Hulpmiddelen voor spraaktranscriptie zijn overal, van vergaderingen en lezingen tot podcasts en interviews. Maar wat zit er onder de motorkap van deze tools? Achter elke nauwkeurige, realtime transcriptie-app zit een krachtige Automatische spraakherkenning (ASR) model.
In dit artikel analyseren we de belangrijkste spraak-naar-tekst modellen die worden gebruikt door toonaangevende transcriptietools zoals VOMO，Notta, Otter.ai, Vuurvliegjesen meer.
Waarom is de keuze van het model belangrijk?
In het algemeen bepaalt het ASR-model (Automatic Speech Recognition) het grootste deel van de prestaties van een transcriptietool, waaronder nauwkeurigheid, transcriptiesnelheid, meertalige ondersteuning en kosten.
Als hetzelfde model wordt gebruikt, zullen de nauwkeurigheid en snelheid van verschillende audio-naar-tekst tools niet significant verschillen.
Nauwkeurigheid (vooral met accenten of ruis)
Snelheid (real-time vs batch)
Taalondersteuning
Kosten (API-prijzen of rekenvereisten. )
De kosten hebben een grote invloed op de prijsstrategieën van de belangrijkste transcriptietools.
Grote AI-modellen zijn duur om uit te voeren, dus tools die hierop gebaseerd zijn, zijn meestal niet of nauwelijks gratis uit te proberen.
Otter, gebaseerd op machinaal leren, biedt daarentegen een royaal gratis plan, maar de ruil daarvoor is een lagere nauwkeurigheid.
Bijvoorbeeld:
- Als u meertalige transcriptieWhisper is moeilijk te verslaan.
- Voor integratie van ontwikkelaarsGoogle en Deepgram bieden flexibele API's.
De AI-kernmodellen achter moderne transcriptietools
1. Fluister door OpenAI
Gebruikt door: VOMO, Notta, Trint (gedeeltelijk), Descript (in sommige workflows)
Wat het is
Fluister is een krachtig open-source ASR-model dat is getraind op 680.000 uur aan meertalige en multitask gecontroleerde gegevens die van het web zijn verzameld.
Hij is nu al meer dan twee jaar uit en er zijn maar weinig modellen die zijn dominantie serieus hebben betwist. De prestaties in andere talen dan het Engels, zoals Chinees, zijn echter nog steeds niet ideaal.
Sterke punten:
Ondersteunt meer dan 50 talen
Gaat goed om met accenten en lawaaierige omgevingen
Biedt vertaling en transcriptie in één stap
Gebruik: Zeer geschikt voor internationale transcriptie, lange audio en onderzoek.
2. Google spraak-naar-tekst API
Gebruikt door: Vroege versies van Otter, Notta (bepaalde modi), Rev.ai (sommige workflows)
Wat het is
Een commercieel ASR API van Google Cloud met ondersteuning voor meer dan 120 talen en dialecten.
Als je een audiotranscriptietool ziet dat beweert 120 talen te ondersteunen, kun je er vrij zeker van zijn dat het waarschijnlijk gebruik maakt van Google's API.
Sterke punten:
Real-time en batch transcriptie
Tijdstempels op woordniveau
Aangepaste woordenschat en sprekerdiarisatie
Gebruik: Ideaal voor schaalbare zakelijke apps met een hoge taalflexibiliteit.
3. Deepgram
Gebruikt door: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Wat het is: Deepgram gebruikt end-to-end deep learning-modellen specifiek getraind op gespreks- en vergaderaudio.
Sterke punten:
Hoge nauwkeurigheid in telefoongesprekken en vergaderingen
Ultralage latentie
Modellen afgestemd per branche (financiën, gezondheidszorg, enz.)
Gebruik: Ideaal voor verkoopgesprekken, Zoom-vergaderingen en callcenters.
4. Amazon Transcribe
Gebruikt door: Temi, geselecteerde SaaS-platforms
Wat het is: De schaalbare ASR-service van AWS met ondersteuning voor real-time en batch transcriptie.
Sterke punten:
Aangepast vocabulaire
Identificatie van taal
Geïntegreerd met AWS ecosysteem
Gebruik: Het beste voor cloud-gerichte enterprise workflows.
5. Microsoft Azure Spraakdiensten
Gebruikt door: Enterprise tools en spraakassistenten
Wat het is: Microsofts robuuste spraak-API ter ondersteuning van transcriptie, vertaling en spraaksynthese.
Sterke punten:
Real-time transcriptie met interpunctie
Identificatie spreker
Meertalige vertaling
Gebruik: Veelzijdig, veilig en ideaal voor zakelijke tools.
6. Aangepaste / hybride modellen
Veel toptools bouwen voort op deze modellen of combineren ze met eigen uitbreidingen.
Otter.ai
Gebruikt nu: Aangepast hybride model (niet langer afhankelijk van Google).
Otter vertrouwde vroeger sterk op de modellen voor machinaal leren van Google, wat een van de belangrijkste redenen is waarom veel gebruikers kritiek hadden op de lage transcriptienauwkeurigheid.
Geoptimaliseerd voor: Vergaderingen, met contextueel bewustzijn en volgen van sprekers
Bonus: Biedt automatische samenvattingen en het vastleggen van dia's
Notta
Gebruikt: Fluister, Google STT en andere (afhankelijk van audiotaal en -kwaliteit)
Bonus: Laat gebruikers kiezen tussen standaard en "AI-verrijkte" transcripties
Vuurvliegjes.ai
Gebruikt: Fluister, Deepgram en interne modellen
Uniek: Gebruikers kunnen schakelen tussen motoren voor de beste nauwkeurigheid
Vergelijkingstabel ASR-modellen
| Gereedschap | Gebruikt(e) kernmodel(len) | Ondersteunt Fluistering | Bedrijfseigen model | Beste voor |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | Ja | Nee | Snelle en nauwkeurige transcriptie |
| Notta | Fluister + Google + hybride | Ja | Nee | Meertalige audio |
| Otter.ai | Aangepaste hybride (voorheen Google) | Nee | Ja | Vergaderingen & samenvattingen |
| Vuurvliegjes.ai | Diepgram + Fluister + Aangepast | Ja | Ja | Gespreks- en vergadertranscripties |
| Trint | Fluisteren (gedeeltelijk) | Ja | Nee | Videobewerking + transcriptie |
| Rev.ai | Aangepast + Google API (vroeg) | Nee | Ja | Transcriptie op menselijk niveau |
Laatste gedachten
Bij het kiezen van een transcriptietool gaat het niet alleen om UI of functies, maar ook om de AI-model dat de motor aandrijft. Of je nu student, journalist of professional bent, als je weet wat er onder de motorkap zit, kun je de meest nauwkeurige, efficiënte en kosteneffectieve oplossing voor jouw behoeften kiezen.
Als je tools wilt testen die worden aangedreven door verschillende modellen, platforms zoals Notta en Vuurvliegjes.ai geven je die flexibiliteit.
Wil je Whisper-hulpmiddelen verkennen?
Bekijk VOMO.ai, een snelle en nauwkeurige transcriptieservice, ondersteund door Whisper en ontworpen voor vergaderingen, notities en meer.
