Лучшие API-интерфейсы транскрипции и библиотеки с открытым исходным кодом в 2022 году
api open-source speech-recognition speech-to-text-recognition interview-transcript synthetic-voice-transcription interview-transcription application-program-interface

Лучшие API-интерфейсы транскрипции и библиотеки с открытым исходным кодом в 2022 году

7 марта 2022 г.

За последнее десятилетие количество приложений, использующих технологии распознавания речи и транскрипции голоса, резко возросло. Больше людей, чем когда-либо прежде, используют технологию голосового ИИ в своих домах, автомобилях и на работе.


Достижения в области глубокого обучения, машинного обучения и исследований в области искусственного интеллекта способствовали этому внедрению, сделав технологию распознавания речи более доступной, недорогой и, что наиболее важно, точной.


С этим ростом интереса и принятия также одновременно увеличилось количество API-интерфейсов транскрипции речи и библиотек с открытым исходным кодом, доступных для пользователей.


В этой статье рассматриваются некоторые из лучших API-интерфейсов транскрипции и библиотек с открытым исходным кодом, доступных сегодня на рынке, которые оцениваются по точности, цене, документации и предлагаемым дополнительным функциям.


Лучшие API транскрипции


В этой категории выделяются три API транскрипции речи: AssemblyAI, Google Speech-to-Text и AWS Transcribe.


1. СборкаAI


AssemblyAI — это __API преобразования речи в текст__запуск с конкурентоспособная точность и простой в использовании интерфейс. API предлагает три бесплатных часа транскрипции в месяц, доступный платный уровень и обширную документацию, что делает его любимым разработчиком.**


Будучи стартапом, API вкладывает значительные средства в последние исследования в области глубокого обучения и постоянно выпускает обновления для улучшения своих моделей. Совсем недавно API выпустил свой набор API-интерфейсов Audio Intelligence, которые обеспечивают большую ценность для бизнеса своих клиентов. К ним относятся анализ настроений, модерация контента, обнаружение сущностей, редактирование PII, суммирование и автоматические выделения расшифровки, и ожидается, что в ближайшее время будет выпущено больше. **


Поскольку он появился на рынке новее, в API отсутствуют некоторые функции, доступные у некоторых из его более опытных конкурентов.


2. Преобразование речи в текст Google


Google Speech-to-textТекст продолжает оставаться доминирующим игроком на рынке распознавания речи. Благодаря хорошей точности, надежной языковой поддержке и предметно-ориентированным моделям это популярный выбор среди других известных компаний.


Распознавание имени Google имеет более высокую цену, чем другие API-интерфейсы преобразования речи в текст, тем более что компания поддерживает только расшифровку файлов в Google Cloud Bucket. Его также может быть немного сложно использовать, так как вы должны сначала зарегистрировать учетную запись GCP и проект.


Тем не менее, те, кто хочет протестировать API, могут сделать это с начальными 60 минутами бесплатной транскрипции и бесплатным хостингом Google Cloud за 300 долларов.


3. Расшифровка AWS


AWS Transcribe — еще один хороший вариант для крупных компаний. API предлагает один час бесплатной транскрипции в месяц в течение первых двенадцати месяцев использования. Однако точность несколько ниже, чем у других API, представленных сегодня на рынке, а документация обновляется не так регулярно.


Как и в Google, начать работу с AWS Transcribe может быть немного сложно и дорого, поскольку он поддерживает только файлы, размещенные в корзине Amazon S3.


Тем, кто ищет специализированную транскрипцию, например, в медицинской отрасли, следует проверить его Transcribe Medical API, который обучен точно работать в этой профессии.


Топ-3 библиотеки транскрипции с открытым исходным кодом


В дополнение к API-интерфейсам транскрипции существует множество общедоступных библиотек транскрипции с открытым исходным кодом. Хотя бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом требуют значительно большей работы, чем API, для обеспечения высокой точности и полезности.


Однако, если вы готовы приложить усилия и имеете базовое представление о распознавании речи, вам следует рассмотреть три основных варианта:


1. Wav2Письмо


Wav2Letter, __[Автоматическое распознавание речи (ASR)] от Facebook AI Research(https://www.assemblyai.com/blog/what-is-asr/)__toolkit , предназначен для использования исследователями и разработчиками для транскрипции речи.


Благодаря предварительно обученным моделям для набора данных Librispeech это хорошая библиотека с открытым исходным кодом, с которой можно быстро начать работу.


Wav2Letter может похвастаться приличной точностью и написан на C++.


2. Глубокая речь


DeepSpeech, созданный с использованием сквозной архитектуры модели, впервые разработанной Baidu, представляет собой отличный вариант транскрипции речи с открытым исходным кодом.


С DeepSpeech легко работать, тем более что он предназначен для работы с целым рядом устройств, от Raspberry Pi 4 до мощного графического процессора.


Он также обладает хорошей готовой точностью для библиотеки с открытым исходным кодом.


3. Калди


Наконец, Kaldi — еще одна очень популярная библиотека распознавания речи с открытым исходным кодом.


Из-за его популярности существует множество бесплатных учебных пособий, которые помогут вам приступить к обучению собственных моделей распознавания речи и настроить свой опыт.**


Как и DeepSpeech, Kaldi также обладает хорошей точностью распознавания речи и предназначен для того, чтобы разработчики могли быстро начать его использовать.





Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE