Strumenti di trascrizione vocale sono ovunque, da riunioni e conferenze a podcast e interviste. Ma cosa c'è sotto il cofano di questi strumenti? Dietro ogni app di trascrizione accurata e in tempo reale c'è un potente strumento di trascrizione. Riconoscimento automatico del parlato (ASR) modello.
In questo articolo, analizziamo il nucleo Da parola a testo modelli utilizzati dai principali strumenti di trascrizione come VOMO，Notta, Lontra.ai, Lucciolee altro ancora.
Perché la scelta del modello è importante?
In generale, il modello ASR (Automatic Speech Recognition) determina la maggior parte delle prestazioni di uno strumento di trascrizione, tra cui precisionevelocità di trascrizione, supporto multilingue e costo.
Se si utilizza lo stesso modello, l'accuratezza e la velocità dei diversi strumenti audio-testo non varieranno in modo significativo.
Precisione (soprattutto con accenti o rumori)
Velocità (tempo reale vs. batch)
Supporto linguistico
Costo (Prezzi API o requisiti di calcolo).
Il costo ha un impatto significativo sulle strategie di prezzo dei principali strumenti di trascrizione.
I modelli di AI di grandi dimensioni sono costosi da eseguire, quindi gli strumenti che si basano su di essi in genere offrono una prova gratuita minima o nulla.
Otter, invece, basato sull'apprendimento automatico, offre un generoso piano gratuito, ma il compromesso è una minore accuratezza.
Ad esempio:
- Se avete bisogno di trascrizione multilingueWhisper è difficile da battere.
- Per integrazione degli sviluppatori, Google e Deepgram offrono API flessibili.
I modelli di intelligenza artificiale alla base dei moderni strumenti di trascrizione
1. Whisper di OpenAI
Utilizzato da: VOMO, Notta, Trint (parzialmente), Descript (in alcuni flussi di lavoro)
Che cos'è
Sussurro è un potente modello ASR open-source addestrato su 680.000 ore di dati supervisionati multilingue e multitask raccolti dal web.
È in commercio da oltre due anni e pochi modelli hanno seriamente sfidato il suo dominio. Tuttavia, le sue prestazioni in lingue diverse dall'inglese, come il cinese, non sono ancora ottimali.
Punti di forza:
Supporta oltre 50 lingue
Gestisce bene gli accenti e gli ambienti rumorosi
Offre traduzione e trascrizione in un unico passaggio
Caso d'uso: Ottimo per la trascrizione internazionale, l'audio di lunga durata e la ricerca.
2. API Google Speech-to-Text
Utilizzato da: Prime versioni di Otter, Notta (alcune modalità), Rev.ai (alcuni flussi di lavoro)
Che cos'è
Un prodotto di livello commerciale API ASR di Google Cloud con supporto per oltre 120 lingue e dialetti.
Se vedete uno strumento di trascrizione audio che dichiara di supportare 120 lingue, potete essere abbastanza certi che molto probabilmente sta utilizzando l'API di Google.
Punti di forza:
Tempo reale e trascrizione in batch
Timestamp a livello di parola
Vocabolario personalizzato e diarizzazione degli oratori
Caso d'uso: Ideale per applicazioni aziendali scalabili con elevata flessibilità linguistica.
3. Deepgram
Utilizzato da: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Che cos'è: Deepgram utilizza modelli di deep learning end-to-end formazione specifica per l'audio delle chiamate e delle riunioni.
Punti di forza:
Elevata precisione nelle telefonate e nelle riunioni
Latenza ultrabassa
Modelli sintonizzati per settore (finanza, sanità, ecc.)
Caso d'uso: Ideale per chiamate di vendita, riunioni Zoom e call center.
4. Amazon Transcribe
Utilizzato da: Temi, piattaforme SaaS selezionate
Che cos'è: Il servizio ASR scalabile di AWS che supporta la trascrizione in tempo reale e in batch.
Punti di forza:
Vocabolario personalizzato
Identificazione della lingua
Integrato con l'ecosistema AWS
Caso d'uso: Ideale per i flussi di lavoro aziendali orientati al cloud.
5. Servizi vocali di Microsoft Azure
Utilizzato da: Strumenti aziendali e assistenti vocali
Che cos'è: La robusta API vocale di Microsoft che supporta la trascrizione, la traduzione e la sintesi vocale.
Punti di forza:
Trascrizione in tempo reale con punteggiatura
Identificazione del relatore
Traduzione multilingue
Caso d'uso: Versatile, sicuro e ideale per gli strumenti aziendali.
6. Modelli personalizzati/ibridi
Molti strumenti di punta si basano su questi modelli o li combinano con miglioramenti proprietari.
🔹 Otter.ai
Ora utilizza: Modello ibrido personalizzato (non dipende più da Google).
Otter si basava molto sui modelli di apprendimento automatico di Google, e questo è uno dei motivi principali per cui molti utenti lo hanno criticato per la sua scarsa qualità. accuratezza della trascrizione.
Ottimizzato per: Riunioni, con consapevolezza contestuale e tracciamento degli oratori
Bonus: Offre sintesi automatiche e acquisizione di diapositive
🔹 Notta
Utilizzi: Whisper, Google STT e altri (a seconda della lingua e della qualità dell'audio).
Bonus: Permette agli utenti di scegliere tra trascrizioni standard e trascrizioni "potenziate dall'intelligenza artificiale".
🔹 Lucciole.ai
Utilizzi: Whisper, Deepgram e modelli interni
Unico: Consente agli utenti di passare da un motore all'altro per ottenere la massima precisione
Tabella di confronto dei modelli ASR
| Strumento | Modello/i centrale/i utilizzato/i | Supporta Whisper | Modello proprietario | Il migliore per |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | ✅ Sì | ❌ No | Trascrizione rapida e accurata |
| Notta | Sussurro + Google + ibrido | ✅ Sì | ❌ No | Audio multilingue |
| Lontra.ai | Ibrido personalizzato (ex Google) | ❌ No | ✅ Sì | Riunioni e sintesi |
| Lucciole.ai | Deepgram + Whisper + Custom | ✅ Sì | ✅ Sì | Trascrizioni di chiamate e riunioni |
| Trint | Sussurro (parzialmente) | ✅ Sì | ❌ No | Montaggio video + trascrizione |
| Rev.ai | Personalizzato + API di Google (in anticipo) | ❌ No | ✅ Sì | Trascrizione a livello umano |
Pensieri finali
La scelta di uno strumento di trascrizione non riguarda solo l'interfaccia utente o le funzioni, ma anche la qualità del prodotto. Modello AI che alimenta il motore. Che siate studenti, giornalisti o professionisti, sapere cosa c'è sotto il cofano può aiutarvi a scegliere la soluzione più accurata, efficiente ed economica per le vostre esigenze.
Se siete curiosi di testare strumenti alimentati da modelli diversi, piattaforme come Notta e Lucciole.ai vi offre questa flessibilità.
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