Äänenkirjoitustyökalut on kaikkialla - kokouksista ja luennoista podcasteihin ja haastatteluihin. Mutta mitä nämä työkalut tekevät konepellin alla? Jokaisen tarkan, reaaliaikaisen transkriptiosovelluksen takana on tehokas Automaattinen puheentunnistus (ASR) malli.
Tässä artikkelissa selvitämme keskeiset puheesta tekstiksi malleja, joita käyttävät johtavat transkriptiotyökalut, kuten VOMO，Notta, Otter.ai, Tulikärpäsetja paljon muuta.
Miksi mallin valinnalla on merkitystä?
Yleensä ASR-malli (automaattinen puheentunnistus) määrittää suurimman osan transkriptiotyökalun suorituskyvystä, mukaan lukien tarkkuus, transkriptionopeus, monikielisyystuki ja kustannukset.
Jos käytetään samaa mallia, eri ääni-teksti-työkalujen tarkkuus ja nopeus eivät vaihtele merkittävästi.
Tarkkuus (erityisesti aksenttien tai melun kanssa)
Nopeus (reaaliaikainen vs. eräajo)
Kielituki
Kustannukset (API-hinnoittelu tai laskentatehovaatimukset.)
Kustannuksilla on merkittävä vaikutus tärkeimpien transkriptiovälineiden hinnoittelustrategioihin.
Suurten tekoälymallien käyttäminen on kallista, joten niihin perustuvat työkalut tarjoavat yleensä vain vähän tai ei lainkaan ilmaisia kokeiluversioita.
Sen sijaan koneoppimiseen perustuva Otter tarjoaa runsaan ilmaispaketin, mutta sen vastineena on pienempi tarkkuus.
Esimerkiksi:
- Jos tarvitset monikielinen transkriptio, Whisperiä on vaikea voittaa.
- Osoitteessa kehittäjäintegraatio, Google ja Deepgram tarjoavat joustavia sovellusliittymiä.
Nykyaikaisten transkriptiotyökalujen taustalla olevat tekoälymallit
1. OpenAI:n Whisper
Käytössä: VOMO, Notta, Trint (osittain), Descript (joissakin työnkuluissa).
Mikä se on
Whisper on tehokas avoimen lähdekoodin ASR-malli, joka on koulutettu 680 000 tunnilla monikielistä ja monitehtäväistä valvottua dataa, joka on kerätty verkosta.
Se on ollut markkinoilla jo yli kaksi vuotta, ja vain harvat mallit ovat vakavasti haastaneet sen valta-aseman. Sen suorituskyky muilla kielillä kuin englanniksi, kuten kiinaksi, ei kuitenkaan ole vieläkään ihanteellinen.
Vahvuudet:
Tukee yli 50 kieltä
Käsittelee hyvin aksentteja ja meluisia ympäristöjä
Tarjoaa käännöksen ja transkription yhdessä vaiheessa
Käyttötapaus: Soveltuu erinomaisesti kansainväliseen transkriptioon, pitkäkestoiseen äänitallenteeseen ja tutkimukseen.
2. Googlen puhe-teksti API
Käytössä: Otterin varhaiset versiot, Notta (tietyt tilat), Rev.ai (tietyt työnkulut).
Mikä se on
Kaupallisen luokan ASR API Google Cloudista tukee yli 120 kieltä ja murretta.
Jos näet äänenkirjoitustyökalun, joka väittää tukevansa 120 kieltä, voit olla melko varma, että se käyttää todennäköisesti Googlen APIa.
Vahvuudet:
Reaaliaikainen ja eräajona tapahtuva transkriptio
Sanatason aikaleimat
Mukautettu sanasto ja puhujan päiväkirjamerkintä
Käyttötapaus: Ihanteellinen skaalautuviin yrityssovelluksiin, joissa on suuri kielellinen joustavuus.
3. Deepgram
Käytössä: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Mikä se on: Deepgram käyttää end-to-end syväoppimismallit koulutettu erityisesti puheluiden ja kokousten äänentoistoon.
Vahvuudet:
Korkea tarkkuus puheluissa ja kokouksissa
Erittäin alhainen viive
Toimialoittain viritetyt mallit (rahoitusala, terveydenhuolto jne.).
Käyttötapaus: Ihanteellinen myyntipuheluihin, Zoom-kokouksiin ja puhelinkeskuksiin.
4. Amazon Transcribe
Käytössä: Temi, valitse SaaS-alustat
Mikä se on: AWS:n skaalautuva ASR-palvelu tukee reaaliaikaista ja eräkirjoitusta.
Vahvuudet:
Mukautettu sanasto
Kielen tunnistaminen
Integroitu AWS-ekosysteemiin
Käyttötapaus: Paras pilvipohjaisiin yritysten työnkulkuihin.
5. Microsoft Azuren puhepalvelut
Käytössä: Yritystyökalut ja ääniavustajat
Mikä se on: Microsoftin vankka puhe-API tukee transkriptiota, kääntämistä ja puhesynteesiä.
Vahvuudet:
Reaaliaikainen transkriptio välimerkeillä
Puhujan tunnistaminen
Monikielinen käännös
Käyttötapaus: Monipuolinen, turvallinen ja ihanteellinen yritysten työkaluihin.
6. Mukautetut / Hybridimallit
Monet huipputyökalut perustuvat näihin malleihin tai yhdistävät niihin omia parannuksia.
🔹 Otter.ai
Käyttää nyt: Mukautettu hybridimalli (ei enää riippuvainen Googlesta).
Otter luotti aiemmin vahvasti Googlen koneoppimismalleihin, mikä on yksi tärkeimmistä syistä, miksi monet käyttäjät kritisoivat sitä sen vähäisestä transkription tarkkuus.
Optimoitu: Kokoukset, joissa on kontekstitietoisuus ja puhujan seuranta.
Bonus: Tarjoaa automaattiset yhteenvedot ja diakuvauksen
🔹 Notta
Käyttää: Whisper, Google STT ja muut (riippuen äänen kielestä ja laadusta).
Bonus: Käyttäjät voivat valita tavallisen ja tekoälyllä parannetun transkription välillä.
🔹 Fireflies.ai
Käyttää: Whisper, Deepgram ja sisäiset mallit
Ainutlaatuinen: Antaa käyttäjien vaihtaa moottorin välillä parhaan tarkkuuden saavuttamiseksi
ASR-mallien vertailutaulukko
| Työkalu | Käytetyt ydinmallit | Tukee Whisper | Oma malli | Paras |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | ✅ Kyllä | ❌ Ei | Nopea ja tarkka transkriptio |
| Notta | Whisper + Google + hybridi | ✅ Kyllä | ❌ Ei | Monikielinen ääni |
| Otter.ai | Custom Hybrid (entinen Google) | ❌ Ei | ✅ Kyllä | Kokoukset ja yhteenvedot |
| Tulikärpäset.ai | Deepgram + Whisper + Custom | ✅ Kyllä | ✅ Kyllä | Puhelujen ja kokousten puhtaaksikirjoitukset |
| Trint | Whisper (osittain) | ✅ Kyllä | ❌ Ei | Videoeditointi + transkriptio |
| Rev.ai | Mukautettu + Google API (varhainen) | ❌ Ei | ✅ Kyllä | Ihmisen tason transkriptio |
Lopulliset ajatukset
Transkriptiotyökalun valinnassa ei ole kyse vain käyttöliittymästä tai ominaisuuksista - kyse on siitä, että Tekoälymalli moottorin voimanlähteenä. Olitpa sitten opiskelija, toimittaja tai liike-elämän ammattilainen, tieto siitä, mitä konepellin alla on, auttaa sinua valitsemaan tarkimman, tehokkaimman ja kustannustehokkaimman ratkaisun tarpeisiisi.
Jos olet utelias testaamaan eri malleilla toimivia työkaluja, alustat kuten Notta ja Tulikärpäset.ai antaa sinulle tämän joustavuuden.
Haluatko tutustua Whisper-käyttöisiin työkaluihin?
Tarkista VOMO.ai, nopea ja tarkka transkriptiopalvelu Whisperin käyttämä ja suunniteltu kokouksia, muistiinpanoja ja muuta varten.
