Verktyg för rösttranskription finns överallt - från möten och föreläsningar till podcasts och intervjuer. Men vad är det som driver dessa verktyg under huven? Bakom varje exakt transkriptionsapp i realtid finns en kraftfull Automatisk taligenkänning (ASR) modell.
I den här artikeln går vi igenom de viktigaste tal-till-text modeller som används av ledande transkriptionsverktyg som VOMO，Notta, Otter.ai, Eldflugoroch mycket mer.
Varför är valet av modell viktigt?
I allmänhet bestämmer ASR-modellen (Automatic Speech Recognition) det mesta av ett transkriptionsverktygs prestanda, inklusive noggrannhet, transkriptionshastighet, flerspråkigt stöd och kostnad.
Om samma modell används kommer noggrannheten och hastigheten hos olika verktyg för ljud-till-text inte att variera nämnvärt.
Noggrannhet (särskilt med accenter eller ljud)
Hastighet (realtid vs batch)
Språkstöd
Kostnad (API-priser eller beräkningskrav. )
Kostnaden har en betydande inverkan på prissättningsstrategierna för större transkriberingsverktyg.
Stora AI-modeller är dyra att köra, så verktyg som är baserade på dem erbjuder vanligtvis liten eller ingen kostnadsfri testperiod.
Den maskininlärningsbaserade Otter erbjuder däremot en generös gratisplan, men i gengäld är noggrannheten lägre.
Till exempel:
- Om du behöver flerspråkig transkription, Whisper är svårslaget.
- För integration av utvecklare, Google och Deepgram erbjuder flexibla API:er.
De grundläggande AI-modellerna bakom moderna transkriptionsverktyg
1. Whisper av OpenAI
Används av: VOMO, Notta, Trint (delvis), Descript (i vissa arbetsflöden)
Vad det är
Viskning är en kraftfull ASR-modell med öppen källkod som tränats på 680.000 timmar flerspråkig och multitask-övervakad data som samlats in från webben.
Den har funnits ute i över två år nu, och få modeller har på allvar utmanat dess dominans. Men dess prestanda på andra språk än engelska - till exempel kinesiska - är fortfarande inte idealisk.
Styrkor:
Stödjer över 50 språk
Hanterar accenter och bullriga miljöer väl
Erbjuder översättning och transkribering i ett och samma steg
Användningsfall: Perfekt för internationell transkribering, långformat ljud och forskning.
2. Google API för tal-till-text
Används av: Tidiga versioner av Otter, Notta (vissa lägen), Rev.ai (vissa arbetsflöden)
Vad det är
En kommersiell kvalitet ASR API från Google Cloud med stöd för över 120 språk och dialekter.
Om du ser ett ljudtranskriptionsverktyg som påstår sig stödja 120 språk kan du vara ganska säker på att det troligen använder Googles API.
Styrkor:
Realtid och batch transkription
Tidsstämplar på ordnivå
Anpassad vokabulär och diarisering av talare
Användningsfall: Idealisk för skalbara affärsappar med hög språklig flexibilitet.
3. Deepgram
Används av: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Vad det är: Deepgram använder djupinlärningsmodeller från början till slut utbildad specifikt på samtals- och mötesljud.
Styrkor:
Hög noggrannhet vid telefonsamtal och möten
Ultra-låg latenstid
Modeller anpassade efter bransch (finans, sjukvård etc.)
Användningsfall: Idealisk för säljsamtal, Zoom-möten och callcenter.
4. Amazon Transkribera
Används av: Temi, välj SaaS-plattformar
Vad det är: AWS:s skalbara ASR-tjänst stödjer transkribering i realtid och batch.
Styrkor:
Anpassad vokabulär
Identifiering av språk
Integrerad med AWS ekosystem
Användningsfall: Bäst för molnbaserade arbetsflöden i företag.
5. Microsoft Azure-tjänster för tal
Används av: Företagsverktyg och röstassistenter
Vad det är: Microsofts robusta API för tal stöd för transkription, översättning och talsyntes.
Styrkor:
Transkription i realtid med skiljetecken
Identifiering av talare
Flerspråkig översättning
Användningsfall: Mångsidig, säker och idealisk för företagsverktyg.
6. Anpassade modeller / hybridmodeller
Många toppverktyg bygger på dessa modeller eller kombinerar dem med egenutvecklade förbättringar.
🔹 Otter.ai
Använder nu: Anpassad hybridmodell (inte längre beroende av Google).
Otter var tidigare starkt beroende av Googles maskininlärningsmodeller, vilket är en av de främsta anledningarna till att många användare kritiserade den för dess låga noggrannhet i transkriptionen.
Optimerad för: Möten, med kontextuell medvetenhet och spårning av talare
Bonus: Erbjuder automatiska sammanfattningar och bildinspelning
🔹 Notta
Användningsområden: Whisper, Google STT och andra (beroende på ljudspråk och kvalitet)
Bonus: Låter användare välja mellan standard- och "AI-förbättrade" transkriptioner
🔹 Eldflugor.ai
Användningsområden: Whisper, Deepgram och interna modeller
Unik: Låter användare växla mellan motorer för bästa noggrannhet
Jämförelsetabell för ASR-modeller
| Verktyg | Använd kärnmodell(er) | Stöder Whisper | Egenutvecklad modell | Bäst för |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Microsoft Azure + Whisper + Deepgram | ✅ Ja | ❌ Nej | Snabb och korrekt transkribering |
| Notta | Whisper + Google + hybrid | ✅ Ja | ❌ Nej | Flerspråkigt ljud |
| Otter.ai | Custom Hybrid (tidigare Google) | ❌ Nej | ✅ Ja | Möten & sammanfattningar |
| Eldflugor.ai | Deepgram + Whisper + Custom | ✅ Ja | ✅ Ja | Transkriptioner av samtal och möten |
| Trint | Whisper (delvis) | ✅ Ja | ❌ Nej | Videoredigering + transkription |
| Rev.ai | Anpassad + Google API (tidigt) | ❌ Nej | ✅ Ja | Transkription på mänsklig nivå |
Slutliga tankar
Att välja ett transkriptionsverktyg handlar inte bara om användargränssnitt eller funktioner - det handlar om AI-modell som driver motorn. Oavsett om du är student, journalist eller yrkesverksam inom näringslivet kan kunskapen om vad som finns under huven hjälpa dig att välja den mest exakta, effektiva och kostnadseffektiva lösningen för dina behov.
Om du är nyfiken på att testa verktyg som drivs av olika modeller, kan plattformar som Notta och Eldflugor.ai ger dig den flexibiliteten.
Vill du utforska Whisper-drivna verktyg?
Kolla upp VOMO.ai, en snabb och exakt transkriptionstjänst drivs av Whisper och är utformat för möten, anteckningar och mycket mer.
