애플이 iOS 26 및 macOS 26부터 새롭게 선보인 온디바이스 음성 인식 API인 SpeechAnalyzer가 기존 API와 오픈AI(OpenAI)의 위스퍼(Whisper) 모델을 압도하는 성능을 보여주며 주목받고 있습니다. M2 Pro 칩에서 진행된 벤치마크 테스트 결과, SpeechAnalyzer는 깨끗한 음성에서 2.12%, 잡음이 많은 음성에서 4.56%라는 매우 낮은 단어 오류율(WER)을 기록했습니다. 이는 기존 SFSpeechRecognizer API의 WER인 9.02%와 16.25%를 크게 개선한 수치이며, 위스퍼 스몰(Whisper Small) 모델보다도 정확도가 높았습니다.
이번 벤치마크는 5,559개의 리브리스피치(LibriSpeech) 음성 데이터를 사용해 애플 M2 Pro 32GB 및 macOS 26.5.1 환경에서 완전히 온디바이스(on-device)로 진행되었습니다. SpeechAnalyzer는 기존 애플 API 대비 단어 오류율을 3.5~4배 낮췄을 뿐만 아니라, 구두점과 대소문자까지 정확하게 적용된 텍스트를 생성해 결과물의 가독성을 크게 높였습니다. 속도 면에서도 위스퍼 스몰보다 약 3배 빨라, 1시간 분량의 오디오를 약 1.5~5분 만에 온디바이스에서 전사할 수 있었습니다. 다만, SpeechAnalyzer는 약 30개 로케일과 OS 26 이상 애플 플랫폼으로 지원 범위가 제한적이라는 한계가 있습니다.
이번 결과는 아이폰(iPhone)이나 맥(Mac) 사용자들에게 훨씬 더 정확하고 빠른 온디바이스 음성-텍스트 변환 경험을 제공할 것입니다. 특히 개인 정보 보호에 민감한 사용자들에게는 음성 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내에서 처리된다는 점이 큰 이점으로 작용합니다. 이러한 성능 향상은 음성 메모, 회의록 작성, 음성 명령 등 다양한 애플리케이션에서 사용자 경험을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 장기적으로는 서드파티 음성 인식 앱의 필요성을 줄일 만큼 강력한 내장 기능으로 자리매김할 가능성도 있습니다.