨로 구분하세요

run_smoke-* 6개는 n=5짜리 파이프라인 점검용이며 성능 수치가 아닙니다. 예를 들어 run_smoke-nemo 의 CER 0.2621은 같은 모델의 정식 n=457 값 0.0547과 완전히 다릅니다. index.json 의 is_smoke: true 로 걸러내세요.

(2) 일부 kspon 런은 채점 수정 이전 것입니다

kspon 이중 전사 채점에는 두 세대가 있습니다.

• legacy (수정 전) — 표기 후보 중 절대 편집거리가 가장 작은 것을 고르고, 그 후보 자신의 길이를 분모로 씀. 분모가 모델 출력에 따라 흔들림.
• canonical (수정 후) — 표기 후보 중 오류율이 가장 낮은 것을 고르고, 분모는 항상 첫 표기 길이로 고정. 현재 규칙.

run_kspon-*, run_cat-*, run_w2v-kspon-* 은 legacy, run_fix-kspon-* 은 canonical 입니다. 같은 모델·같은 데이터셋의 런이 두 벌 있는 것은 이 재채점 때문이며, 중복 측정이 아닙니다.

차이는 작지만 0이 아닙니다. 예를 들어 whisper-base-Ko(kspon)는 legacy 0.6384 → canonical 0.6385, nemotron(kspon)은 legacy 0.1807 → canonical 0.1806 입니다. 리더보드에 실린 값은 canonical 쪽입니다. zeroth 런은 표기 변형이 없어 두 방식이 완전히 동일합니다.

각 CSV가 어느 세대인지는 index.json 의 scoring_regime 에 판정해 두었고, cer_canonical_scoring / cer_legacy_scoring 에 두 방식의 값을 모두 넣어 두었으므로 직접 비교할 수 있습니다.

(3) Raon-Speech-9B 는 per-sample CSV가 없습니다 — 감사 불가

run_raon-457, run_kspon-raon, run_fix-kspon-raon, run_smoke-raon 4개 런은 다른 코드 경로로 실행되어 summary.json 만 있고 transcripts__*.csv 가 없습니다. 게시된 Raon-Speech-9B 의 CER(zeroth 0.0383 / kspon 0.0796)은 summary.json 값과는 일치하지만, 샘플 단위로 재계산할 방법이 없습니다. 다른 모델과 같은 수준의 근거를 갖췄다고 볼 수 없습니다.

(4) 게시 숫자의 다수는 아직 산출물이 없습니다

리더보드 data/results.json 의 ASR 숫자 36개 중 23개는 이 데이터셋에 대응 산출물이 없습니다. 대부분 이전 DureClaw·daily-* 세대 측정(faster-whisper 계열 전체, whisper 파생 모델들, Qwen2.5-Omni 등)으로, 당시에는 per-sample CSV를 남기지 않았습니다. 전체 목록은 index.json 의 audit_findings.orphan_published_numbers 에 있습니다. 즉 지금 시점에서 리더보드 ASR 수치의 일부만 감사 가능합니다.

(5) 반올림 경계

summary.json 의 CER은 소수 넷째 자리 반올림값입니다. whisper-small-komixv2(kspon)는 재계산값이 정확히 0.07445 로 반올림 경계에 걸려, 반올림 규칙에 따라 0.0744 또는 0.0745가 될 수 있습니다. 게시값은 0.0744 입니다. 비교할 때는 1e-4 수준의 허용오차를 두세요.

(6) 라이선스와 출처

• Zeroth-Korean — CC BY 4.0.
• KsponSpeech — AI Hub 제공 한국어 자유발화 코퍼스. 이 데이터셋에는 평가에 쓰인 457개 발화의 전사 텍스트만 들어 있으며 오디오는 포함하지 않습니다. KsponSpeech 원본을 쓰려면 AI Hub 이용약관에 따라 직접 내려받아야 합니다.
• 이 저장소의 색인·문서·스크립트는 CC BY 4.0 으로 제공합니다.
• hyp 열은 각 모델의 원본 출력이며, 일부 모델은 깨진 문자나 무관한 언어를 출력합니다 (예: ARK-ASR 계열의 CER > 1.0). 이는 측정 오류가 아니라 실제 모델 동작입니다.

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6. 고아 항목 (감사 결과)

산출물은 있는데 리더보드에 없는 모델 (고아 런)

n=457 정식 측정이 존재하지만 data/results.json 에 아예 없는 모델들입니다.

모델	zeroth CER	kspon CER
SeloWhisper-ko-disfluency	0.0661	0.0704
ARK-ASR-0.6B	1.0163	1.3804
ARK-ASR-3B	1.3776	1.8023

SeloWhisper-ko-disfluency 는 두 데이터셋 모두에서 현재 게시된 대부분의 모델보다 좋은 점수인데도 리더보드에 올라 있지 않습니다. ARK 계열 두 모델은 CER이 1.0을 넘어 사실상 인식 실패 상태입니다.

결과가 하나도 없는 실패 런

run_cat-zeroth-nemo_vertox-ai_…, run_cat-kspon-nemo_vertox-ai_… 2개는 모델 로딩 실패(config.json 파싱 오류)로 결과를 내지 못했습니다. 비교용으로 로그와 함께 남겨 둡니다.

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7. 인용

@misc{openkos2s_eval_artifacts,
  title  = {Open Ko-S2S Eval Artifacts},
  author = {Baryon Labs},
  year   = {2026},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/baryonlabs/open-ko-s2s-eval-artifacts}}
}