# MOSS-Transcribe-Diarize

## 개요

**MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B**는 장시간 다중 화자 전사, 화자 분리, 타임스탬프를 위한 엔드투엔드 오디오 이해 모델입니다. Whisper 스타일 인코더, 4× 프레임 병합 단계, 멀티모달 프로젝터, Qwen3 언어 모델을 결합합니다.

모델 체크포인트는 [itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF](https://huggingface.co/itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF)에서 사용할 수 있습니다.

주요 기능에는 다음이 포함됩니다:

* `[start][S01]text[end]` 형식의 세그먼트로 **동시 전사 및 화자 분리**를 단일 패스로 수행합니다.
* **긴 형식의 오디오**는 프로세서에서 Whisper-window chunking을 통해 처리되며, 모델은 샘플별로 청크를 다시 조립합니다.
* `apply_transcription_request` 또는 chat template를 통한 **Promptable transcription**
* 50개 이상의 언어에 대한 **다국어 지원**.

이 모델은 Hugging Face 팀의 [Ita Zaporozhets](https://huggingface.co/itazap)가 기여했습니다. 자세한 내용은 [모델 카드](https://huggingface.co/itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF)와 [OpenMOSS 저장소](https://github.com/OpenMOSS/MOSS-Transcribe-Diarize)를 참고하세요.

## 사용

> [!NOTE]
> 아래 대부분의 예제는 채팅 템플릿을 자동으로 구성해 주는 편의 함수인 `apply_transcription_request`를 사용합니다. `apply_chat_template` 호출과 동일한 [채팅 템플릿을 사용한 고급 사용법](#advanced-usage-with-the-chat-template)을 참고하세요.

### 기본 전사 및 화자 분리

각 화자 턴은 `[start][S0N]text[end]` 세그먼트로 디코딩됩니다. `processor.decode`는 원시 디코딩 문자열, 딕셔너리 목록으로 구성된 파싱된 세그먼트(`return_format="parsed"`), 또는 단순히 연결된 전사 텍스트(`return_format="transcription_only"`)를 반환할 수 있습니다.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

audio_url = "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/podcast_sample.wav"
inputs = processor.apply_transcription_request(audio_url)
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=512)
generated_ids = outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :]

decoded = processor.decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print("RAW OUTPUT:", decoded)

parsed = processor.decode(generated_ids, return_format="parsed")[0]
print("\nPARSED (list of dicts):")
for segment in parsed:
    print(segment)

transcription = processor.decode(generated_ids, return_format="transcription_only")
print("\nTRANSCRIPTION ONLY:", transcription[0])

"""
RAW OUTPUT: ["[0.48][S01] Hey everyone, welcome back to the show.[2.43][2.46][S01] Today, we're talking about the best way to learn a new skill.[5.22][5.43][S01] I'm here with Jordan to dig into it.[7.14][8.40][S02] Thanks for having me.[9.42][9.63][S02] My take is that consistency beats intensity every single time.[12.87][13.14][S01] That makes sense.[13.92][13.92][S01] Even 20 minutes a day adds up over a few months.[16.17][16.32][S02] Exactly, and writing down small wins keeps you motivated along the way.[19.62]"]

PARSED (list of dicts):
{'Start': 0.48, 'End': 2.43, 'Speaker': 1, 'Content': 'Hey everyone, welcome back to the show.'}
{'Start': 2.46, 'End': 5.22, 'Speaker': 1, 'Content': "Today, we're talking about the best way to learn a new skill."}
{'Start': 5.43, 'End': 7.14, 'Speaker': 1, 'Content': "I'm here with Jordan to dig into it."}
{'Start': 8.4, 'End': 9.42, 'Speaker': 2, 'Content': 'Thanks for having me.'}
{'Start': 9.63, 'End': 12.87, 'Speaker': 2, 'Content': 'My take is that consistency beats intensity every single time.'}
{'Start': 13.14, 'End': 13.92, 'Speaker': 1, 'Content': 'That makes sense.'}
{'Start': 13.92, 'End': 16.17, 'Speaker': 1, 'Content': 'Even 20 minutes a day adds up over a few months.'}
{'Start': 16.32, 'End': 19.62, 'Speaker': 2, 'Content': 'Exactly, and writing down small wins keeps you motivated along the way.'}

TRANSCRIPTION ONLY: Hey everyone, welcome back to the show. Today, we're talking about the best way to learn a new skill. I'm here with Jordan to dig into it. Thanks for having me. My take is that consistency beats intensity every single time. That makes sense. Even 20 minutes a day adds up over a few months. Exactly, and writing down small wins keeps you motivated along the way.
"""
```

### 사용자 지정 프롬프트 및 핫워드

`apply_transcription_request`는 `keywords`를 받아 특정 용어(예: 고유명사 또는 도메인별 전문 용어)로 전사를 유도하며, 이는 채팅 템플릿에서 `热词列表：`(“hotword list”)로 표시됩니다. 추가적인 컨텍스트를 위해 `prompt`를 함께 전달할 수 있습니다.

아래에서는 "Yorùbá"를 언급하는 오디오 클립을 전사하는 예시로, 키워드로 전달하는 경우와 그렇지 않은 경우를 비교합니다.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

audio_url = "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/languages_sample.wav"

# Without keywords
inputs = processor.apply_transcription_request(audio_url)
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=128)
transcription = processor.decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], return_format="transcription_only")
print(f"WITHOUT keywords: {transcription[0]}")

# With keywords
inputs = processor.apply_transcription_request(audio_url, keywords=["Mandarin", "Yorùbá"])
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=128)
transcription = processor.decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], return_format="transcription_only")
print(f"WITH keywords   : {transcription[0]}")

"""
WITHOUT keywords: Let's talk about the most spoken languages in the world. Mandarin Chinese has the most native speakers, followed by Spanish, English, and Hindi. In West Africa, one of the most widely spoken languages is Yoruba, with over 50 million speakers.
WITH keywords   : Let's talk about the most spoken languages in the world. Mandarin Chinese has the most native speakers, followed by Spanish, English, and Hindi. In West Africa, one of the most widely spoken languages is Yorùbá, with over 50 million speakers.
"""
```

### 채팅 템플릿을 사용한 고급 사용법

`apply_transcription_request`는 오디오만 포함된 사용자 턴을 가진 채팅 템플릿과 동일합니다:

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

audio_url = "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/intro_sample.wav"
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "audio", "url": audio_url},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
).to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=128)
decoded = processor.decode(
    outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :],
    skip_special_tokens=True,
)
print(decoded)
```

### 배치 추론

오디오 목록을 전달하고, 필요에 따라 일치하는 프롬프트 및/또는 키워드 목록을 전달하여 한 번의 호출로 배치 전사를 수행합니다. 특정 샘플에서 해당 항목을 건너뛰려면 항목을 `None`으로 설정합니다.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
# `from_pretrained` is used here for convenience, the model can also be built from a config directly.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

audio = [
    "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/intro_sample.wav",
    "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/languages_sample.wav",
]
keywords = [None, ["Mandarin", "Yorùbá"]]

inputs = processor.apply_transcription_request(audio, keywords=keywords)
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=128)
transcription = processor.decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], return_format="transcription_only")
print(transcription)
```

### 학습

`apply_transcription_request`에 `transcription`으로 모델의 타임스탬프 및 스피커 태그가 포함된 출력 형식의 대상 전사문을 전달합니다. 반환된 `labels`은 손실을 계산하는 데 사용됩니다.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
model.train()

audio_url = "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/intro_sample.wav"
transcription = (
    "[0.00][S01] Welcome to this demonstration of automatic speech recognition and speaker diarization using an "
    "end-to-end transformer model.[7.47]"
)

inputs = processor.apply_transcription_request(audio_url, transcription=transcription)
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

loss = model(**inputs).loss
print("Loss:", loss.item())
loss.backward()
```

### Torch compile

모델을 컴파일하여 추론/학습 속도를 높일 수 있습니다. `device_map="auto"`는 forward pass를 `accelerate` 훅으로 감싸 반복적인 재컴파일을 유발하므로, 대신 모델을 단일 디바이스에 직접 로드하세요.

B200에서 배치 크기가 4일 때 약 2.1배의 속도 향상을 관찰했습니다.

```python
import time

import torch

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"

num_warmup = 5
num_runs = 20

# Load processor + model
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to("cuda")

# Prepare static inputs
audio_url = "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/intro_sample.wav"
inputs = processor.apply_transcription_request([audio_url] * 4).to(model.device, torch.bfloat16)

# Benchmark without compile
print("Warming up without compile...")
with torch.no_grad():
    for _ in range(num_warmup):
        _ = model(**inputs)

torch.accelerator.synchronize()

print("\nBenchmarking without torch.compile...")
torch.accelerator.synchronize()
start = time.time()
with torch.no_grad():
    for _ in range(num_runs):
        _ = model(**inputs)
torch.accelerator.synchronize()
no_compile_time = (time.time() - start) / num_runs
print(f"Average time without compile: {no_compile_time:.4f}s")

# Benchmark with compile
print("\nCompiling model...")
model = torch.compile(model)

print("Warming up with compile (includes graph capture)...")
with torch.no_grad():
    for _ in range(num_warmup):
        _ = model(**inputs)

torch.accelerator.synchronize()

print("\nBenchmarking with torch.compile...")
torch.accelerator.synchronize()
start = time.time()
with torch.no_grad():
    for _ in range(num_runs):
        _ = model(**inputs)
torch.accelerator.synchronize()
compile_time = (time.time() - start) / num_runs
print(f"Average time with compile: {compile_time:.4f}s")

speedup = no_compile_time / compile_time
print(f"\nSpeedup: {speedup:.2f}x")
```

자기회귀 전사에서는 `model.forward`를 직접 컴파일하는 대신 `CompileConfig` 객체를 제공하여 `generate` 내부의 토큰별 forward pass를 `torch.compile`로 가속화합니다.

```python
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM, CompileConfig

model_id = "itazap/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
num_warmup = 3

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to("cuda")

audio_url = "https://huggingface.co/datasets/itazap/audio_samples/resolve/main/intro_sample.wav"
inputs = processor.apply_transcription_request([audio_url] * 4).to(model.device, torch.bfloat16)

compile_config = CompileConfig()

# Warmup
for _ in range(num_warmup):
    _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128, cache_implementation="static", compile_config=compile_config)

# Apply model
generated_ids = model.generate(
    **inputs, max_new_tokens=128, cache_implementation="static", compile_config=compile_config
)
transcription = processor.decode(generated_ids[:, inputs.input_ids.shape[1] :], return_format="transcription_only")
print(transcription)
```

## MossTranscribeDiarizeConfig[[transformers.MossTranscribeDiarizeConfig]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeConfig[[transformers.MossTranscribeDiarizeConfig]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, audio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, audio_token_id: int = 151671, projector_hidden_act: str = 'silu', projector_bias: bool = True, audio_merge_size: int = 4, audio_chunk_size: int = 480000, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/configuration_moss_transcribe_diarize.py#L73)

**매개변수:**

audio_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 오디오 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다.

audio_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151671`) : 입력 오디오의 자리표시자로 사용되는 오디오 토큰 인덱스입니다.

projector_hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 멀티모달 프로젝터에 사용되는 활성화 함수입니다.

projector_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 멀티모달 프로젝터에 bias를 사용할지 여부.

audio_merge_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : 멀티모달 프로젝터에 연결하기 전에 연속으로 이어 붙이는 Whisper 인코더 프레임의 수.

audio_chunk_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 480000) : `padding_mask`와 함께 `audio_chunk_mapping`을 복원하는 데 사용되는 Whisper 인코더의 원시 오디오 샘플 단위 윈도우 크기입니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 MossTranscribeDiarizeModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Moss Transcribe Diarize 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 초기화하면 [hf-audio/MOSS-Transcribe-Diarize-HF](https://huggingface.co/hf-audio/MOSS-Transcribe-Diarize-HF)와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration, MossTranscribeDiarizeConfig

>>> # Initializing a MossTranscribeDiarize configuration
>>> configuration = MossTranscribeDiarizeConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## MossTranscribeDiarizeAudioConfig[[transformers.MossTranscribeDiarizeAudioConfig]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeAudioConfig[[transformers.MossTranscribeDiarizeAudioConfig]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeAudioConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, num_mel_bins: int = 80, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, intermediate_size: int = 4096, activation_function: str = 'gelu', hidden_size: int = 1024, dropout: float | int = 0.0, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, max_source_positions: int = 1500)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/configuration_moss_transcribe_diarize.py#L30)

**매개변수:**

num_mel_bins (`int`, *선택 사항*, 기본값 `80`) : 각 입력 프레임에 사용되는 mel 특징의 수입니다. `AutoFeatureExtractor` 클래스에서 사용된 값과 일치해야 합니다.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `24`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4096`) : MLP 표현의 차원.

activation_function (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 숨겨진 표현의 차원.

dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : 모든 dropout 레이어에 적용되는 비율입니다.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : 완전 연결 계층 내부 활성화에 적용되는 dropout 비율입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

max_source_positions (`int`, *선택 사항*, 기본값 1500) : 이 모델이 사용될 수 있는 log-mel filter-bank feature의 최대 시퀀스 길이입니다.

이것은 MossTranscribeDiarizeModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Moss Transcribe Diarize 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 초기화하면 [hf-audio/MOSS-Transcribe-Diarize-HF](https://huggingface.co/hf-audio/MOSS-Transcribe-Diarize-HF)와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import MossTranscribeDiarizeAudioConfig, MossTranscribeDiarizeAudioModel

>>> # Initializing a MossTranscribeDiarizeAudioConfig
>>> configuration = MossTranscribeDiarizeAudioConfig()

>>> # Initializing a MossTranscribeDiarizeAudioModel (with random weights)
>>> model = MossTranscribeDiarizeAudioModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## MossTranscribeDiarizeAudioModel[[transformers.MossTranscribeDiarizeAudioModel]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeAudioModel[[transformers.MossTranscribeDiarizeAudioModel]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeAudioModel(config: MossTranscribeDiarizeAudioConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L256)

**매개변수:**

config ([MossTranscribeDiarizeAudioConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeAudioConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Whisper 인코더인 MOSS-Transcribe-Diarize 오디오 모델

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MossTranscribeDiarizeAudioModel.forward]]

```python
forward(input_features, attention_mask = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L295)

**매개변수:**

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, feature_size, sequence_length)`) : 원시 음성 웨이브폼에서 추출한 log-mel 특징. 30초 Whisper 윈도우마다 한 행씩 포함됩니다. [__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요.

attention_mask (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : MossTranscribeDiarize는 `input_features`의 마스킹을 지원하지 않습니다. 이 인수는 호환성을 위해 유지되지만 사용되지 않습니다.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[MossTranscribeDiarizeAudioModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeAudioModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

## MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor[[transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor[[transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor(feature_size = 80, sampling_rate = 16000, hop_length = 160, chunk_length = 30, n_fft = 400, padding_value = 0.0, dither = 0.0, return_attention_mask = False, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/feature_extraction_moss_transcribe_diarize.py#L35)

MOSS-Transcribe-Diarize feature extractor를 생성합니다.

이것은 [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor)의 변형으로, log-mel 특징 추출 전에 `chunk_length`초를 초과하는 오디오를 연속된 Whisper 윈도우 청크로 분할하고, 각 샘플의 원래 원시 오디오 길이를 `padding_mask`를 통해 보고합니다(청크별 유효 프레임을 표시하는 `input_features_mask`와 다름).

#### __call__[[transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor.__call__]]

```python
__call__(raw_speech: numpy.ndarray | list[float] | list[numpy.ndarray] | list[list[float]], truncation: bool = True, pad_to_multiple_of: int | None = None, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = None, sampling_rate: int | None = None, device: str | None = 'cpu', **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/feature_extraction_moss_transcribe_diarize.py#L170)

**매개변수:**

raw_speech (`np.ndarray`, `list[float]`, `list[np.ndarray]`, `list[list[float]]`) : 처리할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 단채널 오디오만 지원합니다.

truncation (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 각 `n_samples` 길이의 청크를 `n_samples`로 자르는 절단을 활성화합니다.

pad_to_multiple_of (`int`, *선택 사항*) : 설정된 경우, 각 청크의 원시 오디오를 해당 값의 배수로 패딩합니다.

device (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"cpu"`) : log-mel spectrogram을 계산하는 데 사용되는 Device입니다.

**반환값:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

`input_features`(로그-멜 특징, 청크당 한 행), `input_features_mask`(청크별 유효 프레임 마스크), `padding_mask`(유효 원시 샘플 마스크, 입력 샘플당 한 행)와 함께

각 오디오 샘플을 연속된 `n_samples` 길이의 청크로 분할하고, 청크별로 log-mel 특징을 추출하며, `padding_mask`를 통해 각 샘플의 원래 원시 오디오 길이를 보고합니다.

## MossTranscribeDiarizeProcessor[[transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor[[transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor(feature_extractor = None, tokenizer = None, chat_template: str | None = None, audio_token: str = '<|audio_pad|>', audio_bos_token: str = '<|audio_start|>', audio_eos_token: str = '<|audio_end|>', audio_tokens_per_second: float = 12.5, audio_merge_size: int = 4, time_marker_every_seconds: int = 2)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/processing_moss_transcribe_diarize.py#L43)

**매개변수:**

feature_extractor (`MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor`) : feature extractor는 필수 입력입니다.

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : 토크나이저는 필수 입력값입니다.

chat_template (`str`, *선택*) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다.

audio_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|audio_pad|>"`) : 채팅 템플릿에서 오디오 입력을 나타내는 데 사용되는 특수 토큰입니다.

audio_bos_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|audio_start|>"`) : 채팅 템플릿에서 오디오 범위의 시작을 나타내는 특수 토큰입니다.

audio_eos_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"<|audio_end|>"`) : 채팅 템플릿에서 오디오 범위의 끝을 표시하는 특수 토큰입니다.

audio_tokens_per_second (`float`, *선택 사항*, 기본값 12.5) : 입력 오디오 1초당 예상되는 오디오 플레이스홀더 토큰 수.

audio_merge_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : 오디오 토큰을 카운트할 때 사용되는 Whisper 프레임 병합 계수입니다.

time_marker_every_seconds (`int`, *선택 사항*, 기본값 2) : 오디오 스팬에 N초마다 숫자 시간 마커 토큰을 삽입합니다. 시간 마커를 비활성화하고 대신 일반 오디오 플레이스홀더 스팬을 출력하려면 `0`으로 설정합니다.

MossTranscribeDiarizeProcessor를 생성하며, feature extractor와 tokenizer를 단일 processor로 래핑합니다.

[MossTranscribeDiarizeProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor)는 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)와 [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)와 [~Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer)를 참고하세요.

#### __call__[[transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor.__call__]]

```python
__call__(text: str | list[str], audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, output_labels: bool | None = False, **kwargs: *<class 'transformers.models.moss_transcribe_diarize.processing_moss_transcribe_diarize.MossTranscribeDiarizeProcessorKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/processing_moss_transcribe_diarize.py#L104)

**매개변수:**

text (`Union[str, list[str]]`) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다.

output_labels (`bool`, *선택*, 기본값=False) : 학습용 라벨을 반환할지 여부.

return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/main/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.

**반환값:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

토큰화된 텍스트(`input_ids`, `attention_mask`)와 오디오 특징(`input_values`, `padding_mask`)을 포함하는 사전입니다.

#### apply_chat_template[[transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor.apply_chat_template]]

```python
apply_chat_template(conversation: list[dict[str, str]] | list[list[dict[str, str]]], chat_template: str | None = None, tools: list[dict] | None = None, documents: list[dict[str, str]] | None = None, add_generation_prompt: bool = False, continue_final_message: bool | str = False, return_assistant_tokens_mask: bool = False, tokenize: bool = False, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = 'auto', return_dict: bool = False, load_audio_from_video: bool = False, processor_kwargs: dict | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L2250)

**매개변수:**

conversation (`Union[list[Dict, [str, str]], list[list[dict[str, str]]]]`) : 포맷할 대화.

chat_template (`Optional[str]`, *선택*) : 대화를 포맷팅하는 데 사용할 Jinja 템플릿입니다. 제공되지 않으면 토크나이저의 chat template이 사용됩니다.

토크나이저의 `apply_chat_template` 메서드와 유사하게, 이 메서드는 입력 대화에 Jinja 템플릿을 적용하여 이를 단일 토큰화 가능한 문자열로 변환합니다.

입력은 다음 형식으로 제공되어야 하며, 각 메시지 콘텐츠는 텍스트와 선택적으로 이미지 또는 비디오 입력으로 구성된 리스트입니다. `return_dict=True`인 경우, `pixel_values`를 형성하는 데 사용되는 이미지, 비디오, URL 또는 로컬 경로를 제공할 수도 있습니다. 제공하지 않으면 포맷된 텍스트만, 선택적으로 토큰화된 텍스트만 반환됩니다.

conversation = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"}, {"type": "text", "text": "Please describe this image in detail."}, ], }, ]

#### apply_transcription_request[[transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor.apply_transcription_request]]

```python
apply_transcription_request(audio: typing.Union[str, list[str], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor']], prompt: str | list[str] | None = None, keywords: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, transcription: str | list[str] | None = None, tokenize: bool = True, **kwargs: *<class 'transformers.models.moss_transcribe_diarize.processing_moss_transcribe_diarize.MossTranscribeDiarizeProcessorKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/processing_moss_transcribe_diarize.py#L213)

**매개변수:**

audio (`str`, `list[str]`, `np.ndarray`, `torch.Tensor`, `list[np.ndarray]`, `list[torch.Tensor]`) : 전사할 오디오입니다. 문자열은 로컬 경로 또는 URL로 해석되며 chat template loader에 의해 자동으로 로드됩니다. NumPy 배열과 PyTorch 텐서는 그대로 전달됩니다.

prompt (`str` 또는 `list[str]`, *선택 사항*) : 사용자 턴에 포함할 사용자 지정 프롬프트입니다. 리스트의 길이는 배치와 동일해야 합니다. `None`인 경우, 채팅 템플릿이 기본 타임스탬프가 포함된 화자 분리(diarization) 프롬프트를 제공합니다.

keywords (`str`, `list[str]`, 또는 `list[list[str]]`, *선택 사항*) : 전사 결과를 올바른 철자로 유도하기 위한 핫워드/도메인 용어(예: 고유명사). 문자열 또는 평탄한 문자열 목록은 배치 전체에서 공유되며, 중첩된 목록은 각 오디오 샘플별로 개별 키워드를 제공합니다.

transcription (`str` 또는 `list[str]`, *선택*) : 학습용 대상 전사본으로, 오디오 하나당 하나씩 모델의 출력 형식(예: `"[0.00][S01] Hello world.[1.20]"`)으로 제공됩니다. 값이 주어지면 각 전사본이 어시스턴트 턴으로 기록되고 `labels`가 반환됩니다([__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor.__call__)의 `output_labels` 참조).

tokenize (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 프롬프트를 토큰화하고 오디오를 처리할지 여부입니다. `False`인 경우 오디오가 로드되지 않고, 오디오 플레이스홀더가 확장되지 않은 문자열로 프롬프트가 반환됩니다. 이 프롬프트를 오디오와 함께 프로세서에 전달하면 `processor(text=prompts, audio=audio)`, `tokenize=True`일 때와 동일한 출력을 얻습니다.

- ****kwargs** : [apply_chat_template()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template)에 전달되는 추가 키워드 인자입니다. Processor kwargs(예: `text_kwargs`, `audio_kwargs`, ...)는 `processor_kwargs={...}`로 전달해야 합니다.

`transcription`가 주어지면 학습을 위해, 아니면 추론을 위해, 채팅 템플릿을 수동으로 작성하지 않고 전사/화자 분리용 입력을 준비합니다.

## MossTranscribeDiarizeModel[[transformers.MossTranscribeDiarizeModel]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeModel[[transformers.MossTranscribeDiarizeModel]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeModel(config: MossTranscribeDiarizeConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L382)

**매개변수:**

config ([MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

MOSS-Transcribe-Diarize 모델: Whisper 인코더, 4x 시간 병합, 멀티모달 프로젝터, Qwen3 언어 모델.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MossTranscribeDiarizeModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, padding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L459)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *선택 사항*) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MossTranscribeDiarizeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요 ([MossTranscribeDiarizeProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor)는 오디오 처리에 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)를 사용합니다).

input_features_mask (`torch.Tensor`, shape `(num_chunks, feature_sequence_length)`, *선택 사항*) : `input_features`의 각 청크된 로그-멜 특징 행에 대해 한 행씩, 유효한(패딩되지 않은) 특징 인덱스를 표시하는 마스크입니다. 각 청크의 유효한 인코더 출력 길이를 계산하는 데 사용됩니다.

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션 수행을 방지하기 위한 마스크. 언어 모델에 그대로 전달됩니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 사용할 사전 계산된 임베딩입니다. `input_features`도 함께 제공되는 경우, `inputs_embeds`의 오디오 플레이스홀더 위치를 찾아 오디오 임베딩으로 채울 수 있도록 `input_ids`가 여전히 필요합니다.

padding_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, max_audio_length)`, *선택 사항*) : 각 오디오 샘플의 유효한 원시 오디오 길이를 표시하는 마스크. `config.audio_chunk_size`와 함께 사용하여 `audio_chunk_mapping`을 복원합니다.

**반환값:** `MossTranscribeDiarizeModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`MossTranscribeDiarizeModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[MossTranscribeDiarizeModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 투영된 오디오 히든 상태입니다.

#### get_audio_features[[transformers.MossTranscribeDiarizeModel.get_audio_features]]

```python
get_audio_features(input_features: Tensor, input_features_mask: Tensor, padding_mask: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L394)

**매개변수:**

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요 ([MossTranscribeDiarizeProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor)는 오디오 처리에 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)를 사용합니다).

input_features_mask (`torch.Tensor`, shape `(num_chunks, feature_sequence_length)`) : `input_features`의 각 chunked log-mel feature row마다 한 줄씩, 유효한(패딩되지 않은) feature 인덱스를 표시하는 마스크. 각 chunk의 유효한 encoder 출력 길이를 계산하는 데 사용됩니다.

padding_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, max_audio_length)`) : 각 오디오 샘플의 유효한 원시 오디오 길이를 표시하는 마스크로, 샘플당 한 행을 가집니다. `config.audio_chunk_size`와 함께 사용하여 `audio_chunk_mapping`을 복원하는 데 사용됩니다.

**반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

log-mel 특징에서 MOSS 오디오 임베딩을 추출하고, 샘플별로 다중 청크 오디오를 재조립합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

## MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration[[transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration]]

#### transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration[[transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration(config: MossTranscribeDiarizeConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L522)

**매개변수:**

config ([MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

전사 및 화자 분리(diarization)를 위한 조건 생성용 MOSS-Transcribe-Diarize 모델.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, padding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L535)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *선택 사항*) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [MossTranscribeDiarizeProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor.__call__)를 참조하세요 ([MossTranscribeDiarizeProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeProcessor)는 오디오 처리에 [MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeFeatureExtractor)를 사용합니다).

input_features_mask (`torch.Tensor`, shape `(num_chunks, feature_sequence_length)`, *선택 사항*) : `input_features`의 각 청크된 로그-멜 특징 행에 대해 한 행씩, 유효한(패딩되지 않은) 특징 인덱스를 표시하는 마스크입니다. 각 청크의 유효한 인코더 출력 길이를 계산하는 데 사용됩니다.

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션 수행을 방지하기 위한 마스크. 언어 모델에 그대로 전달됩니다.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 사용할 사전 계산된 임베딩입니다. `input_features`도 함께 제공되는 경우, `inputs_embeds`의 오디오 플레이스홀더 위치를 찾아 오디오 임베딩으로 채울 수 있도록 `input_ids`가 여전히 필요합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

padding_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, max_audio_length)`, *선택 사항*) : 각 오디오 샘플의 유효한 원시 오디오 길이를 표시하는 마스크. `config.audio_chunk_size`와 함께 사용하여 `audio_chunk_mapping`을 복원합니다.

**반환값:** `MossTranscribeDiarizeCausalLMOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`MossTranscribeDiarizeCausalLMOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([MossTranscribeDiarizeConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ko/model_doc/moss_transcribe_diarize#transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드의 예측 점수.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택*, `use_cache=True`가 전달되거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력용 1개 + 각 레이어의 출력용 1개)로, 모양은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`, *선택 사항*) -- 투영 이후 오디오 인코더의 히든 스테이트입니다.

예:

```python
>>> from transformers import MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration, AutoProcessor

>>> model_id = "hf-audio/MOSS-Transcribe-Diarize-HF"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> model = MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")
>>> inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
>>> outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)
>>> processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
```

#### get_audio_features[[transformers.MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration.get_audio_features]]

```python
get_audio_features(input_features, input_features_mask, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moss_transcribe_diarize/modeling_moss_transcribe_diarize.py#L532)