詳解API：應用程序編程接口終極指南
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與開源選項相比，免費語音轉(zhuǎn)文字 開源軟件API和AI模型通常能夠提供更精確的結果、更便捷的集成過程以及更多現(xiàn)成的功能。但是，對于大規(guī)模部署免費語音轉(zhuǎn)文字 開源軟件API和模型，其費用可能會比開源方案更高。
對于小規(guī)模項目或初步探索，許多免費語音轉(zhuǎn)文字 開源軟件API和AI模型都提供了試用版。這通常表示用戶可以在不超過特定的日、月或年使用限制的情況下，免費使用這些API或模型。
接下來，我們將對比三種流行的語音轉(zhuǎn)文本服務和免費的AI模型：AssemblyAI、Google Cloud Speech-to-Text以及Amazon Transcribe。
AssemblyAI是一個 API 平臺，提供能準確轉(zhuǎn)錄和理解語音的人工智能模型，使用戶能從語音數(shù)據(jù)中提取見解。 AssemblyAI 提供最前沿的人工智能模型，如說話人記錄、主題檢測、實體檢測、自動標點符號和大小寫、內(nèi)容調(diào)節(jié)、情感分析、文本摘要等。 這些人工智能模型可以幫助用戶從語音數(shù)據(jù)中獲得更多信息，并不斷提高準確性。
AssemblyAI 還提供 LeMUR，使用戶能夠利用大型語言模型 (LLM) 從語音數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息，包括回答問題、生成摘要和行動項目等。
該公司為音頻文件或視頻流提供多達 100 小時的免費轉(zhuǎn)錄服務，并發(fā)限制為 5，然后過渡到經(jīng)濟實惠的付費層級。
AssemblyAI 的高準確性和由人工智能專家構建的多種人工智能模型集合，使 AssemblyAI 成為開發(fā)人員尋找免費免費語音轉(zhuǎn)文字API 的理想選擇。 該 API 還支持幾乎所有的音頻和視頻文件格式，使轉(zhuǎn)錄更加方便。
AssemblyAI 已將其支持的語言擴展到英語、西班牙語、法語、德語、日語、韓語等更多語言，并且每月還將發(fā)布更多語言。 點擊此處查看完整列表。
AssemblyAI 易于使用的模型還允許使用任何編程語言進行快速設置和轉(zhuǎn)錄。 您可以直接從 AssemblyAI 文檔中復制/粘貼您首選語言的代碼示例，或使用 AssemblyAI Python SDK 或其他隨時可用的集成。
AssemblyAI 標價：
AssemblyAI 優(yōu)點：
AssemblyAI 缺點：
Google Speech-to-Text 是一個著名的語音轉(zhuǎn)文字API。 谷歌為用戶提供 60 分鐘的免費轉(zhuǎn)錄服務，并為谷歌云主機提供 300 美元的免費積分。
谷歌只支持轉(zhuǎn)錄谷歌云桶中的文件，因此免費點數(shù)并不能幫你做什么。 谷歌還要求你注冊一個 GCP 賬戶和項目，無論你使用的是免費層還是付費層。
谷歌的準確度很高，支持 125 種以上的語言，如果你愿意花點功夫，谷歌是一個不錯的選擇。
Google標價：
Google優(yōu)點：
Google缺點：
AWS Transcribe 在使用的前 12 個月每月提供一小時的免費服務。
與谷歌一樣，如果您還沒有 AWS 賬戶，則必須先創(chuàng)建一個。 與其他 API 相比，AWS 的準確性也較低，而且只支持轉(zhuǎn)錄亞馬遜 S3 存儲桶中的文件。
不過，如果您正在尋找特定的功能，比如醫(yī)療轉(zhuǎn)錄，AWS 也有一些選擇。 它的 Transcribe Medical API 是一個以醫(yī)療為重點的 ASR 選項，目前已經(jīng)可用。
AWS Transcribe標價：
AWS Transcribe優(yōu)點：
AWS Transcribe缺點：
語音轉(zhuǎn)文字 開源軟件API和AI模型相比，開源的語音轉(zhuǎn)文本工具提供了一個免費且無使用限制的解決方案。它們尤其受到那些出于安全考慮希望在本地處理數(shù)據(jù)的用戶的青睞。
然而，要充分利用這些開源工具，你可能需要投入大量的開發(fā)資源和時間來實現(xiàn)所需的功能，尤其是在進行大規(guī)模部署時。通常情況下，這些開源工具在語音識別的準確性方面可能不如付費服務。
如果你想走開源路線，這里有一些值得探索的選擇：
DeepSpeech 是一個開源嵌入式語音轉(zhuǎn)文本引擎，可在各種設備（從高功率 GPU 到 Raspberry Pi 4）上實時運行。 DeepSpeech 庫采用百度首創(chuàng)的端到端模型架構。
作為一款開源軟件，DeepSpeech 的開箱即用準確度也很高，而且很容易在自己的數(shù)據(jù)上進行微調(diào)和訓練。
DeepSpeech優(yōu)點：
DeepSpeech缺點：
Kaldi 是一款語音識別工具包，多年來在研究界廣受歡迎。 與 DeepSpeech 一樣，Kaldi 也具有良好的開箱即用準確性，并支持訓練自己的模型。 此外，Kaldi 還經(jīng)過了全面的測試–許多公司目前都在生產(chǎn)中使用 Kaldi，并且已經(jīng)使用了一段時間，這讓更多開發(fā)人員對其應用充滿信心。
Kaldi優(yōu)點：
Kaldi缺點：
Flashlight ASR（前身為 Wav2Letter）是 Facebook AI Research 的自動語音識別（ASR）工具包。 它也是用 C++ 編寫的，并使用 ArrayFire 張量庫。
與 DeepSpeech 一樣，F(xiàn)lashlight ASR 對于開源庫來說也非常準確，而且易于在小型項目中使用。
Flashlight ASR優(yōu)點：
Flashlight ASR缺點：
SpeechBrain 是一個基于 PyTorch 的轉(zhuǎn)錄工具包。 該平臺發(fā)布了熱門研究成果的開放式實現(xiàn)，并與 Hugging Face 緊密集成，便于訪問。
總之，該平臺定義明確，并不斷更新，是培訓和微調(diào)的直接工具。
SpeechBrain優(yōu)點：
SpeechBrain缺點：
Coqui 是另一款用于語音到文本轉(zhuǎn)錄的深度學習工具包。 Coqui 已在二十多種語言的項目中使用，還提供各種基本推理和生產(chǎn)化功能。
該平臺還可發(fā)布定制的訓練模型，并為各種編程語言提供綁定，以方便部署。
Coqui優(yōu)點：
Coqui缺點：
OpenAI 于 2022 年 9 月發(fā)布的 Whisper 可與當前其他最先進的開源方案相媲美。
Whisper 既可以在 Python 中使用，也可以在命令行中使用，還可以用于多語言翻譯。
Whisper 有五種不同的型號，大小和功能各不相同，具體取決于使用情況，其中包括 2023 年 11 月發(fā)布的 v3 型。
不過，您需要相當大的計算能力和內(nèi)部團隊來維護、擴展、更新和監(jiān)控模型，才能大規(guī)模運行 Whisper，這使得總擁有成本高于其他選擇。
從 2023 年 3 月起，Whisper 還可通過 API 使用。 按需定價起價為 0.006 美元/分鐘。
Whisper優(yōu)點：
Whisper缺點：
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最佳的免費語音轉(zhuǎn)文字 開源軟件API、人工智能模型或開源引擎取決于我們的項目。 您是否想要一些簡單易用、準確度高并具有其他開箱即用功能的東西？
冪簡集成是國內(nèi)領先的API集成管理平臺，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API、或者從API Hub分類頁進入尋找。
本文翻譯源自：https://www.assemblyai.com/blog/the-top-free-speech-to-text-apis-and-open-source-engines/
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