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온디바이스 AI 전사란? 아이폰이 Whisper를 돌리는 방법 (2026)
온디바이스 AI 전사는 음성 인식 모델이 휴대폰 안에서 도는 방식입니다. 오디오가 지나갈 업로드 단계 자체가 없습니다. 마이크와 텍스트 사이에서 실제로 무슨 일이 벌어지는지, Neural Engine이 무엇을 하는지, 앱이 싣는 모델 크기를 연산이 아니라 메모리가 정하는 이유, 그리고 온디바이스가 정말로 못 하는 일까지 정리했습니다.
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Apple SpeechAnalyzer vs Whisper (2026): 벤치마크가 빠뜨린 것과 한국어
애플의 온디바이스 SpeechAnalyzer가 Whisper를 이겼다는 벤치마크가 화제였습니다. 그런데 그 테스트는 영어 오디오북에서 Whisper Small만 돌렸습니다. 무엇을 측정했고 무엇을 측정하지 않았는지, 한국어는 어떤지 정리했습니다.
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Whisper는 얼마나 정확할까? 오디오북부터 회의실까지, 실제 수치로 보기 (2026)
Whisper의 실제 정확도: 깨끗한 낭독 음성에서는 단어 오류율(WER) 약 2~3%, 여러 영어 벤치마크 평균으로는 약 7%, 회의실 녹음에서는 약 16%입니다. 그리고 이 수치를 가장 크게 움직이는 요인이 무엇인지도 함께 정리했습니다.
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아이폰·iOS Whisper 앱 추천 (2026): 앱마다 실행하는 모델 비교
iPhone·iPad용 Whisper 앱 4개를 각 앱이 실제로 실행하는 Whisper 모델 변형과 처리 위치(기기 또는 서버) 기준으로 비교했습니다.
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Parakeet V3 vs Whisper Large V3 (2026): 속도·정확도·한국어 지원 비교
Parakeet V3와 Whisper Large V3는 무엇이 다를까요? 공식 벤치마크 정확도(WER)와 속도, 환각 현상, 한국어 지원을 비교하고 LoroNote가 온디바이스 Whisper Large V3 Turbo를 선택한 이유를 쉽게 설명합니다.
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Whisper Large V3 Turbo란? (2026) 속도·정확도·온디바이스 활용 정리
Large V3를 기반으로 더 빠르고 가볍게 설계된 Whisper Large V3 Turbo의 특징과 한계, 그리고 LoroNote가 이 모델을 사용하는 이유를 알아보세요.