Transcrição com IA no dispositivo significa que o modelo de fala roda no próprio celular — não existe etapa de upload por onde o seu áudio possa passar. O que acontece entre o microfone e o texto, o que o Neural Engine faz, por que é a memória (e não a velocidade) que decide qual modelo cada app carrega, e o que o processamento local realmente não consegue fazer.
GuiaQuase todo conselho sobre precisão de transcrição é genérico. Este guia coloca em ordem de efeito medido os cinco fatores que decidem o resultado — distância do microfone, falas sobrepostas, ruído e silêncio, idioma e vocabulário, e o modelo que o app roda — com os números publicados que mostram quanto cada um pesa.
IAA taxa de erro de palavras conta substituições, deleções e inserções contra as palavras realmente faladas. O que a fórmula inclui, o que ela ignora em silêncio, por que o mesmo modelo pontua diferente em dois artigos e como medir o seu próprio WER em dez minutos.
IAO SpeechAnalyzer no dispositivo da Apple superou o Whisper em um benchmark muito compartilhado, mas esse teste rodou o Whisper Small em audiolivros em inglês. O que ele mediu, o que não mediu, e qual motor combina com cada gravação.
IAA precisão real do Whisper: 2–3% de erro em fala lida limpa, cerca de 7% em benchmarks mistos em inglês e uns 16% em salas de reunião — e o que move esses números.
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