AI Models
Choose Your Transcription Engine — Compare accuracy, speed, and language support across leading speech recognition models.
Hur man väljer rätt modell
Olika transkriptionsmodeller utmärker sig inom olika områden. Använd denna guide för att välja den bästa modellen för dina behov.
| Model | WER | Speed | Språk | Bästa för |
|---|---|---|---|---|
| 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 … |
Vad är WER (Ordfelsfrekvens)?
Word Error Rate (WER) är standardmåttet för att mäta taligenkänningsnoggrannhet. Det beräknar procentandelen ord i en utskrift som skiljer sig från referensen. En WER på 5% betyder ungefär 5 av 100 ord innehåller ett fel. Lägre är bättre.
Professionella mänskliga transkriptionister vanligtvis uppnå en WER på 4-5%. De bästa AI-modeller nu matcha eller närma sig mänsklig nivå noggrannhet på rent ljud.
Vet du inte vilken modell du ska använda?
Prova vår standard — Whisper Large V3 Turbo ger den bästa balansen av hastighet och noggrannhet. Gratis att starta, ingen registrering krävs.
Börja transkribera gratis