АИ модели

Выберите свой двигатель для транскрипции. Сравните точность, скорость и языковую поддержку в основных моделях распознавания речи.

Как выбрать правильную модель

Различные модели транскрипции работают в разных областях. Используйте это руководство, чтобы выбрать лучшую модель для своих потребностей.

Модель WER Скорость Знание языков Лучший для
STT.ai Enhanced 3.2% 160.0x 100 Ведущая модель речи-текста STT.ai с самой высокой точностью в классе …
Whisper Large V3 4.2% 8.0x 99 Самая большая и точная модель OpenAI. Прекрасная многоязычная поддержка с …
Whisper Turbo 5.1% 32.0x 99 Быстро-оптимизированный вариант OpenAI. 4x быстрее, чем Большой V3 с минимальными …
NVIDIA Canary 3.5% 45.0x 4 Многозадачная ASR модель NVIDIA с высшей точностью на английском языке.
Moonshine 7.8% 80.0x 1 Ультралегерная модель ASR, разработанная для кабельных устройств, работает на Raspberry …
NVIDIA Parakeet 3.0% 55.0x 1 Одна из наиболее точных моделей с открытым исходным кодом на …
SenseVoice 5.5% 50.0x 50 Модель многоязыкового понимания речи с распознаванием эмоций и обнаружением звуковых …
Distil-Whisper 5.8% 48.0x 99 Дистиллированная версия Большого V3. 6x быстрее с 49% меньшими параметрами …
Vosk 12.0% 100.0x 20 Легкое офлайновое распознавание речи. Работает без интернета, идеально для конфиденциального …

Что такое WER (коэффициент ошибок в Word)?

Частота ошибок в Word (WER) — стандартная метрика для измерения точности распознавания речи. Она рассчитывается процентной долей слов в стенограмме, которая отличается от ссылки. WER в 5% означает примерно 5 из каждых 100 слов содержит ошибку. Ниже лучше.

Профессиональные транскрипторы, как правило, достигают WER в 4-5%. Лучшие модели АИ в настоящее время соответствуют или приближаются к точности на чистом звуке на уровне человека.

Не уверена, какую модель использовать?

Попробуйте по умолчанию: шёпот V3 Turbo обеспечивает лучший баланс скорости и точности.

Начать расшифровку