애플이 iOS 26 및 macOS 26 업데이트와 함께 새로운 온디바이스 음성 인식 API인 SpeechAnalyzer와 SpeechTranscriber를 공개했습니다. 이 새로운 API는 기존의 SFSpeechRecognizer를 대체하며, 정확도 관련 공식 수치를 발표하지 않아 개발자들의 궁금증을 자아냈습니다. 하지만 최근 인스크라이브(Inscribe)가 자체적으로 진행한 벤치마크 테스트 결과, SpeechAnalyzer가 오픈AI의 위스퍼(Whisper) 스몰 모델을 포함한 여러 모델들을 능가하는 인상적인 성능을 보여주며 온디바이스 음성 인식 시장에 새로운 기준을 제시했습니다.
인스크라이브는 5,559개의 표준 테스트 발화(LibriSpeech 데이터셋)를 사용하여 SpeechAnalyzer의 성능을 측정했습니다. 그 결과, SpeechAnalyzer는 깨끗한 음성(test-clean)에서 2.12%의 단어 오류율(WER)을, 노이즈가 있는 음성(test-other)에서 4.56%의 WER을 기록했습니다. 이는 위스퍼 스몰(Whisper Small) 모델의 각각 3.74%와 7.95%보다 훨씬 낮은 수치로, 정확도 면에서 압도적인 우위를 점했습니다. 또한, SpeechAnalyzer는 위스퍼 스몰보다 약 3배 빠른 속도로 작동하며, 기존 애플 API인 SFSpeechRecognizer 대비 단어 오류율을 3.5배에서 4배까지 개선하는 놀라운 발전을 이루었습니다. 이 테스트는 애플 M2 Pro 칩이 탑재된 기기에서 온전히 온디바이스(on-device)로 실행되었습니다.
이번 벤치마크 결과는 온디바이스 영어 음성 인식 분야에서 애플의 기술력이 상당한 수준에 도달했음을 보여줍니다. 그동안 온디바이스 음성 인식의 대명사였던 위스퍼가 이제 애플 하드웨어에서는 최고의 선택지가 아닐 수도 있다는 의미입니다. 물론 위스퍼는 더 많은 언어를 지원하고 애플 플랫폼 외 다양한 환경에서 구동된다는 장점이 있지만, 최신 아이폰이나 맥 사용자에게 영어 음성 인식에 있어서는 SpeechAnalyzer가 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 이는 개발자들이 음성 인식 기능을 구현할 때 애플의 내장 API를 적극적으로 고려하게 만들 것이며, 사용자들에게는 더 빠르고 정확한 온디바이스 음성 인식 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.