Herramientas de transcripción de voz están en todas partes, desde reuniones y conferencias hasta podcasts y entrevistas. Pero, ¿qué hay detrás de estas herramientas? Detrás de cada aplicación de transcripción precisa y en tiempo real hay un potente Reconocimiento automático del habla (ASR) modelo.
En este artículo, desglosamos los principales modelos de conversión de voz a texto utilizados por las principales herramientas de transcripción como VOMO，Notta, Nutria.ai, Luciérnagasy mucho más.
¿Por qué es importante la elección del modelo?
En general, el modelo ASR (Automatic Speech Recognition) determina la mayor parte del rendimiento de una herramienta de transcripción, incluida la precisión, la velocidad de transcripción, la compatibilidad multilingüe y el coste.
Si se utiliza el mismo modelo, la precisión y velocidad de las distintas herramientas de conversión de audio a texto no variarán significativamente.
Precisión (especialmente con acentos o ruido)
Velocidad (en tiempo real o por lotes)
Apoyo lingüístico
Coste (Precios de API o requisitos de computación. )
El coste influye mucho en las estrategias de precios de las principales herramientas de transcripción.
Los grandes modelos de IA son caros de ejecutar, por lo que las herramientas que se basan en ellos suelen ofrecer poca o ninguna prueba gratuita.
En cambio, Otter, basado en el aprendizaje automático, ofrece un generoso plan gratuito, pero la contrapartida es una menor precisión.
Por ejemplo:
- Si necesita transcripción multilingüeWhisper es difícil de superar.
- Para integración de desarrolladoresGoogle y Deepgram ofrecen API flexibles.
Los principales modelos de IA de las herramientas modernas de transcripción
1. Susurro de OpenAI
Utilizado por: VOMO, Notta, Trint (parcialmente), Descript (en algunos flujos de trabajo)
Qué es
Susurro es un potente modelo ASR de código abierto entrenado en 680.000 horas de datos supervisados multilingües y multitarea recogidos de la web.
Lleva más de dos años en el mercado y pocos modelos han desafiado seriamente su dominio. Sin embargo, su rendimiento en idiomas distintos del inglés -como el chino- sigue siendo inferior al ideal.
Puntos fuertes:
Compatible con más de 50 idiomas
Maneja bien los acentos y los entornos ruidosos
Ofrece traducción y transcripción en un solo paso
Caso práctico: Ideal para transcripciones internacionales, audio de larga duración e investigación.
2. API de conversión de voz a texto de Google
Utilizado por: Primeras versiones de Otter, Notta (algunos modos), Rev.ai (algunos flujos de trabajo)
Qué es
Una calidad comercial API ASR de Google Cloud con soporte para más de 120 idiomas y dialectos.
Si ves una herramienta de transcripción de audio que afirma ser compatible con 120 idiomas, puedes estar bastante seguro de que lo más probable es que utilice la API de Google.
Puntos fuertes:
Transcripción en tiempo real y por lotes
Marcas de tiempo a nivel de palabra
Vocabulario personalizado y diarización de oradores
Caso práctico: Ideal para aplicaciones empresariales escalables con gran flexibilidad lingüística.
3. Deepgram
Utilizado por: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Qué es: Deepgram utiliza modelos de aprendizaje profundo de extremo a extremo formados específicamente en audio para llamadas y reuniones.
Puntos fuertes:
Gran precisión en llamadas telefónicas y reuniones
Latencia ultrabaja
Modelos adaptados por sectores (finanzas, sanidad, etc.)
Caso práctico: Ideal para llamadas de ventas, reuniones con Zoom y centros de llamadas.
4. Amazon Transcribe
Utilizado por: Temi, plataformas SaaS seleccionadas
Qué es: Servicio ASR escalable de AWS que permite la transcripción en tiempo real y por lotes.
Puntos fuertes:
Vocabulario personalizado
Identificación lingüística
Integrado con el ecosistema de AWS
Caso práctico: Lo mejor para los flujos de trabajo empresariales basados en la nube.
5. Servicios de voz de Microsoft Azure
Utilizado por: Herramientas empresariales y asistentes de voz
Qué es: La robusta API de voz de Microsoft transcripción, traducción y síntesis de voz.
Puntos fuertes:
Transcripción en tiempo real con puntuaciones
Identificación del orador
Traducción multilingüe
Caso práctico: Versátil, seguro e ideal para herramientas corporativas.
6. Modelos personalizados / híbridos
Muchas de las mejores herramientas se basan en estos modelos o los combinan con mejoras propias.
🔹 Otter.ai
Ahora utiliza: Modelo híbrido personalizado (ya no depende de Google).
Otter solía depender en gran medida de los modelos de aprendizaje automático de Google, que es una de las principales razones por las que muchos usuarios lo criticaban por su baja precisión de transcripción.
Optimizado para: Reuniones, con conocimiento del contexto y seguimiento del orador
Bono: Ofrece resúmenes automáticos y captura de diapositivas
🔹 Notta
Utiliza: Whisper, Google STT y otros (según el idioma y la calidad del audio)
Bono: Permite a los usuarios elegir entre transcripciones estándar y transcripciones "mejoradas con IA".
🔹 Luciérnagas.ai
Utiliza: Whisper, Deepgram y modelos internos
Único: Permite a los usuarios cambiar de motor para obtener la máxima precisión
Tabla comparativa de modelos ASR
| Herramienta | Modelo(s) central(es) utilizado(s) | Compatible con Whisper | Modelo propio | Lo mejor para |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | ✅ Sí | ❌ No | Transcripción rápida y precisa |
| Notta | Whisper + Google + híbrido | ✅ Sí | ❌ No | Audio multilingüe |
| Nutria.ai | Custom Hybrid (antes Google) | ❌ No | ✅ Sí | Reuniones y resúmenes |
| Luciérnagas.ai | Deepgram + Susurro + Personalizado | ✅ Sí | ✅ Sí | Transcripciones de llamadas y reuniones |
| Trint | Susurro (parcialmente) | ✅ Sí | ❌ No | Edición de vídeo + transcripción |
| Rev.ai | Personalizado + API de Google (pronto) | ❌ No | ✅ Sí | Transcripción a nivel humano |
Reflexiones finales
La elección de una herramienta de transcripción no sólo tiene que ver con la interfaz de usuario o las funciones, sino también con la calidad. El modelo de IA que impulsa el motor. Tanto si eres estudiante, periodista o profesional, saber qué hay bajo el capó puede ayudarte a elegir la solución más precisa, eficaz y rentable para tus necesidades.
Si tiene curiosidad por probar herramientas impulsadas por diferentes modelos, plataformas como Notta y Luciérnagas.ai te dan esa flexibilidad.
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