# مشروع Verto لتفريغ الكلام المصري في المتصفح ينشر نتائج قياس دقته كاملة، بنسبة خطأ 31% في المصرية

> **المغزى:** المغزى: النسخة المضغوطة فقدت أقل من نصف نقطة من الدقة مقابل ثلثي الحجم تقريبًا، لكن الرقم نفسه يقول إن تفريغ العربية المحكية ما زال يصلح مسودة تحتاج إلى مراجعة، لا نصًا نهائيًا.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-11-01-verto-arabic-asr-benchmark-results/)
- التاريخ: 21 جمادى الأولى - 1 نوفمبر 2026 (2026-11-01)
- القسم: استقلال تقني
- الوسوم: تحويل الكلام إلى نص، الذكاء الاصطناعي العربي، منتجات عربية، المصادر المفتوحة

نشر صاحب مشروع Verto نتائج قياس دقة نموذجه لتحويل الكلام إلى نص، المتخصص في اللهجة المصرية والكلام الذي يخلط العربية بالإنجليزية. وكان [المشروع قد صدر قبل أيام دون قياس لدقته](https://almaghza.com/a/2026-10-22-verto-arabic-asr-egyptian-browser/)، وهو مفتوح المصدر برخصة MIT ويعمل داخل المتصفح على جهاز المستخدم، دون خادم ودون رفع للصوت.

جرى القياس على 6,726 تسجيلًا من مجموعة Casablanca، أي 7.70 ساعة من الكلام، بأداة التقييم الرسمية للوحة العربية. والمقياس الرئيسي هو WER، أي نسبة الكلمات التي يخطئ فيها النموذج.

على اللهجة المصرية، في 825 تسجيلًا، بلغت نسبة خطأ الكلمات 31.115% لنسخة INT8 المضغوطة، مقابل 30.678% للنسخة الأصلية الكاملة FP32. وفي المقابل انخفض حجم ملف التنفيذ من 238.84 ميجا إلى 69.46 ميجا، أي أصغر بـ 70.92%. فالضغط كلّف أقل من نصف نقطة مئوية من الدقة.

لكن الأرقام تقول أيضًا ما يحدّ من استخدامه. فنسبة 31% تعني خطأ في نحو كلمة من كل ثلاث. وعلى 8 لهجات مجتمعة، بلغت نسبة خطأ الكلمات 75.408% للأصلية و75.449% لنسخة INT8، ونسبة خطأ الحروف 41.847% مقابل 41.875%. ويكتب ملف README نفسه أن النسختين تسجلان نسب خطأ عالية على عدة لهجات، وأن هذه الأرقام لا تثبت دقة متساوية على أصوات أخرى، وأن السرعة والذاكرة وأداء المتصفح لم تُقَس.

وما يعنيه ذلك لمن يبني منتجًا بالعربية أن النموذج لا يكفي وحده حين تكون الدقة العالية شرطًا. أما حين يكفي تفريغ أولي يراجعه شخص، فهو يعمل دون API ودون فاتورة بالدقيقة، على مقاطع من نصف ثانية إلى 60 ثانية، على الـ CPU عبر WASM افتراضيًا ومع WebGPU اختياريًا.

والأقل شيوعًا في المشاريع المشابهة أن القياس نُشر كاملًا مع ملف النتائج، بما فيه الأرقام غير المريحة.

## المصادر

- [التجربة المباشرة في المتصفح](https://verto-arabic-asr.yahya-mahroof.site)
- [مستودع المشروع على GitHub برخصة MIT](https://github.com/yayaiu6/Verto-Arabic-ASR)
- [ملفات النموذج على Hugging Face](https://huggingface.co/yayaiu6/Verto-Arabic-ASR)
- [صفحة المشروع على مرتكز](https://www.mortakaz.com/projects/6ad8e16647e3813d205e4dd3)