AI Models

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

Como escolher o modelo certo

Diferentes modelos de transcrição excelem em diferentes áreas. Use este guia para escolher o melhor modelo para suas necessidades.

Model WER Speed Línguas Melhor 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 …

O que é o WER (Qualidade de Erro de Palavra)?

A taxa de erro do Word (WER) é a métrica padrão para medir a precisão do reconhecimento da fala. Calcula a porcentagem de palavras em uma transcrição que diferem da referência. Um WER de 5% significa aproximadamente 5 de cada 100 palavras contêm um erro.

Os transcricionistas humanos profissionais geralmente alcançam um WER de 4-5%. Os melhores modelos de IA agora correspondem ou abordam precisão de nível humano em áudio limpo.

Não tenho a certeza de que modelo usar?

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