顶级免费语音转文字API及开源语音转录引擎

挑选最适合的免费语音识别转文字服务、大型语言模型或开源引擎是一项复杂的任务。您需要综合考量它们的精确度、模型架构、功能特性、客户支持、文档完整性以及安全性等多个维度。本文将为您介绍当前市场上顶尖的免费语音转文字API和人工智能模型，包括那些提供免费试用层级的服务，以助您做出明智的选择。同时，我们还将探讨一些免费的开源语音转文本解决方案，并分析选择API或AI模型与选择开源库之间的优劣，反之亦然。

免费语音转文字应用程序接口和人工智能模型

与开源选项相比，API和AI模型通常能够提供更精确的结果、更便捷的集成过程以及更多现成的功能。但是，对于大规模部署这些API和模型，其费用可能会比开源方案更高。

对于小规模项目或初步探索，许多免费的语音转文字服务和AI模型都提供了试用版。这通常表示用户可以在不超过特定的日、月或年使用限制的情况下，免费使用这些API或模型。

接下来，我们将对比三种流行的语音转文本服务和免费的AI模型：AssemblyAI、Google Cloud Speech-to-Text以及Amazon Transcribe。

免费语音转文字API：AssemblyAI

AssemblyAI是一个 API 平台，提供能准确转录和理解语音的人工智能模型，使用户能从语音数据中提取见解。 AssemblyAI 提供最前沿的人工智能模型，如说话人记录、主题检测、实体检测、自动标点符号和大小写、内容调节、情感分析、文本摘要等。这些人工智能模型可以帮助用户从语音数据中获得更多信息，并不断提高准确性。

AssemblyAI 还提供 LeMUR，使用户能够利用大型语言模型 (LLM) 从语音数据中获取有价值的信息，包括回答问题、生成摘要和行动项目等。

该公司为音频文件或视频流提供多达 100 小时的免费转录服务，并发限制为 5，然后过渡到经济实惠的付费层级。

AssemblyAI 的高准确性和由人工智能专家构建的多种人工智能模型集合，使 AssemblyAI 成为开发人员寻找免费免费语音转文字API 的理想选择。该 API 还支持几乎所有的音频和视频文件格式，使转录更加方便。

AssemblyAI 已将其支持的语言扩展到英语、西班牙语、法语、德语、日语、韩语等更多语言，并且每月还将发布更多语言。点击此处查看完整列表。

AssemblyAI 易于使用的模型还允许使用任何编程语言进行快速设置和转录。您可以直接从 AssemblyAI 文档中复制/粘贴您首选语言的代码示例，或使用 AssemblyAI Python SDK 或其他随时可用的集成。

AssemblyAI 标价：

可在人工智能游乐场免费测试，注册 API 还可免费获得 100 小时的异步转录服务
语音到文本 – 每小时 0.37 美元
实时转录 – 每小时 0.47 美元
音频智能 – 每小时 0.01 至 0.15 美元不等
LeMUR –有所不同
还提供企业定价

AssemblyAI 优点：

高精度
由人工智能专家构建的广泛的人工智能模型
不断迭代和改进模型
便于开发人员使用的文档和 SDK
企业级支持和安全

AssemblyAI 缺点：

模型不是开源的

免费语音转文字API：Google

Google Speech-to-Text 是一个著名的语音转文字API。谷歌为用户提供 60 分钟的免费转录服务，并为谷歌云主机提供 300 美元的免费积分。

谷歌只支持转录谷歌云桶中的文件，因此免费点数并不能帮你做什么。谷歌还要求你注册一个 GCP 账户和项目，无论你使用的是免费层还是付费层。

谷歌的准确度很高，支持 125 种以上的语言，如果你愿意花点功夫，谷歌是一个不错的选择。

Google标价：

60 分钟免费转录
300 美元的 Google 云主机免费点数

Google优点：

免费层
适当的精确度
多语言支持

Google缺点：

仅支持转录 Google Cloud Bucket 中的文件
启动困难
精度低于其他同价位的应用程序接口

免费语音转文字API：AWS Transcribe

AWS Transcribe 在使用的前 12 个月每月提供一小时的免费服务。

与谷歌一样，如果您还没有 AWS 账户，则必须先创建一个。与其他 API 相比，AWS 的准确性也较低，而且只支持转录亚马逊 S3 存储桶中的文件。

不过，如果您正在寻找特定的功能，比如医疗转录，AWS 也有一些选择。它的 Transcribe Medical API 是一个以医疗为重点的 ASR 选项，目前已经可用。

AWS Transcribe标价：

在使用的前 12 个月内，每月免费使用一小时
根据用量分级定价，从 0.02400 美元到 0.00780 美元不等

AWS Transcribe优点：

与现有 AWS 生态系统集成
医学语言转录
适当的精确度

AWS Transcribe缺点：

难以从头开始
仅支持转录 Amazon S3 存储桶中的文件
精度低于其他同价位的应用程序接口

开源语音转录引擎

与API和AI模型相比，开源的语音转文本工具提供了一个免费且无使用限制的解决方案。它们尤其受到那些出于安全考虑希望在本地处理数据的用户的青睐。

然而，要充分利用这些开源工具，你可能需要投入大量的开发资源和时间来实现所需的功能，尤其是在进行大规模部署时。通常情况下，这些开源工具在语音识别的准确性方面可能不如付费服务。

如果你想走开源路线，这里有一些值得探索的选择：

开源语音转录引擎：DeepSpeech

DeepSpeech 是一个开源嵌入式语音转文本引擎，可在各种设备（从高功率 GPU 到 Raspberry Pi 4）上实时运行。 DeepSpeech 库采用百度首创的端到端模型架构。

作为一款开源软件，DeepSpeech 的开箱即用准确度也很高，而且很容易在自己的数据上进行微调和训练。

DeepSpeech优点：

易于定制
可用于训练自己的模型
可用于多种设备

DeepSpeech缺点：

缺乏支持
在个人定制培训之外，无法改进模型
将重型设备集成到可投入生产的应用中

开源语音转录引擎：Kaldi

Kaldi 是一款语音识别工具包，多年来在研究界广受欢迎。与 DeepSpeech 一样，Kaldi 也具有良好的开箱即用准确性，并支持训练自己的模型。此外，Kaldi 还经过了全面的测试–许多公司目前都在生产中使用 Kaldi，并且已经使用了一段时间，这让更多开发人员对其应用充满信心。

Kaldi优点：

适当的精确度
可用于训练自己的模型
活跃用户群

Kaldi缺点：

使用起来可能比较复杂和昂贵
使用命令行界面
将重型设备集成到可投入生产的应用中

开源语音转录引擎：Flashlight ASR (formerly Wav2Letter)

Flashlight ASR（前身为 Wav2Letter）是 Facebook AI Research 的自动语音识别（ASR）工具包。它也是用 C++ 编写的，并使用 ArrayFire 张量库。

与 DeepSpeech 一样，Flashlight ASR 对于开源库来说也非常准确，而且易于在小型项目中使用。

Flashlight ASR优点：

可定制
比其他开源方案更容易修改
处理速度

Flashlight ASR缺点：

使用非常复杂
没有预训练库
需要为训练和模型更新不断获取数据集，这可能既困难又昂贵

开源语音转录引擎：SpeechBrain

SpeechBrain 是一个基于 PyTorch 的转录工具包。该平台发布了热门研究成果的开放式实现，并与 Hugging Face 紧密集成，便于访问。

总之，该平台定义明确，并不断更新，是培训和微调的直接工具。

SpeechBrain优点：

与 Pytorch 和 Hugging Face 集成
可提供预训练模型
支持各种任务

SpeechBrain缺点：

即使是预先训练好的模型，也需要进行大量定制才能使用
由于缺乏广泛的文档，除了那些具有丰富经验的用户外，它对其他用户并不友好

开源语音转录引擎：Coqui

Coqui 是另一款用于语音到文本转录的深度学习工具包。 Coqui 已在二十多种语言的项目中使用，还提供各种基本推理和生产化功能。

该平台还可发布定制的训练模型，并为各种编程语言提供绑定，以方便部署。

Coqui优点：

可以生成成绩单的置信度分数
庞大的支持社区
可提供预训练模型

Coqui缺点：

不再由 Coqui 更新和维护
在个人定制培训之外，无法改进模型
将重型设备集成到可投入生产的应用中

开源语音转录引擎：Whisper

OpenAI 于 2022 年 9 月发布的 Whisper 可与当前其他最先进的开源方案相媲美。

Whisper 既可以在 Python 中使用，也可以在命令行中使用，还可以用于多语言翻译。

Whisper 有五种不同的型号，大小和功能各不相同，具体取决于使用情况，其中包括 2023 年 11 月发布的 v3 型。

不过，您需要相当大的计算能力和内部团队来维护、扩展、更新和监控模型，才能大规模运行 Whisper，这使得总拥有成本高于其他选择。

从 2023 年 3 月起，Whisper 还可通过 API 使用。按需定价起价为 0.006 美元/分钟。

Whisper优点：

多种语言转录
可在 Python 中使用
有五种型号可供选择，每种型号都有不同的尺寸和功能

Whisper缺点：

需要一个内部研究团队来维护和更新
运行成本高
将重型设备集成到可投入生产的应用中

免费语音转文字API常见问题有哪些？

1. 免费语音转文字的基础模型和自定义模型有什么区别？

答案：免费语音转文字服务中，基础模型适用于通用场景，而自定义模型则针对特定噪音环境或专业术语进行优化。

2. 如何开始使用免费语音转文字的基础模型？

使用免费语音转文字服务时，首先获取资源密钥和区域，然后通过REST API或语音SDK开始使用基础模型。

3. 使用免费语音转文字时，是否需要自定义模型？

答案：对于使用通用语言且背景噪音小的应用，免费语音转文字的基础模型已足够，无需自定义模型。

4. 如何跟踪免费语音转文字数据集或模型的处理进度？

答案：在免费语音转文字服务中，可以通过查看模型或数据集的状态来了解处理进度，完成时会显示“成功”。

5. 免费语音转文字服务中能否创建多个模型？

答案：是的，免费语音转文字允许创建多个模型，但一旦开始创建过程，无法取消，只能在完成后删除。

6. 为什么免费语音转文字服务提供多个基础模型？

答案：免费语音转文字服务提供多个基础模型以适应不同的应用场景和提高识别准确度。

7. 免费语音转文字的现有模型能否更新？

答案：无法直接更新，需要重新训练模型。在免费语音转文字服务中，可以通过合并新旧数据集来创建新模型。

8. 新版本基础模型上线后，我的免费语音转文字部署会自动更新吗？

答案：不会，免费语音转文字服务不会自动更新已部署的模型，需要手动操作以使用新模型。

9. 能否下载免费语音转文字模型并在本地运行？

答案：可以，免费语音转文字的自定义模型可以在本地Docker容器中运行。

10. 能否将免费语音转文字的数据集、模型和部署迁移到其他区域或订阅？

答案：可以使用相关API将免费语音转文字的自定义模型复制到其他区域或订阅，但数据集和部署需要重新导入和创建。

免费语音转文字API使用场景案例？

媒体和娱乐：在媒体和娱乐行业中，语音转文字API可以提高广播内容或实时网络的可访问性。例如，通过使用API，可以将播客或视频内容实时转录，生成字幕，使内容对更广泛的观众群体开放，包括那些听力障碍的人。
教育：在教育领域，语音转文字API可以用于提高网络研讨会、活动和讲座的可访问性。教师可以将讲课内容转录成文本，方便学生复习和查阅。此外，对于有听力障碍的学生，实时字幕可以极大地改善他们的学习体验。
呼叫中心和分析：呼叫中心可以利用语音转文字API来培训销售代理，并通过转录通话内容来提高服务质量。此外，转录的文本可以用于客户服务分析，以改进客户互动策略和提高效率。
法律行业：在法律行业，语音转文字API可以用于转录法庭录音、证人陈述和其他法律程序中的语音记录。这有助于律师和法律助理快速检索和分析案件信息，节省了大量的听写和手动转录时间。
内容创作：对于内容创作者，如作家、博主或记者，语音转文字API可以作为一种快速草拟和编辑内容的工具。通过口述内容，创作者可以更自然、更快速地表达思想，而不必手动键入每个单词。
客户服务：客户服务部门可以使用语音转文字API来自动记录和转录客户咨询和投诉电话。这样不仅可以提供服务质量的记录，还可以用于后续的服务质量分析和员工培训。
会议记录：在企业中，语音转文字API可以用于自动记录会议内容，生成会议纪要。这样，参与者就可以专注于讨论，而不是忙于记录要点。转录的文本还可以用于后续的法律和合规性审查。
语音笔记：个人用户可以使用语音转文字API来记录语音笔记，方便后续的文字整理和回顾。这对于需要记录快速想法或在移动中工作的专业人士特别有用。
语言学习：语言学习应用可以集成语音转文字API来帮助学习者练习发音和听力。学习者可以录制自己的发音，然后API将其转录成文本，以便与正确的发音进行比较。
医疗记录：在医疗行业，医生和护士经常需要记录病人的病史和治疗计划。语音转文字API可以快速将这些信息转录成电子健康记录，提高记录的效率和准确性。