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Analisi pratica della demo IBM Granite Speech su WebGPU: dettatura locale, requisiti, pesi ONNX, latenza dichiarata e limiti.

L’ANALISI

Granite Speech su WebGPU: dettatura locale nel browser

Analisi pratica della demo IBM Granite Speech su WebGPU: dettatura locale, requisiti, pesi ONNX, latenza dichiarata e limiti.

2 min di letturaFatti, limiti e fonti primarie
Model card ufficiale Hugging Face di IBM Granite Speech 5.0 470M TurboCTC
La model card ufficiale di Granite Speech 5.0 470M TurboCTC, modello usato dalla demo WebGPU di IBM.

In breve: La demo mostra che un modello speech-to-text da 473 milioni di parametri può eseguire dettatura continua interamente nel browser desktop: microfono e audio non lasciano il dispositivo. Il compromesso è un download iniziale di circa 550 MB, dipendenza da WebGPU e prestazioni ancora da verificare su hardware diverso dal test IBM.

Che cosa è stato reso eseguibile

Lo Space statico usa Granite Speech 5.0 470M TurboCTC esportato in ONNX q4f16 e un secondo modello per punteggiatura e maiuscole. La pipeline cattura audio a 16 kHz, aggiorna parole provvisorie durante il parlato e conferma il segmento alla pausa.

Perché WebGPU cambia il confine dei dati

Inferenza, buffer audio e riconciliazione del testo avvengono nel browser. Secondo il progetto, l’audio non lascia il dispositivo: è un confine operativo diverso da una normale API cloud, anche se codice e pesi vengono inizialmente scaricati dalla rete.

Requisiti e ingombro reale

Servono Chrome o Edge desktop con WebGPU; il mobile non è supportato. Il primo accesso scarica circa 312 MB per il riconoscitore, 209 MB per la punteggiatura e 26 MB di runtime, poi gli asset vengono mantenuti nella cache del browser.

Come leggere prestazioni e accuratezza

Il README riporta circa 300 ms per finestra su M1 Max e testo provvisorio a 0,4-0,7 secondi dal parlato. Il WER in-browser dichiarato è 6,78% sul piccolo campione LibriSpeech usato dagli autori; hardware, accenti, rumore e linguaggio reale possono cambiare sensibilmente il risultato.

Condizioni e limitazioni

Le misure sono dichiarate nel README della demo su un M1 Max e su otto minuti di LibriSpeech dev-clean, non sono un test indipendente. Il supporto mobile è escluso e il fallback WASM indicato dal progetto non mantiene una latenza da dettatura live.

Checklist pratica

  • Aprire la demo solo su un desktop con WebGPU attiva.
  • Controllare il download iniziale e la persistenza degli asset nella cache.
  • Provare microfono, rumore, accento e durata realmente previsti.
  • Confrontare latenza WebGPU e fallback WASM sul dispositivo target.
  • Verificare in DevTools che nessun audio venga inviato a endpoint remoti.

Fonti primarie

Radar AI · a cura di Francesco Gruner

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