بحث
قياس سرعة التفريغ ودقته
شغّلنا نماذج Whisper التي يعمل بها TryScriptorium (tiny وbase وsmall) على مقاطع اختبار عامة، على خادمنا نفسه. على 487 ثانية من الكلام الإنجليزي بلغ خطأ الكلمات في نموذج small نحو 3.4% للكلام الواضح و4.0% للكلام الأصعب، وعلى 246 ثانية من الكلام العربي 31.8%. هذه قياسات على مقاطع بعينها، لا وعد بدقة تسجيلك.
آخر تحديث:
تاريخ القياس: 24 أكتوبر 2026. كل رقم هنا مقيس فعليًا ومخزَّن في ملف بيانات يمكن تنزيله: transcription-speed.json.
النتائج بالإنجليزية
| النموذج | خطأ الكلمات: كلام واضح | خطأ الكلمات: كلام أصعب | زمن المعالجة ÷ زمن الصوت | ثواني المعالج لكل ثانية صوت | أعلى ذاكرة (MB) |
|---|---|---|---|---|---|
| tiny | 5.7% | 9.3% | 0.24 | 0.15 | 379 |
| base | 4.6% | 5.7% | 0.53 | 0.29 | 460 |
| small | 3.4% | 4.0% | 1.25 | 0.78 | 901 |
WER هي نسبة خطأ الكلمات (الأقل أفضل). "كلام واضح" هو LibriSpeech dev-clean، و"أصعب" هو dev-other.
النتائج بالعربية
| النموذج | خطأ الكلمات | زمن المعالجة ÷ زمن الصوت | ثواني المعالج لكل ثانية صوت | أعلى ذاكرة (MB) |
|---|---|---|---|---|
| tiny | 64.4% | 0.44 | 0.31 | 382 |
| base | 60.2% | 0.62 | 0.46 | 485 |
| small | 31.8% | 1.27 | 1.36 | 1335 |
مقاطع عربية مقروءة من FLEURS (ar_eg). بعد تطبيع الحروف (إزالة التشكيل وتوحيد الألف والياء والتاء المربوطة).
ماذا تعني السرعة
خلال القياس كان الخادم مشغولًا بمهام أخرى (متوسط الحمل 9.4–24.4 على 4 أنوية)، وحُدّ الاختبار بـ 150% of one CPU-second per second (cgroup cap)، لذلك فزمن الجدار أبطأ مما سيكون على جهاز فارغ. المقياس الأوضح هو ثواني المعالج لكل ثانية صوت. نموذج small استهلك 0.78 ثانية معالج لكل ثانية صوت، أي نحو 47 ثانية معالج لكل دقيقة تسجيل.
الطريقة
- العتاد: Intel Core Processor (Broadwell, no TSX, IBRS)، 4 أنوية افتراضية، 7.7 GB ذاكرة، بلا GPU. الخادم نفسه الذي يخدم الموقع، فهو مشغول.
- البرمجيات: faster-whisper 1.2.1، CTranslate2 4.8.2، Python 3.14.4.
- الإعدادات كما في المحرك الفعلي: CPU وint8 وbeam 5 وVAD مفعّل، واللغة محددة يدويًا (لا كشف تلقائي).
- البيانات:
- LibriSpeech dev-clean and dev-other: كلام إنجليزي مقروء من كتب صوتية (CC BY 4.0) مبنية على تسجيلات LibriVox العامة؛ 3 مقاطع من كل مجموعة.
- FLEURS ar_eg (test split): جمل عربية مقروءة بأصوات مصرية (CC BY 4.0)؛ 3 مقاطع من جمل متتالية.
- المقاطع: 6 إنجليزية و3 عربية، كل منها نحو 75–100 ثانية من جمل متتالية، مع نصها المرجعي.
- حساب WER: مسافة التحرير على مستوى الكلمة ÷ عدد كلمات المرجع. الإنجليزية: أحرف صغيرة وبلا ترقيم، وبلا تطبيع للأرقام (فـ "10" مقابل "ten" يُحسب خطأ). العربية: بلا تشكيل مع توحيد الألف والياء والتاء المربوطة.
- الذاكرة: أعلى حجم مقيم لعملية Python مستقلة لكل نموذج.
- التكرار: تشغيل واحد لكل نموذج، دون فترات ثقة.
ما لا تُظهره هذه الأرقام
- كلام مقروء بتسجيل جيد فقط. المكالمات والضجيج وتداخل المتحدثين واللهجات المحلية ستعطي أخطاء أعلى.
- الإنجليزية والعربية فقط. لم نقِس اللغات الأخرى.
- لم نقِس النماذج medium وlarge: خادمنا المشترك لا يتسع لها بأمان أثناء تشغيل الموقع.
- مقاطع قليلة وتشغيل واحد، فالفروق الصغيرة بين نموذجين ليست دليلًا.
- التقييم بالعربية صارم: اختلافات الإملاء (مثل صور الهمزة) وكلمات اللهجة تُحسب أخطاء وإن قبلها القارئ، فلا تُقارَن نسب العربية مباشرة بنسب الإنجليزية.
- الأرقام ليست وعدًا بدقة لتسجيلك. تجربة التفريغ المجاني تستخدم النموذج small.
كيف تقتبس
TryScriptorium. "قياس سرعة التفريغ ودقته". 24 أكتوبر 2026. https://tryscriptorium.com/ar/bahth-surat-altafrigh
انظر أيضًا: صفحة الحقائق وتفريغ الصوت العربي.
بيانات كل مقطع
| Clip | Model | Audio s | Wall s | RTF | CPU-s per audio-s | Reference words | Errors | WER |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| dev-clean-2035-147960 | tiny | 76.9 | 24.65 | 0.321 | 0.154 | 231 | 15 | 6.5% |
| dev-clean-2035-147961 | tiny | 75.2 | 20.68 | 0.275 | 0.151 | 236 | 13 | 5.5% |
| dev-clean-2035-152373 | tiny | 79.4 | 18.67 | 0.235 | 0.139 | 205 | 10 | 4.9% |
| dev-other-116-288045 | tiny | 78.0 | 19.58 | 0.251 | 0.146 | 204 | 19 | 9.3% |
| dev-other-116-288046 | tiny | 98.4 | 19.71 | 0.2 | 0.151 | 284 | 26 | 9.2% |
| dev-other-116-288047 | tiny | 79.4 | 14.64 | 0.184 | 0.146 | 231 | 22 | 9.5% |
| dev-clean-2035-147960 | base | 76.9 | 41.82 | 0.544 | 0.322 | 231 | 15 | 6.5% |
| dev-clean-2035-147961 | base | 75.2 | 38.04 | 0.506 | 0.274 | 236 | 9 | 3.8% |
| dev-clean-2035-152373 | base | 79.4 | 50.38 | 0.635 | 0.275 | 205 | 7 | 3.4% |
| dev-other-116-288045 | base | 78.0 | 46.17 | 0.592 | 0.305 | 204 | 12 | 5.9% |
| dev-other-116-288046 | base | 98.4 | 42.41 | 0.431 | 0.267 | 284 | 13 | 4.6% |
| dev-other-116-288047 | base | 79.4 | 39.77 | 0.501 | 0.309 | 231 | 16 | 6.9% |
| dev-clean-2035-147960 | small | 76.9 | 86.22 | 1.121 | 0.782 | 231 | 13 | 5.6% |
| dev-clean-2035-147961 | small | 75.2 | 140.83 | 1.873 | 0.81 | 236 | 4 | 1.7% |
| dev-clean-2035-152373 | small | 79.4 | 73.47 | 0.925 | 0.674 | 205 | 6 | 2.9% |
| dev-other-116-288045 | small | 78.0 | 79.32 | 1.017 | 0.773 | 204 | 9 | 4.4% |
| dev-other-116-288046 | small | 98.4 | 132.67 | 1.348 | 0.818 | 284 | 11 | 3.9% |
| dev-other-116-288047 | small | 79.4 | 98.17 | 1.236 | 0.789 | 231 | 9 | 3.9% |
| fleurs-ar-eg-1 | tiny | 83.6 | 21.1 | 0.252 | 0.186 | 135 | 64 | 47.4% |
| fleurs-ar-eg-2 | tiny | 82.1 | 24.74 | 0.301 | 0.23 | 141 | 96 | 68.1% |
| fleurs-ar-eg-3 | tiny | 80.2 | 61.96 | 0.773 | 0.508 | 123 | 97 | 78.9% |
| fleurs-ar-eg-1 | base | 83.6 | 33.78 | 0.404 | 0.296 | 135 | 66 | 48.9% |
| fleurs-ar-eg-2 | base | 82.1 | 33.46 | 0.408 | 0.313 | 141 | 92 | 65.2% |
| fleurs-ar-eg-3 | base | 80.2 | 86.5 | 1.079 | 0.785 | 123 | 82 | 66.7% |
| fleurs-ar-eg-1 | small | 83.6 | 78.65 | 0.941 | 0.924 | 135 | 22 | 16.3% |
| fleurs-ar-eg-2 | small | 82.1 | 74.83 | 0.911 | 0.999 | 141 | 44 | 31.2% |
| fleurs-ar-eg-3 | small | 80.2 | 158.86 | 1.981 | 2.183 | 123 | 61 | 49.6% |
جرّب بملفك
أفلت ملفك في الصفحة، دون إنشاء حساب.
أسئلة شائعة
ما سرعة نموذج small على المعالج؟
ما هو عامل الزمن الحقيقي (RTF)؟
ما هي نسبة خطأ الكلمات (WER)؟
أي نموذج تستخدمه التجربة المجانية؟
هل تنطبق هذه الأرقام على تسجيلي؟
تابع القراءة
- حقائق TryScriptorium — الحدود والأسعار.
- تفريغ الصوت العربي — الصفحة العربية العامة.