Werkzeuge für die Sprachtranskription sind allgegenwärtig - von Sitzungen und Vorträgen bis hin zu Podcasts und Interviews. Aber was steckt eigentlich hinter diesen Tools? Hinter jeder präzisen Echtzeit-Transkriptionsanwendung steckt eine leistungsstarke Automatische Spracherkennung (ASR) Modell.
In diesem Artikel erläutern wir die wichtigsten Sprache-zu-Text Modelle, die von führenden Transkriptionstools wie VOMO，Notta, Otter.ai, Glühwürmchenund mehr.
Warum ist die Wahl des Modells so wichtig?
Im Allgemeinen bestimmt das ASR-Modell (Automatic Speech Recognition) den größten Teil der Leistung eines Transkriptionstools, einschließlich GenauigkeitTranskriptionsgeschwindigkeit, mehrsprachige Unterstützung und Kosten.
Wenn dasselbe Modell verwendet wird, unterscheiden sich die Genauigkeit und die Geschwindigkeit der verschiedenen Audio-to-Text-Tools nicht wesentlich.
Genauigkeit (insbesondere bei Akzenten oder Geräuschen)
Geschwindigkeit (Echtzeit vs. Batch)
Unterstützung von Sprachen
Kosten (API-Preise oder Rechenanforderungen).
Die Kosten haben einen erheblichen Einfluss auf die Preisstrategien der wichtigsten Transkriptionswerkzeuge.
Große KI-Modelle sind teuer, so dass die darauf basierenden Tools in der Regel wenig oder gar nicht kostenlos getestet werden können.
Im Gegensatz dazu bietet das auf maschinellem Lernen basierende Otter einen großzügigen kostenlosen Plan, der jedoch mit einer geringeren Genauigkeit einhergeht.
Zum Beispiel:
- Wenn Sie mehrsprachige Transkriptionist Whisper kaum zu übertreffen.
- Für EntwicklerintegrationGoogle und Deepgram bieten flexible APIs.
Die wichtigsten KI-Modelle hinter modernen Transkriptionstools
1. Whisper von OpenAI
Benutzt von: VOMONotta, Trint (teilweise), Descript (in einigen Arbeitsabläufen)
Was es ist
Flüstern ist ein leistungsstarkes Open-Source-ASR-Modell, das anhand von 680.000 Stunden mehrsprachiger und überwachter Multitasking-Daten aus dem Internet trainiert wurde.
Es ist jetzt seit über zwei Jahren auf dem Markt, und nur wenige Modelle haben seine Vorherrschaft ernsthaft in Frage gestellt. Allerdings ist seine Leistung in anderen Sprachen als Englisch - z. B. Chinesisch - immer noch nicht ideal.
Stärken:
Unterstützt über 50 Sprachen
Gut geeignet für Akzente und laute Umgebungen
Bietet Übersetzung und Transkription in einem Schritt
Anwendungsfall: Hervorragend geeignet für internationale Transkription, lange Audiodateien und Forschung.
2. Google Speech-to-Text-API
Benutzt von: Frühe Versionen von Otter, Notta (bestimmte Modi), Rev.ai (einige Arbeitsabläufe)
Was es ist
Eine kommerzielle ASR-API von Google Cloud mit Unterstützung von mehr als 120 Sprachen und Dialekten.
Wenn Sie ein Audiotranskriptionstool sehen, das behauptet, 120 Sprachen zu unterstützen, können Sie ziemlich sicher sein, dass es höchstwahrscheinlich die API von Google verwendet.
Stärken:
Echtzeit und Batch-Transkription
Zeitstempel auf Wortebene
Benutzerdefiniertes Vokabular und Sprechertagebuch
Anwendungsfall: Ideal für skalierbare Geschäftsanwendungen mit hoher Sprachflexibilität.
3. Deepgram
Benutzt von: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Was es ist: Deepgram verwendet Durchgängige Deep-Learning-Modelle speziell für Anrufe und Besprechungen geschult.
Stärken:
Hohe Genauigkeit bei Telefonaten und Besprechungen
Ultra-niedrige Latenzzeit
Nach Branchen abgestimmte Modelle (Finanzen, Gesundheitswesen usw.)
Anwendungsfall: Ideal für Verkaufsgespräche, Zoom-Meetings und Call Center.
4. Amazon Transcribe
Benutzt von: Temi, ausgewählte SaaS-Plattformen
Was es ist: Der skalierbare ASR-Service von AWS Unterstützung von Echtzeit- und Stapeltranskription.
Stärken:
Benutzerdefiniertes Vokabular
Identifizierung der Sprache
Integriert in das AWS-Ökosystem
Anwendungsfall: Am besten geeignet für Cloud-first-Unternehmens-Workflows.
5. Microsoft Azure-Sprachdienste
Benutzt von: Unternehmenstools und Sprachassistenten
Was es ist: Microsofts robuste Sprach-API die Transkription, Übersetzung und Sprachsynthese unterstützen.
Stärken:
Echtzeit-Transkription mit Interpunktion
Identifizierung des Sprechers
Mehrsprachige Übersetzung
Anwendungsfall: Vielseitig, sicher und ideal für Unternehmenstools.
6. Kundenspezifische Modelle / Hybridmodelle
Viele Top-Tools bauen auf diesen Modellen auf oder kombinieren sie mit firmeneigenen Erweiterungen.
🔹 Otter.ai
Jetzt verwendet: Benutzerdefiniertes Hybridmodell (nicht mehr abhängig von Google).
Otter stützte sich in der Vergangenheit stark auf die maschinellen Lernmodelle von Google, was einer der Hauptgründe dafür ist, dass viele Nutzer das Programm wegen seiner geringen Leistungsfähigkeit kritisierten. Transkriptionsgenauigkeit.
Optimiert für: Besprechungen, mit kontextbezogener Aufmerksamkeit und Rednerverfolgung
Bonus: Bietet automatische Zusammenfassungen und Folienerfassung
🔹 Notta
Verwendet: Whisper, Google STT und andere (je nach Audiosprache und -qualität)
Bonus: Benutzer können zwischen Standard- und "KI-gestützter" Transkription wählen
🔹 Glühwürmchen.ai
Verwendet: Whisper, Deepgram, und interne Modelle
Einzigartig: Ermöglicht den Wechsel zwischen verschiedenen Motoren für beste Genauigkeit
ASR-Modell-Vergleichstabelle
| Werkzeug | Verwendete(s) Kernmodell(e) | Unterstützt Whisper | Proprietäres Modell | Am besten für |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | ✅ Ja | ❌ Nein | Schnelle und akkurate Transkription |
| Notta | Whisper + Google + Hybrid | ✅ Ja | ❌ Nein | Mehrsprachiges Audio |
| Otter.ai | Custom Hybrid (ehemals Google) | ❌ Nein | ✅ Ja | Sitzungen und Zusammenfassungen |
| Glühwürmchen.ai | Deepgram + Flüstern + Benutzerdefiniert | ✅ Ja | ✅ Ja | Transkriptionen von Gesprächen und Sitzungen |
| Trint | Flüstern (teilweise) | ✅ Ja | ❌ Nein | Videobearbeitung + Transkription |
| Rev.ai | Benutzerdefiniert + Google API (früh) | ❌ Nein | ✅ Ja | Transkription auf menschlicher Ebene |
Abschließende Überlegungen
Bei der Auswahl eines Transkriptionstools geht es nicht nur um die Benutzeroberfläche oder Funktionen, sondern auch um die KI-Modell, das den Motor antreibt. Egal, ob Sie Student, Journalist oder Geschäftsmann sind - wenn Sie wissen, was unter der Haube steckt, können Sie die genaueste, effizienteste und kostengünstigste Lösung für Ihre Anforderungen wählen.
Wenn Sie neugierig darauf sind, Tools zu testen, die von verschiedenen Modellen angetrieben werden, können Sie Plattformen wie Notta und Glühwürmchen.ai geben Ihnen diese Flexibilität.
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