# Rapport de validation hardware — AfriVoices East Africa ASR

Document de conformité aux contraintes de déploiement embarqué (edge) de la compétition.

## Conditions de test

- **Cible** : CPU embarqué (Raspberry Pi 4 / Android), 100 % hors-ligne.
- **Simulation** : exécution **CPU uniquement**, `torch.set_num_threads(4)` pour reproduire
  les 4 cœurs d'un Raspberry Pi 4.
- **Pipeline mesuré** : chaîne complète = modèle acoustique (w2v-BERT 2.0 + CTC) **+
  décodage KenLM par langue**. Le décodage LM est inclus car c'est la partie la plus
  coûteuse sur CPU ; le mesurer garantit un RTF honnête.
- **Audios** : échantillon représentatif de l'ensemble de test (durées variées).

## 1. Latence — Real-Time Factor (RTF)

Le RTF = temps de traitement / durée de l'audio. **Limite de la compétition : RTF ≤ 2×.**

| Mesure | Valeur |
|---|---|
| RTF moyen | 0,28 |
| RTF médian | 0,26 |
| RTF maximum | 0,74 |

**Conforme** : même dans le pire cas mesuré (0,74×), le système traite l'audio plus de
deux fois plus vite que le temps réel. Le premier appel (warm-up, caches froids) est le
plus lent ; en régime établi le RTF se situe autour de 0,25.

## 2. Empreinte mémoire (RAM)

Mesure d'un **processus Python isolé** chargeant uniquement les artefacts de déploiement
(pour éviter de compter la RAM résiduelle d'une session encombrée).
**Limite de la compétition : RAM ≤ 8 Go.**

| Composant | RAM (Go) |
|---|---|
| Base Python | 0,29 |
| + Modèle acoustique (fp32, CPU) | +0,31 → 0,60 |
| + KenLM v2 (swahili, le plus gros des 6) | +0,82 → 1,42 |
| **Empreinte déploiement (modèle + 1 KenLM v2)** | **≈ 1,15** |

**Conforme** : ~1,15 Go, soit moins de 15 % de la limite de 8 Go.

**Hypothèse de déploiement** : un seul KenLM est chargé à la fois, celui de la langue de
l'audio courant (la langue est fournie dans les données de test). Le swahili étant le plus
volumineux des six modèles de langue (~740 Mo de binaire), ce total représente le **pire
cas mémoire**. Toutes les autres langues consomment moins.

*Mise à jour v2 : le KenLM swahili enrichi (lm_v2) pèse 819 Mo (vs ~740 Mo en v1) ;
l'empreinte totale reste ≈ 1,15 Go, très loin de la limite.*

Une marge supplémentaire existe : le modèle pourrait être quantifié en INT8 (~4× plus
petit, soit ~0,1 Go), mais ce n'est pas nécessaire pour la conformité.

## 3. Autres contraintes

| Critère | Limite | Mesuré | Statut |
|---|---|---|---|
| Paramètres du modèle | ≤ 1 Md | ≈ 0,6 Md | ✓ |
| Exécution hors-ligne | requise | aucune dépendance réseau à l'inférence | ✓ |
| CPU uniquement | requis | testé sans GPU | ✓ |

## 4. Conclusion

Le système respecte l'ensemble des contraintes de déploiement edge :

- RTF maximum 0,74× **≤ 2×** ✓
- RAM ≈ 1,15 Go **≤ 8 Go** ✓
- ≈ 0,6 Md paramètres **≤ 1 Md** ✓
- 100 % hors-ligne, CPU uniquement ✓

Le modèle est déployable sur un Raspberry Pi 4 ou un appareil Android de gamme moyenne
sans dépasser aucune des limites imposées.

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*Méthodologie de mesure reproductible dans le notebook principal. Les valeurs RAM sont
issues d'une mesure en processus isolé (psutil RSS) ; les valeurs RTF d'une passe CPU
bridée à 4 threads sur échantillon de test.*