Model AI di Balik Alat Transkripsi Audio Terbaik 2025

Alat transkripsi suara ada di mana-mana-mulai dari rapat dan kuliah hingga podcast dan wawancara. Namun, apa yang menjadi kekuatan di balik semua alat ini? Di balik setiap aplikasi transkripsi yang akurat dan real-time adalah Pengenalan Ucapan Otomatis (ASR) model.

Dalam artikel ini, kami menguraikan model inti ucapan-ke-teks yang digunakan oleh alat transkripsi terkemuka seperti VOMO，Notta, Otter.ai, Kunang-kunangdan banyak lagi.

Mengapa Pilihan Model Itu Penting?

Secara umum, model ASR (Pengenalan Ucapan Otomatis) menentukan sebagian besar kinerja alat transkripsi, termasuk akurasi, kecepatan transkripsi, dukungan multibahasa, dan biaya.

Jika model yang sama digunakan, akurasi dan kecepatan alat audio-ke-teks yang berbeda tidak akan berbeda secara signifikan.

Akurasi (terutama dengan aksen atau kebisingan)

Kecepatan (real-time vs batch)

Dukungan bahasa

Biaya (Harga API atau persyaratan komputasi.)

Biaya memiliki dampak yang signifikan terhadap strategi penetapan harga alat transkripsi utama.

Model besar AI mahal untuk dijalankan, sehingga alat yang didasarkan pada model ini biasanya menawarkan sedikit atau bahkan tidak ada uji coba gratis.

Sebaliknya, Otter yang berbasis pembelajaran mesin menyediakan paket gratis yang murah hati, tetapi pertukarannya adalah akurasi yang lebih rendah.

Sebagai contoh:

• Jika Anda membutuhkantranskripsi multibahasaWhisper sulit dikalahkan.
• Untukintegrasi pengembangGoogle dan Deepgram menawarkan API yang fleksibel.

Model AI Inti di Balik Alat Transkripsi Modern

1. Whisper oleh OpenAI

Digunakan oleh: VOMO, Notta, Trint (sebagian), Deskripsi (dalam sebagian alur kerja)

Apa itu

Berbisik adalah model ASR sumber terbuka yang kuat yang dilatih dengan 680.000 jam data multibahasa dan multitask yang diawasi yang dikumpulkan dari web.

Kamera ini sudah beredar selama lebih dari dua tahun, dan hanya sedikit model yang secara serius menantang dominasinya. Namun demikian, kinerjanya dalam bahasa selain bahasa Inggris-seperti bahasa Mandarin-masih kurang ideal.

Kekuatan:

Mendukung lebih dari 50 bahasa

Menangani aksen dan lingkungan yang bising dengan baik

Menawarkan terjemahan dan transkripsi dalam satu langkah

Kasus penggunaan: Sangat bagus untuk transkripsi internasional, audio bentuk panjang, dan penelitian.

2. API Ucapan-ke-Teks Google

Digunakan oleh: Versi awal Otter, Notta (mode tertentu), Rev.ai (beberapa alur kerja)

Apa itu

Kelas komersial API ASR dari Google Cloud dengan dukungan 120+ bahasa dan dialek.

Jika Anda melihat alat transkripsi audio yang mengklaim mendukung 120 bahasa, Anda bisa yakin bahwa alat tersebut kemungkinan besar menggunakan API Google.

Kekuatan:

Waktu nyata dan transkripsi batch

Cap waktu tingkat kata

Kosakata khusus dan diari pembicara

Kasus penggunaan: Ideal untuk aplikasi bisnis yang dapat diskalakan dengan fleksibilitas bahasa yang tinggi.

3. Deepgram

Digunakan oleh: Fireflies.ai, CallRail, Verbit

Apa itu: Penggunaan Deepgram model pembelajaran mendalam end-to-end dilatih secara khusus tentang audio panggilan dan rapat.

Kekuatan:

Akurasi tinggi dalam panggilan telepon dan rapat

Latensi sangat rendah

Model yang disesuaikan dengan industri (keuangan, perawatan kesehatan, dll.)

Kasus penggunaan: Ideal untuk panggilan penjualan, rapat Zoom, dan pusat panggilan.

4. Amazon Transkrip

Digunakan oleh: Temi, pilih platform SaaS

Apa itu: Layanan ASR AWS yang dapat diskalakan mendukung transkripsi real-time dan batch.

Kekuatan:

Kosakata khusus

Identifikasi bahasa

Terintegrasi dengan ekosistem AWS

Kasus penggunaan: Terbaik untuk alur kerja perusahaan yang mengutamakan cloud.

5. Layanan Pidato Microsoft Azure

Digunakan oleh: Alat bantu perusahaan dan asisten suara

Apa itu: API ucapan Microsoft yang kuat mendukung transkripsi, penerjemahan, dan sintesis ucapan.

Kekuatan:

Transkripsi waktu nyata dengan tanda baca

Identifikasi pembicara

Terjemahan multibahasa

Kasus penggunaan: Serbaguna, aman, dan ideal untuk alat perusahaan.

6. Model Khusus / Hibrida

Banyak alat bantu top yang dibangun berdasarkan model ini atau menggabungkannya dengan perangkat tambahan eksklusif.

🔹 Otter.ai

Sekarang menggunakan: Model hibrida khusus (tidak lagi bergantung pada Google).

Otter dulunya sangat bergantung pada model pembelajaran mesin Google, yang merupakan salah satu alasan utama banyak pengguna mengkritiknya karena rendahnya akurasi transkripsi.

Dioptimalkan untuk: Rapat, dengan kesadaran kontekstual dan pelacakan pembicara

Bonus: Menawarkan ringkasan otomatis dan pengambilan slide

🔹 Notta

Penggunaan: Whisper, Google STT, dan lainnya (tergantung pada bahasa dan kualitas audio)

Bonus: Memungkinkan pengguna memilih antara transkripsi standar dan "AI-enhanced"

🔹 Kunang-kunang.ai

Penggunaan: Whisper, Deepgram, dan model internal

Unik: Memungkinkan pengguna beralih di antara mesin untuk mendapatkan akurasi terbaik

Tabel Perbandingan Model ASR

AlatModel Inti yang DigunakanMendukung BisikanModel KepemilikanTerbaik untukVOMOMicrosoft Azure + Whisper + Deepgram✅ Ya❌ TidakTranskripsi yang Cepat dan AkuratNottaBisik + Google + hibrida✅ Ya❌ TidakAudio multibahasaOtter.aiHibrida Khusus (sebelumnya Google)❌ Tidak✅ Ya Rapat & ringkasanKunang-kunang.aiDeepgram + Bisikan + Kustom✅ Ya✅ YaTranskripsi panggilan & rapatTrintBerbisik (sebagian)✅ Ya❌ TidakPengeditan video + transkripsiRev.aiKustom + API Google (awal)❌ Tidak✅ YaTranskripsi tingkat manusia

Pikiran Akhir

Memilih alat transkripsi bukan hanya tentang UI atau fitur-ini tentang Model AI yang menggerakkan mesin. Baik Anda seorang pelajar, jurnalis, atau profesional bisnis, mengetahui apa yang ada di balik tenda dapat membantu Anda memilih solusi yang paling akurat, efisien, dan hemat biaya untuk kebutuhan Anda.

Jika Anda ingin menguji alat yang didukung oleh model yang berbeda, platform seperti Notta dan Kunang-kunang.ai memberi Anda fleksibilitas tersebut.

Ingin menjelajahi alat bertenaga Whisper?
Lihat VOMO.ailayanan transkripsi cepat dan akurat yang didukung oleh Whisper dan dirancang untuk rapat, catatan, dan lainnya.

BERBAGI :

Facebook Twitter Reddit Linkedin