Лучшие программы распознавания голоса

Содержание

Речь становится все более популярным методом взаимодействия с электронными устройствами, такими как компьютеры, телефоны, планшеты и телевизоры. Речь уникальна, и речевые движки никогда не бывают точными на 100%. Но технологические достижения означают, что механизмы распознавания речи обеспечивают лучшую точность понимания речи. Чем выше точность, тем больше вероятность того, что клиенты будут использовать этот метод контроля. И, согласно исследованию китайского поискового гиганта Baidu, говорить в смартфон в три раза быстрее, чем ввод поискового запроса в экранный интерфейс.

Рынок распознавания речи оценивается примерно в 10 миллиардов долларов в год в ближайшие четыре года.Мы стали свидетелями появления интеллектуальных персональных помощников, таких как Siri для Apple, Cortana для Microsoft и Mycroft для Linux. Помощники используют голосовые запросы и пользовательский интерфейс на естественном языке, чтобы попытаться ответить на вопросы, дать рекомендации и выполнить действия без необходимости ввода с клавиатуры.

Приложение для распознавания речи по губами

О популярности устройств управления речью свидетельствует то, что специализированные продукты производятся в больших количествах, такие как Amazon Echo, Google Home и Apple HomePod. Распознавание речи также используется в умных часах, бытовой технике и помощниках в автомобиле. Приложения в автомобиле имеют большой пробег (извините за каламбур). Некоторые из автомобильных приложений включают навигацию, запрос прогнозов погоды, выяснение дорожной ситуации впереди и управление элементами автомобиля, такими как люк, окна и музыкальный плеер.

Ключевой проблемой при разработке программного обеспечения для распознавания речи, независимо от того, используется ли оно на компьютере или другом устройстве, является то, что человеческая речь чрезвычайно сложна. Программное обеспечение должно справляться с различными речевыми шаблонами и акцентами людей. А речь-это динамический процесс без четко выделенных частей.

К счастью, технические достижения означают, что легче создавать инструменты распознавания речи. Мощные инструменты, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, в сочетании с улучшенными алгоритмами речи, изменили способ разработки этих инструментов. Вам не нужны словари фонем. Вместо этого речевые движки могут использовать методы глубокого обучения, чтобы справиться со сложностями человеческой речи.

Существует не так много доступных инструментов распознавания речи, и некоторые из них являются проприетарным программным обеспечением. К счастью, есть несколько очень интересных инструментов распознавания речи с открытым исходным кодом. Эти наборы инструментов предназначены для создания механизма распознавания речи.

В этой статье освещается лучшее программное обеспечение для распознавания речи с открытым исходным кодом для Linux.

1. DeepSpeech

DeepSpeech-это встроенный (автономный, на устройстве) механизм преобразования речи в текст с открытым исходным кодом, который может работать в режиме реального времени на устройствах от Raspberry Pi 4 до мощных серверов GPU.

Сравнение систем распознавания голоса. Google vs Yandex vs Vosk vs Sphinx vs WebSpeech

Website: github.com/mozilla/DeepSpeech

Разработчик: Mozilla

Лицензия: Mozilla Public License 2.0

2. wav2letter++

wav2letter++-это быстрый инструментарий для обработки речи с открытым исходным кодом от команды Speech в Facebook AI Research, созданный для облегчения исследований в сквозных моделях распознавания речи. Он предназначен в качестве платформы для быстрых исследований в области сквозного распознавания речи.

Он следует полностью сверточному подходу и использует сверточные нейронные сети (CNN) для акустического моделирования, а также моделирования языка.

Website: github.com/facebookresearch/wav2letter/wiki

Разработчик: Facebook, Inc. и ее филиалы

Лицензия: Лицензия BSD

3. deepspeech.pytorch

deepspeech.pytorch-реализация DeepSpeech2 с использованием Baidu Warp-CTC. Программное обеспечение создает сеть на основе архитектуры DeepSpeech2, обученную функции активации CTC.

Особенности включают в себя:

Обучайте DeepSpeech, настраиваемые типы RNN и архитектуры с поддержкой нескольких GPU.
Поддержка языковой модели с использованием kenlm (WIP в настоящее время).
Несколько загрузчиков данных, поддержка AN4, TEDLIUM, Voxforge и Librispeech. Наборы данных могут быть объединены, и поддержка пользовательских наборов данных включена.
Инъекция шума (динамическая) для онлайн-обучения для повышения устойчивости к шуму.
Увеличение звука для повышения устойчивости к шуму. При этом применяются небольшие изменения темпа и усиления при загрузке звука для повышения надежности.
Легкий запуск/остановка в случае сбоя или жесткой остановки во время обучения.
Поддержка Visdom/Tensorboard для визуализации обучающих графиков.

Website: github.com/SeanNaren/deepspeech.pytorch

Поддержка: Шон Нарен

License: MIT License

4. Kaldi Speech Recognition Toolkit

Kaldi-это современный инструментарий распознавания речи, написанный на C++. Он предназначен для использования в основном для исследований акустического моделирования.

Несмотря на то, что программное обеспечение находится в разработке в течение нескольких лет, оно находится на ранней стадии разработки; официальных выпусков программного обеспечения нет.

Website: kaldi-asr.org

Разработчик: Daniel Povey, Arnab Ghoshal, Gilles Boulianne и многие другие

Лицензия: Apache License v2.0

5. Julius

«Julius»-это высокопроизводительное программное обеспечение для декодирования большого словаря непрерывного распознавания речи (LVCSR) для исследователей и разработчиков, связанных с речью.

Он поддерживает диктовку на основе N-грамм, синтаксический анализ на основе грамматики DFA и однопроходное распознавание изолированных слов. Он может выполнять многомодельное декодирование, распознавание с использованием нескольких LMS и AMS одновременно с одним процессором, а также поддерживает “горячее подключение” произвольных модулей во время выполнения.

Website: github.com/julius-speech/julius

Разработчик: Lee Akinobu

Лицензия: Лицензия с открытым исходным кодом

6. ESPnet

ESPnet-это комплексный инструментарий для обработки речи, в основном ориентированный на сквозное распознавание речи и сквозное преобразование текста в речь.

ESPnet использует pytorch в качестве механизма глубокого обучения, а также следует за обработкой данных в стиле Kaldi , извлечением/форматом функций и рецептами, чтобы обеспечить полную настройку для различных экспериментов по обработке речи.

ESPnet-это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Website: espnet.github.io/espnet

Разработчик: Tomoki Hayashi, Hirofumi Inaguma, Naoyuki Kamo, Shigeki Karita и многие другие

Лицензия: Apache License 2.0

7. OpenSeq2Seq

OpenSeq2Seq-это инструментарий для распределенного и смешанного прецизионного обучения моделей sequence-to-sequence.

Основная цель OpenSeq2Seq — позволить исследователям наиболее эффективно исследовать различные модели sequence-to-sequence. Эффективность достигается за счет полной поддержки распределенного и смешанного обучения точности.

8. CMUSphinx

CMUSphinx (Sphinx) — это собирательный термин для описания группы систем распознавания речи, разработанных в Университете Карнеги-Меллона.

CMUSphinx содержит ряд пакетов для различных задач и приложений:

Pocketsphinx — легкий движок распознавания речи, специально настроенный для портативных и мобильных устройств, написанный на C.
Sphinxbase — содержит базовые библиотеки, общие для CMU Sphinx trainer и всех декодеров Sphinx (Sphinx-II, Sphinx-III и PocketSphinx), а также некоторые общие утилиты для управления акустическими функциями и аудиофайлами.
Sphinx4 — современная,независящий от диктора, система непрерывного распознавания речи, написанная на языке программирования Java. Дизайн Sphinx-4 основан на шаблонах, которые возникли в результате проектирования прошлых систем, а также на новых требованиях, основанных на областях, которые исследователи в настоящее время хотят исследовать. Чтобы использовать эту структуру и предоставить исследователям “готовую к исследованиям” систему, Sphinx-4 также включает в себя несколько реализаций как простых, так и современных методов.
Sphinxtrain — тренер акустической модели с открытым исходным кодом Университета Карнеги-Меллона.

Website: cmusphinx.github.io
Разработчик: Многие участники
Лицензия: BSD-подобная лицензия

9. Eesen

Платформа Eesen значительно упрощает существующий конвейер для создания современных систем ASR. Акустические модели в Eesen-это глубокие двунаправленные RNN, обученные целевой функции CTC.

Акустическое моделирование в Eesen включает в себя обучение одной рекуррентной нейронной сети (RNN), предсказывающей контекстно-независимые цели (фонемы или символы).

Website: github.com/srvk/eesen

Поддержка: Yajie Miao и другие

Лицензия: Apache License 2.0

10. Simon

Simon-это программное обеспечение для распознавания речи с открытым исходным кодом, которое стремится быть гибким и настраиваемым. Вы можете открывать программы, URL-адреса, вводить настраиваемые фрагменты текста, имитировать ярлыки, управлять мышью и клавиатурой и многое другое.

Если вы хотите иметь возможность разговаривать с компьютером, проверьте Simon. Он принимает голосовые команды и превращает аудио в текст. Simon не привязан ни к одному языку и работает с любым диалектом.

Website: www.simon-listens.org

Разработчик: Peter Grasch

Лицензия: GNU GPL v2

Источник: dzen.ru

8 приложений для расшифровки интервью

Самый примитивный вариант. Пользуйтесь им, только если не хотите разбираться с другими приложениями. Откройте голосовой ввод в «Google Документах» и включите воспроизведение записи вашего интервью. В браузерной версии для этого нужно нажать «Инструменты» → «Голосовой ввод», в мобильном приложении — нажать на значок микрофона на клавиатуре.

Как ни странно, мобильная версия распознаёт текст даже лучше настольной. Кроме того, голосовой ввод на мобильных устройствах работает не только с офисом от Google, но вообще в любом приложении, где можно вызвать клавиатуру.

Полученный результат нельзя назвать идеальным: понадобится отредактировать текст, расставляя знаки препинания и заменяя неправильно распознанные слова. Но если считаете, что это лучше, чем набирать всё интервью вручную, — попробуйте.

Google LLC
Цена: Бесплатно

2. Google Keep

У мобильного приложения для заметок от Google есть удобная функция — запись голоса с одновременной транскрибацией. Для этого нужно нажать на значок микрофона на панели инструментов. Разговор в аудиоформате будет сохранён вместе с расшифрованным текстом.

Для фиксации длительных интервью Google Keep вам не помощник, потому что останавливает запись после коротких пауз в диалоге. Но его можно использовать, чтобы расшифровывать уже готовые записи по кускам. Перевели в текст небольшой фрагмент, обработали, повторили.

По какой‑то причине распознавание голоса в Keep работает лучше, чем в «Google Документах»: приложение даже угадывает начало новой фразы и помечает его большой буквой.

Google LLC
Цена: Бесплатно

3. RealSpeaker

Этот сервис работает в браузере. Принцип прост: выбираете язык интервью, заливаете аудиозапись, нажимаете кнопку «Транскрибировать». Через некоторое время перед вами откроется окно с расшифрованным текстом. Естественно, он потребует вычитки и редактуры.

Сервис расшифровывает до 1,5 минуты интервью бесплатно. Затем придётся платить по 8 рублей за минуту аудиозаписи. Впрочем, сайт не запрещает загружать сразу несколько коротких отрывков, так что ограничение, при наличии терпения, можно и обойти.

4. oTranscribe

Бесплатное веб‑приложение, которое позволяет слушать запись интервью и одновременно набирать текст в том же окне. Вы можете загрузить аудио- или видеозапись или указать ссылку на YouTube, а затем управлять скоростью воспроизведения речи, ставить диалог на паузу или быстро перематывать его вперёд и назад, не отрывая рук от клавиатуры.

Особенно удобным навигацию по тексту делают интерактивные временные метки: нажимаете на кнопку и оставляете закладку на нужном фрагменте аудио или видео. Готовый текст можно экспортировать в Markdown или «Google Документы».

5. Dictation.io

Элементарное приложение, работающее прямо в браузере. Выберите язык, нажмите на значок микрофона и запустите вашу аудиозапись. Интерфейс предельно прост — не запутаешься. Готовый текст можно экспортировать в формат TXT или отправить по почте.

Точность распознавания оставляет желать лучшего, поэтому следует внимательно вычитывать текст и скармливать программе интервью небольшими кусочками. Зато Dictation.io абсолютно бесплатное.

6. Express Scribe

Приложение имеет версии для Windows и macOS. Загрузите аудиозапись из папки или с диктофона, настройте скорость воспроизведения звука и набирайте текст. При необходимости можно легко сделать паузу или перемотать запись назад и вперёд. Готовый результат экспортируется в Word.

Отдельная интересная фишка Express Scribe — возможность управлять воспроизведением аудио с помощью подключаемых к компьютеру педалей. Подойдут обычные, из игровых комплектов. Это пригодится профессиональным стенографистам, набирающим текст с большой скоростью.

Цена базовой версии Express Scribe составляет 60 долларов, но приложением можно пользоваться и в пробном режиме. Правда, в нём нет поддержки видеофайлов и оно высвечивает при запуске просьбу купить лицензию. Кроме того, учтите, что интерфейс в Express Scribe только на английском языке.

7. Transcribe

Вы заливаете свою аудиозапись или копируете ссылку на видео YouTube в Transcribe — сервис выдаёт вам расшифровку. Нет ничего проще. Правда, как и во всех подобных инструментах, результат будет совсем не идеален, так что от редактуры и вычитки всё равно не избавиться.

8. Punto Switcher

Программа Punto Switcher предназначена для автоматического переключения раскладки клавиатуры. Но её можно использовать и для ускорения набора текста.

Вы создаёте набор правил в разделе «Автозамена», по которым выбранные вами символы заменяются на часто используемые слова и предложения. Например, набираете «пж» — в текст вставляется «пожалуйста», «вдщ» — «ведущий», «нв» — «наверное», и так далее. Очень нужная вещь для стенографистов.

А каким приложением для расшифровки пользуетесь вы?

8 лучших аудиоредакторов для музыки и голосовых дорожек
10 полезных функций «Google Переводчика», которые должен знать каждый
17 лучших конвертеров аудио для разных платформ

Источник: lifehacker.ru

Перевод речи в текст

Перевод речи в текст называется транскрибацией или расшифровкой. Фактически, это набор текста, воспринимаемого на слух. Такая услуга востребована во многих областях бизнеса.

Над вашими записями работает целая команда опытных профессионалов: транскрибаторы, корректоры, эксперты в нужной тематике (при необходимости). Расшифруем материалы с пресс-конференций, семинаров, лекций, совещаний, круглых столов и других мероприятий. Проставим тайм-коды. Возьмемся за расшифровку аудиозаписей для суда. Оказываем комплексные услуги в соответствии со спецификой Вашего бизнеса.

Принимаем заказы на выходные дни. Без ограничений по минимальному заказу! Мы готовы и к крупным заказам до 30 часов в день.

Сколько стоит расшифровка аудиозаписей за минуту

РАСШИФРОВКА АУДИОЗАПИСИ Цена за 1 минуту записи (руб.) при заказе от 3 минут

на русском языке в течение 2-х дней	от 21,00
на русском языке, в течение 1,5 дней	от 23,00
на русском языке, срочно в течение 24 часов	от 29,00
на английском и других европейских языках	от 64,00
на корейском и других восточных языках	от 300,00
Если запись на русском языке короткая: до 3 минут	1 минута = 50 руб. 1 минута 15 секунд = 100 руб. (округление до 2-х минут). 2 минуты = 100 руб.
Дополнительные услуги:
Литературная обработка (убираются слова-паразиты, просторечные выражения, заканчивается мысль, корректируются оборванные фразы и пр.)	95,00 руб. за 1 страницу 1800 знаков
Простановка тайм-кодов	по договоренности
Набор с печатных носителей, набор формул и таблиц, графиков, предпечатная подготовка и распечатка	по договоренности

Скидки для постоянных клиентов.
Для разовых заказчиков при больших объемах (10 и более часов) скидки от 5 %.

В зависимости от тематики и при плохом качестве записи может применяться повышающий коэффициент. Ведь, если аудиофайл плохого качества или изобилует сокращениями и терминами, время работы над записью увеличивается минимум в полтора раза, т.к. человеку приходится повторно прослушивать запись несколько раз, чтобы точно все записать.

(Будьте внимательны, если запись короткая, до 3 минут, время округляется, см. цены).

Примеры наших работ и образцы оформления

Если вы ищете бесплатные и автоматические варианты расшифровки. Примеры программ:

Будьте внимательны! Автоматические расшифровки имеют меньшую точность!

Люди все чаще предпочитают совершать поисковые запросы с помощью голосовых команд. В том числе с помощью голосового поиска люди совершают покупки в интернете, а значит, продавцам надо учитывать привычки аудитории, тем более что это весьма привлекательный сегмент — совершеннолетние, обеспеченные люди с высшим образованием.

Поэтому, интегрируйте функцию распознавания голоса в свой веб-сайт или приложение, чтобы повысить эффективность маркетинговой кампании в интернете. Как это сделать? Просто используйте одно из множества доступных веб-API для преобразования речи в текст. Рассмотрим самые полезные из них, а вы решите, какие продукты лучше всего соответствуют вашим задачам и потребностям.

API преобразования речи в текст для коротких онлайн-поисков

Как правило, голосовые поисковые фразы — короткие и точные. Поэтому API голосового поиска для онлайн-приложений не должны быть настолько совершенными, и не надо принимать во внимание такие технические вопросы, как грамматика или синтаксис. Эти API, как правило, легче и быстрее загружаются.

1. Google Speech-To-Text

По сути, самый мощный интерфейс приложений на рынке из доступных для разработчиков. Был представлен в 2018 году. С каждым тестированием и обновлением продукт только улучшается. Благодаря чему Speech-To-Text API не только распознает речь с высоким уровнем точности, но и грамотности, с минимальным количеством ошибок пунктуации.

Google API подходит и для других целей, не только веб-поиска. Также с помощью этого решения можно настроить аудио для телефонных или видеозвонков. Также разработчики могут отмечать свои транскрибированные аудио или видео основными метаданными. Это позволит компании Google решать, какие функции наиболее полезны для программистов.

Стоит учитывать, что бесплатно транскрибировать аудио с использованием API от Google можно не дольше 60 минут. Если запись длиннее, расшифровка стоит $0,006 за 15 секунд.

Если необходимо транскрибировать видео, это будет стоить $0,006 за 15 секунд, если запись длится не более 60 минут. Для видео продолжительностью более одного часа это стоит $0,012 за каждые 15 секунд.

Распознает более 120 языков.
Несколько моделей машинного обучения для повышения точности.
Автоматическое распознавание языка.
Текстовая транскрибация.
Правильное распознавание имен и названий.
Конфиденциальность данных.
Устранение шума в аудио.

Платный продукт.
Ограниченный пользовательский словарь.

2. Microsoft Cognitive Services

Еще один крупный игрок на рынке API распознавания голоса предлагает свой продукт. Главное отличие: API Microsoft Cognitive Services — это часть Microsoft Trust Services, где разработчики приложений могут найти надежные безопасные данные.

Главное отличие API речи от Microsoft — это функция идентификации говорящего. Похоже на распознавание лиц, но сканируется голос. Благодаря этой функции программное обеспечение приспосабливается к определенной манере и особенностям речи пользователя. Дополнительное преимущество — более расширенный пользовательский словарь, чем от Google.

Также Microsoft Cognitive Service может выполнять транскрибацию в реальном времени, и преобразовывать текст в речь. Еще это API можно использовать для анализа регистрационных записей в колл-центре при большом количестве звонков.

Улучшенная защита данных с помощью алгоритмов распознавания голоса.
Транскрибация и перевод в реальном времени.
Адаптируемый словарь.
Возможности преобразования текста в речь для естественных речевых шаблонов.

Это API создавалось для общих целей, поэтому имеет ограничения.
Микрослужбы полезны для решения отдельных проблем, но не подходят для более крупных проблем.

Читайте также:

Какие есть программы на java

3. Dialogflow (бывшее название — API.AI, Speaktoit)

Еще один продукт от Google. Основное преимущество — это голосовое API учитывает контекст при анализе речи, что обеспечивает более точную транскрибацию. Это значит, что Dialogflow можно встраивать в различные устройства, которые слушают голосовые команды: смарт- гаджеты, телефоны, носимые устройства, автомобили, интеллектуальные колонки.

Dialogflow уже не первый год используется для машинного обучения, распознавания голоса, игр. Предыдущая версия, Api.AI, еще в 2014 году использовалась для поддержки виртуального голосового помощника Assistant.

Также в платформу Dialogflow встроены разные полезные аналитические функции, чтобы измерить показатели вовлеченности пользователя или время сеанса, характер использования или проблемы со временем ожидания информации.

Это API пока поддерживает только 14 языков, поэтому проигрывает многоязычным ПО, таким как Google Speech-To-Text или Microsoft Cognitive Services.

Бесплатное и легкое в использовании.
Легко настроить.
Интегрируется с разнообразным программным обеспечением.
Легко интегрируется с другими веб-сервисами.
Можно совмещать с устройствами не от Google, такими как Alexa от Amazon.

Не может обрабатывать математические функции.
Невозможно создать интерактивные ссылки в текстовом поле.
Не определяет поисковые намерения пользователей.
Может предоставить только один веб-перехватчик.

API распознавания голоса для полноформатной и автономной обработки

4. IBM Watson

В эпоху интернета генерируются особо большие объемы данных, которые следует обрабатывать и анализировать. Не все эти данные будут достоверными и упорядоченными. Но для разработчиков API нужны пригодные для использования данные.

Искусственный интеллект от IBM Watson безупречно обрабатывает шаблоны на естественном языке и особенно эффективен в понимании контекста, опираясь на генерацию и оценку гипотез в своей формулировке ответа.

IBM Watson API подходит для большинства задач по транскрибации, благодаря способности различать несколько ораторов. Дополнительно можно установить несколько фильтров, чтобы устранять ненормативную лексику, добавить утвержденные слова и параметры форматирования для приложений по преобразованию речи в текст.

Разработчики могут выбрать среди различных интерфейсов от IBM Watson: интерфейс WebSocket, интерфейс HTTP REST и асинхронный интерфейс HTTP.

Если вы ищете API для распознавания речи, но не обладаете продвинутыми техническими навыками, то IBM Watson — отличный вариант с подробной документацией и полным справочным руководством. Это API для преобразования речи в текст легко настроить и сразу начать использовать.

IBM Watson — это не просто текстовый API, это полностью разработанная библиотека машинного обучения. И по мере использования продолжает учиться и развиваться. С помощью этого интерфейса можно исследовать больше данных — и быстрее, и не волноваться о сбоях и отказах в работе.

IBM Watson стоит недешево, но цена вполне оправданна, ведь это один из наиболее развитых API машинного обучения, быстро запускается и работает, а это значит, что нет потребности, нанимать лишних разработчиков или терпеть убытки из-за простоев.

Обрабатывает неструктурированные данные.
Помогает людям, а не заменяет их.
Расширяет человеческие возможности.
Повышает производительность, предоставляя соответствующие данные.
Улучшает пользовательский опыт.
Может обрабатывать большие объемы данных.
Легко настроить и запустить.

Не поддерживает напрямую структурированные данные.
Дорогостоящий.
Требуется техническое обслуживание.
Поддерживает ограниченное количество языков.
Долго внедрять.
Чтобы полностью использовать ресурсы, требуется дополнительное обучение.

5. Speechmatics

Это простой в использовании облачный API для автоматических служб транскрибации. Поддерживает множество форматов файлов, а значит, может использоваться для автономной обработки файлов.

Speechmatics поддерживает широкий диапазон языков для тех разработчиков, которые не хотят ограничиваться только английским языком. И это очень точный API, с помощью которого распознавание речи осуществляется весьма качественно.

Не менее виртуозно Speechmatics API распознает голос, обрабатывая множество различных переменных — от уровней достоверности до примет выступающего. Поэтому Speechmatics — хороший выбор для приложений машинного обучения, ведь с каждой новой сессией происходит более основательное знакомство с говорящим.

Speechmatics признан одним из самых быстрых и надежных API для автоматической транскрибации, которые доступны для разработчиков. Поддерживает девять языков, включая различные варианты английского, в том числе британский и австралийский английский.

Небольшой недостаток: Speechmatics API подходит только для сайтов, если вы планировали разработать приложение, то этот интерфейс не подходит.

Во-вторых, каждый запрос стоит денег — 0,06 фунтов за 1 минуту обработанного аудио, но можно рассчитывать на скидки, если количество минут превышает 1000. Учитывайте эти затраты.

Быстрый и точный.
Простой в использовании.
Поддерживает несколько языков, в том числе разные версии английского.
Распознает несколько говорящих, в том числе голоса.
Поддерживает разные форматы файлов.
Хорошо справляется с шумовыми помехами в аудио.
Легко интегрируется через REST API.
Может использоваться для облачных служб транскрибации и частного применения.

Нет интерфейса для приложений.
Каждый запрос — платный.

Выводы

API для распознавания речи бывают разными — у каждого свои сильные и слабые стороны. Воспринимайте эти интерфейсы как набор инструментов, а не как готовый продукт. Например, если вам нужна транскрибация или декодирование искаженного звука, Google Speech-To-Text — отличный выбор.

Если ваша цель — функции перевода и транскрибации в режиме реального времени, вероятно, стоит выбрать Microsoft Cognitive Services. Если вам нужно автоматически настраиваемое API распознавания голоса, может подойти Dialogflow. Если вы собираетесь работать с большими объемами неструктурированных данных, лучше всего выбрать IBM Watson. Если вам важно различать говорящих, или интегрировать API с дополнительным программным обеспечением, подумайте о Speechmatics.

Сначала разберитесь, для чего вы будете использовать продукт, и тогда определитесь, какой API подходит для ваших целей.

Конечно, эти перечисленные пять API — не единственные на рынке. Можно найти и другие интерфейсы для распознавания голоса, которые тоже заслуживают внимания. Например, поинтересуйтесь: AssemblyAI, Vocapia, речевой модуль от iFlyTek, UWP Speech Recognition от Microsoft, пакет ПО CMU Sphinx (с открытым исходным кодом) и не только.

Учитывая развитие ИИ, разработку виртуальных помощников, можно с уверенностью сказать, что голосовая интеграция никуда не денется. Технология распознавания речи станет частью нашей повседневной жизни.

Источник: swan-swan.ru