Resultados del piloto · interpretación corregida 6 de septiembre de 2026
Tres categorías de prueba. Un estudio piloto limitado.
Los mismos 20 aparatos sintéticos limpios, decodificados tres veces por carril en un M1 Max MacBook Pro usando Yaps 2.3.2129. Core ML Parakeet y Whisper Base son configuraciones de modelos dentro de Yaps, no productos de la competencia.
01 · Registro agregado
Reconocimiento con limpieza local, medidos en conjunto.
Piloto sintético de repetición de partidos de Yaps. Los valores más bajos de WER, tasa de eliminación y latencia indican menos errores o un tiempo de procesamiento más corto dentro de esta configuración de ejecución exacta;no son clasificaciones de productos.
Línea de salida de Yaps
Role
Corre
Palabras, con repeticiones
Micro WER
Tasa de eliminación
Procesamiento mediano
procesamiento p95
Procesamiento máximo
Core ML Parakeet + limpieza local
Limpieza en
60
1,473
3.46%
0.41%
1,124 ms
2,807 ms
2,958 ms
Core ML Parakeet, limpieza desactivada
Limpia el
60
1,473
3.67%
0.20%
250 ms
722 ms
1,863 ms
Whisper Base, limpieza de
Limpia el
60
1,473
6.52%
0.41%
844 ms
1,669 ms
2,189 ms
El tiempo de procesamiento incluye reconocimiento, finalización de canalización y limpieza local cuando está habilitado. Excluye la construcción del tiempo de ejecución inicial, la carga de dispositivos, la grabación en vivo, el envío de accesos directos y la inserción del cursor. Todos los carriles califican el resultado final del evaluador; Los carriles de limpieza aún pueden aplicar cambios de vocabulario y formato.
La latencia utiliza 60 muestras de decodificación igualmente ponderadas por carril y cuantiles lineales R-7. Los 20 partidos contienen 491 posiciones de palabras de referencia por pase, contadas tres veces en el denominador de 1.473 palabras. Las repeticiones no son expresiones independientes. Las fallas de umbral de calidad permanecen incluidas: 3 con la limpieza Core ML activada, 3 con la limpieza Core ML desactivada y 6 con Whisper.
“Micro” significa que los recuentos de operaciones de edición y las palabras de referencia se sumaron antes de calcular cada tasa. No es el promedio macro de porcentajes por clip.
02 · Lectura limitada
Lo que estas tres filas pueden soportar.
Limpia el
Configuraciones de limpieza coincidentes
Whisper Base con limpieza desactivada tuvo 2,85 puntos porcentuales más alto WER, 0,20 puntos más alta tasa de eliminación, una mediana de 595 ms más alta y un p95 de 947 ms más alto que Core ML Parakeet con limpieza desactivada en estas ejecuciones piloto coincidentes.
Carril habilitado para limpieza
Reconocimiento y limpieza juntos
El carril habilitado para limpieza Core ML incluye limpieza semántica local. Su mediana de 1.124 ms y su p95 de 2.807 ms describen el reconocimiento y la finalización juntos, antes de la inserción en otra aplicación.
lo que funcionó
Canal de publicación
El desinfectante retuvo los recuentos y la latencia, al tiempo que excluyó transcripciones, referencias, indicaciones y contexto de la aplicación. La integridad de los archivos públicos se registra con resúmenes SHA-256.
Lo que queda
Evidencia de referencia
Aún se requieren habla humana, múltiples acentos e idiomas, captura de micrófono en vivo, orden térmico controlado, observación de redes, más dispositivos y sistemas de terceros.
03 · Exclusiones explícitas
Lo que no muestra este piloto.
Rendimiento comparativo frente a cualquier otro producto.
Interpretación del habla humana, acentos o habla multilingüe.
Micrófono en vivo, eliminación de ruido, puerta de silencio, primera palabra o comportamiento de cola.
Rendimiento frío versus calor bajo un protocolo térmico controlado.
Comportamiento sin conexión o de privacidad establecido a través de la observación de la red.
Una afirmación general de que una configuración sin procesar o limpia es mejor.
El corpus, la matriz del dispositivo, el orden y el procedimiento térmico no fueron prerregistrados. Estas observaciones describen estas ejecuciones secuenciales, en este corpus, dispositivo, versión de software y fecha.