AI Models

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

Как выбрать правильную модель

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

Model WER Speed Знание языков Лучший для
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 …

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