Cleanup on60 작동 중
Core ML Parakeet + 로컬 정리
- 마이크로 WER
- 3.46%
- 삭제율
- 0.41%
- Median processing
- 1,124 ms
- p95 processing
- 2,807 ms
- Maximum processing
- 2,958 ms
개인 음성 기록 상태 · 2026
받아쓰기에서 누락되는 내용을 측정합니다.
정확도, 삭제, 지연 시간, 그리고 장치 내 음성 도구에서 관찰 가능한 네트워크 동작. 우리는 방법, 한계, 그리고 숫자 옆에 정리된 데이터를 공개하고 있습니다.
01 · 파일럿 결과
처음 숫자들, 전체 보기로.
With local cleanup enabled, the pilot recorded a 1,124 ms median processing time and 3.46% word error rate. The same 20 clean synthetic fixtures were decoded three times per lane on one M1 Max MacBook Pro using Yaps 2.3.2129. Lower error and latency values are better within this exact setup. These are Yaps configurations, not competing products.
- 설비
- 20
- 레이별 실행
- 60
- Words, with repeats
- 1,473
- 발화 출처
- 합성
- 테스트 장치
- 1
- Error aggregation
- 마이크로
Cleanup off60 작동 중
Core ML Parakeet, cleanup off
- 마이크로 WER
- 3.67%
- 삭제율
- 0.20%
- Median processing
- 250 ms
- p95 processing
- 722 ms
- Maximum processing
- 1,863 ms
Cleanup off60 작동 중
Whisper Base, cleanup off
- 마이크로 WER
- 6.52%
- 삭제율
- 0.41%
- Median processing
- 844 ms
- p95 processing
- 1,669 ms
- Maximum processing
- 2,189 ms
Processing time includes recognition, pipeline finalization and local cleanup when enabled. It excludes initial runtime construction, fixture loading, live recording, shortcut dispatch and cursor insertion. All lanes score final evaluator output; cleanup-off lanes can still apply vocabulary and formatting changes.
Latency uses 60 equally weighted decode samples per lane and R-7 linear quantiles. The 20 fixtures contain 491 reference-word positions per pass, counted three times in the 1,473-word denominator. Repeats are not independent utterances. Quality-threshold failures remain included: 3 with Core ML cleanup on, 3 with Core ML cleanup off and 6 with Whisper.
Interpretation corrected 6 September 2026. Original numbers are unchanged. Read the evidence audit, external references, remaining limitations and reproduction instructions.
A matched cleanup-off observation.
In these runs, Whisper Base with cleanup off had 2.85 percentage points higher WER, 0.20 points higher deletion rate, a 595 ms higher median, and a 947 ms higher p95 than Core ML Parakeet with cleanup off.
일반적인 제품 또는 개인정보 관련 주장.
파일럿은 인간의 음성, 억양, 다국어 음성, 실시간 마이크 캡처, 제어된 열 순서, 네트워크 관찰, 추가 장치 및 타사 제품을 제외합니다.
02 · 제품 층
모델은 받아쓰기 경험이 아닙니다.
왜 Yaps이 보고서에 포함되어야 하는지
모델 가중치를 다운로드하는 것은 쉬운 부분입니다. 유용한 받아쓰기 시스템은 오디오를 안정적으로 캡처하고, 적절한 런타임을 선택하며, 모델에 맞게 음성을 준비하고, 불완전한 출력을 감지하며, 사용자의 의도를 보존하고, 결과를 사용자가 작업 중인 위치에 배치해야 합니다.
Yaps는 능력 있는 로컬 음성 모델들을 하나의 개인 도구로 바꾸어, 사람들이 모델 서버, 스크립트, 오디오 파이프라인 또는 내보내기 단계를 직접 구성하지 않고도 일상적인 앱에서 사용할 수 있게 합니다.
캡처
단축키나 모바일 키보드가 사용자를 별도의 전사 도구로 이동시키지 않고도 개인 녹음을 시작합니다.
준비하기
Yaps은 인식하기 전에 음성 감지, 침묵 처리 및 장치 형식 오디오 준비를 적용합니다.
경로
앱은 장치, 언어, 품질 선호도 및 사용 가능한 하드웨어에 맞는 설치된 로컬 엔진을 선택합니다.
인식
Parakeet, Cohere, Whisper, 또는 전문 경로가 준비된 오디오를 후보 텍스트로 변환합니다.
경비
완전성 검사, 복구 경로, 어휘 처리 및 로컬 정리를 통해 전달된 결과를 보호합니다.
배송
완성된 텍스트는 커서 위치나 모바일 키보드 워크플로우에 입력되어 즉시 사용할 수 있습니다.
This product context explains why the report distinguishes cleanup settings and the measured output stage. It is not evidence that Yaps is best, and it does not turn product positioning into a benchmark result.
03 · 더 넓은 증거
연구 프로그램은 이미 한 파일럿보다 큽니다.
이들 보조 연구들은 서로 다른 장치, 말뭉치, 측정 지표 및 테스트 프로토콜을 사용했습니다. 이들의 수치는 현재 제품 결정에 대한 설명을 제공하지만, 하나의 리더보드로 결합해서는 안 됩니다.
Apple Silicon · 다국어관련 연구
Cohere은 대화 경로를 변경합니다.
더 광범위한 M1 Max 벤치마크에서는 24개 언어에 걸쳐 144개의 합성 클립과 13개 언어에 걸쳐 65개의 인간 FLEURS 클립을 사용했습니다. Cohere과 모든 모델이 공유한 20클립 인간 하위 집합에서, Cohere는 감사된 WER 4.2%를 기록한 반면 MLX Parakeet는 12.0%를 기록했습니다.
- Cohere WER
- 4.2%
- MLX Parakeet
- 12.0%
- 일치한 인간 클립
- 20
Windows 11 · Cohere관련 연구
지연 시간 비용이 발생하지만 더 높은 다국어 신뢰성.
Ryzen 7 5700U Windows 노트북에서, Cohere와 ONNX Parakeet는 14개 언어로 된 동일한 70개의 인간 FLEURS 클립을 실행했습니다. Cohere는 70개의 비어 있지 않은 전사를 반환했고; Parakeet는 61개를 반환했습니다. Cohere는 14개의 자동 언어 비교 중 12개에서 승리했지만, 각 클립당 평균 3.654초가 걸린 반면 Parakeet는 1.394초가 걸렸습니다.
- Cohere 비어 있지 않음
- 70/70
- Parakeet 비어 있지 않음
- 61/70
- Cohere 의미
- 3.654 s
Android · 아랍어 미리보기관련 연구
장치 속도가 충분해도 말뭉치 커버리지는 실패할 수 있습니다.
An Arabic FastConformer pack ran on a Pixel 10 Pro. Excluding one invalid reference pair, 39 FLEURS clips produced 9.8% WER and 4.1% CER, with a 624 ms median and 984 ms p95. A broader clean and noisy MASC slice on Mac CPU later scored 22.5% WER, so the route remains Preview rather than becoming a general Arabic claim.
- 유효한 클립
- 39
- 중간 디코드
- 624 ms
- p95 디코드
- 984 ms
04 · 플랫폼 범위
숨기지 말고 공백을 표시하세요.
macOS · Apple Silicon
파일럿 게시됨현재 증거현재 20개 장치 파일럿과 별도의 144개 합성 및 65개 인간 다국어 모델 베이크오프입니다.
다음 증거 게이트자발적인 발화, 더 많은 Mac 세대, 제어된 열 순서, 그리고 실시간 마이크 캡처를 추가하세요.
Windows · x64
현재 증거별도의 70클립, 14언어 인간 FLEURS 검증이 Cohere과 ONNX Parakeet을 Windows 11에서 비교했습니다.
다음 증거 게이트동결 프로토콜 하에서 정제된 행을 게시하고 저메모리 및 추가 GPU 클래스를 추가합니다.
Android · ARM64
현재 증거한 Pixel 10 Pro 평가가 아랍어 FastConformer 팩을 측정하고 실제 키보드 경로를 실행했습니다.
다음 증거 게이트즉흥 방언 발화, 더 많은 전화 등급, 영어 경로 동일성, 배터리 및 지속 사용 측정을 추가합니다.
Linux · x64
연구 격차현재 증거Yaps은 Linux에서 사용할 수 있지만, 이 보고서에는 보고서 수준의 네이티브 Linux 정확도 또는 지연 시간 테스트가 포함되어 있지 않습니다.
다음 증거 게이트네이티브 Ubuntu 픽스처 재생, 설치된 패키지 받아쓰기, CPU 및 Vulkan 경로, X11, 그리고 Wayland을 실행합니다.
iOS · ARM64
연구 격차현재 증거Yaps은 iOS에서 사용할 수 있지만, 이 보고서에는 아직 iPhone 기기 벤치마크가 포함되어 있지 않습니다.
다음 증거 게이트실제 키보드 확장, 모델 로딩, 메모리 압력, 에너지 사용량 및 종단 간 커밋 지연 시간을 측정하세요.
05 · 연구 질문
유창한 전사본도 여전히 틀릴 수 있다.
정확도
결정론적 정규화 후 참조 단어 중 몇 개가 대체, 삽입 또는 삭제되나요?
무음 삭제
기록물이 충분히 유창하게 들리더라도 단어나 구가 빠질 수도 있나요?
반응성
분배 처리 시간은 단일 최속 실행뿐만 아니라 얼마나 걸리나요?
네트워크 동작
정의된 워크플로우 동안 어떤 연결과 페이로드가 관찰되며, 패킷 관찰의 한계는 명확하게 명시됩니까?
06 · 출판 디자인
출처를 추적할 수 있는 증거.
The pilot distinguishes semantic cleanup settings, scores final evaluator output, reports substitutions, insertions, and deletions independently, and keeps private speech content outside the public release. Comparable systems receive the same audio bytes where their interfaces permit it; incompatible capture paths belong in clearly separated strata.
01고정된 공개 자료 또는 동의된 코퍼스
02선언된 시스템, 모델 및 장치
03실패가 남아 있는 반복 실행
04Word수준 S/I/D 정렬
05내용 없는 공개적인 논쟁과 집계
07 · 기록 읽기