AI Models

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

Como escoller o modelo correcto

Diferentes modelos de transcrición sobresaen en diferentes áreas. Empregue esta guía para escoller o mellor modelo para as súas necesidades.

Model WER Speed Linguas Mellor para
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 …

Que é WER (taxa de erro de palabra)?

A taxa de erro de palabra (WER) é a métrica estándar para medir a precisión do recoñecemento de voz. Calcula a porcentaxe de palabras nunha transcrición que difiren da referencia. Unha WER do 5% significa que aproximadamente 5 de cada 100 palabras conteñen un erro. Canto menor, mellor.

Os transcriptores humanos profesionais normalmente acadan un WER do 4- 5%. Os mellores modelos de IA agora igualan ou se aproximan á precisión de nivel humano en son limpo.

Non está seguro de que modelo empregar?

Probe o noso predeterminado: Whisper Large V3 Turbo ofrece o mellor equilibrio entre velocidade e precisión. É gratuíto comezar, non se require rexistro.

Comezar a transcrición libre