AI Models

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

Hoe het juiste model te kiezen

Verschillende transcriptiemodellen blinken uit in verschillende gebieden. Gebruik deze gids om het beste model te kiezen voor uw behoeften.

Model WER Speed Talen Beste voor
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 …

Wat is WER (Word Error Rate)?

Word Error Rate (WER) is de standaard metriek voor het meten van spraakherkenningsnauwkeurigheid. Het berekent het percentage woorden in een transcript dat verschilt van de referentie. Een WER van 5% betekent dat ongeveer 5 van elke 100 woorden een fout bevatten. Lager is beter.

Professionele menselijke transcriptionisten bereiken meestal een WER van 4-5%. De beste AI-modellen komen nu overeen met of benaderen menselijk niveau nauwkeurigheid op schone audio.

Weet je niet welk model te gebruiken?

Probeer onze standaard.Whisper Large V3 Turbo levert de beste balans van snelheid en nauwkeurigheid. Gratis om te beginnen, geen aanmelding vereist.

Gratis beginnen met afschrijven