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Meilleures API de synthèse vocale (STT) et de reconnaissance vocale automatique (ASR) en 2025
Parole-texte (STT) la technologie vous permet de transformer n'importe quel contenu audio en texte écrit. Elle est également appelée reconnaissance vocale automatique (ASR) ou reconnaissance vocale par ordinateur. La synthèse vocale est basée sur la modélisation acoustique et la modélisation du langage.
Notez qu'elle est souvent confondue avec la reconnaissance vocale, mais qu'elle se concentre sur la traduction de la parole d'un format verbal à un format textuel alors que la reconnaissance vocale cherche simplement à identifier la voix d'un utilisateur individuel.
Vous pouvez utiliser la reconnaissance vocale dans de nombreux domaines, et certaines API STT sont spécialement conçues pour ces domaines. Voici quelques cas d'utilisation courants :
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Les experts vocaux d'Eden AI ont testé, comparé et utilisé de nombreuses API Speech-to-Text du marché. Les acteurs sont nombreux et voici ceux qui jouent bien (par ordre alphabétique) :
L'API Speech-to-Text d'AssemblyAI fournit des services de transcription très précis pour les fichiers audio et vidéo, la parole en direct, etc. Il propose des fonctionnalités avancées telles que la détection des locuteurs, l'analyse des sentiments, la rédaction des informations personnelles et la synthèse vocale. L'API s'intègre facilement aux API Python, Node.js, Java et REST, offrant une évolutivité à des prix compétitifs.
AssemblyAI utilise des modèles d'apprentissage profond de pointe tels que Conformer-2 pour la précision de la transcription et prend en charge le traitement en temps réel pour divers cas d'utilisation tels que l'automatisation des centres d'appels, l'analyse des médias et la transcription des réunions. Il propose également un support client 24h/24 et 7j/7 et des intégrations avec des plateformes de stockage cloud telles que S3, GCS et Azure.
L'API d'Amazon Transcribe permet la transcription parole-texte en temps réel et par lots dans plus de 100 langues. Il propose une ponctuation automatique, une diarisation des locuteurs, un vocabulaire personnalisé, une détection de la langue et la rédaction du contenu. L'API aide les entreprises à extraire des informations telles que l'analyse des sentiments et la catégorisation des appels, en particulier grâce à Amazon Transcribe Call Analytics. Il fournit des transcriptions précises même dans des environnements bruyants, ce qui le rend idéal pour le service client, les médias, etc., avec une intégration facile aux services AWS.
L'API Speech-to-Text de DeepAI offre une reconnaissance vocale avancée axée sur la précision, la rapidité et la rentabilité. Il propose plusieurs options de modèles, notamment Nova et Whisper, qui offrent des performances améliorées par rapport aux autres services en termes de précision, de vitesse de traitement et de coût.
L'API prend en charge la transcription en temps réel avec une faible latence (moins de 300 ms) et est capable de gérer plusieurs langues et dialectes. Il permet également de créer des modèles personnalisés adaptés à des besoins spécifiques, améliorant ainsi la précision de la transcription, en particulier pour le vocabulaire spécialisé. Cette solution est conçue pour répondre aux exigences des entreprises et des startups en termes d'évolutivité et de flexibilité.
L'API Speech-to-Text de Gladia fournit une transcription précise en temps réel avec des fonctionnalités avancées telles que la journalisation des locuteurs, l'horodatage au niveau des mots et la reconnaissance d'entités. Prenant en charge plus de 100 langues et permettant de changer de code, il garantit une transcription précise des conversations multilingues et techniques. Optimisé pour une utilisation en entreprise, il est facile à intégrer, à sécuriser et à mettre en conformité, ce qui le rend idéal pour les applications des assistants intelligents et des centres de contact.
L'API Speech-to-Text de Google Cloud prend en charge la transcription dans plus de 125 langues avec une grande précision. Il propose des modèles préentraînés ou personnalisables pour divers cas d'utilisation, notamment la commande vocale, les appels et les vidéos. L'API prend en charge l'audio court, long et en streaming, avec des options de transcription synchrone, asynchrone ou en temps réel. Il garantit également la sécurité et la conformité au niveau de l'entreprise, grâce à la résidence des données, au cryptage géré par le client et à l'adaptation des modèles pour améliorer la précision de termes spécifiques.
L'API Speech to Text d'IBM Watson offre une transcription rapide et précise dans plusieurs langues pour divers cas d'utilisation, notamment le libre-service et l'analyse vocale. Il propose une transcription en temps réel, une diarisation des locuteurs, une détection des mots clés et un formatage intelligent. L'API est personnalisable pour des domaines et des caractéristiques acoustiques spécifiques et garantit une sécurité robuste avec une flexibilité de déploiement dans des environnements cloud ou sur site. Avec des modèles pré-entraînés et personnalisables, il s'adapte aux divers besoins des entreprises.
L'API Speech to Text de Microsoft Azure offre une transcription en temps réel et par lots pour plus de 85 langues, avec des fonctionnalités telles que la diarisation des locuteurs et des modèles personnalisables pour une précision accrue dans des domaines spécifiques. Il prend en charge divers cas d'utilisation tels que les sous-titres en direct, le service client, la documentation médicale et le sous-titrage vidéo. Le service peut être intégré via un SDK, une interface de ligne de commande ou une API REST et fournit des options pour ajuster la transcription en fonction du vocabulaire et des conditions audio spécifiques au domaine. Il permet également le traitement efficace de fichiers audio volumineux et fournit des résultats en temps réel pour des besoins de transcription immédiats.
L'API Speech-to-Text d'OpenAI, alimentée par le modèle Whisper, offre des fonctionnalités avancées de transcription et de traduction pour 99 langues. Il gère divers accents et bruits de fond, fournissant deux points de terminaison : la transcription (audio vers texte) et la traduction (de l'anglais vers l'anglais non anglais). Grâce à une architecture basée sur un transformateur, Whisper traite le son par tranches de 30 secondes et génère du texte à partir de spectrogrammes Log-MEL, ce qui le rend idéal pour le sous-titrage en temps réel et la création de contenu multilingue.
Rev.ai fournit des services de synthèse vocale de haute précision avec une transcription automatique et générée par l'homme. Il prend en charge la transcription en streaming asynchrone et en temps réel dans plus de 58 langues, avec des fonctionnalités avancées de PNL telles que l'identification de la langue, l'analyse des sentiments et la synthèse. Connu pour son faible taux d'erreur de texte, il offre un déploiement flexible, une sécurité robuste (SOC II, HIPAA, GDPR) et une intégration facile avec les SDK. Il est idéal pour des secteurs tels que les médias, la santé et le service client.
L'API de modération d'images de Sightengine utilise l'IA pour détecter les contenus préjudiciables tels que la nudité, la violence, la drogue et les armes dans les images, les vidéos et les diffusions en direct. Il prend en charge le traitement à grande échelle, les paramètres personnalisables et une intégration facile via les API REST et les SDK. Idéal pour les réseaux sociaux, le commerce électronique et les plateformes de contenu, il garantit le respect de la confidentialité et la modération en temps réel pour un contenu sûr et évolutif.
Speechmatics fournit une reconnaissance vocale hautement précise et essentielle à des secteurs tels que les centres de contact, le CRM, la sécurité et les médias. Prenant en charge plus de 30 langues, il traite des millions d'heures de transcription par mois, offrant une transcription en temps réel et par lots, une diarisation des locuteurs et des dictionnaires personnalisés. Grâce à des options de déploiement flexibles (cloud, sur site ou sur appareil), Speechmatics garantit fiabilité, haute précision et réduction des biais de l'IA, même dans des environnements difficiles et dans des dialectes variés.
Symbl.ai propose une transcription avancée de la parole en texte pour des cas d'utilisation asynchrones et en temps réel, prenant en charge plus de 20 langues et dialectes. Il offre une haute précision avec une séparation des haut-parleurs, un vocabulaire personnalisable et des connexions multi-streaming. Symbl.ai permet le sous-titrage en temps réel, des archives de conversations consultables et des informations sur les conversations pour des applications telles que les appels vidéo, les webinaires et le service client. Les transcriptions peuvent être exportées dans des formats tels que SRT ou Markdown pour faciliter l'intégration.
Medallia Speech propose une API de synthèse vocale en temps réel, alimentée par l'IA, offrant une haute précision et une faible latence. Il gère les fichiers audio volumineux, plusieurs langues et les accents, en fournissant des fonctionnalités telles que la diarisation des locuteurs, la détection de mots clés et l'analyse de texte. Utilisé dans les centres d'appels, les services de transcription et les appareils à commande vocale, il capture des indicateurs tels que le temps, les émotions et le sexe pour générer des informations exploitables, améliorant ainsi l'expérience client et les performances des centres d'appels. La solution s'intègre facilement via les API de la plateforme Experience Cloud de Medallia.
Pour toutes les entreprises qui utilisent la technologie vocale dans leurs logiciels et pour leurs clients, les coûts et les performances constituent de réelles préoccupations. Le marché de la voix est dense et tous ces fournisseurs ont leurs avantages et leurs faiblesses.
Variations de performances selon les langues
Les API de synthèse vocale fonctionnent différemment selon la langue du son. En fait, certains fournisseurs sont spécialisés dans des langues spécifiques. Il existe différentes spécificités :
Variations de performances en fonction de la qualité des données audio
Lorsque vous testez plusieurs API de synthèse vocale, vous constaterez que la précision des fournisseurs peut être différente en fonction du format et de la qualité audio. Le format .wav, .mp3, .m4a aura un impact sur les performances ainsi que sur la fréquence d'échantillonnage qui peut être la plupart du temps de 8000 Hz, 16 000 Hz et plus. Certains fournisseurs seront plus performants avec des données de faible qualité, d'autres avec des données de haute qualité.
Variations de performances selon les domaines
Certaines API STT ont entraîné leur moteur à l'aide de données spécifiques. Cela signifie que les API de synthèse vocale seront plus performantes pour l'audio dans le domaine médical, dans d'autres domaines dans le domaine automobile, dans d'autres domaines génériques, etc. Si vous avez des clients provenant de différents domaines, vous devez tenir compte de ce détail et optimiser votre choix.
Toutes les entreprises qui intègrent une fonction de reconnaissance vocale dans leur produit ou qui proposent une technologie vocale à leurs clients doivent utiliser plusieurs API de synthèse vocale. Cela est obligatoire pour atteindre des performances élevées, optimiser les coûts et couvrir tous les besoins des clients. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser plusieurs API :
Eden AI a été conçu pour l'utilisation de plusieurs API de synthèse vocale. Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de la reconnaissance vocale dans les entreprises. Les API de synthèse vocale de l'API Eden AI vous permettent d'appeler plusieurs API de synthèse vocale et de gérer tous vos problèmes vocaux :
L'équipe d'Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration de la reconnaissance vocale. Cela peut être fait en :
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