Værktøjer til stemmetransskription er overalt - fra møder og forelæsninger til podcasts og interviews. Men hvad driver disse værktøjer under motorhjelmen? Bag enhver nøjagtig transskriptionsapp i realtid ligger en kraftfuld Automatisk talegenkendelse (ASR) model.
I denne artikel gennemgår vi de vigtigste tale-til-tekst modeller, der bruges af førende transskriptionsværktøjer som VOMO，Notta, Otter.ai, Ildfluerog meget mere.
Hvorfor er valget af model vigtigt?
Generelt bestemmer ASR-modellen (Automatic Speech Recognition) det meste af et transskriptionsværktøjs ydeevne, herunder nøjagtighed, transskriptionshastighed, understøttelse af flere sprog og omkostninger.
Hvis man bruger den samme model, vil nøjagtigheden og hastigheden af forskellige lyd-til-tekst-værktøjer ikke variere væsentligt.
Nøjagtighed (især med accenter eller støj)
Hastighed (realtid vs. batch)
Støtte til sprog
Omkostninger (API-priser eller beregningskrav. )
Omkostningerne har en betydelig indflydelse på prisstrategierne for de store transskriptionsværktøjer.
Store AI-modeller er dyre at køre, så værktøjer, der er baseret på dem, tilbyder typisk kun lidt eller slet ingen gratis prøveperiode.
I modsætning hertil tilbyder Otter, der er baseret på maskinlæring, en generøs gratis plan, men kompromiset er lavere nøjagtighed.
For eksempel:
- Hvis du har brug for flersproget transskriptionWhisper er svær at slå.
- For Integration af udviklereGoogle og Deepgram tilbyder fleksible API'er.
De centrale AI-modeller bag moderne transskriptionsværktøjer
1. Whisper af OpenAI
Brugt af: VOMO, Notta, Trint (delvist), Descript (i nogle arbejdsgange)
Hvad det er
Hviskende er en kraftfuld open source ASR-model, der er trænet på 680.000 timers flersproget og multitask-overvåget data indsamlet fra nettet.
Den har været ude i over to år nu, og kun få modeller har for alvor udfordret dens dominans. Men dens præstationer på andre sprog end engelsk - f.eks. kinesisk - er stadig ikke ideelle.
Styrker:
Understøtter over 50 sprog
Håndterer accenter og støjende miljøer godt
Tilbyder oversættelse og transskription i ét trin
Brugssag: Perfekt til international transskription, lange lydoptagelser og research.
2. Google Tale-til-tekst API
Brugt af: Tidlige versioner af Otter, Notta (visse tilstande), Rev.ai (nogle workflows)
Hvad det er
En kommerciel kvalitet ASR API fra Google Cloud med understøttelse af mere end 120 sprog og dialekter.
Hvis du ser et lydtransskriptionsværktøj, der hævder at understøtte 120 sprog, kan du være ret sikker på, at det højst sandsynligt bruger Googles API.
Styrker:
Realtid og Batch-transskription
Tidsstempler på ordniveau
Brugerdefineret ordforråd og talerdagbog
Brugssag: Ideel til skalerbare forretningsapps med stor sproglig fleksibilitet.
3. Deepgram
Brugt af: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Hvad det er: Deepgram bruger end-to-end deep learning-modeller trænet specifikt i opkalds- og mødelyd.
Styrker:
Stor nøjagtighed i telefonopkald og møder
Ultra-lav latenstid
Modeller afstemt efter branche (finans, sundhed osv.)
Brugssag: Ideel til salgsopkald, Zoom-møder og callcentre.
4. Amazon Transcribe
Brugt af: Temi, vælg SaaS-platforme
Hvad det er: AWS' skalerbare ASR-tjeneste understøtter transskription i realtid og batch.
Styrker:
Tilpasset ordforråd
Identifikation af sprog
Integreret med AWS-økosystemet
Brugssag: Bedst til cloud-orienterede arbejdsgange i virksomheder.
5. Microsoft Azure Speech Services
Brugt af: Virksomhedsværktøjer og stemmeassistenter
Hvad det er: Microsofts robuste tale-API understøtter transskription, oversættelse og talesyntese.
Styrker:
Transskription i realtid med tegnsætning
Identifikation af højttaler
Flersproget oversættelse
Brugssag: Alsidig, sikker og ideel til virksomhedsværktøjer.
6. Tilpassede / hybride modeller
Mange af de bedste værktøjer bygger på disse modeller eller kombinerer dem med proprietære forbedringer.
🔹 Otter.ai
Bruger nu: Brugerdefineret hybridmodel (afhænger ikke længere af Google).
Otter plejede at være stærkt afhængig af Googles maskinlæringsmodeller, hvilket er en af hovedårsagerne til, at mange brugere kritiserede den for dens lave kvalitet. nøjagtighed i transskriptionen.
Optimeret til: Møder med kontekstuel bevidsthed og sporing af talere
Bonus: Tilbyder automatiske resuméer og optagelse af dias
🔹 Notta
Anvendelser: Whisper, Google STT og andre (afhængigt af lydsprog og -kvalitet)
Bonus: Lader brugerne vælge mellem standard- og "AI-forbedrede" transskriptioner
🔹 Ildfluer.ai
Anvendelser: Whisper, Deepgram og interne modeller
Unik: Lader brugerne skifte mellem motorer for at opnå den bedste præcision
Sammenligningstabel for ASR-modeller
| Værktøj | Anvendt(e) kernemodel(ler) | Understøtter Whisper | Egenudviklet model | Bedst til |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | ✅ Ja | ❌ Nej | Hurtig og præcis transskription |
| Notta | Whisper + Google + hybrid | ✅ Ja | ❌ Nej | Flersproget lyd |
| Otter.ai | Custom Hybrid (tidligere Google) | ❌ Nej | ✅ Ja | Møder og resuméer |
| Ildfluer.ai | Deepgram + Whisper + Custom | ✅ Ja | ✅ Ja | Transskriptioner af opkald og møder |
| Trint | Whisper (delvist) | ✅ Ja | ❌ Nej | Videoredigering + transskription |
| Rev.ai | Brugerdefineret + Google API (tidligt) | ❌ Nej | ✅ Ja | Transkription på menneskeligt niveau |
Afsluttende tanker
At vælge et transskriptionsværktøj handler ikke kun om brugergrænseflade eller funktioner - det handler om AI-model driver motoren. Uanset om du er studerende, journalist eller forretningsdrivende, kan viden om, hvad der er under motorhjelmen, hjælpe dig med at vælge den mest nøjagtige, effektive og omkostningseffektive løsning til dine behov.
Hvis du er nysgerrig efter at teste værktøjer, der drives af forskellige modeller, kan platforme som Notta og Ildfluer.ai giver dig den fleksibilitet.
Vil du udforske Whisper-drevne værktøjer?
Tjek det ud VOMO.aien hurtig og præcis transskriptionstjeneste drevet af Whisper og designet til møder, noter og meget mere.
