[논문리뷰] Duration Aware Scheduling for ASR Serving Under Workload Drift본 논문은 대규모 ASR 시스템에서 FCFS 기반 스케줄링이 작업 시간의 가변성을 고려하지 못해 발생하는 비효율성 문제를 해결한다. 기존의 vLLM과 같은 서빙 엔진들은 입력을 순차적으로 처리하므로, 긴 오디오 요청이 짧은 요청들을 가로막는 Head-of-Line blocking 현상이 빈번하게 발생한다.#Review#ASR#Scheduling#Latency#vLLM#Whisper#Workload Drift#SJF#HRRN2026년 6월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Whisper Hallucination Detection and Mitigation via Hidden Representation Steering and Sparse AutoEncoders본 논문은 Whisper와 같은 대규모 신경망 기반 ASR 모델이 비음성 오디오를 입력받았을 때 발생하는 환각 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 기존의 heuristic 필터링 방식은 높은 신뢰도로 환각을 생성하는 사례를 효과적으로 걸러내지 못하는 한계를 지닌다.#Review#Automatic Speech Recognition#Hallucinations#Whisper#Sparse AutoEncoder#Activation Steering2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vividh-ASR: A Complexity-Tiered Benchmark and Optimization Dynamics for Robust Indic Speech Recognition본 논문은 multilingual ASR 모델인 Whisper를 저자원(Low-resource) 언어로 fine-tuning 할 때 발생하는 성능 불균형 문제를 해결하는 데 집중한다.#Review#Speech Recognition#Curriculum Learning#Indic Languages#Fine-tuning#Whisper#Studio-bias#Robustness2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[SGLang] Audio 모델: Whisper, Qwen3-ASR, GLM-ASR 프로세서SGLang의 Audio 모델 프로세서를 분석한다. Whisper, Qwen3-ASR, GLM-ASR 등 음성 모델의 오디오 전처리, 스펙트로그램 변환, 텍스트 출력을 코드와 함께 살펴본다.#sglang#Audio Models#Whisper#Qwen3-ASR#Speech Processing2026년 4월 14일댓글 수 로딩 중
[sglang] Whisper 모델 추론 성능 극대화: 동시 Prefill 요청을 위한 배치 인코더 최적화Whisper 모델의 동시 Prefill 요청 처리 시 인코더 순차 호출 문제를 해결하여 추론 성능을 크게 향상시킨 PR 분석.#AI#Machine Learning#LLM#Whisper#Optimization#Performance#Inference2026년 4월 12일댓글 수 로딩 중
[SGLang] 음성 인식 & ASR 통합: Whisper, Qwen3-ASR 어댑터 구현SGLang의 음성 인식(ASR) 통합을 분석한다. OpenAI Whisper 호환 API, Qwen3-ASR 어댑터, 스트리밍 ASR 구현, 기존 독립 ASR 서비스 대비 LLM 서버 통합의 이점을 코드와 함께 살펴본다.#sglang#ASR#Speech Recognition#Whisper#Transcription2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang Whisper 모델의 CUDA Graph 도입 및 성능 최적화 분석Whisper 모델에 CUDA Graph를 도입하여 처리량을 36% 향상시킨 SGLang의 최적화 기법과 구현 상세를 분석합니다.#SGLang#Whisper#CUDA Graph#Performance Optimization#LLM2026년 3월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AudioSAE: Towards Understanding of Audio-Processing Models with Sparse AutoEncoders이 논문은 오디오 처리 모델, 특히 Whisper 와 HuBERT 의 복잡한 내부 표현을 Sparse AutoEncoders (SAEs) 를 통해 이해하고 해석하는 것을 목표로 합니다.#Review#Sparse Autoencoders (SAEs)#Audio Representation Learning#Model Interpretability#Whisper#HuBERT#Feature Steering#EEG Correlation#Audio Analysis2026년 2월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WhisTLE: Deeply Supervised, Text-Only Domain Adaptation for Pretrained Speech Recognition Transformers본 논문은 Whisper 와 같은 사전 훈련된 최신 ASR(Automatic Speech Recognition) 모델이 미지의 도메인 어휘와 발화를 처리할 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#ASR#Domain Adaptation#Text-Only Training#Transformer#Variational Autoencoder#Deep Supervision#Whisper#Encoder-Decoder Models2025년 9월 22일댓글 수 로딩 중