Apple SpeechAnalyzer、Whisperを精度で上回る
मूल शीर्षक: Apple's new SpeechAnalyzer API, benchmarked against Whisper and its predecessor
यह क्यों महत्वपूर्ण है
英語のオンデバイス音声認識においてApple純正APIがWhisperを上回り、開発者の技術選択に影響を与える可能性がある。
Apple の新しい音声認識API「SpeechAnalyzer」（iOS/macOS 26）が、LibriSpeech標準テスト5,559件でWhisper Smallを上回る結果を示した。clean音声でのWER（単語誤り率）は2.12%と、Whisper Smallの3.74%、旧API「SFSpeechRecognizer」の9.02%を大きく下回った。
AI搭載ワークスペースアプリ「Inscribe」の開発チームは、Apple M2 Pro（32GB、macOS 26.5.1）上で5つの音声認識エンジンを同一条件でベンチマークし、結果を公開した。
AppleはSpeechAnalyzerの精度数値を公式に発表していないため、開発者の間では比較情報が不足していた。今回の測定では、LibriSpeechのtest-clean（2,620件）とtest-other（2,939件）を使用した。
結果は以下の通り（WER、低いほど良い）：
・Apple SpeechAnalyzer：clean 2.12% / noisy 4.56%
・Whisper Small（WhisperKit CoreML、約460MB）：3.74% / 7.95%
・Whisper Base（約140MB）：5.42% / 12.51%
・Whisper Tiny（約40MB）：7.88% / 17.04%
・Apple SFSpeechRecognizer（旧API）：9.02% / 16.25%
旧APIのSFSpeechRecognizerは40MBのWhisper Tinyにも劣る精度で最下位となり、SpeechAnalyzerへの移行の価値が明確に示された。
処理速度においても、SpeechAnalyzerはWhisper Smallの約3倍速く動作し、M2 Pro上では全エンジンがリアルタイムの12〜40倍速で処理可能だった。
Whisperの優位点として、約30ロケールのSpeechAnalyzerに対し多言語対応の幅広さと、Apple以外のプラットフォームでも動作する点が挙げられる。
Inscribeは今回の結果を受け、自社製品の「Auto」エンジンをSpeechAnalyzer対応言語では同APIを優先し、それ以外ではWhisperを使用する設定に変更した。