AI Models

Choose Your Transcription Engine — Compare accuracy, speed, and language support across leading speech recognition models.

Miten valita oikea malli?

Erilaiset transkriptiomallit loistavat eri alueilla. Käytä tätä ohjetta valitaksesi parhaan mallin tarpeisiisi.

Model WER Speed Kielet Paras
STT.ai Enhanced 3.2% 160.0x 100 STT.ai's flagship speech-to-text model with best-in-class accuracy and speed. Optimized …
Whisper Large V3 4.2% 8.0x 99 OpenAI's largest and most accurate Whisper model. Excellent multilingual support …
Whisper Turbo 5.1% 32.0x 99 OpenAI's speed-optimized Whisper variant. 4x faster than Large V3 with …
NVIDIA Canary 3.5% 45.0x 4 NVIDIA's multi-task ASR model with top-tier accuracy on English. Built …
Moonshine 7.8% 80.0x 1 Ultra-lightweight ASR model designed for edge devices. Runs on Raspberry …
NVIDIA Parakeet 3.0% 55.0x 1 NVIDIA's CTC-based English ASR model. One of the most accurate …
SenseVoice 5.5% 50.0x 50 Multilingual speech understanding model with emotion recognition and audio event …
Distil-Whisper 5.8% 48.0x 99 Distilled version of Whisper Large V3. 6x faster with 49% …
Vosk 12.0% 100.0x 20 Lightweight offline speech recognition. Works without internet, ideal for privacy-sensitive …

Mikä on WER (Word Error Rate)?

Word Error Rate (WER) on puheentunnistustarkkuuden mittauksen vakiometri. Se laskee viittauksesta poikkeavan sanojen prosenttiluvun. WER 5% tarkoittaa noin viittä 100 sanasta. Alempi on parempi.

Ammattimaiset ihmistranskriptiotyöntekijät saavuttavat tyypillisesti 4-5 prosentin WER-arvon. Parhaimmat tekoälymallit vastaavat tai lähestyvät ihmisen tasoista tarkkuutta puhtaan äänen suhteen.

Etkö tiedä, mitä mallia käyttäisit?

Kokeile oletustamme – Whisper Large V3 Turbo tarjoaa parhaan nopeuden ja tarkkuuden tasapainon. Vapaa aloitus, ei rekisteröitymistä.

Aloita vapaasti kirjoittaminen