匹配的清理配置
Whisper Base 关闭清理时比 Core ML Parakeet 关闭清理时在这些匹配的试点运行中 WER 高 2.85 个百分点，删除率高 0.20 个百分点，中位数高 595 毫秒，p95 高 947 毫秒。
试点结果 · 解释已更正 2026 年 9 月 6 日
三个测试类别。一次有限的试点研究。
相同的 20 个干净的合成装置，使用 Yaps 2.3.2129 在一个 M1 Max MacBook Pro 上每通道解码 3 次。Core MLParakeet和Whisper Base是Yaps内部的型号配置，不是竞争对手的产品。
01 · 汇总记录
识别与本地清理，一起测量。
| Yaps 输出通道 | 角色 | 运行 | 单词，有重复 | 微观 WER | 删除率 | 中值处理 | p95 处理 | 最大处理量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Core ML Parakeet + 本地清理 | 清理 | 60 | 1,473 | 3.46% | 0.41% | 1,124 ms | 2,807 ms | 2,958 ms |
| Core ML Parakeet，清理 | 清除关闭 | 60 | 1,473 | 3.67% | 0.20% | 250 ms | 722 ms | 1,863 ms |
| Whisper Base，清理 | 清除关闭 | 60 | 1,473 | 6.52% | 0.41% | 844 ms | 1,669 ms | 2,189 ms |
处理时间包括识别、管道最终确定和启用时的本地清理。它不包括初始运行时构建、夹具加载、实时录制、快捷方式调度和光标插入。所有车道对最终评估器输出进行评分；清理通道仍然可以应用词汇和格式更改。
延迟使用每通道 60 个等权解码样本和 R-7 线性分位数。20 个装置每次包含 491 个参考字位置，在 1,473 个字的分母中计算三倍。重复不是独立的话语。质量阈值故障仍然包括在内：3 个启用 Core ML 清理，3 个启用 Core ML 清理，6 个启用 Whisper。
解释于 2026 年 9 月 6 日更正。原始数字不变。 阅读证据审核、外部参考、剩余限制和复制说明。
“Micro” 意味着在计算每个比率之前，对编辑操作次数和参考词进行了求和。它不是每个片段百分比的宏观平均值。
02 · 限制阅读
这三排数据可以支持什么。
识别和清理一起进行
启用 Core ML 清理的通道包括本地语义清理。在插入另一个应用程序之前，其中位数 1,124 毫秒和 p95 的 2,807 毫秒一起描述了识别和最终确定。
发布流程
清理器保留了计数和延迟，同时排除了转录、参考资料、提示和应用程序上下文。公共文件完整性通过 SHA-256 摘要记录。
基准证据
人类的语言、多种口音和语言、实时麦克风捕获、受控热序、网络监控、更多设备以及第三方系统仍然是必需的。
03 · 明确排除项
这个试点没有显示什么。
- 与任何其他产品的比较性能。
- 对人类语音、口音或多语种语音的表现。
- 实时麦克风、降噪、静音门、首词检测或尾部冲刷行为。
- 在受控温度协议下的冷暖表现。
- 通过网络观察建立的离线或隐私行为。
- 关于某个原始或清理后的配置更好的普遍说法。
语料库、设备矩阵、顺序和热处理程序未进行预注册。这些观察描述了在该语料库、设备、软件版本和日期上的这些连续运行。