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2026/10/17 1

음성 비서가 느린 진짜 병목은 LLM 첫 토큰이었습니다 — 헤르메스 데스크톱에 로컬 음성 스택 붙이기

헤르메스 데스크톱에 음성 대화를 붙였습니다. 제 목소리를 받아 적고, LLM이 생각하고, 다시 목소리로 답해 주는 구성입니다. ChatGPT 음성 모드처럼 바로 대답이 나올 줄 알았는데, 실제로는 답이 한 박자 늦었습니다. 말을 끝내면 음... 소리가 나오기까지 1, 2, 3초가 뜸하거든요. 반응은 있으니 고장이라 하기엔 애매했고, 그냥 느린 것이었습니다. 여기서 다들 하는 짐작이 있습니다. 입력도 음성이고 출력도 음성이니 STT(음성을 텍스트로 바꾸는 단계)나 TTS(텍스트를 음성으로 바꾸는 단계)부터 의심하게 되죠. 그런데 로컬 음성 스택(whisper + Kokoro)을 하나씩 붙여 보며 잡아 본 병목은 그 둘이 아니었습니다. STT는 거의 즉답이었고 TTS는 스트리밍으로 말하기 시작하는데도, 첫 ..

공부/인공지능 10:13:32
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vllm, AI 영상, DGXSpark, HERMES, 세컨드브레인 개발기, 예비부부교실, 트러블슈팅, LiteLLM, 컨텍스트 길이, 건강가정지원센터, 로컬 LLM, 개발기, 게임 스프라이트, LLM서빙, kv 캐시, deepseek, Wan 2.2, Rag, 벤치마크, 세컨드브레인,

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