Вступ

Технологія Voice AI у 2025 році вирізняється вражаючими досягненнями у сферах Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) та Voice Cloning. Провідні платформи індустрії забезпечують дедалі природніше синтезування мовлення та надзвичайно точне розпізнавання мови, відкриваючи можливості для використання від віртуальних асистентів і стрімкої транскрипції до реалістичного озвучення та багатомовного дублювання. У цьому звіті представлені топ-10 платформ голосового ІІ, які домінують у 2025 році та відзначаються у тій чи іншій сфері. Кожен розділ включає огляд можливостей, ключові функції, підтримувані мови, базові технології, приклади використання, ціни, сильні та слабкі сторони, недавні інновації (2024–2025) та посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого огляду наведено порівняльну таблицю з основними характеристиками платформ.

Порівняльна таблиця

1. Google Cloud Speech AI (TTS & STT) – Google

Огляд: Google Cloud Speech AI охоплює Cloud Text-to-Speech та Speech-to-Text API, які відомі високою якістю і масштабованістю. Google TTS створює природне, схоже на людське мовлення, завдяки сучасним глибоким нейромережам (наприклад WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT забезпечує точну транскрипцію в реальному часі понад 120 мовами/діалектами krisp.ai. Цільова аудиторія — від підприємств, що потребують глобальних багатомовних голосових продуктів, до розробників, які вбудовують голос у додатки й пристрої. Google також має функцію Custom Voice, яка дозволяє клієнтам створювати власний AI-голос на основі їх записів id.cloud-ace.com (з етичними обмеженнями).

Ключові можливості:

• Текст у Мову (Text-to-Speech): 380+ голосів понад 50 мов/варіантів cloud.google.com, включаючи WaveNet та новітні Neural2 голоси для природної інтонації. Пропонує стилі голосу (наприклад, “Studio” – імітація професійних дикторів) і гнучке керування через SSML для регулювання тону, висоти, швидкості та пауз videosdk.live videosdk.live.
• Мова у Текст (Speech-to-Text): Розпізнавання мовлення у режимі реального часу та пакетне транскрибування з підтримкою 125+ мов, автоматичною пунктуацією, позначками часу та діаризацією мовців krisp.ai krisp.ai. Є можливість адаптації мовлення (індивідуальні словники) для кращого розпізнавання специфічних термінів krisp.ai krisp.ai.
• Користувацькі моделі: Cloud STT дозволяє оптимізувати моделі для певної термінології, а Cloud TTS підтримує Custom Voice (нейронне копіювання голосу) для брендованої ідентичності id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Інтеграція та інструменти: Можлива безшовна інтеграція з екосистемою Google Cloud (наприклад, Dialogflow CX для голосових ботів). Доступні SDK/REST API, підтримується розгортання на різних платформах.

Підтримка мов: Понад 50 мов для TTS (основні світові мови й численні регіональні варіанти) cloud.google.com та 120+ мов для STT krisp.ai. Така широка підтримка робить сервіс придатним для глобальних застосувань і локалізації. Обидва API підтримують численні акценти й діалекти англійської; STT може автоматично визначати мови на багатомовному аудіо та навіть транскрибувати code-switching (до 4 мов в одному висловлюванні) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технічна основа: Google TTS побудовано на дослідженнях DeepMind – зокрема, WaveNet — нейронні вокодери та пізніші досягнення AudioLM/Chirp для виразного та швидкого мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються за допомогою глибоких нейронних мереж, досягаючи майже людської якості просодії. STT використовує наскрізні глибокі моделі (підсилені величезними аудіо-даними Google); оновлення впровадили Transformer-архітектури й багатомасштабне навчання для постійного підвищення точності. Google оптимізує моделі для масштабного розгортання у хмарі, пропонуючи такі функції, як потокове розпізнавання з низькою затримкою та здатність працювати із зашумленим аудіо завдяки навчанням із шумозахищеністю.

Сценарії використання: Гнучкість голосових API Google дозволяє такі застосування:

• Автоматизація контакт-центрів: IVR-системи й голосові боти, що природньо спілкуються з клієнтами (наприклад, голосовий агент Dialogflow з інформацією про рахунок) cloud.google.com.
• Транскрипція й субтитрування медіа: Транскрибування подкастів, відео чи прямих трансляцій (реальний час/субтитри) різними мовами для доступності чи індексації.
• Голосові асистенти та IoT: Підтримка віртуальних асистентів на смартфонах та розумних пристроях (сам Google Assistant використовує цю технологію) і голосовий контроль у IoT-додатках.
• Е‑навчання та створення контенту: Генерація аудіокниг або озвучка відео природними голосами, а також транскрибування лекцій чи зустрічей для подальшого перегляду.
• Доступність: Текст у мову для скрін‑рідерів і асистивних пристроїв, мова у текст — щоб диктувати текст замість набору вручну.

Ціни: Google Cloud використовує модель pay-as-you-go. Для TTS – оплата за мільйон символів (приблизно $16 за 1 млн знаків для WaveNet/Neural2 голосів, дешевше — для стандартних). STT тарифікується за 15 секунд або за хвилину аудіо (~$0,006 за 15 секунд для стандартних моделей) — залежно від класу моделі та способу (онлайн чи пакетний). Google пропонує щедрий безкоштовний тариф – нові користувачі отримують $300 і місячні ліміти безкоштовного використання (наприклад, 1 година STT й кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це робить початкові експерименти маловитратними. Для великих обсягів діють корпоративні знижки та контракти на фіксований обсяг.

Переваги: Платформа Google вирізняється найвищою якістю й точністю аудіо (завдяки AI-дослідженням Google). Має широку мовну підтримку (по-справжньому глобальна) і масштабованість на інфраструктурі Google (легко впорається з великими потоками в режимі онлайн). Сервіси дружні для розробників (прості REST/gRPC API та клієнтські бібліотеки). Постійні інновації Google (наприклад, нові голоси й моделі) гарантують передові можливості cloud.google.com. Як частина повноцінного хмарного пакету, сервіс інтегрується з іншими продуктами Google (Storage, Translation, Dialogflow) для створення комплексних голосових рішень.

Недоліки: Вартість може суттєво зрости у великих масштабах, особливо для генерації довгих TTS-озвучок або 24/7 транскрипції – користувачі відзначають, що ціни високі для великих обсягів без знижок telnyx.com. Деякі користувачі зазначають, що точність STT все ще залежить від акценту чи шумності аудіо і може потребувати адаптації моделі. У режимі реального часу STT іноді має певну затримку при великому навантаженні telnyx.com. Ще один нюанс — управління даними: хоча Google пропонує варіанти приватності, організації з підвищеними вимогами до захисту даних можуть віддати перевагу on-prem рішенням (яких Google прямо не пропонує, на відміну від деяких конкурентів).

Останні оновлення (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати голосові сервіси. Наприкінці 2024 року почалося оновлення багатьох TTS-голосів для європейських мов на нові, природніші версії googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS тепер підтримує Chirp v3 голоси (основі AudioLM-досліджень для ще природнішого спілкування) та синтез багатоголосого діалогу cloud.google.com cloud.google.com. По STT — запущено вдосконалені моделі з підвищеною точністю і ще ширшою мовною підтримкою (125+ мов) gcpweekly.com telnyx.com. Також Google зробив Custom Voice загальнодоступним: тепер можна тренувати й запускати унікальні TTS‑голоси на власних даних (із проходженням етичної перевірки Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ці інновації разом з додаванням мов і діалектів тримають Google у лідерах голосового AI у 2025 році.

Офіційний сайт: Google Cloud Text-to-Speech cloud.google.com (для TTS) та сторінки продукту Speech-to-Text krisp.ai.

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, Клонування голосу) – Microsoft

Огляд: Microsoft Azure AI Speech — це платформа корпоративного рівня, яка пропонує Neural Text-to-Speech, Speech-to-Text, а також функції як Speech Translation і Custom Neural Voice. TTS від Azure пропонує величезний вибір голосів (понад 400 голосів у 140 мовах/регіонах) з людською якістю techcommunity.microsoft.com, включаючи стилі й емоції. Її STT (розпізнавання мовлення) відзначається високою точністю, підтримує понад 70 мов для транскрипції у реальному часі або пакетного режиму telnyx.com, і навіть може перекладати мовлення на ходу іншими мовами krisp.ai. Відмінною рисою є корпоративна кастомізація: клієнти можуть тренувати власні акустичні/мовні моделі або створювати клонований голос бренду. Azure Speech тісно інтегрований з екосистемою Azure (із SDK та REST API) і ґрунтується на багаторічній експертизі Microsoft у сфері мовних технологій (включаючи розробки Nuance, яку Microsoft придбала).

Ключові можливості:

• Neural Text-to-Speech: Величезна бібліотека готових нейронних голосів у 144 мовах/варіантах (446 голосів станом на середину 2024 року) techcommunity.microsoft.com — від розмовних інтонацій до офіційного/нараційного стилю. Голоси створюються на основі глибокого навчання Microsoft для передачі просодії (напр. модифікації Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі голосу (дружній, емпатичний, customer service, newscast тощо) та детальне налаштування (SSML: тон, темп, вимова). Відмітна функція — багатомовність та багаторольовість: певні голоси вміють міксувати мови, а система підтримує кілька ролей спікера для створення діалогів.
• Speech-to-Text: Високоточне ASR із потоковим або пакетним режимом транскрипції. Підтримує 75+ мов/діалектів telnyx.com й має функції автоматичної пунктуації, фільтрації нецензурної лексики, діаризації спікера, власного словника та автоматичного перекладу мовлення (транскрипція+переклад в один крок) krisp.ai. Azure STT придатна для коротких голосових команд і довгих стенограм, з особливими моделями для специфічних потреб (наприклад, кол-центри).
• Custom Neural Voice: Сервіс клонування голосу, який дає організаціям змогу створити унікальний ШІ-голос на основі конкретної особи (потрібно ~30 хв. запису і суворе підтвердження згоди). Такий синтетичний голос представляє бренд чи персонажа, використовується в іграх або чат-ботах. Custom Neural Voice Microsoft широко відомий своєю якістю — приклади: голос Flo від Progressive чи чат-боти AT&T.
• Безпека та впровадження: Azure Speech приділяє увагу корпоративній безпеці — шифрування даних, відповідність політикам конфіденційності, а також можливість використовувати контейнеризовані ендпоїнти (так що компанія може розгорнути мовні моделі на своїх серверах або на edge-пристроях для чутливих сценаріїв) krisp.ai. Така гнучкість (хмара або локально) цінується в галузях на кшталт медицини.
• Інтеграція: Готовий до інтеграції в екосистему Azure — наприклад, із Cognitive Services (Переклад, Cognitive Search), Bot Framework (для голосових ботів), або Power Platform. А також підтримує Speaker Recognition (аутентифікація по голосу) як частину мовної пропозиції.

Підтримувані мови: Мовний AI Azure надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов і варіантів (голоси майже всіма основними мовами й багатьма регіональними — напр., багато акцентів англійської, діалекти китайської, індійські й африканські мови) techcommunity.microsoft.com. STT підтримує 100+ мов для транскрипції (та може автоматично визначати мови або працювати із мультимовною промовою) techcommunity.microsoft.com. Функція перекладу мовлення підтримує десятки мовних пар. Microsoft активно додає мови з малим ресурсом, прагнучи інклюзивності. Така охоплюваність робить Azure топ-вибором для проектів із міжнародною чи регіональною підтримкою мов.

Технологічна основа: Мовні технології Microsoft базуються на глибинних нейронних мережах і багаторічних дослідженнях (частина — від Microsoft Research і купленої компанії Nuance). Neural TTS використовує моделі типу Transformer і модифікації FastSpeech для генерування звучання, а також вокодери схожі на WaveNet. Останній прорив — досягнення рівня, “паритетного” з людиною на окремих TTS-завданнях, завдяки масштабному тренуванню моделей та налаштуванню інтонації techcommunity.microsoft.com. Для STT Azure використовує комбінацію акустичних і мовних моделей; із 2023 року застосовує акустичні моделі на основі Transformer (краще від шуму та точність) і об’єднані “Conformer”-моделі. Azure також впроваджує ансамблювання моделей та навчання із підкріпленням для постійного покращення. Є адаптивне навчання — вдосконалення під конкретну лексику користувача шляхом додавання текстових даних (custom language models). З інфраструктурного боку, Azure Speech використовує хмарну GPU-обробку для низької затримки та автоматично масштабується (наприклад, для живих субтитрів великих подій).

Сфери застосування: Azure Speech використовується в різних індустріях:

• Служба підтримки і IVR: Багато компаній використовують Azure STT/ТТS для систем IVR кол-центрів і голосових ботів. Наприклад, авіакомпанія може розпізнавати телефонні запити й відповідати нейромережевим голосом, ще й переводячи все між мовами krisp.ai.
• Віртуальні асистенти: Саме цей сервіс озвучує віртуальних агентів на кшталт Cortana і сторонніх асистентів в авто чи побутовій техніці. Кастомний голос дозволяє наділити асистента особистістю.
• Контент-мейкінг та ЗМІ: Ігрові та анімаційні студії використовують Custom Neural Voice для озвучення персонажів без повноцінних сесій із акторами (напр., читання тексту клонованим голосом). ЗМІ застосовують Azure TTS для новин, аудіокниг, багатомовного дублювання.
• Інклюзія та освіта: Azure STT створює субтитри в реальному часі (зокрема й у Microsoft Teams) для зустрічей і лекцій, допомагаючи людям з вадами слуху і подоланням мовного бар’єру. TTS використовується в читанні вголос у Windows, e-книгах, навчальних застосунках.
• Корпоративна продуктивність: Транскрипція зустрічей, голосової пошти, диктування документів — поширені сценарії. Технології Nuance Dragon (тепер під брендом Microsoft) інтегровані для медиків (наприклад, створення медичних записів голосом) чи юристів для диктування юридичних документів із розпізнаванням профільної лексики krisp.ai krisp.ai.

Ціноутворення: Azure Speech працює за моделлю оплати за споживання. Для STT – тарифікація за годину обробленого аудіо (окремі тарифи для стандартних та кастомних/покращених моделей). Наприклад, стандартна транскрипція в реальному часі може коштувати близько 1$ за годину. TTS – плата за символ, або за 1 млн символів (приблизно $16 за мільйон нейромережевих, це подібно до конкурентів). Custom Neural Voice має окрему плату за налаштування/тренування і за використання. Azure пропонує безкоштовні ліміти: наприклад, визначена кількість годин STT у перші 12 місяців і безкоштовні символи для TTS. Сервіси також входять до Cognitive Services bundle, який компанії можуть купувати з обсягом знижок. У цілому, ціни конкурентоспроможні, але за розширені можливості (на кшталт кастомних моделей чи озвучення високої якості) оплата буде вищою.

Переваги: Сервіс мовлення від Microsoft підготовлений для підприємств — відомий своєю надійною безпекою, конфіденційністю та відповідністю стандартам (що важливо для регульованих галузей) krisp.ai. Він забезпечує неперевершені можливості налаштування: користувацькі голоси й моделі розпізнавання надають організаціям повний контроль. Широта підтримки мов і голосів — провідна в галузі techcommunity.microsoft.com, що робить сервіс універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція із ширшою екосистемою Azure та інструментами для розробників (чудові SDK для .NET, Python, Java тощо) — ще одна сильна сторона продукту, яка спрощує розробку комплексних рішень. Голоси Microsoft надзвичайно природні, часто відзначаються за виразність і різноманітність стилів. Додатковою перевагою є гнучке розгортання — можливість запуску в контейнерах дозволяє використовувати сервіс офлайн або на edge-пристроях, чого майже не пропонують інші хмарні провайдери. Нарешті, постійні оновлення Microsoft (часто засновані на власних продуктах, таких як Windows, Office та Xbox, які використовують мовні технології) означають, що Azure Speech отримує переваги від передових досліджень та масштабних тестувань у реальному світі.

Недоліки: Незважаючи на високу якість Azure, вартість може суттєво зрости при великому навантаженні, особливо для Custom Neural Voice (який потребує серйозних інвестицій і окремого погодження з Microsoft), а також для довготривалого транскрибування, якщо немає корпоративної угоди telnyx.com. Велика кількість функцій та налаштувань сервісу ускладнює його освоєння — новачкам може бути непросто розібратись у всіх опціях (наприклад, обрати серед багатьох голосів або налаштувати власні моделі вимагає певної експертизи). За точністю Azure STT серед лідерів, однак деякі незалежні тести показують, що Google чи Speechmatics трохи попереду на певних бенчмарках (точність залежить від мови чи акценту). Крім того, повне використання можливостей Azure Speech часто передбачає перебування у екосистемі Azure — сервіс найкраще інтегрується з Azure Storage тощо, що може не сподобатися тим, хто використовує мультихмарні рішення або шукає простий самостійний сервіс. Нарешті, як і будь-який хмарний сервіс, використання Azure Speech означає передачу даних у хмару — організації з особливо чутливими даними можуть обрати рішення лише для локального розгортання (контейнер Azure допомагає, але він не безкоштовний).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft активно розширила підтримку мов та голосів. У 2024 році Azure Neural TTS додала 46 нових голосів і 2 нові мови, довівши загальну кількість до 446 голосів у 144 мовах techcommunity.microsoft.com. Також було виведено з експлуатації старі “стандартні” голоси на користь винятково нейромережевих (з вересня 2024), щоб гарантувати вищу якість learn.microsoft.com. Microsoft впровадила інноваційну функцію Voice Flex Neural (прев’ю), яка дозволяє ще динамічніше змінювати стиль мовлення. Щодо STT — Microsoft інтегрувала деякі можливості Nuance Dragon в Azure, зокрема моделі Dragon Legal та Medical стали доступні для надточних, вузькоспеціалізованих транскрипцій. Також вийшли оновлення Speech Studio — графічного інструмента для простого створення власних мовних моделей і голосів. Ще одна важлива подія: Speech to Text в Azure отримав приріст якості завдяки новій фундаційній моделі (мова йде про багатомільярдну), що підвищила точність приблизно на 15% й дозволяє транскрибувати мікс мов за один раз aws.amazon.com aws.amazon.com. Крім того, Microsoft анонсувала інтеграцію мовлення із Azure OpenAI — можна, наприклад, перетворити мовлення мітингу в текст, а потім одразу зробити підсумки за допомогою GPT-4 (усередині Azure). Подальша інтеграція генеративного ІІ (наприклад, GPT) з мовленням, а також удосконалення обробки акцентів та зниження упередженості (частина з яких — результат партнерств Microsoft із організаціями для зниження помилки для різних мовців), утримують Azure Speech серед лідерів у 2025 році.

Офіційний сайт: Azure AI Speech Service techcommunity.microsoft.com (офіційна сторінка продукту Microsoft Azure Speech).

3. Amazon AWS Voice AI – Amazon Polly (TTS) і Amazon Transcribe (STT)

Огляд: Amazon Web Services (AWS) надає потужні хмарні голосові ІІ-сервіси через Amazon Polly для тексту в мовлення (TTS) та Amazon Transcribe для мовлення у текст (STT). Polly перетворює текст на природне мовлення різними голосами та мовами, а Transcribe застосовує ASR (Automatic Speech Recognition), щоб створювати дуже точні транскрипти з аудіо. Ці сервіси — лише частина широкої AI-екосистеми AWS і виграють від її масштабованості та інтеграції. Голосові технології Amazon славляться надійністю та використовуються у різних галузях — IVR-системи, субтитрування медіа, голосові асистенти тощо. Polly та Transcribe — окремі сервіси, але разом покривають весь спектр потреб щодо мовлення “на вхід” та “на вихід”. Amazon також пропонує суміжні сервіси: Amazon Lex (для чат-ботів), Transcribe Call Analytics (аналітика контакт-центрів) та кастомну програму Brand Voice (створення унікального голосу бренду TTS командою Amazon). AWS Voice AI орієнтований на розробників та підприємства, вже інтегровані в екосистему AWS, й дає їм легку інтеграцію з іншими сервісами AWS.

Основні можливості:

• Amazon Polly (TTS): Polly пропонує 100+ голосів у 40+ мовах і варіантах aws.amazon.com, з чоловічими, жіночими голосами, нейронними й традиційними моделями. Голоси “природні”, побудовані за допомогою глибокого навчання, що відтворює інтонацію та ритм. Polly підтримує нейромережевий TTS для високоякісного мовлення, а нещодавно з’явився Neural Generative TTS engine — сучасна модель (13 надвиразних голосів станом на кінець 2024), яка творить більш емоційне, розмовне мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly має функції SSML (Speech Synthesis Markup Language) для тонкого налаштування результату (вимова, акценти, паузи) aws.amazon.com. Є спеціальні стилі: Newscaster — тон диктора новин або Conversational — для невимушеного звучання. Унікальність Polly: автоматична адаптація темпу мовлення для довгих текстів (дихання, розстановка пауз) через long-form engine, щоб зробити начитку книг чи новин ще природнішою (є навіть спец. голоси для цього).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe працює як з пакетною транскрипцією записів, так і стримінговою в реальному часі. Підтримує 100+ мов і діалектів aws.amazon.com, може автоматично визначати мову мовлення. Важливі функції: діаризація мовців (розпізнавання спікерів на багатоголосих записах) krisp.ai, кастомний словник (навчання спеціальним термінам чи іменам) telnyx.com, пунктуація та велика літера (додає та форматування для читабельності) krisp.ai, тайм-код для кожного слова. Transcribe вміє фільтрувати контент (маскування чи тегування нецензурної лексики/PII) і має функцію редакції — корисно для колл-центрів для приховування чутливої інформації. Для телекомунікацій є спеціальні надбудови: Transcribe Medical (медицина, HIPAA) та Call Analytics — не лише транскрипція, а й аналіз емоцій, категоризація дзвінка й автоматична генерація підсумку через ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Інтеграція та інструменти: Polly і Transcribe взаємодіють з іншими сервісами AWS. Вивід із Transcribe можна напряму “залити” в Amazon Comprehend (NLP для аналізу тексту) чи Translate для перекладу транскриптів. Polly працює в парі з AWS Translate для багатомовного мовлення. AWS має SDK на багатьох мовах (Python boto3, Java, JavaScript тощо) для зручного підключення сервісів. Є додаткові опції: MediaConvert може використовувати Transcribe для автоматичної генерації субтитрів до відео. Крім того, AWS пропонує Presign API, що дає безпечний прямий upload з клієнта для транскрипції чи стримінгу.
• Кастомізація: Хоча Polly має заздалегідь підготовлені голоси, AWS пропонує бренд-сервіс Brand Voice, де спеціалісти Amazon побудують унікальний голос під ваш бренд (це не self-service; наприклад, KFC Canada створили із AWS голос Полковника Сандерса у Polly Brand Voice venturebeat.com). Для Transcribe кастомізація здійснюється словником або Custom Language Models (AWS для деяких мов дозволяє навчати невеликі моделі, зараз у preview).
• Продуктивність і масштабування: Сервіси Amazon підтверджені великою кількістю реальних продакшн-використань (Amazon, ймовірно, використовує Polly і Transcribe у Alexa та інших сервісах). Обидва працюють із великими навантаженнями: Transcribe може обробляти безліч стрімів одночасно (горизонтальне масштабування), batch оброблює десятки годин аудіо з S3. Polly швидко синтезує мовлення, навіть є кешування результатів і нейронне кешування часто використовуваних фраз. Затримки мізерні, особливо якщо користуватися регіонами AWS біля споживача. Для IoT чи edge-гаджетів офлайн-контейнерів (як у Azure) немає, але є AWS IoT-конектори для стримінгу в хмару.

Підтримувані мови:

• Amazon Polly: Підтримує десятки мов (наразі близько 40+). Сюди входять більшість основних мов: англійська (США, Велика Британія, Австралія, Індія тощо), іспанська (Європа, США, Латинська Америка), французька, німецька, італійська, португальська (Бразилія та Європа), гінді, арабська, китайська, японська, корейська, російська, турецька та інші aws.amazon.com. Для багатьох мов доступно кілька голосів (наприклад, для американської англійської — понад 15 голосів). AWS продовжує додавати мови — наприклад, наприкінці 2024 року додано голоси для чеської та швейцарської німецької docs.aws.amazon.com. Не всі мови світу покриті, але вибір досить широкий і постійно розширюється.
• Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік підтримує 100+ мов і їх варіантів для транскрипції aws.amazon.com. Спочатку покривала близько 31 мови (здебільшого західноєвропейські), але Amazon значно розширив підтримку, використовуючи нове покоління моделей для включення багатьох інших мов (у тому числі в’єтнамська, фарсі, суахілі тощо). Також підтримується багатомовна транскрипція — сервіс може розпізнавати та транскрибувати двомовні розмови (наприклад, змішування англійської та іспанської в одному дзвінку). Для медичного сектору: Transcribe Medical наразі підтримує медичну диктовку кількома діалектами англійської та іспанської.

Технічна основа: Генеративний голос Amazon (Polly) використовує сучасні нейромережеві моделі, зокрема трансформер на мільярд параметрів для найновіших голосів aws.amazon.com. Така архітектура дозволяє Polly генерувати мовлення в потоковому режимі з високою якістю — створюючи мову, яка є “емоційно залученою та розмовною” aws.amazon.com. Раніше голоси будувалися на конкатенативних методах чи старіших нейромережах для стандартних голосів, але зараз акцент повністю зміщено на нейронне TTS. На стороні STT Amazon Transcribe побудований на основі моделі розпізнавання мовлення нового покоління (мультимільярдні параметри), яку Amazon тренував на величезних обсягах аудіо (за повідомленнями, мільйони годин) aws.amazon.com. Ймовірно, ця модель використовує архітектуру Transformer чи Conformer для досягнення високої точності. Вона оптимізована під різні акустичні умови та акценти (Amazon окремо зазначає, що враховує різні акценти та шумові умови) aws.amazon.com. Важливо, що розвиток Transcribe був під впливом удосконалень розпізнавання мовлення в Alexa — покращення з Alexa часто впроваджуються й у Transcribe. AWS застосовує самонавчання (self-supervised learning) для малопоширених мов (подібно до SpeechMix чи wav2vec), щоб розширити мовне покриття. Деплоймент моделей здійснюється на керованій інфраструктурі AWS; для економічної роботи використовуються спеціалізовані чіпи для інференсу (як-от AWS Inferentia).

Використання:

• Автоматизовані телефонні системи (IVR): Багато компаній використовують Polly для озвучення підказок та Transcribe для розпізнавання промови абонентів у телефонних меню. Наприклад, IVR банку може повідомляти інформацію про рахунок через Polly і використовувати Transcribe для розуміння голосових запитів.
• Аналітика контакт-центрів: Використання Transcribe для розшифрування дзвінків у службі підтримки (через Amazon Connect чи інші платформи) з подальшим аналізом клієнтських емоцій або ефективності співробітників. Функції Call Analytics (визначення настрою та підсумки) допомагають автоматизувати контроль якості дзвінків aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Медіа та розваги: Polly використовується для створення озвучки новинних статей чи блогів (деякі сайти пропонують «послухати статтю» завдяки голосам Polly). Transcribe застосовується телеканалами для субтитрування прямих ефірів або відеоплатформами для автоматичного створення субтитрів до відео. Виробники контенту можуть частково розшифровувати відзнятий матеріал для спрощення монтажу (пошук відео за текстом).
• Електронне навчання та доступність: Освітні платформи використовують Polly для перетворення текстового матеріалу в аудіо різними мовами, підвищуючи доступність навчальних матеріалів. Transcribe допомагає створювати розшифровки уроків або дає змогу шукати фрагменти лекцій.
• Голосові фічі пристроїв та додатків: Багато мобільних додатків чи IoT-пристроїв використовують AWS для голосових функцій. Наприклад, мобільний додаток може застосовувати Transcribe для голосового пошуку (запис питання, відправка у Transcribe, отримання тексту). Голоси Polly можна вбудувати в пристрої, як-от «розумні дзеркала» чи системи оповіщення, для озвучення алертів чи повідомлень.
• Багатомовний дубляж: Поєднуючи послуги AWS (Transcribe + Translate + Polly), розробники можуть створювати автоматизовані рішення для дубляжу. Наприклад, англомовне відео розшифровується, підпис перекладається іспанською, після чого Polly генерує іспаномовну аудіодоріжку.
• Геймінг та інтерактивні медіа: Розробники ігор можуть використовувати Polly для динамічного озвучування NPC (щоб текстові репліки озвучувалися без запису актора для кожної). У Polly навіть є NTTS-голос (Джастін), який призначений для співу — його вже використовували для креативних проєктів.

Ціноутворення: Оплата AWS формується за принципом споживання:

• Amazon Polly: Оплата за мільйон символів вхідного тексту. Перші 5 мільйонів символів на місяць безкоштовні протягом 12 місяців (для нових акаунтів) aws.amazon.com. Далі — стандартні голоси коштують близько $4 за 1M символів, нейронні голоси — близько $16 за 1M символів (ціни можуть трохи відрізнятися за регіонами). Нові “генеративні” голоси можуть мати підвищений тариф (наприклад, трохи більший за символ через вищу вартість інференсу). Вартість Polly співвідносна з Google/Microsoft у нейронній категорії. Додаткової оплати за зберігання чи стрімінг аудіо немає (окрім мінімальної оплати S3 чи передачі даних, якщо зберігати чи передавати аудіо).
• Amazon Transcribe: Оплата за секунду аудіо. Наприклад, стандартна транскрипція коштує $0.0004 за секунду ($0.024 за хвилину); година — близько $1.44. Існують інші тарифи для додаткових функцій, наприклад, Transcribe Call Analytics чи Medical коштують трохи дорожче (~$0.0008/сек). Потокове розпізнавання мовлення також тарифікується погодинно. Для нових користувачів доступна 60-хвилинна безкоштовна квота на місяць протягом року aws.amazon.com. Також AWS часто пропонує знижки або корпоративні тарифні плани для великих обсягів через Enterprise Support.
• Підхід AWS модульний: якщо ви використовуєте Translate або інші сервіси разом із TTS/STT, то вони оплачуються окремо. Проте ви платите лише за спожиті ресурси, і легко масштабуєтеся до нуля, якщо не використовуєте. Це вигідно для нерегулярного використання, але при великих постійних навантаженнях може знадобитися погодження тарифів чи підключення saving plans від AWS.

Переваги: Найбільша перевага голосових сервісів AWS — доведена масштабованість і надійність: вони розроблені під продакшн-навантаження (99,9% SLA, мульти-регіональна відмовостійкість тощо). Глибока інтеграція з екосистемою AWS — великий плюс для тих, хто вже працює в AWS (IAM для контролю доступу, S3 для вводу/виводу тощо — все працює разом). Голоси Polly вважаються дуже природними, а додавання нових генеративних ще більше зменшило відстань до живої мови людини, до того ж спеціалізація — в емоційній виразності aws.amazon.com. Transcribe цінується за стійкість до складного аудіо (був одним із перших, хто зробив акцент на роботі з різними акцентами й шумом aws.amazon.com). Сервіси прості в інтеграції через API, AWS має якісну документацію та приклади коду. AWS пропонує конкурентні ціни, а безкоштовний стартовий пакет допомагає новачкам. Ще одна перевага — висока швидкість розвитку: Amazon регулярно додає можливості (наприклад, визначення токсичності у Transcribe для модерації), розширює підтримку мов, часто реагуючи на запити реальних користувачів. Щодо безпеки вмісту — AWS сильний: все шифрується, можна не зберігати або видаляти дані після обробки. Для корпоративних клієнтів AWS пропонує живу підтримку й архітекторів рішень для ефективного впровадження сервісів.

Недоліки: Для деяких розробників мінусом може бути те, що AWS вимагає реєстрації облікового запису й розуміння AWS IAM і консолі, що здається зайвим, якщо потрібен лише швидкий голосовий тест (конкуренти подекуди мають відкритіші публічні ендпоінти чи прості GUI). На відміну від Google чи Microsoft, AWS не має повністю самообслуговуваного кастомного клонування голосу: Brand Voice доступна лише для великих клієнтів, а дрібні користувачі не можуть тренувати власні унікальні голоси (тільки лексикон). Наразі AWS також не пропонує опцію розгортання Polly чи Transcribe на локальній чи офлайн-інфраструктурі — лише хмара (хіба що через Outposts чи Local Zones, але це не те саме, що офлайн-контейнер). У плані точності, хоча Transcribe сильний, деякі незалежні дослідження іноді дають Microsoft чи Google трохи кращу точність для окремих мов чи сценаріїв (це відносно; нова модель AWS майже зрівняла шанси). Ще один аспект — мовне покриття у TTS: 40+ мов — це гарно, але Google і Microsoft підтримують ще більше; AWS може трохи відставати за локалізованими голосами (наприклад, Google має більше індійських мов у TTS, ніж Polly на цю мить). І, нарешті, велика кількість родинних сервісів AWS дезорієнтує деяких користувачів (наприклад, складно вибрати між Transcribe і Lex), що вимагає базових навичок cloud-архітектури.

Останні оновлення (2024–2025): AWS суттєво оновила як Polly, так і Transcribe:

• Polly: У листопаді 2024 року AWS запустила шість нових “генеративних” голосів кількома мовами (французька, іспанська, німецька, різновиди англійської), розширивши кількість голосів у цій категорії з 7 до 13 aws.amazon.com. Ці голоси використовують новий генеративний TTS-движок і є вкрай експресивними, орієнтованими на конверсійну AI. Додані також Long-Form NTTS голоси для іспанської та англійської, які зберігають чіткість на дуже довгих відрізках aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше, у 2024 році, AWS представила стиль Newscaster португальською (Бразилія) та іншими мовами. У березні 2025 у документації Amazon Polly з’явилась інформація про підтримку чеської та швейцарсько-німецької мов, що відображає постійне розширення docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS покращила якість нейронних голосів Polly (ймовірно, оновила підхід до моделі) – деякі користувачі помітили плавнішу прозодію в оновлених голосах.
• Transcribe: У середині 2024 року Amazon анонсувала ASR-модель нового покоління (Nova) для Transcribe, яка суттєво підвищила точність та розширила підтримку мов до 100+ aws.amazon.com. Також відбувся глобальний запуск Transcribe Call Analytics із можливістю отримання підсумків розмови за допомогою генеративного AI (інтеграція із Bedrock або моделями OpenAI), що автоматично формує короткий зміст після транскрипції. Ще одна новинка — детектування токсичності в реальному часі (запущено наприкінці 2024), що дозволяє розробникам виявляти мову ненависті чи цькування в аудіо онлайн, що важливо для модерації живих голосових чатів aws.amazon.com. У 2025 році AWS розпочала прев’ю кастомних мовних моделей (CLM) для Transcribe, що дозволяє компаніям донавчати ASR на власних даних (конкуренція з Azure custom STT). Щодо ціноутворення, AWS зробила Transcribe більш вигідним для великих клієнтів завдяки впровадженню автоматичного похідного тарифу після перевищення певного порогу годин на місяць. Усі ці оновлення підкреслюють прагнення AWS залишатися лідером у сфері голосового AI, постійно підвищуючи якість і функціональність.

Офіційні сайти: Amazon Polly – сервіс текст-в-голос aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – сервіс розпізнавання мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com.

4. IBM Watson Speech Services (TTS & STT) – IBM

Огляд: IBM Watson пропонує як Text-to-Speech, так і Speech-to-Text у межах своїх AI-сервісів Watson. IBM має давню історію у сфері мовних технологій, а її хмарні сервіси орієнтовані на кастомізацію, галузеву експертизу та конфіденційність даних. Watson Text-to-Speech синтезує природне мовлення кількома мовами, а Watson Speech-to-Text забезпечує надзвичайно точне розпізнавання з можливістю пристосування до термінології певних галузей. Рішення IBM особливо популярні у сфері охорони здоров’я, фінансів та права, де лексика складна, а безпека даних критично важлива. IBM пропонує опції локального розгортання своїх моделей (через IBM Cloud Pak), що важливо для організацій, які не можуть виводити голосові дані у публічну хмару. Хоча частка IBM на ринку хмарної обробки мовлення менша порівняно з “трійкою лідерів” (Google, MS, AWS), компанія залишається надійним постачальником корпоративного класу для задач, які вимагають тонкого налаштування під галузеву лексику чи глибокої інтеграції з екосистемою Watson (до якої входять перекладачі, фреймворки помічників тощо).

Основні можливості:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Підтримує декілька голосів понад 13 мовами (серед яких англійська США/Велика Британія, іспанська, французька, німецька, італійська, японська, арабська, бразильська португальська, корейська, китайська тощо). Голоси є “нейронними” і постійно оновлюються – наприклад, були додані нові експресивні нейронні голоси для окремих мов (зокрема для австралійської англійської) cloud.ibm.com. IBM TTS дозволяє керувати параметрами висоти, швидкості й наголошеності через розширення SSML від IBM. Деякі голоси мають емпатичне читання (наприклад, голос може звучати співчутливо чи схвильовано). Додано функцію кастомного голосу, коли клієнти можуть разом з IBM створити унікальний синтетичний голос (аналог бренд-голосу, зазвичай корпоративний контракт). Відмінність IBM — стрімінг із низькою затримкою: TTS повертає аудіо частинами майже в реальному часі, що зручно для інтерактивних голосових помічників.
• Watson Speech-to-Text (STT): Пропонує розпізнавання в реальному часі чи пакетний режим із такими функціями, як діаризація мовців (розрізнення мовців) krisp.ai, розпізнавання ключових слів (видає часові мітки для заданих слів), альтернативи слів (ранжовані за впевненістю варіанти для невизначених розпізнавань). Область сильна особливо кастомними мовними моделями: можна завантажувати тисячі спеціалізованих термінів чи навіть аудіо + транскрипти для адаптації під, наприклад, медичну чи юридичну лексику krisp.ai krisp.ai. Це суттєво підвищує точність у відповідних галузях. Також підтримка швидких (“широкосмугових”) та телефонних моделей, окремо оптимізованих для телефонії чи студійного звуку. Покриває близько 10 мов, з дуже високою точністю, для деяких є окремі телефонні моделі (з урахуванням шуму, кодеків). Окрема фішка — автоматичне форматування: наприклад, дати, валюти й числа форматуються зручно для подальшого використання.
• Галузева оптимізація: IBM пропонує індустріальні моделі, зокрема Watson Speech Services for Healthcare, уже адаптовані для медичної диктовки, та рішення для медіа й індустрії розваг із власними бібліотеками імен. Це відображає фокус компанії на консалтингу й адаптації рішень під клієнта.
• Безпека та розгортання: Важлива перевага — Watson Speech можна розгорнути у власному середовищі клієнта (поза IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Це контейнеризований продукт: чутливі аудіо не виходять за межі компанії. Навіть у IBM Cloud за замовчуванням дані не зберігаються, а передача всюди зашифрована. IBM дотримується суворих норм (HIPAA, відповідність GDPR).
• Інтеграція: Watson Speech легко інтегрується з Watson Assistant (тобто можна додати STT/TTS у чат-боти), а також вписується у ширшу AI-екосистему IBM — наприклад, результат STT можна подати у Watson Natural Language Understanding для емоційного аналізу чи у Watson Translate для багатомовної обробки. Доступно як web sockets для стрімінгу, так і REST для пакетної обробки.

Підтримувані мови:

• TTS: IBM TTS охоплює близько 13 мов (та окремі діалекти). Це основні бізнес-мови. Хоча мов менше, ніж у Google чи Amazon, IBM робить ставку на якість. Помітні мови: англійська (США, Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (ЄС та Лат.Америка), португальська (Бразилія), японська, корейська, мандарин (спрощена китайська), арабська і, можливо, російська. Останні оновлення частіше додають голоси до вже підтримуваних мов, а не нові мови. Наприклад, IBM у одному оновленні додала 27 голосів до 11 мов voximplant.com (це можуть бути і дитячі голоси, і нові діалекти).
• STT: Watson STT стабільно підтримує приблизно 8–10 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, бразильська португальська, сучасна стандартна арабська, мандаринська китайська, італійська). Англійська (США та Британія) — найфункціональніша (з кастомізацією, телефонними моделями). Для окремих мов у Watson є опція перекладу на англійську (через окремий сервіс Watson). У порівнянні з конкурентами, мов менше, але це ті мови, на які припадає основний корпоративний попит. Для них забезпечується повна кастомізованість.

Технічне підґрунтя: Голосові технології IBM еволюціонували від досліджень компанії (IBM була піонером із HMM-технологіями ViaVoice у 90-х і сучасними системами глибокого навчання). Сьогодні Watson STT працює на базі глибоких нейромереж (імовірно, бінаправлені LSTM чи Transformer-моделі акустики) плюс n-грамова чи нейрона мережева мовна модель. IBM робить акцент саме на адаптації моделей під галузі: за потреби використовується transfer learning для тонкого донавчання під специфіку замовника. В дослідженнях IBM також є так званий “Speaker Adaptive Training” — ймовірно, це дає перевагу для диктування одним автором. Watson TTS базується на нейронній seq2seq-моделі синтезу; IBM має окрему технологію емоційного налаштування: голоси тренуються на експресивних записах, що дає більше відтінків у мовленні. Дослідження щодо емоційного TTS (“Expressive Speech Synthesis”) втілені у Watson TTS, завдяки чому можливі тонкі інтонаційні зміни. Ще один нюанс — IBM додав Attention-механізм для кращої роботи з абревіатурами та неологізмами. На рівні інфраструктури, всі сервіси IBM — це контейнеризовані мікросервіси; продуктивність висока, хоч історично Watson STT міг повертати результат трішки повільніше за Google (фокус на точності, але це могло бути покращено). Генерація TTS також імовірно відбувається з використанням GPU.

Використання:

• Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (часто через партнерів) для транскрибування продиктованих лікарських нотаток (Dragon Medical є дуже популярним, але IBM пропонує альтернативу в деяких випадках). Також застосовується голосова взаємодія у медичних додатках (наприклад, медсестра запитує інформаційну систему лікарні вголос і отримує відповідь через Watson Assistant з використанням STT/TTS).
• Сервіс підтримки клієнтів: IBM Watson Assistant (віртуальний агент) у поєднанні з Watson TTS/STT забезпечує роботу голосових ботів на лініях підтримки. Наприклад, телекомунікаційна компанія може мати голосового агента на основі Watson, який обробляє рутинні дзвінки (використовуючи Watson STT для розпізнавання запиту і Watson TTS для відповіді).
• Дотримання вимог та медіа: Фінансові торгові фірми можуть використовувати Watson STT для транскрипції телефонних дзвінків трейдерів для контролю дотримання вимог, використовуючи безпеку Watson і можливість локального розгортання. Медіакомпанії можуть використовувати Watson для транскрипції відео або архівування ефірів (особливо якщо потрібне локальне рішення для великих архівів).
• Освіта та доступність: Університети використовували Watson для транскрибування лекцій чи створення субтитрів, особливо коли важлива конфіденційність контенту і є бажання використовувати рішення локально. Watson TTS використовували для генерації аудіо для цифрового контенту і екранних рідерів (наприклад, інтернет-магазин з Watson TTS для озвучування описів товарів користувачам з порушенням зору).
• Державний сектор: Захищене розгортання Watson робить його придатним для державних установ, яким потрібні голосові технології, наприклад, для транскрибування публічних засідань (з індивідуальним словником для місцевих назв/термінів) або для створення багатомовних голосових систем для обслуговування громадян.
• Автомобільна індустрія: IBM мала партнерства для використання Watson у мультимедійних системах авто – використання STT для голосових команд і TTS для озвучення відповідей (карти, інформація про авто). Функція індивідуальних словників корисна для специфічної автотермінології (назви моделей, тощо).

Ціноутворення: IBM пропонує Lite-тариф з певним безкоштовним обсягом (наприклад, 500 хвилин STT на місяць і кілька тисяч символів TTS) – гарно підходить для розробки. Далі ціна залежить від використання:

• STT: Близько $0,02 за хвилину для стандартних моделей (тобто $1,20 за годину) на IBM Cloud. Індивідуальні моделі коштують дорожче (приблизно ~$0,03/хв). Проте ці цифри можуть змінюватись; IBM часто укладає індивідуальні корпоративні угоди. Загалом, ціни IBM конкурентоспроможні, іноді трохи нижчі за хвилину, ніж у великих хмарних конкурентів для STT, щоб залучити клієнтів. Але кількість мов менша.
• TTS: Оцінюється за мільйон символів, приблизно $20 за мільйон символів для нейронних голосів (стандартні голоси дешевші). Раніше IBM встановлювала ціну $0,02 за ~1000 символів, що відповідає $20 за мільйон. Виразні голоси можуть коштувати так само. Lite-тариф надає, наприклад, 10 000 символів безкоштовно.
• Особливість IBM – це on-prem ліцензування – якщо ви розгортаєте через Cloud Pak, можете платити за річну ліцензію чи використовувати кредити, що може бути суттєвою вартістю, але дозволяє необмежене використання до максимальної потужності. Це підходить активним користувачам, які віддають перевагу фіксованій оплаті або повинні зберігати дані всередині компанії.

Сильні сторони: Основна перевага IBM – кастомізація та експертиза в домені. Watson STT можна тонко налаштувати для специфічної термінології з великою точністю krisp.ai krisp.ai, перевершуючи загальні моделі у сферах на кшталт медичної диктовки чи юридичних транскрипцій. Клієнти часто відзначають готовність IBM працювати над індивідуальними рішеннями – інженери компанії можуть допомогти у створенні унікальної моделі/голосу (додатково оплачується). Конфіденційність даних і можливість локального розгортання – теж великий плюс; мало хто пропонує такий контроль. Це робить IBM вибором для окремих урядових і корпоративних клієнтів. Точність IBM STT на чистому аудіо з кастомізацією – відмінна; в окремих тестах Watson STT був у топі для, наприклад, телефонної мови при тонкому налаштуванні. Голоси IBM TTS, хоча їх менше, дуже якісні (особливо нейронні, додані останніми роками). Ще одна перевага – інтеграція з повним AI-пакетом IBM: для компаній, що вже використовують Watson NLP, Knowledge Studio чи інші платформи IBM, додати мовлення – просто. IBM також має сильну службу підтримки: корпоративні клієнти часто отримують прямий контакт із інженерами Watson. Нарешті, авторитет IBM в AI (особливо після перемоги DeepQA/Watson у Jeopardy) дає впевненість – деякі керівники довіряють IBM для критичних систем саме з цієї причини.

Слабкі сторони: У мовних сервісів IBM менше мов і голосів порівняно з конкурентами – наприклад, якщо потрібен шведський TTS чи в’єтнамський STT, IBM може не мати, а інші – мають. Це обмежує використання для глобальних споживчих додатків. Інтерфейс IBM Cloud та документація, хоча й хороші, інколи поступаються за зручністю “розробницьким” документаціям AWS чи інтегрованим студіям Azure. Позиції IBM на AI-ринку ослабли відносно нових гравців, тому підтримка спільноти й open source прикладів для Watson Speech рідкісна. Ще одна слабкість – масштабованість для дуже великих real-time навантажень: хоча IBM масштабується, дата-центрів для Watson менше, ніж у, наприклад, Google, тож затримки можуть бути більшими, якщо ви далеко від регіону IBM Cloud. За різноманітності мов/голосів, IBM може вийти дорожче, бо доведеться комбінувати з іншими вендорами. Також, спрямованість IBM на корпоративний сегмент означає, що деякі “селф-сервіс” опції виглядають менш сучасно – наприклад, кастомізація моделі може потребувати ручних кроків чи контакту з IBM, тоді як у Google/AWS можна автоматично завантажити дані для донавчання. IBM також не так активно рекламує оновлення точності моделей – є враження, що оновлення рідкісні (хоча насправді вони відбуваються, просто без пафосу). Нарешті, екосистема IBM менш популярна серед розробників, що може бути недоліком для тих, хто шукає розвинену спільноту чи інтеграцію сторонніх інструментів.

Останні оновлення (2024–2025): IBM продовжує модернізувати свої мовні сервіси. У 2024 році IBM представила великі мовні моделі (Large Speech Models, поки у ранньому доступі) для англійської, японської та французької, що значно підвищують точність завдяки впровадженню більших нейромереж (про це повідомлялося у release notes Watson STT) cloud.ibm.com. Watson TTS отримав нові голоси: у середині 2024 року додали поліпшені нейромережеві голоси для австралійської англійської, корейської та голландської мов cloud.ibm.com. Також покращили експресивні стилі деяких голосів (наприклад, американська англійська “Allison” стала звучати більш розмовно для Watson Assistant). В інструментах IBM з’явилася інтеграція з Watson Orchestrate – тепер low-code AI-оркестрація легко підключає STT/TTS, наприклад, для автоматичної транскрипції й наступного підсумовування зустрічі через Watson NLP. IBM також працювала над зменшенням упередженості у розпізнаванні мовлення, визнаючи, що старі моделі допускали більше помилок для деяких діалектів; їхня нова велика англійська модель, за повідомленнями, підвищила точність для різних говорючих, завдяки більш різноманітним тренувальним даним. Важлива новинка 2025 року: IBM почала використовувати foundation models з huggingface для окремих задач, і є чутки, що вони можуть інтегрувати або відкрито використовувати моделі (наприклад, Whisper) для мов, яких у них немає; але офіційних заяв ще немає. Загалом, оновлення IBM спрямовані на підвищення якості й підтримку актуальності (хоча вони менш гучні, ніж у конкурентів). З огляду на курс IBM на гібридний AI у хмарі, можна очікувати подальшого спрощення розгортання Watson Speech на Kubernetes і інтеграції в стратегії multi-cloud.

Офіційний сайт: IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com та сторінки продуктів Text-to-Speech на IBM Cloud.

5. Nuance Dragon (розпізнавання мовлення та голосова диктовка) – Nuance (Microsoft)

Огляд: Nuance Dragon — це провідна технологія розпізнавання мовлення, яка вже давно є «золотим стандартом» для голосової диктовки та транскрипції, особливо в професійних галузях. Nuance Communications (тепер компанія Microsoft, з 2022 року) розробила Dragon як лінійку продуктів для різних індустрій: Dragon Professional для загальної диктовки, Dragon Legal, Dragon Medical тощо — кожна адаптована під спеціалізований словник своєї галузі. Dragon відомий надзвичайно високою точністю конвертації мовлення в текст, особливо після короткого навчання користувача. Також підтримує голосове керування (управління програмами голосом). На відміну від хмарних API, Dragon історично працював як софт на ПК або сервері організації, що зробило його популярним вибором для тих, хто потребує реального часу без інтернету або гарантованої конфіденційності. Після поглинання, основні технології Nuance інтегровані у хмарні продукти Microsoft (Azure Speech, Office 365), але Dragon залишається окремою лінійкою. У 2025 році Dragon залишається профільним рішенням: якщо інші — це широкі платформи, Dragon спеціалізується на індивідуальній продуктивності та галузевій точності.

Тип: Переважно Speech-to-Text (STT). (Nuance також має продукти TTS і для голосової біометрії, але бренд “Dragon” означає STT. Тут ми розглядаємо Dragon NaturallySpeaking та споріднені).

Компанія/Розробник: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має десятиліття досвіду у сфері мовних технологій; вони були піонерами багатьох голосових інновацій (зокрема, забезпечували роботу старих телефонних IVR та ранню бекенд-версію Siri). Зараз, як частина Microsoft, їхні дослідження сприяють покращенню Azure.

Можливості та цільові користувачі: Можливості Dragon зосереджені на безперервному розпізнаванні мовлення з мінімальною кількістю помилок, а також голосовому керуванні комп’ютером. Цільові користувачі включають:

• Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для диктування клінічних нотаток прямо у електронні медичні записи, успішно обробляє складну медичну термінологію та назви ліків з точністю ~99% krisp.ai.
• Юридичні фахівці: Dragon Legal навчений юридичній термінології та форматуванню (розпізнає цитати, юридичні фрази). Юристи використовують його для диктування документів голосом.
• Загальний бізнес та індивідуальні користувачі: Dragon Professional дає змогу будь-кому диктувати електронні листи, звіти або керувати ПК (відкривати програми, надсилати команди) за допомогою голосу, підвищуючи продуктивність.
• Доступність: Люди з інвалідністю (наприклад, з обмеженою рухливістю) часто покладаються на Dragon для використання комп’ютера без рук.
• Правоохоронці/Громадська безпека: Деякі поліцейські відділи використовують Dragon для диктування звітів про інциденти у патрульних авто.

Ключові можливості:

• Висока точність диктування: Dragon навчається голосу користувача та досягає дуже високої точності після нетривалого тренування (читання уривку) й подальшого навчання. Використовує контекст для правильного вибору омонімів і адаптується до виправлень користувача.
• Індивідуальні словники та макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (імена, професійний жаргон) і голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, який спрацьовує на фразу “вставити нормальний параграф огляду”.
• Безперервне навчання: Під час виправлення помилок Dragon оновлює профіль користувача. Може аналізувати його електронну пошту й документи для вивчення стилю та словника.
• Офлайн-робота: Dragon працює локально (у ПК-версіях), не вимагаючи підключення до “хмари” – це важливо для приватності та низької затримки.
• Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повністю керувати комп’ютером голосом. Можна сказати “Відкрити Microsoft Word”, “Натиснути меню Файл” чи навіть навігувати голосом. Це стосується й форматування (“зробити останнє речення жирним”) та інших операцій.
• Підтримка кількох мовців через спеціалізації: Хоча профіль Dragon створюється для кожного користувача окремо, у випадку транскрипції запису Nuance пропонує рішення (Dragon Legal Transcription), які можуть ідентифікувати мовців у багатоголосих записах (це скоріше окреме рішення, а не основна функція).
• Хмарне/корпоративне управління: Для бізнесу Dragon пропонує централізоване управління користувачами та розгортанням (Dragon Medical One – це хмарний підписний сервіс, тож лікарі можуть користуватися ним на різних пристроях). Шифрування клієнт-серверного трафіку підтримується для хмарних рішень.

Підтримувані мови: Головним чином англійська (кілька акцентів). Nuance має версії і для інших основних мов, проте флагманською є американська англійська. Dragon випускається також для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Кожна – як окремий продукт, адаптований під свою мову. Професійні версії (медична, юридична) в основному для англійської (хоча Nuance мала медичні версії і для деяких інших мов). Станом на 2025 рік Dragon має найбільшу присутність на англомовних ринках. Її точність англійського диктування не має рівних, але для інших мов (як-от китайська чи арабська) такі продукти Dragon не пропонують такої якості (Nuance має інші рушії для контакт-центрів, але не для споживчих Dragon-продуктів).

Технічна основа: Dragon починалася з прихованих марковських моделей та розширених мовних моделей n-грам. Згодом Nuance впровадила глибинне навчання (нейромережі) у звукові моделі. Новітні версії Dragon використовують аку-стичну модель на базі глибокої нейронної мережі (DNN), яка підлаштовується під голос і оточення користувача, підвищуючи точність, зокрема, для акцентів чи незначного фонового шуму. Також впроваджено потужний рушій безперервного розпізнавання мовлення з контекстним декодуванням (аналізує фрази цілком для визначення слів). Ключова технологія – адаптація до мовця: модель поступово підлаштовує ваги під конкретний голос користувача. Доменно-орієнтовані мовні моделі (для медицини/права) забезпечують пріоритетність профільних термінів (наприклад, у медичній версії “орган” частіше розпізнаватися як частина тіла, а не музичний інструмент). Nuance також має патентовані технології для обробки мовленнєвих зупинок і автоматичного форматування (визначає, коли ставити кому чи крапку за паузою). Після інтеграції з Microsoft імовірно використовується дослідницька база на основі трансформер-архітектури, але комерційна Dragon 16 (остання ПК-версія) працює на гібриді нейронних і традиційних моделей, оптимізованих під офлайн-роботу на ПК. Ще одна особливість: Dragon застосовує багатопрохідне розпізнавання — спочатку робить чорновий прохід, а потім уточнює фрази з урахуванням мовного контексту. В системі також є алгоритми шумозаглушення для очищення сигналу мікрофона (Nuance продає сертифіковані мікрофони для найкращих результатів).

Сценарії використання (розширено):

• Клінічна документація: Лікарі диктують інформацію про прийом пацієнта – наприклад “Пацієнт звернувся зі скаргами на лихоманку і кашель протягом 5 днів…” Dragon миттєво транскрибує це у медичну картку, дозволяючи лікарю не відволікатися на друк. Дехто навіть використовує Dragon у реальному часі під час прийому для створення нотаток.
• Підготовка документів: Адвокати використовують Dragon для диктовки контрактів чи позовних заяв, що часто швидше, ніж набирати об’ємні тексти вручну.
• Електронна пошта та нотатки: Зайняті професіонали використовують голос для швидкого опрацювання пошти чи створення нотаток під час нарад замість письмового запису.
• Користування без рук: Люди із травмами або обмеженими фізичними можливостями можуть повністю керувати ПК (відкривати додатки, користуватися інтернетом, диктувати тексти) голосом.
• Сервіси транскрипції: Nuance пропонує продукт Dragon Legal Transcription, який дає змогу розшифровувати аудіозаписи (інтерв’ю, суди). Це використовується юридичними фірмами чи поліцією (наприклад, для транскрипції аудіо з бодікамер чи допитів).

Модель ціноутворення: Nuance Dragon зазвичай продається як ліцензійне програмне забезпечення:

• Dragon Professional Individual (ПК) – одноразова покупка (наприклад, $500) або підписка. Останнім часом перевага надається підпискам (наприклад, Dragon Professional Anywhere – це підписний сервіс).
• Dragon Medical One – підписка SaaS, часто близько $99/користувача/місяць (через спеціалізований словник і підтримку ціна вища).
• Dragon Legal – одноразова покупка або підписка, часто дорожче за Professional.
• Великі організації можуть оформлювати корпоративні ліцензії. Завдяки інтеграції з Microsoft, деякі функції можуть з’являтися у пакетах Microsoft 365 (наприклад, нова диктовка в Office має поліпшення від Nuance).
• В Azure Microsoft вже пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, який частково використовує технології Nuance. Проте сам Dragon поки що існує окремо.

Сильні сторони:

• Безпрецедентна точність у профільному диктуванні, особливо після адаптації krisp.ai krisp.ai. Розпізнавання складних термінів із мінімальними помилками справді вирізняє Dragon – наприклад, при транскрипції медичного звіту зі складними назвами ліків і показниками помилок майже немає.
• Персоналізація: Створюється користувацький профіль, який навчається та поліпшує точність чим більше ви ним користуєтесь – це неможливо в більшості хмарних сервісів, що працюють “для всіх”.
• Реальний час та офлайн: Немає помітної затримки; слова з’являються майже миттєво (на сучасному ПК). Інтернет не потрібен, тобто дані не залишають ваш комп’ютер (великий плюс для конфіденційності).
• Голосові команди і інтеграція у робочий процес: Можна диктувати і форматувати однією фразою (“Відкрити Outlook і відповісти на цей лист: Дорогий Іване, кома, новий рядок, дякую за ваш лист…”). Dragon добре поєднує диктування і керування.
• Спеціалізовані рішення: Наявність готових (медичних, юридичних) дистрибутивів дає змогу користуватись продуктом “з коробки” без додаткового налаштування.
• Стабільність і довіра: Багато професіоналів використовують Dragon роками й довіряють результату – це зріла, перевірена часом система. За підтримки Microsoft рішення і надалі розвиватиметься (інтеграція з хмарним AI для оптимізації тощо).
• Мультиплатформенність: Dragon доступний насамперед на Windows; Dragon Anywhere (мобільний додаток) дозволяє диктувати й на iOS/Android з хмарною синхронізацією власного словника. Через “хмару” (Medical One) доступний навіть на “тонких” клієнтах.
• А також індивідуальне розпізнавання мовця: продукт створений для одного користувача (це підвищує точність порівняно з універсальними моделями, які намагаються розпізнати будь-чиї голоси; Dragon налаштовується саме під ваш голос).

Слабкі сторони:

• Вартість та доступність: Dragon дорогий і не є безкоштовним для ознайомлення, окрім, можливо, короткого пробного періоду. На відміну від хмарних STT API, за які ви платите лише за використане (і це може бути дешевше при нерегулярному використанні), Dragon потребує початкових інвестицій або постійної підписки.
• Крива навчання: Користувачам часто потрібно витратити час на тренування Dragon та вивчення спеціальних голосових команд і методів корекції, щоб досягти найкращих результатів. Це потужний інструмент, але не такий простий у налаштуванні як голосовий диктант на смартфоні.
• Чутливість до навколишнього середовища: Хоча Dragon добре справляється із шумом, він найкраще працює у тихому середовищі з якісним мікрофоном. Фоновий шум або неякісні мікрофони можуть суттєво погіршити продуктивність.
• Фокус на одного мовця: Програма не призначена для транскрипції розмов з кількома співрозмовниками у реальному часі (можна використовувати режим транскрипції на записах, але “наживо” тільки для одного мовця). Для транскрипції зустрічей хмарні сервіси з підтримкою розпізнавання кількох мовців можуть бути простіші у використанні.
• Ресурсомісткість: Робота Dragon може суттєво навантажувати процесор і оперативну пам’ять комп’ютера, особливо під час початкової обробки. Деякі користувачі помічають уповільнення роботи системи або навіть збій програм за нестачі ресурсів. Хмарні версії вирішують це питання, але вимагають стабільного інтернету.
• Підтримка Mac: Nuance кілька років тому припинила розробку Dragon для Mac (існують обхідні шляхи через Dragon Medical у віртуалізації, тощо, але нативного продукту для Mac зараз немає), що є мінусом для користувачів комп’ютерів Mac.
• Конкуренція з боку загальних АСР: Оскільки загальні хмарні STT стають кращими (наприклад, OpenAI Whisper досягає високої точності безкоштовно), окремі користувачі можуть віддати перевагу цим альтернативам — якщо їм не потрібна вся функціональність Dragon. Втім, такі альтернативи все ще поступаються у зручності диктації та персоналізації.

Останні оновлення (2024–2025): Після придбання Microsoft, компанія Nuance досить стримана у публічному полі, але інтеграція вже відбувається:

• Microsoft інтегрувала технологію Dragon у функцію диктування Microsoft 365, підвищивши її точність для користувачів Office завдяки бекенду Nuance (про це було оголошено як про партнерство Microsoft і Nuance у сфері “хмарних AI-рішень”, хоча це не брендується прямо).
• У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна потокова версія Dragon) отримала покращену точність та була запропонована через Azure для корпоративних клієнтів, продемонструвавши синергію з хмарними сервісами Microsoft.
• Nuance також запустила новий продукт Dragon Ambient eXperience (DAX) для медицини, що виходить за межі класичної диктації: він слухає розмову лікаря та пацієнта і автоматично формує чорнові нотатки. Це поєднання ASR Dragon та AI-сумаризації (яскравий приклад використання генеративного AI від Nuance) — велика інновація у медицині 2024 року.
• Dragon Medical One розширює мовну підтримку: наприкінці 2024 року Microsoft анонсувала розширення медичної диктації Nuance для британської, австралійської англійської тощо, а також глибшу інтеграцію з EHR Epic.
• Для напряму юриспруденції Nuance інтегрує свої продукти із софтом для ведення справ, спрощуючи вставку диктованого тексту.
• Ймовірно найближчим часом з’являться елементи Dragon у складі Azure “Custom Speech for Enterprise”, інтегровані з Azure Speech. На початку 2025 року з’явилися прев’ю, де Azure Custom Speech може приймати корпус Dragon або персоналізуватися по-типу Nuance, що натякає на конвергенцію технологій.
• Щодо основного продукту, Dragon NaturallySpeaking 16 вийшов (перший великий реліз під управлінням Microsoft) на початку 2023 року, отримавши покращену підтримку Windows 11 і незначне підвищення точності. Тож у 2025, можливо, з’явиться версія 17 або вже об’єднаний продукт під брендом Microsoft.
• Підсумовуючи, Nuance Dragon і далі покращує точність (немає стрибка, бо і так була високою, але все ж інкрементально), а головні зміни — у способі пакетування продукту (хмара, рішення “ambient intelligence”, інтеграція з AI-екосистемою Microsoft).

Офіційний сайт: Сторінки Nuance Dragon (Professional, Legal, Medical) krisp.ai krisp.ai на сайті Nuance або у підрозділі Microsoft Nuance.

6. OpenAI Whisper (модель для розпізнавання мовлення і API) – OpenAI

Огляд: OpenAI Whisper — це відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (STT), яка вразила AI-спільноту своєю відмінною точністю та багатомовністю. Розроблений OpenAI наприкінці 2022 року, Whisper — не класичний хмарний сервіс із веб-інтерфейсом, а потужна модель (і тепер API), яку розробники можуть використовувати для транскрипції та перекладу аудіо. До 2025 року Whisper став домінуючою технологією STT у багатьох застосуваннях, часто “під капотом”. Відомий підтримкою близько 100 мов і стійкістю до акцентів і фонового шуму завдяки навчанню на 680 000 годинах веб-аудіо zilliz.com. OpenAI пропонує Whisper через власний API (оплата за використання), а також відкрито поширює ваги моделі — тож її можна запускати та донавчати офлайн за наявності відповідних обчислювальних ресурсів. Поява Whisper суттєво підвищила доступність якісного розпізнавання мовлення, особливо для розробників і дослідників, яким потрібна відкрита, гнучка та незалежна від великих корпорацій модель.

Тип: Розпізнавання мовлення (транскрипція та переклад). (Whisper не генерує голос; він лише перетворює мовлення у текст і може також перекладати аудіо іноземними мовами в англійський текст.)

Компанія/Розробник: OpenAI (хоч як відкрите ПЗ, існує й чимало доробків спільноти).

Можливості та цільова аудиторія:

• Багатомовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення на 99 мовах з вражаючою точністю zilliz.com. Серед них багато мов, які не підтримують популярні комерційні API.
• Переклад мовлення: Whisper може напряму перекладати аудіо багатьма мовами в англійський текст (наприклад, з французької — одразу англійською) zilliz.com.
• Стійкість: Whisper обробляє різні вхідні дані — особливості акцентів, діалекти, фоновий шум — краще за більшість моделей завдяки різноманітним тренувальним даним. Він також може зберігати у тексті наповнювачі, репліки типу “[сміх]” тощо, створюючи багатший транскрипт.
• Тайм-коди: Whisper автоматично прив’язує слова або речення до часу, що дозволяє зручно синхронізувати текст із аудіо та створювати субтитри.
• Зручний API для розробників: Через Whisper API від OpenAI (який використовує модель large-v2) розробники можуть надіслати аудіофайл та швидко отримати транскрипцію простим HTTP-запитом. Це орієнтовано на швидку інтеграцію у додатки.
• Для дослідників і ентузіастів: Оскільки модель відкрита, AI-дослідники чи хобісти можуть експериментувати, домоделювати для особливих завдань або запускати повністю локально безкоштовно. Це суттєво демократизує ASR-технології.

Ключові можливості:

• Висока точність: За результатами тестів, найбільша версія Whisper (~1,6 млрд параметрів) забезпечує рівень помилок на рівні або навіть нижчий за провідні хмарні сервіси для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Наприклад, англомовна транскрипція надзвичайно точна, і особливо знаково, що для неанглійських мов точність також висока (там, де у конкурентів точність падає, Whisper дає гарний результат).
• Не потребує навчання/індивідуальних налаштувань: З коробки модель вже дуже сильна і не потребує тренування на кожного користувача, як Dragon. Втім, вона не спеціалізована під конкретні вузькі галузі.
• Сегментні тайм-коди: Результат Whisper поділений на сегменти зі своїми початковими/кінцевими мітками часу, що зручно для субтитрування. Модель намагається ділити текст за паузами мовлення.
• Різні розміри моделей: Whisper має декілька розмірів (tiny, base, small, medium, large). Менші версії швидші і можуть запускатися навіть на смартфонах (з компромісом точності). Великі моделі (large-v2 — найточніша) потребують більш потужних GPU, але забезпечують найкращий результат deepgram.com.
• Автоматичне визначення мови: Whisper здатен самостійно знаходити, якою мовою говорить диктор у аудіо — і використовувати відповідне декодування zilliz.com.
• Відкритий код і спільнота: За рахунок відкритості з’явилося чимало доробок спільноти: пришвидшені варіанти Whisper, кастомні модулі декодування тощо.
• API-можливості: API від OpenAI може повертати як простий текст, так і JSON із детальною статистикою (наприклад, ймовірності для кожного слова) і підтримує параметри prompt (для підказки контексту транскрипції).
• Запуск на пристрої (edge deployment): Whisper можна запускати локально (якщо вистачає ресурсів), — тому він використовується у пристроях чи у серверах, де підключення до хмари небажане або недоступне (наприклад, журналіст транскрибує чутливе інтерв’ю без інтернету, або мобільний додаток пропонує локальну транскрипцію з метою приватності).

Підтримувані мови: Whisper офіційно підтримує ~99 мов у транскрипції zilliz.com. Це широкий спектр — від великих мов (англійська, іспанська, мандаринська, хінді, арабська тощо) до менш поширених (валлійська, монгольська, суахілі тощо). Тренувальні дані були переважно англійською (~65% навчання), тому саме вона найбільш точна, але й по інших мовах (особливо романських та індоєвропейських) результати дуже гарні. Модель також здатна розпізнавати аудіо з перемиканням мов (code-switching). Функція перекладу в англійську охоплює близько 57 неанглійських мов, на яких модель була явно навчена community.openai.com.

Технічна основа: Whisper — це послідовний до послідовності Transformer (архітектура енкодер-декодер), подібна до тих, що використовуються в нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо розбивається на фрагменти і перетворюється в лог-Мел спектрограми, які подаються в енкодер; декодер генерує текстові токени. Особливістю є те, що OpenAI тренував модель на великому й різноманітному датасеті в 680 тис. годин аудіо з інтернету, в тому числі багатомовній мові і відповідних текстах (частину з яких, ймовірно, було зібрано з субтитрів тощо) zilliz.com. Тренування було “слабко контрольованим” – іноді використовувалися недосконалі транскрипти, що цікаво зробило Whisper стійким до шуму та помилок. Модель має спеціальні токени для різних завдань: наприклад, токен <|translate|> активує режим перекладу, а <|laugh|> позначає сміх тощо — це дозволяє їй мультизадачність (саме так вона може або транскрибувати, або перекладати) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) має близько 1,55 мільярда параметрів і тренувалася на потужних GPU впродовж тижнів; це фактично передова межа публічно доступного. Модель також використовує временні мітки на рівні слова шляхом прогнозування токенів часу (сегментує аудіо за прогнозом моменту розриву). Архітектура Whisper не містить зовнішньої мовної моделі; усе — “from end to end”, тобто мовне й акустичне моделювання вивчені разом. Завдяки тому, що тренування проходило на аудіо з різними шумами й умовами запису, енкодер навчився виділяти стійкі ознаки, а декодер — створювати зв’язний текст навіть із недосконалого аудіо. Відкритий код дозволяє запускати модель у фреймворках типу PyTorch; вийшло багато оптимізацій (OpenVINO, ONNX runtime тощо) для пришвидшення. Модель досить важка — для реального часу з великою моделлю потрібна гарна GPU, хоча квантована “medium”-модель майже дає real-time на сучасному CPU.

Варіанти використання:

• Сервіси та застосунки транскрипції: Багато стартапів і проектів перебудували свої сервіси на Whisper замість власного навчання моделі. Наприклад, інструменти для транскрибування подкастів, додатки для протоколювання зустрічей (деякі боти Zoom використовують Whisper), редакційні транскрипційні процеси тощо часто базуються на Whisper для досягнення високої точності без плати за хвилину.
• YouTube/Субтитри до відео: Творці контенту використовують Whisper для створення субтитрів до відео (особливо мультимовних). Є інструменти, де завантажуєте відео — Whisper генерує srt субтитри.
• Вивчення мов і переклад: Whisper у режимі перекладу дозволяє отримати англійський текст із іншомовної мови, що корисно для створення перекладених субтитрів або для навчання, коли треба транскрибувати й перекладати чужомовний контент.
• Доступність: Розробники інтегрують Whisper у додатки для транскрипції наживо для користувачів із порушенням слуху (наприклад, мобільний застосунок, що слухає розмову і показує субтитри в реальному часі локально за допомогою Whisper).
• Голосові інтерфейси й аналітика: Деякі хобі-проекти голосових асистентів використовують Whisper для офлайн розпізнавання мовлення як частину пайплайну (для асистентів із фокусом на приватність). Також компанії, які аналізують записані дзвінки, можуть використовувати Whisper (хоча бізнес зазвичай вибирає комерційні API через підтримку).
• Академічні та лінгвістичні дослідження: Whisper — відкритий, тому дослідники транскрибують на ньому польові записи різними мовами й вивчають їх. Хороша підтримка багатьох мов допомагає документувати малоресурсні мови.
• Персональна продуктивність: Техно-ентузіасти часто запускають Whisper локально для диктування нотаток (хоч це і не так інтерактивно, як Dragon), чи для автоматичної транскрипції голосових заміток.

Модель ціноутворення: Whisper безкоштовний при самостійному використанні (лише обчислювальні витрати). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче інсталювати) надзвичайно доступний: 0,006 $ за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів дешевше за типові хмарні API розпізнавання мовлення, що робить сервіс дуже привабливим фінансово. Така низька ціна можлива завдяки фіксованій моделі OpenAI і ймовірно масштабній оптимізації. Тобто, ви можете або запустити open-модель на своєму обладнанні (нульова ліцензія), або користуватись OpenAI API за 0,006 $/хв, що значно дешевше за інших (Google — 0,024 $/хв і т.д.). Водночас сервіс OpenAI не дозволяє кастомізації чи чогось за межами “raw Whisper”.

Сильні сторони:

• Передова точність при розпізнаванні широкого спектру завдань і мов “із коробки” deepgram.com zilliz.com. Особливо сильний у розумінні англійської з акцентом і багатьох неанглійських мов, де раніше доводилось задовольнятись менш якісними локальними сервісами.
• Мультимовний і мультизадачний: Одна модель — для всіх мов і навіть перекладу, надзвичайна гнучкість.
• Відкритий вихідний код та підтримка спільноти: стимулює інновації; існують форки для пришвидшення, покращеного збереження пунктуації тощо.
• Дуже вигідно фінансово: Фактично безкоштовно, якщо маєте залізо, а API — дуже дешевий, завдяки чому великі транскрипційні проекти стають рентабельні.
• Конфіденційність і офлайн: Користувачі можуть запускати Whisper локально для обробки чутливих даних (наприклад, в лікарнях для транскрибування записів без відправки в хмару). Це величезна перевага, порівнянна з тим, що колись могли лише IBM чи Nuance “on-prem”.
• Інтеграція: Багато аудіоінструментів швидко інтегрували Whisper (наприклад, ffmpeg вже має відповідний фільтр). Через популярність з’явилось багато обгорток (WebWhisper, Whisper.cpp для C++ тощо), тому підключити її легко.
• Постійне вдосконалення спільнотою: Хоч OpenAI підтримує стабільну гілку, інші вже тонко налаштували або розширили модель. Є ймовірність нових релізів (ходять чутки про Whisper v3 або її мультимодальну інтеграцію від OpenAI).

Слабкі сторони:

• Немає вбудованої кастомізації слів: На відміну від деяких хмарних сервісів чи Dragon, у Whisper не можна підвантажити специфічний словник. Для дуже рідкісної термінології (наприклад, хімічних назв) можливі помилки — якщо таких слів не було в датасеті. Проте файн-тюнінг можливий за наявності власної бази і експертизи.
• Вимогливість до ресурсів: Для реального часу з великою моделлю потрібна потужна GPU. На CPU — повільно (маленькі моделі дають real-time на CPU з втратами якості). OpenAI API це вирішує за рахунок обробки в хмарі, але для самостійного розгортання у масштабі — потрібен доступ до GPU.
• Затримка: Whisper обробляє аудіо фрагментами з невеликою паузою для фіналізації. У live-режимі (наприклад, для титрів) може бути ~2-секундна затримка до першого тексту, бо модель чекає chunk. У більшості задач це нормально, але не так мало, як у стрімінгових систем Google, де результат починає з’являтись менше, ніж за 300 мс. Є спроби реалізувати “streaming Whisper” у спільноті, але це нетривіально.
• Англійська домінує у тренуванні: Хоч модель мульти-мовна, десь 2/3 тренувального датасету складала англійська. Whisper працює дуже добре на багатьох мовах (особливо іспанській, французькій), але мови з меншою представленістю можуть бути розпізнані менш точно або “віддавати перевагу” англійській при невпевненості. Іноді, якщо модель не впевнена у слові, може вставити англійське слово або транскрипцію (користувачі це помічали).
• Немає ідентифікації мовця: Whisper транскрибує всю мову поспіль, не виділяє “Говорить 1/2”. Для діаризації потрібні зовнішні алгоритми; багато хмарних STT мають це “з коробки”.
• Немає офіційної підтримки: Як open-модель, якщо щось не так — офіційної лінії підтримки немає (на відміну від API OpenAI як продукту).
• Особливості формату виводу: Whisper може включати токени “[Музика]”, іноді інакше ставити розділові знаки, не завжди відповідати бажаному формату (але, як правило, якість гарна). Наприклад, може не вставити знак питання після питання, бо цього не було в завданні під час тренування. Потрібний постобробіток або додаткові підказки.
• API OpenAI наразі має ліміт розміру файлу ~25 МБ — довші аудіозаписи треба розбивати на частини.

Останні оновлення (2024–2025):

• Попри те, що власне модель Whisper (v2 large) OPENAI публічно не оновлювала з 2022 року, OpenAI Whisper API запрацював на початку 2023, зробивши використання дуже дешевим і доступним deepgram.com. Це принесло Whisper купі розробників.
• Спільнотою створено Whisper.cpp — C++ порт, який можна запускати на CPU (навіть на смартфонах) через квантацію моделі. До 2024 року це рішення дозріло — малі моделі працюють у real-time прямо на смартфонах, живлячи деякі офлайн додатки транскрибування.
• Ведуться дослідження з файн-тюнінгу Whisper для вузьких галузей (наприклад, медичної транскрипції) від різних команд (правда, публічно відомі далеко не всі — деякі стартапи просто тихо це зробили).
• OpenAI, імовірно, працює над новим поколінням speech-моделі, інтегруючи техніки GPT (є згадки у їхніх публікаціях про можливий мультимодальний speech+text модель). Якщо така модель вийде, вона може витіснити Whisper, але станом на середину 2025 — Whisper все ще головний продукт OpenAI для ASR.
• За рівнем впровадження на 2025, багато опенсорс-проектів (наприклад, інструменти Mozilla, Kaldi community та інші) перейшли на Whisper як базову, через її високу точність. Вона стала стандартом де-факто.
• Цікавий розвиток: Meta MMS (Massive Multilingual Speech) у 2023 представила моделі для 1100+ мов (ASR для багатьох мов, хоча для основних за точністю слабші, ніж Whisper). Конкуренція ще більше розігріла інтерес до мультимовного мовлення — Whisper лишається лідером якісно, але імовірно OpenAI готує Whisper v3 із ширшим охопленням мов або інші оновлення.
• Підсумовуючи: оновлення полягає у тотальній поширеності Whisper, із поліпшеннями навколо швидкості і деплою, але практично без змін core-моделі. У 2025 Whisper залишається топ-вибором для впровадження розпізнавання мовлення у продукт через поєднання якості, підтримки багатьох мов і ціни.

Офіційні ресурси: OpenAI Whisper на GitHub zilliz.com zilliz.com; API-документація OpenAI Whisper (на сайті OpenAI) zilliz.com. (Окремої “продуктової сторінки” немає, бо це модель, але посилання вище дають офіційний контекст).

7. Deepgram (Speech-to-Text API & Platform) – Deepgram

Огляд: Deepgram — це платформа розпізнавання мовлення в текст, орієнтована на розробників, яка пропонує швидку та високо точну транскрипцію завдяки набору ІІ-моделей і потужним API. Deepgram вирізняється акцентом на кастомізації, швидкості та економічності для корпоративних застосувань. Заснована у 2015 році компанія створила власні моделі розпізнавання мовлення на глибокому навчанні (а не використовує напрацювання Big Tech), і зайняла нішу, особливо серед контакт-центрів, компаній з аналітики голосу та технологічних фірм, яким потрібна масштабована або реальна транскрипція. У 2024–2025 рр. Deepgram часто згадується як провідна альтернатива великим хмарним постачальникам для STT, особливо після демонстрації найвищої у світі точності з останньою моделлю “Nova-2” deepgram.com. Платформа не лише надає готові моделі, а й інструменти для навчання кастомізованих моделей на специфічних даних компанії (це рідко пропонують хмарні API як self-service). Deepgram можна розгортати у хмарі або локально, що приваблює бізнеси з різними потребами у гнучкості.

Тип: В основному Speech-to-Text (Транскрипція). (Deepgram почав пропонувати в бета-версії Text-to-Speech та інструменти реального часу для Voice AI у 2025 році deepgram.com deepgram.com, але їхній ядро — саме STT.)

Компанія/Розробник: Deepgram, Inc. (незалежний стартап, хоча на 2025 р. ходять чутки про можливість його поглинання через технологічну перевагу у STT).

Можливості та цільові користувачі:

• Транскрипція у реальному часі та пакетна транскрипція: API Deepgram дозволяє як потокову транскрипцію аудіо з мінімальною затримкою, так і пакетну обробку аудіофайлів. Система здатна обробляти великі об’єми (вони заявляють тисячі годин аудіо, що обробляються швидко).
• Висока точність і вибір моделі: Є кілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” для найвищої точності, “Base” для швидких/легких задач, а іноді й спеціалізовані галузеві моделі). Остання Nova-2 модель (2024 рік) має на 30% нижчий WER, ніж конкуренти, та відзначається видатною точністю у реальному часі deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація: Важлива перевага — клієнти можуть завантажувати розмічені дані й навчати індивідуальні моделі Deepgram, адаптовані під їхню специфічну лексику (наприклад, назви продуктів чи унікальні фрази). Таке донавчання суттєво покращує точність у конкретній сфері клієнта.
• Багатомовна підтримка: Deepgram транскрибує багатьма мовами (понад 30 на 2025 рік: англійська, іспанська, французька, німецька, японська, китайська тощо). Основна сила — англійська, але й інші напрямки розвиваються.
• Стійкість до шуму й аудіоформати: Deepgram спочатку обробляв аудіо через препроцесинг-пайплайн, що дозволяє працювати із різною якістю звуку (дзвінки тощо). Підтримує широкий спектр форматів (MP3, WAV, реальні RTP-потоки).
• Функції: Є діаризація (визначення спікерів) на вимогу, автоматична пунктуація, регістр, фільтрація нецензурної лексики, а також детекція сутностей (наприклад, числа, валютні суми). Також є можливості пошуку ключових слів або базового NLP через API-пайплайн.
• Швидкість: Deepgram відомий дуже швидкою обробкою — завдяки використанню CUDA “з нуля” (від початку працювали на GPU). Оголошують обробку аудіо швидше за реальний час на GPU, навіть для великих моделей.
• Масштабованість і розгортання: Доступний у вигляді хмарного API (з enterprise SLA), а також для локального або приватного хмарного розгортання (є контейнеризована версія). Велика увага масштабованості під корпорації, з дашбордами й аналітикою використання для клієнтів.
• Сценарії використання: Цільові користувачі — контакт-центри (для транскрипції й аналітики дзвінків), софт-компанії, що додають голосові функції, медіакомпанії для транскрипції архівів аудіо та AI-компанії, яким потрібна база STT для створення голосових сервісів. Наприклад, контакт-центр може транскрибувати тисячі дзвінків одночасно й аналізувати їх на предмет емоцій клієнтів чи відповідності регламентам. Розробники цінують простий API і детальну документацію.

Ключові можливості:

• Простота API: Один endpoint API може приймати файл або потік з різними параметрами (мова, модель, пунктуація, діаризація тощо). Є SDK для популярних мов (Python, Node, Java і ін.).
• Підсилення ключових слів: Можна зазначати конкретні ключові слова для підвищення ймовірності їх розпізнавання (швидкий спосіб підвищити точність для певних термінів, якщо немає індивідуальної моделі).
• Єдність batch і stream: API майже однаковий; є концепція окремих endpoint для записаних та живих потоків, оптимізованих відповідно.
• Безпека: Deepgram підтримує розгортання “on-prem” і за замовчуванням не зберігає аудіо після обробки (окрім випадків, коли клієнт бажає). Це критично для фінансових чи медичних клієнтів.
• Асистування агенту в реальному часі: Завдяки їхньому API або майбутньому “Voice Assistant API” deepgram.com можливі сценарії онлайн транскрипції + підсумків для агентських дзвінків (наприклад, для контакт-центрів: pipeline STT -> аналіз -> створення відповідей клієнту).
• Заявки щодо точності: Публічно зафіксовані тести Nova-2 показали 8,4% медіанного WER в різних доменах, що краще за найближчих постачальників (~12%) deepgram.com, а саме на 36% відносно краще за Whisper-large deepgram.com — тобто там, де кожна частка точності важлива, Deepgram лідирує.
• Економічність: Виділяють перевагу запуску на GPU із власною моделлю, а ціни (див. нижче) при великих об’ємах нижчі за багатьох конкурентів.
• Підтримка й моніторинг: Enterprise-функції як-от детальні логи, пошук по транскрипціях і моніторинг через консоль.

Підтримувані мови: Основний акцент Deepgram — англійська (США і акценти), але станом на 2025 рік підтримується 20-30+ мов, зокрема головні європейські, японська, корейська, мандаринська, хінді тощо. Вони нарощують цю кількість, але ще не досягли 100 (як Whisper). Для підтримуваних мов можна робити індивідуальні моделі (якщо мова не підтримується — треба звернутись або використовувати базову багатомовну модель, якщо така є). Модель Nova, вірогідно, наразі англомовна (найвища точність зазвичай саме в англійській та інколи іспанській). Є підтримка діалектів англійської (можна вказати British English чи American для відмінностей у правописі).

Технічна архітектура: Deepgram використовує кінець-у-кінець модель глибокого навчання, історично це була платформа автономних досліджень — імовірно, передова версія згорткових і рекурентних мереж чи навіть трансформерів. Nova-2, зокрема, описується як “архітектура на базі трансформера з оптимізціями під мовлення” deepgram.com. Згадано, що Nova-2 навчена на 47 мільярдах токенів і 6 мільйонах ресурсів deepgram.com, що є величезним і свідчить про різноманітний датасет. Вони заявляють, що Nova-2 — “найглибше навчена ASR-модель на ринку” deepgram.com. Ключові інженерні досягнення:

• Завдяки архітектурним tweaks покращено розпізнавання сутностей, контексту тощо deepgram.com.
• Основний фокус — стрімінг: моделі можуть швидко повертати часткові результати, що натякає на blockwise synchronous decode-архітектуру.
• Оптимізація під GPU: з перших днів писали в CUDA C++ для inference, добиваючись великої пропускної здатності.
• Кастомні моделі, скоріш за все, навчають через transfer learning — донавчання на даних клієнта. Інструменти для цього або надають прямо клієнту, або навчають під ключ (залежно від плану).
• Баланс швидкості/точності через різні розміри моделей: раніше була “Enhanced” проти “Standard”; Nova-2, можливо, є уніфікованою топ-моделлю, з менш потужними — для простіших задач.
• Цікава деталь: Deepgram купував або створював власний датасет мовлення у різних доменах (у блогах згадують тренування на дзвінках, мітингах, відео тощо). Суттєве доменне донавчання — наприклад, моделі для call-центрів.
• Згадується 2-стадійна модель в старіших версіях, але Nova-2 схожа на велику уніфіковану архітектуру.
• Ймовірно використовується knowledge distillation для стиснення моделей (бо є і полегшені варіанти).
• Також реалізовано контекстне підсилення (підказки – expected words, схожі на hints).
• Після релізу Nova-2 опубліковано порівняння: Nova-2 має медіанта WER 8,4% проти Whisper large 13,2% — завдяки потужному навчальню і новій архітектурі deepgram.com deepgram.com.

Сценарії використання (крім вже згаданих прикладів):

• Онлайн-транскрипція для кол-центрів: Компанія використовує Deepgram для транскрипції дзвінків клієнтів у реальному часі, після чого текст використовують для автоматичної підказки релевантної інформації агентам або для аналізу дзвінка на відповідність стандартам.
• SaaS-транскрипція зустрічей: Інструменти на кшталт Fireflies.ai чи альтернативи Otter.ai можуть використовувати Deepgram на бекенді для ведення нотаток і підсумків зустрічей у реальному часі.
• Голосовий пошук в додатках: Якщо додаток додає функцію голосового пошуку чи команд, можуть використовувати STT Deepgram для перетворення запиту на текст (деякі обирають через швидкість чи конфіденційність).
• Медіа й розваги: Пост-продакшн студія може пропустити великі масиви сирого аудіо через Deepgram для отримання транскрипцій при створенні субтитрів чи пошуку контенту.
• IoT-пристрої: Деякі «розумні» пристрої можуть використовувати Deepgram прямо на пристрої (edge deployment) або через хмару з низькою затримкою для розпізнавання мовних команд.
• Інструменти для розробників: Deepgram інтегрували в no-code-платформи чи аналітичні інструменти для простішої обробки аудіо; наприклад, аналітичний пайплайн, що обробляє записи дзвінків, використовує Deepgram для транскрипції цих записів у текст для подальшого аналізу.

Модель ціноутворення: Ціни Deepgram залежать від об’єму використання, з безкоштовними кредитами для старту (наприклад, $200 кредиту для нових акаунтів). Далі:

• В них є тарифні плани: наприклад, безкоштовний рівень може дозволяти певну кількість хвилин на місяць, далі — платний рівень десь $1.25 за годину для стандартної моделі (тобто $0.0208/хв), й можливо $2.50/год для Nova (цифри для прикладу; дійсно, блог Telnyx показує старт з безкоштовного й до $10k/рік для підприємств із custom-договорами).
• Також є плани з попередньою оплатою: наприклад, заплатити певну суму наперед за знижену ставку за хвилину; або фіксована щорічна ліцензія для підприємств.
• У порівнянні з великими провайдерами ціни часто конкурентні чи дешевші при масштабуванні; плюс, виграш в точності означає менше ручних правок, що теж економить кошти для BPO.
• Навчання кастомних моделей може бути окремою платною послугою або вимагати корпоративного плану.
• Вони підкреслюють, що не беруть додаткової плати за пунктуацію, діаризацію тощо — це включено у функціонал.

Переваги:

• Топова точність із Nova-2 – лідер у сфері англомовного розпізнавання мови deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізований AI — не просто чорний ящик; можна адаптувати під свій домен, що важливо для підприємств (з “доброї” точності зробити “відмінну” для свого кейсу).
• Реальна продуктивність у реальному часі — стрімінг Deepgram із низькою затримкою та ефективний, підходить для live-застосунків (деякі хмарні API не витримують великих живих обсягів, Deepgram створений саме для цього).
• Гнучке розгортання — хмара, локально, гібрид; підлаштовуються під потреби компаній, включаючи вимоги до захисту даних.
• Вартість та масштаб — часто обходиться дешевше при великих обсягах, добре масштабується (приклади клієнтів з десятками тисяч годин транскрипції на місяць).
• Досвід розробників — їхній API та документація високо оцінюються; сфокусовані тільки на мовленні, тож надають експертизу і підтримку саме в цій галузі. Функції на кшталт підсилення слів, багатомовність в одному API тощо — зручно.
• Фокус на підприємства — такі функції як визначення сентименту, підсумовування (додають AI-функції поверх STT), розширена аналітика — усе орієнтовано на бізнес-інсайти з голосу.
• Партнерства та підтримка — інтеграції, наприклад, із Zoom; технологічні партнерства (деякі телеком-провайдери дозволяють напряму підключити Deepgram для стрімінгу дзвінків).
• Безпека — Deepgram відповідає SOC2 тощо, для тих, хто хоче повний контроль, доступне самостійне розгортання.

Недоліки:

• Менша впізнаваність бренду порівняно з Google/AWS; деякі консервативні компанії можуть вагатися (хоча ситуація з Microsoft+Nuance схожа, але Deepgram — незалежна компанія).
• Менше мовної підтримки, ніж у світових гігантів — якщо вам потрібна транскрипція мов, яких у Deepgram ще немає, доведеться звертатися до них або використовувати альтернативи.
• Сфера функцій – вони повністю сфокусовані на STT (з деякими ML-розширеннями). Немає TTS чи повної платформи для розмов (лише голосовий бот API з’явився, але немає такого набору рішень, як у Google CCAI чи Watson Assistant). Тобто, якщо клієнту потрібен комплексний голосовий/розмовний інтерфейс — Deepgram вирішує лише частину транскрипції.
• Самостійна кастомізація — хоча кастомізація і перевага, для цього клієнту треба мати дані і бажано досвід із ML (Deepgram намагається спростити процес). Це не plug-and-play як загальна модель — але такою є плата за покращення.
• Оновлення — як менша компанія, Deepgram може оновлювати моделі рідше, ніж Google (хоч останнім часом Nova-2 — виняток). Потенційні збої/обмеження можуть мати менше резервування, ніж великі хмари (але поки були стабільні).
• При локальному розгортанні клієнт сам організовує розгортання на GPU, що додає складності (але багато хто любить такий контроль).
• Порівняння з open source — дехто може використовувати Whisper (безкоштовно) за надчутливої ціни і якщо трохи менша точність прийнятна; Deepgram має постійно доводити свою цінність — за рахунок якості і підтримки для підприємств.

Останні оновлення (2024–2025):

• Головне: Випуск Nova-2 восени 2024, значне підвищення точності (на 18% краще за попередню Nova, суттєві покращення над конкурентами) deepgram.com deepgram.com. Це дозволяє Deepgram залишатися на передовій. Детальні бенчмарки та white paper у підтвердження.
• Deepgram запустив Voice Agent API (beta) у 2025 deepgram.com для створення AI-агентів у реальному часі — не лише транскрипція, а й аналіз і відповідь (ймовірно, з вбудованим LLM для розуміння, плюс TTS для відповіді). Це означає вихід за межі лише STT у зону AI-конверсій (конкуренція з contact center AI напрямками).
• Розширення мовної підтримки (додали більше європейських і азійських мов у 2024).
• Додали функції підсумовування: У 2024 представили опціональний модуль, де після транскрипції Deepgram може надати AI-підсумок дзвінка. Це використовує LLM поверх транскрипту, аналогічно Azure Call Summarization.
• Покращення безпеки: у 2024 Deepgram досягнув ще більшої відповідності стандартам (заявлено про відповідність HIPAA, що дозволило працювати з медичними клієнтами).
• Покращили досвід для розробників — наприклад, запуск нового Node SDK v2, CLI-інструмент для транскрипцій і нова документація.
• Оптимізували стрімінгові протоколи для ще нижчої затримки (до 300 мс для часткових транскриптів у реальному часі).
• Можливо, партнерство з телеком-провайдерами (інтеграція з Twilio тощо) — щоб спростити транскрипцію PSTN дзвінків через Deepgram API.
• Брали участь у відкритих оцінюваннях — наприклад, якщо проходить змагання ASR, Deepgram надає свої результати та демонструє прозорість.
• Із бізнес-сторони Deepgram залучив новий раунд інвестицій (Series C у 2023), що свідчить про стабільність і можливість інвестувати в R&D.

Офіційний сайт: Deepgram Speech-to-Text API telnyx.com deepgram.com (офіційна продуктова та документаційна сторінки Deepgram).

8. Speechmatics (STT-движок для будь-яких акцентів) — Speechmatics Ltd.

Огляд: Speechmatics — це провідний двигун розпізнавання мовлення, відомий акцентом на розумінні “кожного голосу” — тобто, вони фокусуються на точності для будь-яких акцентів, діалектів чи груп мовців. Базується у Великобританії, Speechmatics здобула репутацію у 2010-х за свою self-service STT-API і on-prem рішення, часто випереджаючи гігантів у випадках із сильними акцентами чи складним аудіо. Їхня технологія ґрунтується на передових ML-методах і прориві в самонавчанні, що дозволило тренувати модель на величезних об’ємах не розміченого аудіо і підвищити справедливість розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. Станом на 2025, Speechmatics надає STT у кількох формах: хмарний API, deploy-контейнери та OEM-інтеграції (коли їхній движок під капотом інших продуктів). Вони працюють у кейсах від субтитрування ефірів до аналітики дзвінків, а їхня недавня інновація “Flow” API поєднує STT із синтезом мовлення й LLM для голосових взаємодій audioxpress.com audioxpress.com. Їх цінують за точність транскрипції незалежно від акценту чи віку мовця, стверджують про випередження конкурентів, особливо в униканні упередженості (наприклад, їхня система показала значно кращу точність для голосів афроамериканців та дітей) speechmatics.com speechmatics.com.

Тип: Розпізнавання мовлення (ASR) з новими мультимодальними рішеннями голосової взаємодії (Speechmatics Flow).

Компанія/Розробник: Speechmatics Ltd. (Кембридж, Велика Британія). Незалежна, але має партнерства у сфері мовлення та штучного інтелекту.

Можливості та цільова аудиторія:

• Універсальний рушій STT: Однією з сильних сторін Speechmatics є єдиний рушій, який якісно працює з «будь-яким мовцем, будь-яким акцентом, будь-яким діалектом» серед підтримуваних мов. Це приваблює глобальні компанії та мовників, які працюють зі спікерами з усього світу (наприклад, BBC, яка використовує Speechmatics для створення субтитрів).
• Розшифрування в режимі реального часу: Система може транскрибувати прямі трансляції з низькою затримкою, що робить її зручною для субтитрування подій, трансляцій та дзвінків у реальному часі.
• Пакетне розшифрування: Масова обробка попередньо записаних аудіо/відео з провідною в галузі точністю. Часто використовується для відеоархівів, створення субтитрів чи транскриптів.
• Багатомовна підтримка: Розпізнає 30+ мов (включаючи різновиди англійської, іспанську, французьку, японську, мандаринську, арабську тощо) та навіть підтримує code-switching (система виявляє, коли мовник перемикається між мовами під час розмови) docs.speechmatics.com. Також підтримується автоматичне визначення мови.
• Користувацький словник (Custom Words): Користувачі можуть задавати певні імена або специфічний жаргон для пріоритизації (наприклад, щоб система знала, як правильно писати рідкісні власні назви).
• Гнучке розгортання: Speechmatics може працювати у хмарі (є SaaS-платформа) або повністю локально через Docker-контейнер, що привабливо для середовищ з підвищеною безпекою. Багато мовників запускають Speechmatics у власних дата-центрах для переозвучування в реальному часі, щоб уникнути залежності від Інтернету.
• Точність у шумних умовах: Висока стійкість до шуму, додатковий вивід форматування сутностей (дати, числа) та функції, як-от діаризація мовців для розрізнення декількох спікерів.
• Цільові користувачі: Медіакомпанії (телемережі, відеоплатформи), контакт-центри (для транскрипції дзвінків), корпоративні рішення транскрипції, розробники ПЗ, яким потрібне STT (Speechmatics часто ліцензує свою технологію іншим — OEM-відносини), державний сектор (транскрипти засідань парламентів чи рад), та AI-провайдери, орієнтовані на необ’єктивне ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Поєднує STT, TTS та інтеграцію з LLM для створення голосових асистентів, які здатні слухати, розуміти (з LLM) і відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це свідчить про орієнтацію на інтерактивні рішення з голосовим ШІ (наприклад, voicebot-и, що дійсно розуміють різні акценти).

Ключові особливості:

• Точне розпізнавання акцентів: За їхніми результатами тестування на упередженість, їм вдалося суттєво знизити розбіжності у помилках між різними акцентними групами завдяки тренуванню на великих об’ємах непідписаних аудіо speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, для афроамериканських голосів відносна точність покращилась приблизно на 45% порівняно з конкурентами speechmatics.com.
• Розпізнавання дитячого мовлення: Компанія особливо відзначає кращі результати щодо голосів дітей (які зазвичай складно обробляються ASR) — 91,8% точності проти трохи більше 83% для Google на тесті speechmatics.com.
• Самонавчальна модель (AutoML): Їхня «Autonomous Speech Recognition», представлена приблизно у 2021 році, тренувалася на 1,1 млн годин аудіо за допомогою self-supervised learning speechmatics.com. Такий масштаб тренування підвищив якість розпізнавання різних типів мовлення за нестачі ручних розшифровок.
• Нейромережеві моделі: Повністю на основі нейронних мереж (перехід з гібридних моделей на end-to-end нейронні відбувся наприкінці 2010-х).
• API та SDK: REST- та websocket-API для обробки у реальному часі та пакетно. Є SDK для спрощення інтеграції. Вивід у деталізованому JSON: слова, час, впевненість тощо.
• Сутності та форматування: Розумне форматування (наприклад, перетворює «fifty pounds» у «£50») та тегує сутності.
• Покриття мов: ~34 мови високої якості станом на 2025 рік, включаючи ті, які інші системи ще не підтримують (як-от валлійську, яку використовувала BBC Wales).
• Постійні оновлення: Регулярні Release Notes із покращеннями (у їхніх документах: наприклад, на 5% зросла точність Mandarin docs.speechmatics.com, додано нові мови, як мальтійська тощо).
• Особливості Flow: Flow API дозволяє об’єднувати вихід STT із LLM reasoning та TTS для створення асистентів нового покоління audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна надіслати аудіо та отримати голосову відповідь (LLM-генерована відповідь у TTS) — Speechmatics дає інструменти для таких інтеракцій у реальному часі.

Підтримувані мови: ~30-35 мов з активною підтримкою (англійська, іспанська, французька, німецька, португальська, італійська, нідерландська, російська, китайська, японська, корейська, хінді, арабська, турецька, польська, шведська тощо). Наголошується на глобальному охопленні та можливості додати інші мови за запитом docs.speechmatics.com. Є двомовний режим для іспанської/англійської — може транскрибувати змішану англійсько-іспанську мову docs.speechmatics.com. За Release Notes: нові мови, як ірландська та мальтійська, додано у 2024 docs.speechmatics.com, що свідчить про готовність забезпечувати підтримку менш поширених мов за наявності попиту. Відзначається сильне охоплення акцентів всередині мов, наприклад, англійська модель — глобальна, покриває США, Велику Британію, Індію, Австралію, Африку без потреби у спеціальних моделях.

Технічне підґрунтя:

• Самонавчання (Self-Supervised Learning): Використані схожі з Facebook wav2vec 2.0 техніки (очевидно з власними напрацюваннями), що дозволили використати величезні масиви непідписаного аудіо (YouTube, подкасти) для попереднього тренування акустичних уявлень, а потім дофінетювати на транскрибованих даних. Це дало значне зростання точності для акцентів/діалектів (звіт 2021 року speechmatics.com).
• Нейроархітектура: Ймовірно, комбінація CNN для виділення ознак та Transformer для послідовної обробки (сучасні ASR часто використовують Conformer чи подібні). Велике оновлення називалося “Ursa” у Release Notes docs.speechmatics.com — імовірно, велика модель типу Conformer чи Transducer.
• Розміри моделей: Публічно не деталізовано, але для on-prem є опції («standard» та «enhanced»). Постійно наголошують на низькій затримці, тому, ймовірно, використовують стримінгову архітектуру (наприклад, Transducer чи CTC-модель для інкрементального результату).
• Підхід до упереджень і справедливості: Навчання на різноманітних непідписаних даних дозволило моделі інтуїтивно вивчати численні варіації мовлення. Також, ймовірно, балансували вибірки — за результатами зменшення упереджень видно таргетовану роботу над рівною точністю для різних груп мовців.
• Безперервне навчання: Ймовірно, опційно враховують виправлення клієнтів для вдосконалення (немає відкритої інформації для сторонніх, проте внутрішньо це практикується).
• Залізо і ефективність: Можуть працювати на стандартних CPU (багато клієнтів запускають on-prem на CPU-кластерах). Імовірно, також оптимізовано для роботи на GPU. Згадується про «низький footprint» у певних сценаріях.
• Технологія Flow API: Поєднує власний ASR із будь-яким LLM (OpenAI чи іншими) та TTS-партнером — імовірно, така архітектура використовує STT для отримання тексту, далі LLM, потім TTS (можливо, Amazon Polly, Azure чи щось власне; на сайті вказується поєднання з «обраним LLM» та «обраним TTS») audioxpress.com.

Використання:

• Трансляції та медіа: Багато прямих телевізійних трансляцій у Великій Британії використовують Speechmatics для створення живих субтитрів, коли людські стенографи недоступні або для їх підсилення. Також постпродакшн-студії використовують його для створення транскрипцій з метою монтажу чи відповідності вимогам.
• Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, які аналізують інтерв’ю з клієнтами або групові дискусії по всьому світу, використовують Speechmatics для точного транскрибування багаторегіонального контенту (наприклад, аналізуючи настрої у міжнародних фокус-групах).
• Державний/публічний сектор: Засідання міських рад або парламентські сесії транскрибують (особливо в країнах із кількома мовами або вираженими місцевими акцентами – тут Speechmatics особливо корисний).
• Аналітика кол-центрів: Подібно до інших, але Speechmatics надає перевагу там, де оператори або клієнти кол-центрів мають сильні акценти, які інші системи можуть неправильно інтерпретувати. Також його можна розгорнути локально (деякі телеком-компанії чи банки в Європі надають перевагу саме цьому рішенню).
• Освіта: Транскрибування записів лекцій або створення субтитрів для університетського контенту (особливо там, де викладачі чи студенти мають різні акценти).
• Провайдери голосових технологій: Деякі компанії інтегрують рушій Speechmatics у свої рішення (з можливістю білого брендування) завдяки відомій стійкості до акцентів, що дає їм перевагу для глобальних користувачів.
• Субтитри для контенту, створеного користувачами: Деякі платформи, які дозволяють користувачам додавати субтитри до своїх відео, можуть використовувати Speechmatics у фоновому режимі для обробки різних голосів.

Модель ціноутворення:

• Зазвичай вони роблять індивідуальні комерційні пропозиції для підприємств (особливо для локальних ліцензій — ймовірно, це річна ліцензія, залежно від використання або кількості каналів).
• Для хмарного API у них раніше була опублікована ціна близько $1.25 за годину чи схоже, що конкурентоспроможно з іншими. Можливо ~$0,02/хв. Може бути мінімальна щомісячна сума для прямих великих замовників.
• Вони також пропонували безкоштовний пробний період або 600 хвилин безкоштовно у своєму SaaS на певному етапі.
• Вони наголошують на необмеженому використанні локального розгортання за фіксовану плату, що вигідно для “важких” користувачів порівняно з поминутною оплатою.
• Оскільки ціль — великі підприємства, вони не найдешевші для дрібного використання (хтось може обрати OpenAI Whisper для хобі). Але для професійного застосування ціна співставна або трохи нижча, ніж у Google/Microsoft при великих об’ємах, особливо підкреслюючи співвідношення ціна-якість.
• Їхня Flow API, можливо, тарифікується окремо (можливо за взаємодію чи іншим чином, поки що незрозуміло, оскільки це новинка).
• Зараз відкритих тарифів майже немає (скоріш за все, акцент на продажах через менеджерів), проте вони відомі розумними цінами і прозорим ліцензуванням (що особливо важливо для телебачення з передбачуваними витратами при 24/7 використанні).

Переваги:

• Точність щодо акцентів і діалектів: Найкраща у своєму класі точність для глобальної англійської та багатомовної мови з мінімальним упередженням speechmatics.com speechmatics.com. Їхній принцип «розуміти кожен голос» підкріплений даними та визнаний індустрією — це величезна перевага, особливо у світі, де різноманіття й інклюзивність стають ключовими цінностями.
• Підтримка локального та приватного хмарного розгортання: Багато конкурентів фокусуються лише на хмарі; Speechmatics дає клієнтам повний контроль, якщо це потрібно, виграючи тендери у чутливих і обмежених по пропускній здатності ситуаціях.
• Орієнтація на підприємства: Високий рівень відповідності (ймовірно, мають сертифікації ISO speechmatics.com), надійна підтримка, готовність реалізовувати індивідуальні запити (наприклад, додати нову мову чи налаштування під проект).
• Субтитрування в реальному часі: Доведено на живих подіях і телебаченні, де необхідна комбінація низької затримки та високої точності.
• Інноваційність та цінності: Компанія чітко позиціонується щодо зниження AI-упереджень — це приваблює клієнтів, котрі дбають про справедливість. Їхня технологія безпосередньо відповідає на основний закид до ASR (що вона гірше працює для деяких демографій).
• Багатомовність в одній моделі: Підтримка перемикання мов і відсутність необхідності вручну обирати мову чи акцент у деяких випадках — модель сама визначає це, що дуже зручно для користувача.
• Стабільність і досвід: На ринку із середини 2010-х, використовується великими брендами (TED talks тощо), тож рішення перевірене часом.
• Розвиток поза STT: Платформа Flow для голосових інтерфейсів показує їхню еволюцію до майбутніх потреб (інвестують не лише у транскрибування, а й в повноцінний “двосторонній” голосовий AI).

Недоліки:

• Менш відома серед розробників ніж деякі американські гравці чи open source моделі, відтак має меншу спільноту.
• Кількість мов менша, ніж у Whisper чи Google – якщо потрібна малорозповсюджена мова (наприклад, суахілі чи тамільська), Speechmatics може не мати її без спеціальної розробки.
• Прозорість цін: Як орієнтована на бізнес компанія, для невеликих розробників вона не така зручна для самостійного використання чи дешевого експериментування, як, наприклад, OpenAI з $0.006/хв. Фокус — на якість і корпоративний рівень, а не на дешевизну.
• Відсутність вбудованого розуміння мови (до появи Flow) — необроблені транскрипції можуть потребувати додаткової NLP-аналітики для отримання інсайтів; раніше не було опцій, як-от аналізу настрою чи підсумування (це залишалось на розсуд клієнта чи партнерів).
• Конкуренція з Big Tech: У міру покращення розпізнавання акцентів Google, Azure (і появи безкоштовного Whisper) Speechmatics мусить бути на крок попереду, щоб його обирали замість масових рішень.
• Відсутність TTS та інших модальностей (дотепер) — компанії, які шукають універсальні рішення, можуть обрати Azure з STT, TTS, перекладачем тощо, якщо тільки Speechmatics не співпрацюватиме з іншими (Flow схильний до партнерства для TTS/LLM, а не власної розробки).
• Масштабування бізнесу: як менший гравець, викликає питання щодо глобальних обсягів — чи витримають їхні рішення Google-рівень навантаження в усьому світі? Ймовірно, так (зважаючи на клієнтів з телебачення), але сприйняття може викликати у деяких сумнів щодо довгострокової підтримки чи швидкості оновлення моделей як у незалежної компанії.

Свіжі оновлення (2024–2025):

• Speechmatics запустила Flow API у середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, зробивши стратегічний крок до інтеграції голосового AI на основі об’єднання STT + LLM + TTS в одному рішенні. Відкрили лист очікування і таргетують корпоративні голосові помічники, фактично переходячи до інтеграції Conversational AI.
• Додано нові мови (ірландська гельська та мальтійська у серпні 2024) docs.speechmatics.com і покращено моделі (Ursa2 моделі дали приріст точності для багатьох мов у серпні 2024 docs.speechmatics.com).
• Покращено діаризацію спікерів та здатність розпізнавати кілька мов (наприклад, краща транскрипція для іспансько-англійських двомовних розмов на початку 2024).
• Особлива увага оновленням batch-контейнерів з покращеннями точності для багатьох мов (реліз-ноти показують ~5% приріст для мандаринської, покращення для арабської, шведської тощо у 2024) docs.speechmatics.com.
• Щодо упереджень та інклюзії: після прориву у 2021 моделі ще раз оновлено з новими даними (можливо узгоджено з дослідженнями 2023 року). Можливо запущено оновлений “Autonomous Speech Recognition 2.0” із подальшими покращеннями.
• Компанія брала участь або згадувалась у дослідженнях, як-от Стенфорда чи MIT, щодо справедливості ASR, що підтверджує рівень їхніх рішень.
• З’явилась зацікавленість у інтеграції з більшими платформами — можливо, посилено співпрацю (наприклад, інтеграція з Nvidia Riva чи Zoom transcription — гіпотетично, але такі угоди можуть бути без офіційних анонсів).
• З точки зору бізнесу, Speechmatics могла посилити позиції на ринку США через офіс або партнерства, адже історично вона була сильна в Європі.
• У 2025 році компанія залишається незалежною та інноваційною, і часто розглядається як топова ASR, коли неупереджена точність має вирішальне значення.

Офіційний вебсайт: Speechmatics Speech-to-Text API audioxpress.com speechmatics.com (офіційна продуктова сторінка та ресурси Speechmatics).

9. ElevenLabs (Платформа генерації та клонування голосу) – ElevenLabs

Огляд: ElevenLabs — це передова AI-платформа для генерації та клонування голосу, яка здобула популярність у 2023 році завдяки неймовірно реалістичним та універсальним синтетичним голосам. Вона спеціалізується на Text-to-Speech (TTS), здатній створювати мову з тонкими емоціями, а також на Voice Cloning, дозволяючи користувачам створювати індивідуальні голоси (навіть клонувати голос конкретної людини за згодою) з невеликої аудіо-зразка. ElevenLabs пропонує легкий у використанні веб-інтерфейс та API, що дозволяє творцям контенту, видавцям і розробникам генерувати якісну мову багатьма голосами й різними мовами. На 2025 рік ElevenLabs вважається однією з провідних платформ для ультрареалістичного TTS, яка часто невідрізнити від людської мови для багатьох сценаріїв використання zapier.com zapier.com. Її використовують для різноманітних цілей: озвучування аудіокниг, дублювання відео для YouTube, голоси персонажів у іграх та інструменти доступності. Ключова відмінність — виразність та налаштування: користувачі можуть регулювати параметри стабільності та схожості для отримання бажаного емоційного відтінку zapier.com, а також платформа пропонує велику бібліотеку готових голосів і клонів, створених користувачами.

Тип: Text-to-Speech & Voice Cloning (з додатковою функцією розпізнавання мови для допомоги у клонуванні, але переважно це платформа для генерації голосу).

Компанія/Розробник: ElevenLabs (стартап заснований у 2022 році, розташований у США/Польща, оцінка ~1 млрд доларів у 2023 році zapier.com).

Можливості та цільові користувачі:

• Ультрареалістичний TTS: ElevenLabs може генерувати мовлення з природною інтонацією, ритмом і емоціями. Голос не звучить роботизовано; він відтворює такі нюанси, як сміх, шепіт, вагання при потребі. Цільова аудиторія — творці контенту (озвучування відео, подкасти, аудіокниги), розробники ігор (голоси NPC), кінематографісти (прототипування дубляжу) та навіть приватні особи для розваг чи доступності (читання статей обраним голосом).
• Бібліотека голосів: Пропонує понад 300 готових голосів у своїй публічній бібліотеці станом на 2024 рік, включаючи голоси, змодельовані під відомих акторів чи стилі (ліцензовані або надані користувачами) zapier.com. Користувачі можуть шукати за стилем (наративний, веселий, страшний тощо) та мовами.
• Клонування голосу (індивідуальні голоси): Користувачі (з відповідними правами) можуть створити цифровий клон голосу, надавши кілька хвилин аудіо. Платформа створить індивідуальний TTS-голос, який розмовляє заданим тембром і стилем elevenlabs.io elevenlabs.io. Це популярно серед творців, які хочуть унікального голосу оповідача, або компаній, що локалізують голосовий бренд.
• Мультимовний & крослінгвальний: ElevenLabs підтримує генерацію мови понад 30 мовами будь-яким з голосів, тобто ви можете клонувати англомовного диктора і змусити його говорити іспанською чи японською, зберігаючи ті ж вокальні характеристики elevenlabs.io elevenlabs.io. Це дуже зручно для дублювання контенту на кілька мов з однією голосовою ідентичністю.
• Управління емоціями: Інтерфейс/API дозволяє регулювати параметри, такі як стабільність (послідовність/варіативність мовлення), схожість (наскільки точно відтворюється оригінал) zapier.com, а також стиль і акцент шляхом вибору голосу. Це дозволяє точно налаштувати озвучку — наприклад, зробити голос більш експресивним або монотонним.
• У реальному часі та з низькою затримкою: До 2025 року ElevenLabs суттєво покращила швидкість генерації — можна отримувати аудіо достатньо швидко для деяких сценаріїв реального часу (хоча основний режим асинхронний). Є спеціальна low-latency модель для інтерактивного використання (бета).
• Платформа та API: Є веб-студія, де нетехнічні користувачі можуть вводити текст, вибирати або налаштовувати голос і генерувати аудіо. Для розробників передбачено API та SDK. Також доступна модель Eleven Multilingual v2 для покращення озвучування іншими мовами.
• Інструменти для публікацій: Особливий акцент на виробників аудіокниг — зокрема, підтримується введення довгих текстів, зберігається послідовна голосова ідентичність між розділами тощо. Цільова аудиторія — незалежні автори, видавці, виробники відео та контенту для соцмереж, яким потрібен наратив.

Ключові можливості:

• Voice Lab та Бібліотека голосів: Інтуїтивний “Voice Lab” для керування власними голосами та Бібліотека голосів для пошуку голосів за категоріями (наприклад, “наратор”, “героїчний”, “новинний диктор” та ін.) zapier.com. Багато голосів — спільнотні (з відповідними правами).
• Моделі високої експресивності: ElevenLabs випустив нову модель (v3, кінець 2023, альфа), яка краще відтворює сміх, змінює тон під час фрази, шепоче тощо elevenlabs.io elevenlabs.io. Демонстрації показують динамічну емоційність та навіть спів (на певному рівні).
• Контроль стабільності/варіативності: Слайдер “Stability”: велика стабільність — консистентний тон (зручно для озвучки довгого тексту), низька — більше динаміки/емоцій (добре для діалогів) zapier.com.
• Клонування лише з дозволу та запобіжники: Потрібна явна згода або верифікація для клонування зовнішнього голосу (для запобігання зловживанням). Наприклад, щоб клонувати власний голос, треба начитати спеціальні фрази з підтвердженням згоди (їх перевіряють).
• Наявність мультиголосся та діалогів: Інтерфейс дозволяє легко створювати багатоголосе аудіо (наприклад, різні голоси для різних абзаців/ліній діалогу). Зручно для аудіовистав чи симуляцій розмови.
• Мови: На 2025 рік охоплені всі основні європейські й деякі азійські мови; заявлено 30+ (ймовірно, англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, португальська, польська, хінді, японська, корейська, китайська тощо). Постійно оптимізують ці мови — v3 покращила природність різними мовами.
• Якість аудіо: Вивід високої якості (44.1 кГц), підходить для професійних медіа. Підтримується кілька форматів (MP3, WAV).
• API-можливості: Можна вказувати голос за ID, регулювати налаштування для кожного запиту й навіть застосовувати морфінг голосу (змішування стилів двох голосів).
• *ElevenLabs також має мінімальний STT (інтегровано сервіс транскрипції на базі Whisper, ймовірно, для полегшення дубляжу), але це не ключова функція.

Підтримувані мови: 32+ мов для TTS-генерації elevenlabs.io. Важливо, що можна не створювати окремий голос для кожної мови – один голос може говорити всіма, хоча з акцентом (якщо був в оригіналі). Підкреслюють можливість in-language (наприклад, клонувати польськомовного диктора й озвучити японською). Не всі голоси однаково гарно працюють всіма мовами (деякі клоновані більше “англомовні”, але v3 це покращує). Мови включають усі основні й низку менш поширених (на кшталт голландської, шведської, можливо арабської тощо). Спільнота регулярно ділиться відгуками про якість різними мовами — на 2025 рік ElevenLabs значно покращила неанглійську генерацію.

Технічні основи:

• ElevenLabs використовує власну deep learning-модель, імовірно гібрид текстового енкодеру на базі Transformer та генеративного аудіо-декодера (вокодера) на зразок VITS чи Grad-TTS, але суттєво оптимізовану. Вони інвестують у дослідження експресивності — ймовірно, із залученням pre-trained енкодерів мовлення (на кшталт Wav2Vec2) для розпізнання ідентичності голосу, і підходу mixture-of-speaker чи prompt-based для стилю.
• Посилання на v3 модель (“Eleven v3”) припускає створення нової архітектури, ймовірно з об’єднанням мультимовного тренування та style-токенів для емоцій elevenlabs.io.
• Згадують про “проривні AI-алгоритми” elevenlabs.io — тобто мають великий датасет (кажуть, що тренували модель на тисячах годин, включно з багатьма публічними аудіокнигами), з акцентом на multi-speaker architecture (одна модель — багато голосів).
• Це частково аналогічно до OpenAI TTS (голоси ChatGPT): одна мультимовна модель на багато голосів. ElevenLabs — один із лідерів у цьому напрямку.
• Використовують zero-shot cloning: за коротким аудіофрагментом їхня модель може адаптуватись під цю ідентичність. Ймовірно, використовують методи на зразок speaker embedding (d-vector чи подібний), який подається на вхід TTS-моделі. Так створюється швидкий клон голосу.
• Працюють також над емоційним керуванням — можливо, через style-токени або тренування на аудіо, маркованих емоціями.
• Суттєво оптимізують швидкість генерації — імовірно, використовують GPU-акселерацію й ефективні паралельні вокодери для near real-time synthesis.
• Одне із завдань — крослінгвальна відповідність: імовірно, використовують IPA або уніфікований фонемний набір, щоб озвучувати різні мови одним і тим самим голосом із правильною вимовою (відгуки користувачів це підтверджують).
• Також багато уваги — обробці тексту на початку: правильна вимова імен, омографів, урахування контексту (висока якість свідчить про використання продвинутого text normalization pipeline та внутрішньої мовної моделі для вибору правильної вимови в контексті).
• ElevenLabs ймовірно використовує постійний фідбек: маючи численних користувачів, постійно збирають дані про помилки/неточності і оперативно коригують модель (особливо там, де корекції часто повторюються).

Варіанти використання:

• Озвучування аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення аудіоверсій книжок без залучення дикторів, обираючи відповідний голос із бібліотеки або клонуючи власний. Видавці локалізують книжки, клонуючи голос диктора іншою мовою.
• Озвучування відео (YouTube, e-Learning): Креатори швидко генерують озвучення для пояснювальних відео чи курсів. Деякі використовують це для A/B тестування різних стилів голосу у своєму контенті.
• Розробка ігор: Інді-розробники ігор використовують сервіс для озвучення неписькових персонажів, обираючи різні голоси для кожного персонажу та генеруючи діалоги, що суттєво економить на витратах на запис.
• Дублювання та локалізація: Студія може дублювати фільм або серіал кількома мовами, використовуючи клонований голос оригінального актора – зберігаючи унікальну вокальну манеру. Вже зараз ElevenLabs використовували у фан-проектах, щоб “озвучити” нові репліки голосом оригінального актора.
• Доступність і читання: Користувачі використовують сервіс для озвучення статей, електронної пошти чи PDF приємним голосом на вибір. Користувачі з вадами зору виграють від більш природного TTS, що робить тривале слухання комфортнішим.
• Прототипування голосу: Рекламні агентства або кінематографісти створюють прототипи голосових доріжок та реклами за допомогою AI-голосів для погодження із замовником до запису справжнім диктором. Часом AI-голос настільки якісний, що використовується у фінальному проекті для менших задач.
• Персональне клонування голосу: Деякі користувачі клонують голоси літніх родичів (з дозволу), щоб зберегти їх, або клонують власний голос для делегування деяких задач (наприклад, щоб “свій голос” читав власні тексти).
• Інтерактивне сторітелінг: Додатки чи ігри, які генерують контент “на льоту”, використовують ElevenLabs для озвучення динамічних реплік (з урахуванням певної затримки).
• Голоси для кол-центрів чи віртуальних помічників: Компанії можуть створити унікальний брендований голос через клонування чи кастомізацію в ElevenLabs і застосовувати його в IVR чи віртуальному асистенті для впізнаваності.
• Ефективність створення контенту: Письменники генерують аудіодіалоги персонажів, щоб почути, як текст звучить у виконанні, допомагаючи у написанні сценаріїв.

Модель ціноутворення: ElevenLabs пропонує фріміум та підписну модель:

• Безкоштовний рівень: ~10 хвилин згенерованого аудіо на місяць для тестування zapier.com.
• Starter план: $5/місяць (або $50/рік) – ~30 хвилин на місяць плюс доступ до клонування голосу та базові права на комерційне використання zapier.com.
• Вищі плани (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують дорожче на місяць і дають більше ресурсу (години генерації) та додаткові функції, як-то краща якість, більше кастомних голосів, пріоритет, можливо – доступ до API залежно від рівня zapier.com zapier.com.
• Enterprise: індивідуальне ціноутворення для великих обсягів (необмежені плани за домовленістю тощо).
• Порівняно із хмарними TTS, що часто беруть плату за символи, ElevenLabs рахує за хвилини. Напр., $5 за 30 хв = ~$0,17 за хвилину, що конкурентно з урахуванням якості та прав на використання.
• Додаткові хвилини можна докупити (овердрафт чи разові пакети).
• У ціну входить використання бібліотечних голосів і клонування. Якщо клонувати чужий голос із бібліотеки, можуть знадобитись підтвердження прав, але сервіс забезпечує дотримання закону.
• API доступний для підписників (ймовірно, починаючи з плану за $5, але з обмеженою квотою).
• Загалом сервіс досить доступний для індивідуальних авторів, що і забезпечило його популярність, і легко масштабується для більших потреб.

Переваги:

• Неперевершена якість голосу та реалістичність: Користувачі відмічають, що голоси ElevenLabs одні з найбільш “людяних” на ринку zapier.com zapier.com. Вони передають емоції й природний ритм, перевершуючи багатьох великих TTS-постачальників за виразністю.
• Зручність і творча свобода: Навіть новачки можуть легко клонувати голос і налаштовувати його. Це знижує поріг для творчого використання AI-голосу.
• Величезний вибір голосів: Сотні голосів та можливість створювати свої дозволяють досягти практично будь-якого стилю чи персонажа, що в рази перевищує типові TTS (які можуть мати 20-50 голосів).
• Багатомовність і “перенесення” голосу: Можливість зберігати голос (з акцентом, емоціями) через різні мови – унікальна перевага для мульти-лінгвального продукту.
• Швидкий цикл оновлень: Як стартап, ElevenLabs дуже швидко додає нові функції (від v1 до v3 за рік; сміх, пошепки, нові мови). Вони швидко враховують зворотний зв’язок від спільноти.
• Активна спільнота: Багато авторів діляться користувацькими голосами та лайфхаками, що розширює поширеність та кількість кейсів застосування.
• Гнучка API-інтеграція: Розробники можуть легко вбудувати сервіс у додатки (наприклад, боти для Discord чи інструменти для озвучення тексту онлайн вже використовують ElevenLabs).
• Вигідність: Для невеликих чи середніх обсягів це набагато дешевше за акторську озвучку і студію, а якість близька до професійної, що особливо цінно для малих авторів.
• Етичні обмеження: Введені додаткові захисти — клонування голосу потребує підтвердження особи чи доступне лише на дорогих тарифах; діє система виявлення зловживань. Це формує довіру у правовласників.
• Інвестиції і розвиток: Добре профінансований і широко впроваджений проєкт, отже, сервіс буде існувати й надалі та розвиватися.

Недоліки:

• Ризик зловживань: Ті ж сильні сторони (реалістичне клонування) потенційно небезпечні – вже були випадки використання сервісу для “діпфейків”, через що запровадили суворі політики й “детектори”. Але сам факт технології створює ризик імперсонації, якщо захист не досконалий.
• Стабільність у довгих текстах: На дуже великих обсягах можлива неідеальна сталість емоційної тональності, модель може трохи змінювати тон чи ритм між розділами (відрегульовано параметрами стабільності, і це підправлять у новій версії v3).
• Вимова рідкісних слів та імен: Загалом якісна, але бувають помилки у власних іменах чи специфічних термінах. Доступна ручна корекція (фонетичне написання), та все ж ідеалу для всіх імен немає, як і в конкурентів.
• Обмеження за обсягом через API: На дуже великій генерації (тисячі годин) доступ можуть тимчасово обмежувати; хоча для enterprise-клієнтів, ймовірно, масштабують інфраструктуру. Відомі хмарні конкуренти можуть легше обробляти паралельні масові запити.
• Немає вбудованого розпізнавання мови чи управління діалогом: ElevenLabs — не повна conversational AI-платформа; потрібно додатково підключати STT (Speech-to-Text) і логіку. Деякі конкуренти пропонують енд-ту-енд (наприклад, Amazon Polly + Lex), хоч ElevenLabs добре інтегрується із зовнішніми рішеннями.
• Жорстка конкуренція: Великі гравці та стартапи звернули увагу на успіх ElevenLabs; OpenAI, Microsoft (VALL-E) й інші можуть вийти з більш просунутим TTS. ElevenLabs потрібно постійно інновувати, щоб лишатись лідером.
• Ліцензія та права: Застосовуючи “чужі” або клоновані голоси, варто бути обережним: навіть із дозволом можливі юридичні сірі зони (право на схожість) у різних країнах. Це може відлякати частину бізнес-замовників, поки законодавство й етика не стануть чіткішими.
• Акцент і мовні обмеження: Хоч можливий мульти-мовний перенос голосу, акцент часто “тягнеться”. Для окремих завдань потрібен цілковито нативний голос для кожної мови (планується розвиток окремих бібліотек або адаптації).
• Залежність від хмари: Сервіс лише в хмарі, локального/офлайн рішення немає. Деякі компанії не бажають завантажувати конфіденційні сценарії у хмару. Самохосту нема (на відміну від деяких open-source TTS).

Останні оновлення (2024–2025):

• Наприкінці 2023 року ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2, значно покращивши якість неангломовного синтезу (менше акценту, краща вимова).
• Вони випустили альфа-версію Voice Generation v3, яка вміє відтворювати сміх, змінювати стиль під час речення й загалом робить голоси значно динамічнішими elevenlabs.io elevenlabs.io. Ймовірно, ця версія повністю впроваджена у 2024 році, що зробило голоси ще більш живими (наприклад, у демо були цілі акторські сценки).
• Вони розширили функцію клонування голосу, дозволивши клонувати голос миттєво з ~3 секунд аудіо у обмеженій бета-версії (якщо це правда, можливо, застосували технологію, схожу на Microsoft VALL-E, про яку вони точно знали). Це радикально спрощує клонування голосу користувача.
• Бібліотека голосів стрімко зросла після запуску функції для обміну голосами: до 2025 року вже тисячі створених користувачами голосів (деякі у публічному доступі чи оригінальні) доступні для використання – своєрідний “маркетплейс” голосів.
• Отримано більше партнерств: наприклад, деякі видавці відкрито використовують ElevenLabs для аудіокниг чи інтеграції з популярним відео ПЗ (можливо, плагін для Adobe Premiere або After Effects для генерації озвучення прямо у додатку).
• Залучили більше інвестицій за високу оцінку компанії zapier.com, що свідчить про розширення (можливо, у суміжних сферах, як діалогові голосові системи чи дослідження просодії).
• З міркувань безпеки впровадили систему “відбитків голосу” – будь-яке аудіо, згенероване ElevenLabs, може бути ідентифіковане як таке за допомогою прихованого водяного знаку або системи виявлення на базі ШІ, яку вони розробляли для запобігання зловживанням.
• Додали інструмент Voice Design (у бета), що дозволяє користувачам “міксувати” голоси або налаштовувати характеристики для створення нового AI-голосу без людського зразка. Це відкриває творчі можливості для генерації унікальних голосів, не прив’язаних до реальних людей.
• Також покращили використання API для розробників — додали функції асинхронної генерації, більш тонке управління через API, а можливо, і on-prem-рішення для підприємств (не підтверджено, але для великих клієнтів таке цілком ймовірно).
• Підсумовуючи, ElevenLabs продовжує задавати планку для AI-озвучування у 2025 році, змушуючи інших наздоганяти.

Офіційний сайт: ElevenLabs Voice AI Platform zapier.com zapier.com (офіційний сайт для синтезу мовлення та клонування голосу від ElevenLabs).

10. Resemble AI (Клонування голосу & власна TTS-платформа) – Resemble AI

Опис: Resemble AI — це відома платформа AI-клонування голосу та індивідуального синтезу мовлення, що дозволяє створювати надреалістичні голосові моделі й генерувати мовлення цими голосами. Заснована у 2019 році, Resemble фокусується на швидкому та масштабованому клонуванні голосу для творчих і комерційних задач. Виділяється тим, що пропонує кілька способів клонування: з тексту (існуючі голоси TTS з можливістю кастомізації), з аудіо та навіть у режимі реального часу (конвертація голосу). До 2025 року Resemble AI використовують для створення живих AI-голосів у фільмах, іграх, рекламі, віртуальних асистентах — там, де потрібен або специфічний ідентичний голос реальної людини, або унікальний брендований голос. Є функція “Localize”, яка дає змогу говорити одним голосом багатьма мовами (подібно до ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble пропонує API та веб-студію, особливо цікава підприємствам, які хочуть інтегрувати власні голоси у свої продукти (у тому числі для корпоративного впровадження on-prem).

Тип: Текст-у-мовлення та клонування голосу, плюс Конвертація голосу в реальному часі.

Компанія/Розробник: Resemble AI (стартап із Канади).

Можливості та цільова аудиторія:

• Клонування голосу: Користувачі можуть створити клон голосу, маючи лише кілька хвилин запису. Клонування у Resemble якісне, добре передає тембр та акцент оригіналу. Основні користувачі: студії, які хочуть мати синтетичні голоси акторів, бренди для своїх голосових “персон”, розробники з унікальними голосами для застосунків.
• Генерація кастомного TTS: Після створення чи дизайну голосу можна вводити текст для синтезу мовлення цим голосом через веб чи API. Синтез підтримує різноманітні емоції (Resemble передає емоції з датасету або через керування параметрами).
• Голосова конвертація у реальному часі: Одна з фішок — Resemble вміє конвертацію “мовлення-у-мовлення”: ви озвучуєте текст, а платформа майже в реальному часі відтворює це у потрібному (клонованому) голосі resemble.ai resemble.ai. Це корисно для дубляжу або живих подій (наприклад, говорите ви, а озвучує інший персонаж).
• Localize (багатомовна підтримка): Інструмент Localize дозволяє перекладати й конвертувати один і той же голос на 60+ мов resemble.ai. Тобто можна взяти англомовну модель й змусити її говорити іншою мовою, зберігаючи ідентичність голосу. Застосовується для локалізації діалогів і глобального контенту.
• Емоції та стиль: Resemble приділяє увагу не лише копіюванню голосу, а й емоціям і стилю. Алгоритм може впроваджувати в синтезоване мовлення емоційний стан з еталонних записів resemble.ai resemble.ai.
• Гнучкий ввід й вивід: Окрім звичайного тексту Resemble підтримує API з параметрами емоційності, а також систему “Dialogue” для підключення голосів до діалогів. Експортує звук у стандартних форматах з можливістю регулювання швидкості тощо.
• Інтеграція та впровадження: Resemble пропонує API в хмарі, а ще може розгорнути рішення на сервері замовника чи у приватній хмарі (для корпоративних клієнтів дані не залишають компанію). Є плагін для Unity (ігрова розробка) та ймовірно для телефонії.
• Використання й цільові користувачі: Game dev (Resemble використовували в іграх для озвучування персонажів), постпродакшн у кіно (щоб коригувати репліки чи озвучити CGI-персонажа), реклама (клонування голосу зірок — з дозволу), кол-центри (AI-агенти з кастомним голосом), доступність (цифровий голос для людей, які втратили здатність говорити).

Ключові фічі:

• 4 способи клонування: Resemble пропонує записати голос прямо у веб-інтерфейсі (прочитати 50 речень тощо), завантажити власне аудіо, створити новий голос шляхом змішування кількох, або одним кліком об’єднувати голоси у новий стиль.
• Speech-to-speech pipeline: Система приймає ваше аудіо (ви читаєте новий текст) і конвертує саме ваше мовлення у цільовий голос, зберігаючи інтонацію. Це майже у реальному часі (коротка затримка).
• API і графічний інтерфейс: Не-технічні користувачі можуть легко створювати і коригувати кліпи через вебінтерфейс — редагувати інтонацію прямо по словах (є ручне регулювання темпу і наголосу — подібно до Descript Overdub).
• Емоції: Заявлено “повноцінне захоплення емоцій”: якщо у навчальному аудіо були різні емоційні стани, модель їх відтворює. Можна також маркувати записи за емоціями, щоб активувати “злий”, “радісний” режим при синтезі.
• Масова генерація й персоналізація: API дозволяє динамічно генерувати тисячі кастомних аудіо — наприклад, персоналізовані голосові оголошення з іменами тощо.
• Якість та покращення: Застосовується нейронний високоякісний вокодер, тож звуковий вихід природний і чистий. Вказують на аналіз та корекцію слабких аудіосигналів перед транскрипцією telnyx.com – можливо, це про STT у Watson. У Resemble, скоріше за все, теж є препроцесінг по мірі потреби.
• Проекти та спільна робота: У веб-студії є функції для командної роботи над проектами: спільне прослуховування, затвердження версій тощо.
• Етика/верифікація: Передбачені механізми підтвердження права на голос – наприклад, обов’язковий запис спеціальної згоди. Може додаватися водяний знак до вихідних аудіо для подальшого виявлення синтезу.
• Resemble Fill – цікава фішка: можливо завантажити реальний запис (якщо у ньому пропущені чи неякісні слова), і система дозволяє “дописати” новий текст, підмішавши його до оригіналу — AI-головісне “латання”. У кіно це корисно для виправлення реплік без дозапису.
• Аналітика та налаштування: Для корпоративних клієнтів є детальна аналітика використання, тонке налаштування лексикону (для коректної вимови тощо).

Підтримувані мови: Понад 50 мов для голосового виходу aibase.com, а у Localize-дубляжі зазначено 62 мови resemble.ai. Дуже широкий перелік (аналогічно ElevenLabs). Є англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, різні індійські, можливо, арабська тощо. Між іншим, можна змусити голос говорити мовами, яких не було в оригінальних даних, отже, підтримується багатомовний TTS.
Вказують можливість роботи із “code-switching” (перемикання мов у тексті), але це більше для STT. Для TTS багатомовність — один із ключових інструментів.

Технічна основа:

• Движок Resemble, ймовірно, побудований на основі нейронної TTS-моделі для множинних мовців (наприклад, Glow-TTS або різновиди FastSpeech) у поєднанні з високоякісним вокодером (найімовірніше, це щось подібне до HiFi-GAN). Вони використовують енкодер голосу (аналогічно до технік отримання ембедингів мовця), що дозволяє швидке клонування на основі прикладів.
• Згадується використання машинного навчання у великому масштабі – ймовірно, тренування на величезних обсягах мовних даних (можливо, ліцензованих у студій, з відкритих датасетів тощо).
• Конвертація мовлення в реальному часі припускає модель, яка може брати аудіофічі джерельного голосу та зіставляти їх з цільовим голосом майже миттєво. Ймовірно, вони комбінують автоматичне розпізнавання мовлення (для отримання фонем/таймінгу) з повторним синтезом на тембр цільового голосу, або ж використовують end-to-end модель конвертації голосу без явної транскрипції для швидкості.
• Керування емоціями: Можливо, використовують підхід стилізованих токенів або окремі моделі для кожної емоції, або ж донавчання з емоційними мітками.
• Локалізація: Ймовірно використовується пайплайн: розпізнавання мовлення – переклад – синтез мовлення. Або ж може бути пряма міжмовна модель голосу (малоймовірніше). Вони, скоріше за все, інтегрують крок перекладу. Але особливо підкреслюють збереження особистості голосу в нових мовах, що вказує на використання однієї голосової моделі з неанглійським текстом.
• Масштабованість і швидкість: Заявлено миттєву конвертацію з мінімальною затримкою. Генерація TTS для звичайного тексту може бути дещо повільніша за ElevenLabs (якщо більше бекенду), але вони, ймовірно, оптимізували це. Згадується можливість створення 15 хвилин аудіо лише з 50 записаних речень (швидке клонування).
• Ймовірно, акцентують увагу на детальному відтворенні акустики, щоб клон був невідрізнимий. Можуть використовувати складні функції втрат або GAN для збереження ідентичності голосу.
• Зазначається аналіз і виправлення аудіовхідних для S2S – ймовірно, зменшення шуму або зіставлення кімнатного тону.
• Технологія охоплює функціонал Voice Enhancer (наприклад, поліпшення якості звуку), якщо це потрібно для вхідних сигналів.

Варіанти використання:

• Кіно та ТБ: Resemble використовували для клонування голосів акторів у постпродакшні (наприклад, для виправлення репліки чи генерації, якщо актор не доступний). Також – для AI-озвучки CG-персонажів або омолодження голосу (зробити голос літнього актора знову молодим).
• Ігри: Студії ігор застосовують Resemble для створення годин діалогів NPC після клонування декількох акторів озвучки (економія коштів і прискорення роботи зі сценаріями).
• Реклама і маркетинг: Бренди клонують голос знаменитості (з дозволу) для створення варіацій реклами чи персоналізованих промо у великому масштабі. Або генерують фірмовий вигаданий голос, який звучить однаково у всіх країнах, варіюючи мову, але зберігаючи ідентичний тембр.
• Розмовні AI-агенти: Компанії озвучують IVR чи віртуальних асистентів унікальним голосом Resemble, під стиль бренду, а не типовим TTS-голосом. (Наприклад, голосовий помічник банку розмовляє у фірмовому тоні).
• Особисте використання при втраті голосу: Люди, які втрачають голос через хворобу, використовували Resemble для збереження свого голосу, щоб потім озвучувати текст цим голосом. (Схоже пропонували Lyrebird (тепер у Descript); Resemble також це робить).
• Медіалокалізація: Студії дубляжу використовують Resemble Localize для швидкого дублювання контенту – вхід оригінальних реплік, вихід – у цільовій мові з подібним голосом. Помітно скорочує час, хоча часто потрібна правка людиною.
• Інтерактивні історії: Resemble можна інтегрувати в додатки історій/AI-оповідачів, де голоси генеруються «на льоту» (можливо рідше через затримки, але можливо).
• Корпоративне навчання/Е‑learning: Генерація озвучки для навчальних відео чи курсів клонованими голосами професійних дикторів різними мовами без повторних записів – забезпечує послідовний тон.

Модель ціноутворення: Resemble орієнтований на корпоративний сегмент, але вони наводять кілька варіантів:

• Є безкоштовна пробна версія (ймовірно, обмежене клонування голосу і лише кілька хвилин зі знаком-водяним).
• Зазвичай ціна залежить від використання або це підписка. Для індивідуальних творців було щось подібне до $30/місяць за певний ліміт хвилин і голосів, далі – плата за обсяг.
• Для бізнесу – найімовірніше індивідуальні умови. Також є можливість оплатити API згідно використання.
• Наприклад, джерела наводять вартість $0.006 за секунду згенерованого аудіо (~$0.36/хв) для стандартного генератора зі знижками за обсяг.
• Вірогідно, окремо стягується плата за створення голосу (один раз, якщо запис робить команда Resemble з вищою якістю).
• Оскільки ElevenLabs дешевше, Resemble не конкурує на найдешевшому сегменті, а фокусується на функціях і корпоративних можливостях (наприклад, безліміт користування на кастомному тарифі, договірні умови на всю організацію).
• Також була опція ліцензувати модель «на premises», що коштує дорого, але дає повний контроль.
• Загалом, використання дорожче, ніж у ElevenLabs, але функціонал і особливості можуть бути рішальними для деяких клієнтів (real-time, інтеграційні пайплайни тощо).

Переваги:

• Універсальний набір інструментів Voice AI: Resemble охоплює всі запити – TTS, клонування, конвертація голосу в реальному часі, дубляж кількома мовами, аудіоредагування (заповнення пауз). Це «комплексне» рішення для синтезу голосу.
• Орієнтація на бізнес і кастомізація: Пропонують багато гнучкості (варіанти розгортання, персональна підтримка, індивідуальна інтеграція), що зручно для корпоративних клієнтів.
• Якісне клонування й емоційна достовірність: Клони дуже високої якості, і є багато кейсів, що демонструють відтворення стилю й емоцій resemble.ai resemble.ai. Наприклад, кейс до дня матері – 354 тис. персоналізованих повідомлень з точністю голосу 90% resemble.ai – переконливе свідчення якості та масштабу.
• Реальні можливості real-time: Миттєва конвертація голосу виділяє їх серед конкурентів – не всі таке дають. Це відкриває сценарії для прямих трансляцій чи лайв-виступів (наприклад, лайв-дублювання промовника під інший голос у реальному часі).
• Локалізація/Мови: Понад 60 мов і акцент на збереженні голосу через всі мови resemble.ai – великий плюс для глобального контенту.
• Етика й контроль: Описують себе як етично відповідальних (потрібна згода тощо). Просувають це у маркетингу, що зручно для клієнтів з питаннями інтелектуальних прав. Є технології запобігання зловживанням (наприклад, верифікація записом визначеної фрази, як у конкурентів).
• Кейси та досвід: Resemble використовується у великих проєктах (кіно, тощо), що додає авторитету. Наприклад, вказують Apple Design Award–гру з генерацією динамічної озвучки resemble.ai (Crayola Adventures).
• Масштабованість і ROI: Деякі клієнти звітують про зріст контенту у 70 разів, 7x вплив на дохід resemble.ai. Це свідчить, що можуть брати великий обсяг.
• Мультиголосові/емоційні вихідні дані: Є кейси з легким створенням діалогів чи інтерактивної озвучки (наприклад, ABC Mouse – відповіді на питання для дітей resemble.ai).
• Контроль якості голосу: Є інструменти контролю якості (наприклад, фоновий мікс чи підготовка “студіо”-версії), чого немає в багатьох простих TTS API.
• Постійний ріст: Регулярно виходять оновлення (наприклад, контекстуальні AI-голоси або поліпшення алгоритмів).

Недоліки:

• Не так просто й дешево для любителів: Порівняно з ElevenLabs, Resemble більше орієнтований на бізнес. Інтерфейс потужний, але менш інтуїтивний для новачків, ціна може бути бар’єром (малий користувач обере ElevenLabs).
• Менше популярності серед мас: Відомий у певних колах, але не мав такого ж вірусного ефекту як ElevenLabs у 2023. Виглядає як рішенння для професіоналів «за кадром».
• Якість проти ElevenLabs: Різниця невелика, але деякі ентузіасти вважають, що ElevenLabs має перевагу в емоційному англомовному синтезі, тоді як Resemble дуже близький, і іноді кращий у інших аспектах (наприклад, real-time). Конкуренція щільна, але сприйняття має значення.
• Фокус і компроміси: Послуги і TTS, і real-time можуть означати, що оптимізація розподіляється на дві сфери, тоді як ElevenLabs зосереджений лише на offline-якості TTS. Якщо не враховано – щось може трохи відставати (але поки виглядає збалансовано).
• Залежність від якості даних: Для ідеального клонування краще надавати чисті якісні записи. Якщо вихідний матеріал шумний чи короткий – якість страждає (є інструменти для покращення, але фізику не обійдеш).
• Юридичні та етичні питання: Проблема галузі – етика клонування. Resemble це добре враховує, але потенційні клієнти можуть сумніватися щодо майбутнього регулювання чи репутаційних ризиків (страх “deepfake”-лейблу). На бізнес-ринку це перекривається NDA та дозволами, але для ринку загалом проблема залишається.
• Конкуренція й дублювання: З’явилося багато нових дешевших рішень (на відкритих моделях). Resemble має тримати планку якості й функціоналу. Великий “хмарний” гравець (як Microsoft Custom Neural Voice) напряму конкурує за корпоративний сегмент (ще й після купівлі Nuance).
• Контроль користувача: Є інструменти редагування, але тонкі нюанси мовлення налаштувати не так детально, як вручну – творцям іноді доводиться генерувати кілька версій чи правити фінальне аудіо (загальна вада для всіх AI-голосів).

Оновлення (2024–2025):

• Resemble запустила “Resemble AI 3.0” приблизно в 2024 році з великими покращеннями моделі, з акцентом на ширший емоційний діапазон та покращений багатомовний вихід. Можливо, були додані технології на зразок VALL-E або покращені zero-shot-можливості для зменшення об’єму даних, потрібних для клонування.
• Вони розширили кількість локалізованих мов орієнтовно з 40 до 62, і підвищили точність перекладу, щоб інтонація оригіналу зберігалася (можливо, шляхом синхронізації перекладу з голосовими стилістичними ознаками).
• Затримка у конвертації голосу в реальному часі ще більше зменшилася — тепер, можливо, відповідь триває менше однієї секунди.
• Впровадили функцію контролю стилю на основі прикладу — наприклад, ви надаєте зразок цільової емоції чи контексту і TTS наслідує цей стиль. Це зручно, коли потрібно, щоб голос звучав, наприклад, збуджено чи сумно у конкретній репліці; для керування синтезом ви надаєте референсний фрагмент з цим тоном (можливо, з даних оригінального диктора або навіть іншого голосу).
• Ймовірно, була інтегрована компактна LLM, яка допомагає з передбаченням інтонації (наприклад, автоматично визначає, де зробити акцент чи як емоційно проголосити речення на основі його змісту).
• Покращили платформу для розробників: наприклад, з’явився ще зручніший API для генерації великої кількості голосових кліпів паралельно, з’явилися WebSockets для потокового TTS у реальному часі тощо.
• Щодо безпеки: з’явився API для автентифікації голосу, який може перевірити, чи було створено аудіо в Resemble, або чи хтось намагається клонувати чужий голос (якийсь внутрішній watermark або детекція голосових підписів).
• Здобуто великі партнерства — наприклад, із великими студіями дубляжу або медіакомпаніями для локалізації контенту. Відомий приклад — проект Age of Learning (ABC Mouse), але можуть з’явитися інші.
• Ймовірно, розширили свій маркетплейс голосових талантів: можливо, налагоджують співпрацю з дикторами для створення ліцензованих “скинів” голосів, які інші можуть купувати для комерційного використання (етична монетизація голосів).
• Resemble завдяки постійному R&D утримує позицію однієї з топових сервісів клонування голосу у 2025 році з потужною базою корпоративних клієнтів.

Офіційний сайт: Платформа клонування голосу Resemble AI aibase.com resemble.ai (офіційний сайт з описом можливостей кастомного голосу та синтезу мовлення в реальному часі).

Джерела:

1. Google Cloud Text-to-Speech – “380+ голосів у 50+ мовах і варіантах.” (Документація Google Cloud cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка 120+ мов, транскрипція в реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – “Підтримка 140 мов/варіантів і 400 голосів.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Корпоративне STT з кастомізацією та безпекою для 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – “Amazon Polly пропонує 100+ голосів у 40+ мовах… емоційно виразні генеративні голоси.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – ASR нового покоління зі 100+ мовами, діаризацією спікерів, режимами реального часу та пакетної обробки. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – “Кастомізовані моделі для термінів в окремих індустріях, сильна безпека даних; використовується у сфері охорони здоров’я/юридичній.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – “Dragon Medical забезпечує дуже точну транскрипцію складної медичної термінології; гнучкість щодо розміщення (on-prem чи хмара).” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Open-source модель, навчена на 680 тис. годин, “підтримує 99 мов”, майже найкраща точність на багатьох мовах. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – “$0.006 за хвилину” для Whisper-large через OpenAI, що дає дешеву та якісну транскрипцію для розробників deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – “WER на 30% нижчий за конкурентів; найточніше STT англійською (медіанний WER 8.4% vs Whisper 13.2%).” (Бенчмарки Deepgram deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Дозволяє тренування під конкретний жаргон, точність зростає на 18%+ у порівнянні з попередньою моделлю. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – “91,8% точності на дитячих голосах проти 83,4% у Google; 45% зниження помилок при розпізнаванні афроамериканських голосів.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – Реальний час ASR + LLM + TTS для голосових асистентів; 50 мов з різними акцентами. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – “Понад 300 голосів, надреалістична емоційна варіативність; доступне клонування голосу (5 хв аудіо → новий голос).” (Огляд Zapier zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – Безкоштовно 10 хв/міс, платні плани від $5/міс за 30 хв з клонуванням і комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Один голос говорить 30+ мовами; v3 expressive model вміє шепотіти, кричати й навіть співати. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – “Генеруйте мовлення у вашому клонованому голосі 62 мовами; конвертація голосу у реальному часі.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Кампанія Truefan: 354 тис. персоналізованих відео з AI-клонованими голосами знаменитостей із 90% схожістю, 7× ROI resemble.ai】, *ABC Mouse використала Resemble для інтерактивного додатку для дітей з Q&A у реальному часі resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Захоплення емоцій та трансфер стилю в клонованих голосах; можливість “лата” існуючого аудіо (Resemble Fill). (Документація Resemble AI resemble.ai resemble.ai】

Топ-10 AI-технологій голосу і мовлення, що домінують у 2025 (TTS, STT, клонування голосу)

Вступ

Голосові AI-технології у 2025 році відзначаються разючими досягненнями у Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) та клонуванні голосу. Провідні платформи пропонують щораз натуральніший синтез мовлення й високу точність розпізнавання, забезпечуючи кейси від віртуальних асистентів і транскрипції в реальному часі до реалістичного озвучування і багатомовного дубляжу. У цьому звіті розглядаються топ-10 AI-платформ голосу, які домінують у 2025 році, відзначаючись у тій чи іншій сфері. Для кожної подано огляд можливостей, основних функцій, підтримуваних мов, технологій, кейсів застосування, цін, сильних/слабких сторін, нещодавніх інновацій (2024–2025), а також посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого огляду наведена порівняльна таблиця з основними перевагами платформ.

Підсумкова порівняльна таблиця

1. Google Cloud Speech AI (TTS & STT) – Google

Огляд: Google Cloud Speech AI включає Cloud Text-to-Speech та Speech-to-Text API, які відомі високою якістю та масштабованістю. Google TTS створює природну, людиноподібну мову завдяки передовим моделям глибокого навчання (наприклад, WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT забезпечує точну транскрипцію мовлення у реальному часі більш ніж 120 мовами/діалектами krisp.ai. Цільова аудиторія — від підприємств, які потребують багатомовних голосових застосунків глобального рівня, до розробників, що вбудовують голосові функції у додатки чи пристрої. Google також пропонує опцію Custom Voice, яка дає можливість створити унікальний голосовий ШІ на основі власних записів клієнта id.cloud-ace.com (із етичними обмеженнями).

Ключові можливості:

• Text-to-Speech: 380+ голосів понад 50 мов/варіантів cloud.google.com, включаючи WaveNet та новітні голоси Neural2 для природної інтонації. Пропонує стилі голосу (наприклад, “Studio” — імітація професійних дикторів) та тонке налаштування через SSML для регулювання тону, висоти, швидкості й пауз videosdk.live videosdk.live.
• Speech-to-Text: Потокове розпізнавання в реальному часі та пакетна транскрипція з підтримкою понад 125 мов, автоматичною пунктуацією, таймстемпами на рівні слів і діаризацією мовців krisp.ai krisp.ai. Дозволяє адаптацію під мову (кастомні словники) для покращення розпізнання термінів певних галузей krisp.ai krisp.ai.
• Кастомізовані моделі: Cloud STT дозволяє користувачам тонко налаштовувати моделі з урахуванням спеціальної термінології, а Cloud TTS пропонує Custom Voice (нейронне клонування голосу) для створення брендової голосової ідентичності id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Інтеграція та інструменти: Легко інтегрується з екосистемою Google Cloud (наприклад, з Dialogflow CX для голосових ботів). Пропонує SDK/REST API, і підтримує розгортання на різних платформах.

Підтримувані мови: Понад 50 мов для TTS (включаючи всі основні мови світу та багато регіональних варіантів) cloud.google.com, і понад 120 мов для STT krisp.ai. Така широка мовна підтримка робить сервіс ідеальним для глобальних додатків та задач локалізації. Обидва API підтримують декілька акцентів і діалектів англійської; STT може автоматично визначати мови в багатомовному аудіо і навіть розпізнавати code-switching (до 4 мов в одному висловлюванні) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технічна основа: Google TTS побудовано на дослідженнях DeepMind – зокрема, WaveNet (нейронні вокодери) та нових методах AudioLM/Chirp для виразного, низьколатентного мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються глибокими нейронними мережами, які досягають майже людського рівня виразності. STT використовує end-to-end глибокі моделі навчання (посилені аудіоданими Google); оновлення базуються на архітектурах типу Transformer і масштабному навчанні для постійного підвищення точності. Google також оптимізує моделі для роботи у масштабах хмари, пропонуючи такі функції, як потокове розпізнавання з низькою затримкою та здатність працювати з шумними аудіо завдяки спеціальному тренуванню.

Використання: Універсальність голосових API Google забезпечує такі сценарії як:

• Автоматизація контакт-центрів: IVR-системи та голосові роботи, що природно спілкуються з клієнтами (наприклад, голосовий агент Dialogflow надає інформацію про рахунок) cloud.google.com.
• Транскрипція та субтитрування медіа: Транскрипція подкастів, відео або живих трансляцій (реальні субтитри) багатьма мовами для доступності або індексації.
• Голосові помічники та IoT: Живлення віртуальних асистентів на смартфонах чи «розумних» пристроях (сама Google Assistant використовує це), а також голосове управління в IoT-додатках.
• E-Learning та створення контенту: Генерація аудіокниг чи озвучка відео натуральними голосами, транскрипція лекцій чи зустрічей для подальшого перегляду.
• Доступність: Озвучування тексту для екранних читалок та асистивних пристроїв, а також розпізнавання мовлення для диктування замість введення тексту.

Вартість: Google Cloud використовує модель pay-as-you-go. Для TTS — вартість за мільйон символів (наприклад, близько $16/1 млн символів для WaveNet/Neural2, і дешевше для стандартних голосів). STT оплачується за 15 секунд або за хвилину аудіо (~$0.006 за 15 сек для стандартних моделей) залежно від типу моделі й варіанту використання (реальний час чи пакетна обробка). Google дає щедрий безкоштовний рівень – нові користувачі отримують $300 кредитів і місячну квоту безкоштовного використання (наприклад, 1 година STT і кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це дозволяє дешево протестувати сервіс. Для великих об’ємів діють корпоративні знижки та контракти на фіксоване використання.

Переваги: Платформа Google вирізняється високою якістю аудіо та точністю (завдяки дослідженням Google AI). Має широку мовну підтримку (справжній глобальний масштаб) і масштабованість на інфраструктурі Google (обробка великих потоків реального часу). Сервіси зручні для розробників — прості REST/gRPC API та клієнтські бібліотеки. Безперервне впровадження інновацій (нові голоси, вдосконалені моделі) забезпечують актуальний рівень якості cloud.google.com. Як частина хмарного рішення, платформа чудово інтегрується з іншими сервісами Google (Storage, Translation, Dialogflow) — для побудови комплексних голосових додатків.

Недоліки: Вартість може стати доволі високою при масштабному використанні, особливо для генерації довгих TTS чи постійної транскрипції — користувачі відзначають, що ціна Google висока для великих обсягів без корпоративних знижок telnyx.com. Деякі користувачі повідомляють, що точність STT може змінюватися при сильних акцентах чи шумному аудіо — для цього потрібна адаптація моделей. В реальному часі може з’явитися затримка при значному навантаженні telnyx.com. Ще один аспект — питання політики даних Google: хоча сервіс має опції приватності, організації з чутливими даними можуть віддати перевагу on-prem рішенням (чого хмарна орієнтація Google безпосередньо не пропонує, на відміну від деяких конкурентів).

Останні оновлення (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати голосові сервіси. В кінці 2024 року компанія почала оновлювати багато голосів TTS європейських мов до нових, більш природних версій googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS тепер підтримує Chirp v3 голоси (на основі AudioLM для природних розмовних інтонацій) та багатоголосі діалоги cloud.google.com cloud.google.com. Щодо STT, Google запустила вдосконалені моделі з підвищеною точністю та ширшою мовною підтримкою (понад 125 мов) gcpweekly.com telnyx.com. Також Google зробила Custom Voice загальнодоступною: клієнти тепер можуть навчати й розгортати індивідуальні TTS-голоси на основі власних аудіо (з етичним аудитом Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ці інновації, разом із поступовим додаванням нових мов і діалектів, тримають Google у лідерах голосового AI у 2025 році.

Офіційний сайт: Google Cloud Text-to-Speech cloud.google.com (для TTS) та Speech-to-Text krisp.ai продуктові сторінки.

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, Voice Cloning) – Microsoft

Огляд: Сервіс Azure AI Speech від Microsoft — це платформа корпоративного рівня, що пропонує нейроновий синтез мовлення (Text-to-Speech), розпізнавання мовлення (Speech-to-Text), а також такі можливості, як переклад мовлення і Custom Neural Voice. Azure TTS надає величезний вибір голосів (понад 400 голосів у 140 мовах/локалізаціях) із натуральною якістю techcommunity.microsoft.com, включно зі стилями та емоціями. Його STT (автоматичне розпізнавання мовлення) відзначається високою точністю, підтримує понад 70 мов для реального часу чи пакетної транскрипції telnyx.com і здатне навіть перекладати мовленнєве аудіо “на льоту” іншими мовами krisp.ai. Основна перевага — корпоративна кастомізація: клієнти можуть навчати власні акустичні/мовні моделі чи створювати клонований голос для свого бренду. Azure Speech тісно інтегрований з екосистемою хмари Azure (SDK та REST API) й базується на десятиліттях R&D Microsoft у сфері мовлення (включаючи технологію Nuance, яку Microsoft придбала).

Ключові можливості:

• Neural Text-to-Speech: Величезна бібліотека готових нейронних голосів у 144 мовах/варіантах (446 голосів на середину 2024 року) techcommunity.microsoft.com — від неформального розмовного до офіційного стилю нарації. Голоси створені за допомогою глибоких моделей навчання Microsoft для просодії (наприклад, модифікації Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі (життєрадісний, емпатійний, клієнтська служба, новини тощо) та тонке налаштування (через SSML) для тону, швидкості та вимови. Важливою є підтримка багатомовності й багатоспікерності: окремі голоси змінюють мову в одному потоці, а сервіс підтримує кілька ролей спікерів для діалогів.
• Speech-to-Text: Високоточне автоматичне розпізнавання мовлення з режимами потокової та пакетної транскрипції в реальному часі. Підтримує 75+ мов/діалектів telnyx.com і пропонує такі можливості: автоматичне розставлення пунктуації, фільтрація ненормативної лексики, розмежування спікерів, користувацький словник та переклад мовлення (транскрипція і переклад “в один крок”) krisp.ai. Azure STT можна використовувати як для коротких команд, так і для створення довгих транскриптів, із можливістю вибору покращених моделей під специфічні задачі (наприклад, для контакт-центрів).
• Custom Neural Voice: Cервіс клонування голосу, що дозволяє організаціям створити унікальний ШІ-голос за зразком обраного спікера (потрібно ~30 хв аудіо для тренування та сувора перевірка згоди). Це дає синтетичний голос для бренду чи персонажа — використовується в іграх чи голосових агентних системах. Custom Neural Voice від Microsoft славиться якістю — як у бренду Progressive (Flo) чи чатботів AT&T.
• Безпека та розгортання: Azure Speech надає пріоритет корпоративній безпеці — шифрування даних, відповідність стандартам конфіденційності й опції використання контейнерних кінцевих точок (щоб розгорнути мовні моделі на власних серверах чи на периферії для чутливих сценаріїв) krisp.ai. Така гнучкість (хмара або on-premises) цінується у сферах як охорона здоров’я.
• Інтеграція: Працює в екосистемі Azure — наприклад, для Cognitive Services (переклад, пошук), Bot Framework (для голосових ботів) чи Power Platform. Також підтримує Speaker Recognition (аутентифікація за голосом) як частину мовних сервісів.

Підтримувані мови: Голосовий ШІ Azure надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов і варіантів (голоси майже для всіх основних і багатьох регіональних мов — наприклад, англійська з різними акцентами, китайські діалекти, індійські, африканські мови) techcommunity.microsoft.com. STT підтримує 100+ мов для транскрипції (автоматичне визначення чи багатомовне мовлення в аудіо) techcommunity.microsoft.com. Функція Speech Translation підтримує десятки пар мов. Microsoft постійно додає рідковживані мови, прагнучи інклюзивності. Така широта робить Azure ТОП вибором для продуктів із міжнародним охопленням або локальними мовними потребами.

Технічна основа: Мовні технології Microsoft базуються на глибоких нейромережах і широких дослідженнях (деякі з яких — Microsoft Research і алгоритми, отримані з Nuance). Neural TTS використовує моделі на кшталт Transformer і FastSpeech для генерації звукової хвилі, а також вокодери а-ля WaveNet. Серед останніх досягнень — досягнення людського паритету в окремих TTS задачах — завдяки масштабному тренуванню та доопрацюванням для імітації нюансів людської дикції techcommunity.microsoft.com. Для STT Azure використовує комбінацію акустичних і мовних моделей; з 2023 року тут з’явилися акустичні моделі на Transformer (краща точність і стійкість до шуму) та уніфіковані Conformer-моделі. Azure також використовує ансамблювання моделей і підсилювальне навчання для покращення. Передбачена адаптивність — розпізнавання лексики шляхом надання текстових даних (кастомні мовні моделі). В інфраструктурі Azure Speech використовує GPU в хмарі для низької затримки потокового мовлення й автоматично масштабується — під пікові навантаження (наприклад, для субтитрування великих онлайн-подій).

Приклади використання: Azure Speech застосовується у різних сферах:

• Обслуговування клієнтів і IVR: Багато компаній використовують STT і TTS Azure для IVR у кол-центрах і голосових ботів. Наприклад, авіакомпанія може транскрибувати запити клієнтів телефоном (STT) і відповідати їм нейронним голосом Azure, навіть перекладаючи мовлення за необхідності krisp.ai.
• Віртуальні асистенти: Лежить в основі голосу віртуальних агентів (наприклад, Cortana) й сторонніх помічників у авто чи техніці. Кастомний голос дозволяє створити унікальний характер асистента.
• Контент і медіаіндустрія: Ігрові студії й анімаційні компанії використовують Custom Neural Voice для надання персонажам унікальних голосів без масштабних сесій звукозапису (наприклад, озвучування скриптів клонованим голосом актора). Медіакомпанії використовують Azure TTS для озвучення новин, аудіокниг чи багатомовного дублювання.
• Доступність і освіта: Azure STT генерує субтитри у реальному часі для зустрічей (наприклад, у Microsoft Teams) і лекцій, допомагаючи людям із порушеннями слуху чи мовними бар’єрами. TTS використовується у функціях читання в Windows, електронних книгах і навчальних застосунках.
• Підвищення продуктивності: Транскрипція зустрічей, голосових повідомлень чи диктування для документів є типовим сценарієм. Технологія Nuance Dragon (нині під Microsoft) інтегрована для потреб, наприклад, лікарів (розпізнавання медичних диктувань) чи юристів — для текстів із високою точністю на професійну термінологію krisp.ai krisp.ai.

Вартість: Azure Speech працює за моделлю оплати за використання. Для STT — оплата за годину обробленого аудіо (різні ціни для стандартних/кастомних/покращених моделей). Наприклад, стандартна транскрипція в реальному часі може коштувати близько 1 долара за годину. TTS — оплата за кількість символів, наприклад, близько $16 за мільйон символів для нейронних голосів, що співставно з конкурентами. Custom Neural Voice включає окрему плату за налаштування/навчання та оплату використання. Azure має безкоштовні ліміти: наприклад, певна кількість годин STT безкоштовно протягом перших 12 місяців і безкоштовні символи для TTS. Мовні сервіси Azure входять до пакету Cognitive Services, який корпоративні клієнти можуть купувати з об’ємними знижками. В цілому, вартість конкурентна, але просунуті функції (наприклад, кастомні моделі чи спецстилі) можуть коштувати дорожче.

Переваги: Сервіс розпізнавання мовлення від Microsoft готовий до використання в бізнесі – відомий своєю надійною безпекою, конфіденційністю та відповідністю стандартам (що важливо для регульованих галузей) krisp.ai. Він забезпечує неперевершену кастомізацію: власні голоси й моделі STT дозволяють організаціям тонко налаштовувати систему під свої потреби. Ширина мовної й голосової підтримки – лідируюча в галузі techcommunity.microsoft.com, що робить сервіс універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція з ширшим екосистемою Azure і розробницькими інструментами (відмінні SDK для .NET, Python, Java тощо) – це сильна сторона, яка спрощує розробку повноцінних рішень. Голоси Microsoft дуже природні, часто отримують похвалу за їхню виразність і розмаїття стилів. Ще одна перевага – гнучке розгортання: можливість запуску у контейнерах дозволяє працювати офлайн або на периферії, що доступно лише у небагатьох хмарних провайдерів. Нарешті, постійні оновлення Microsoft (часто базуються на власних продуктах, таких як Windows, Office, Xbox із технологіями мовлення) означають, що сервіс Azure Speech отримує найсучасніші дослідження й масштабне тестування в реальних умовах.

Недоліки: Незважаючи на високу якість Azure, вартість може суттєво зрости при великому навантаженні, особливо для Custom Neural Voice (яка вимагає значних інвестицій і процедури схвалення Microsoft) та для довготривалого транскрибування, якщо не укладено корпоративну угоду telnyx.com. Велика кількість функцій і налаштувань означає крутішу криву навчання – новим користувачам може бути складно зорієнтуватися у всіх параметрах (наприклад, вибір серед багатьох голосів або конфігурування кастомних моделей потребує досвіду). Щодо точності, Azure STT серед лідерів, але деякі незалежні тести показують, що Google або Speechmatics трохи попереду на певних бенчмарках (точність може залежати від мови або акценту). Також для повноцінного використання потенціалу Azure Speech часто припускається, що ви вже перебуваєте в екосистемі Azure – сервіс найкраще працює у зв’язці зі сховищами Azure, тощо, а це може не підійти для прихильників мультихмарних рішень або тих, хто шукає простий окремий сервіс. Нарешті, як і з будь-якими хмарними рішеннями, використання Azure Speech означає передачу даних у хмару – організації з вкрай чутливими даними можуть віддати перевагу виключно локальному рішенню (контейнер Azure допомагає, але не є безкоштовним).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft активно розширює кількість мов і голосів. У 2024 році Azure Neural TTS додав 46 нових голосів і 2 нових мови, довівши загальну кількість до 446 голосів у 144 мовах techcommunity.microsoft.com. Також з вересня 2024 року застарілі “стандартні” голоси виведено з експлуатації на користь винятково нейронних для підвищення якості learn.microsoft.com. З’явилася інноваційна функція Voice Flex Neural (прев’ю), яка дозволяє ще динамічніше регулювати стилі мовлення. Щодо STT, Microsoft інтегрував деякі можливості Nuance Dragon у Azure – наприклад, моделі Dragon Legal і Medical стали доступними в Azure для галузевої транскрипції з надвисокою точністю технічної лексики. Також були оновлення Speech Studio – GUI-інструменту для легкого створення власних моделей мовлення і голосів. Ще одна велика зміна: Speech to Text Azure отримав нову foundation model (заявлено про модель із багатьма мільярдами параметрів), що підвищило точність на ~15% і дозволило транскрибуати змішані мови за один раз aws.amazon.com aws.amazon.com. Крім того, Microsoft оголосив про інтеграцію мовлення з Azure OpenAI – можна, наприклад, перетворювати мову на текст і одразу запускати GPT-4 для підсумовування (усе це в межах Azure). Продовжувана інтеграція генеративного AI (наприклад, GPT) з мовленням та покращення в роботі з акцентами і зниженням упередженості (частково через партнерство Microsoft із організаціями для зменшення відсотка помилок для різноманітних мовців) тримають Azure Speech на передовій у 2025 році.

Офіційний сайт: Сервіс Azure AI Speech techcommunity.microsoft.com (офіційна сторінка продукту Microsoft Azure – Speech).

3. Amazon AWS Voice AI – Amazon Polly (TTS) & Amazon Transcribe (STT)

Огляд: Amazon Web Services (AWS) надає потужні хмарні інструменти Voice AI через Amazon Polly (Text-to-Speech) та Amazon Transcribe (Speech-to-Text). Polly перетворює текст на живе мовлення у різних голосах і мовах, а Transcribe використовує автоматичне розпізнавання мовлення (ASR) для створення високоточної розшифровки аудіо. Ці сервіси є частиною AI-платформи AWS і отримують переваги масштабованості й інтеграційності AWS. Голосові технології Amazon відомі своєю надійністю і впроваджені в різних галузях для завдань типу IVR-систем, субтитрування медіа, голосових асистентів тощо. Хоча Polly і Transcribe – окремі сервіси, разом вони покривають увесь спектр потреб у ввідному та вихідному голосовому функціоналі. Додатково Amazon пропонує пов’язані сервіси: Amazon Lex (для діалогових ботів), Transcribe Call Analytics (аналітика контакт-центрів) та індивідуальну програму Brand Voice (де Amazon створює кастомний голос TTS для бренду клієнта). AWS Voice AI орієнтований на розробників і підприємства, які вже працюють з AWS, пропонуючи їм просте впровадження з іншими ресурсами AWS.

Ключові можливості:

• Amazon Polly (TTS): Polly пропонує 100+ голосів більш ніж 40 мовами та їхніми варіантами aws.amazon.com, включаючи як чоловічі, так і жіночі голоси, а також нейронні й стандартні варіанти. Голоси “живі”, створені за допомогою deep learning для передачі натуральної інтонації та ритму. Polly підтримує нейронний TTS для високоякісного мовлення, а нещодавно представила нейронний генеративний TTS-двигун – передову модель (13 дуже виразних голосів станом на кінець 2024 р.), яка створює ще більш емоційне, розмовне мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly надає функції, такі як Speech Synthesis Markup Language (SSML) для тонкого налаштування мовлення (вимова, акценти, паузи) aws.amazon.com. Є спеціальні стилі голосу — наприклад, Newscaster (для читання новин) або Conversational (для невимушеної манери мови). Унікальна опція — автоматичне регулювання швидкості мовлення для довгих текстів (дихання, пунктуація) через long-form синтез, для більш натурального озвучення аудіокниг чи новин (є навіть спеціальні “довгоформатні” голоси).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe може виконувати як пакетну транскрипцію попередньо записаних аудіофайлів, так і стрімінгову в реальному часі. Підтримує 100+ мов і діалектів для транскрибування aws.amazon.com та може автоматично визначати мову мовця. Основні можливості: діаризація мовців (розпізнавання різних людей в аудіо з багатьма мовцями) krisp.ai, кастомний словник (навчання термінам/іменам окремої галузі) telnyx.com, автоматична пунктуація та написання з великої (для покращеної читабельності) krisp.ai, а також генерація тайм-кодів біля кожного слова. Transcribe має контент-фільтрацію (для маркування або приховування нецензурної лексики/PII) та функцію редагування, що важливо для записів дзвінків із потребою приховати чутливу інформацію. Для телефонії та зустрічей існують спеціальні моделі: Transcribe Medical для медицини (відповідає HIPAA) і Call Analytics — не лише транскрипція, а й аналіз настрою, категоризація дзвінків і генерація підсумків із ML-інтеграцією aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Інтеграції та інструменти: І Polly, і Transcribe легко інтегруються з іншими сервісами AWS. Наприклад, результат Transcribe може бути одразу переданий в Amazon Comprehend (NLP-сервіс) для глибшого аналізу тексту, або в Translate для перекладеної транскрипції. Polly можна поєднувати з AWS Translate для багатомовної генерації озвучень. Для взаємодії надаються SDK під різні мови (Python boto3, Java, JavaScript тощо). Також є зручності, як наприклад, MediaConvert AWS використовує Transcribe автоматично для створення субтитрів до відео. Крім того, AWS надає Presign API, що дає змогу безпечно надсилати дані на транскрипцію/стрімінг напряму з клієнта.
• Кастомізація: Хоча голоси Polly заздалегідь створені, AWS має програму Brand Voice, у межах якої фахівці Amazon спільно з клієнтом створюють ексклюзивний TTS-голос (це не self-service; наприклад, KFC Canada разом із AWS створили голос “Полковника Сандерса” через Brand Voice Polly venturebeat.com). Для Transcribe налаштування можливе через кастомні словники або кастомні мовні моделі (для деяких мов можна натренувати свою модель при наявності розшифровок, наразі обмежене попереднє тестування).
• Продуктивність і масштабування: Сервіси Amazon відомі продуктивністю у великих масштабах (ймовірно, Polly і Transcribe використовуються навіть для Alexa і внутрішніх сервісів AWS). Обидва сервіси обробляють великі об’єми: Transcribe в реальному часі підтримує багато стрімів одночасно (горизонтальне масштабування), а пакетна обробка дозволяє транскрибувати годинний аудіо на Amazon S3. Polly швидко синтезує мовлення, є кешування результатів та нейронне кешування часто використовуваних фраз. Затримки низькі, особливо якщо використовується AWS-регіон поруч із користувачем. Для IoT/edge-сценаріїв AWS не пропонує офлайн-контейнерів для цих сервісів (на відміну від Azure), але є edge-конектори через AWS IoT для стрімінгу в хмару.

Підтримувані мови:

• Amazon Polly: Підтримує десятки мов (наразі близько 40+). Серед них більшість основних мов світу: англійська (США, Велика Британія, Австралія, Індія тощо), іспанська (ЄС, США, Латинська Америка), французька, німецька, італійська, португальська (Бразилія та ЄС), гінді, арабська, китайська, японська, корейська, російська, турецька та інші aws.amazon.com. Багато мов мають кілька голосів (наприклад, американська англійська — понад 15 голосів). AWS постійно додає нові мови – наприклад, наприкінці 2024 року були додані чеська та швейцарська німецька docs.aws.amazon.com. Не всі мови світу покриті, але вибір широкий і постійно зростає.
• Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік підтримує 100+ мов і варіантів для транскрипцій aws.amazon.com. Спочатку покривалося близько 31 мови (переважно західноєвропейські), але Amazon значно розширив їхній перелік, використовуючи моделі нового покоління для охоплення багатьох інших (зокрема, таких мов, як в’єтнамська, фарсі, суахілі тощо). Також підтримується багатомовна транскрипція – сервіс може розпізнавати й транскрибувати двомовні розмови (наприклад, суміш англійської та іспанської в одному дзвінку). Тематично спеціалізований підрозділ Transcribe Medical зараз підтримує медичну диктовку кількома діалектами англійської та іспанської.

Технічна основа: Генеративне озвучування Amazon (Polly) використовує сучасні нейронні мережі, включаючи трансформер-модель із мільярдом параметрів для нових голосів aws.amazon.com. Така архітектура дозволяє Polly генерувати мовлення у потоковому режимі, зберігаючи високу якість — створюючи мовлення, яке “емоційно забарвлене та максимально розмовне” aws.amazon.com. Ранніші голоси побудовані на конкатенативних підходах або старіших нейромережах для стандартних голосів, але зараз фокус повністю зміщений на нейронне TTS. З боку STT, Amazon Transcribe працює на моделі ASR нового покоління (мільярди параметрів), розробленої та натренованої Amazon на величезних обсягах аудіо (кажуть, що це мільйони годин) aws.amazon.com. Скоріш за все, застосовується трансформер або конформер для досягнення високої точності. Модель оптимізована для різних акустичних умов і акцентів (Amazon акцентує, що враховує різноманітні акценти та шуми) aws.amazon.com. Важливо, що еволюція Transcribe частково визначалась досягненнями моделей Alexa від Amazon – вдосконалення з Alexa часто впроваджуються і в Transcribe для ширшого використання. AWS використовує самонавчання (self-supervised learning) для малоресурсних мов (аналогічно до SpeechMix або wav2vec), щоб розширювати мовне покриття. Щодо розгортання — ці моделі запускаються на керованій інфраструктурі AWS; AWS має спеціалізовані чипи інференсу (наприклад, AWS Inferentia), які можуть використовуватись для економного запуску моделей.

Варіанти застосування:

• Системи інтерактивного голосового меню (IVR): Багато компаній використовують Polly для відтворення підказок, а Transcribe — для розпізнавання сказаного клієнтом у телефонних меню. Наприклад, IVR банку може озвучувати інформацію про рахунок через Polly і розпізнавати голосові запити через Transcribe.
• Аналітика контакт-центрів: Застосування Transcribe для транскрипції дзвінків у клієнтському сервісі (через Amazon Connect або інші платформи) із подальшим аналізом для визначення настрою клієнта або оцінки роботи оператора. Функції Call Analytics (виявлення настрою та підсумки розмов) допомагають автоматизувати аудит якості обслуговування aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Медіа та розваги: Polly застосовується для створення озвучки новинних статей чи блогів (деякі новинні сайти надають кнопку “прослухати цю статтю” з голосами Polly). Transcribe використовується мовниками для створення субтитрів у реальному часі на ТБ, платформами відео — для автоматичної генерації субтитрів до відео користувачів. Також студії використовують Transcribe для отримання розшифровок відеоконтенту (щоб шукати по відео через текст).
• Електронне навчання та доступність: Освітні платформи використовують Polly для озвучування текстових матеріалів багатьма мовами, щоб зробити навчання більш доступним. Transcribe допомагає створювати транскрипти занять і надає можливість шукати фрагменти в лекціях по тексту.
• Голосові функції пристроїв та додатків: Багато мобільних додатків або IoT-пристроїв використовують сервіси AWS для голосу. Наприклад, у мобільному додатку може бути голосовий пошук (користувач надиктовує питання, запис відправляється в Transcribe, отримується текст). Голоси Polly можуть вбудовуватися в пристрої типу “розумних дзеркал” чи систем оповіщення — для зачитування сповіщень.
• Багатомовний дубляж: Використовуючи AWS (Transcribe + Translate + Polly), розробники створюють автоматизоване дублювання: наприклад, англомовне відео транскрибується, перекладається іспанською, після чого іспанський голос Polly генерує дубльований аудіотрек.
• Ігри та інтерактивні медіа: Розробники ігор можуть використовувати Polly для динамічного озвучування діалогів NPC (текстовий діалог можна озвучити, не залучаючи акторів для кожної репліки). У Polly навіть є NTTS-голос (Justin), якого навчили співати, і його застосовували в творчих проєктах.

Вартість: Вартість AWS ґрунтується на споживанні:

• Amazon Polly: Оплата — за мільйон символів вхідного тексту. Перші 5 мільйонів символів на місяць — безкоштовно протягом 12 місяців (для нових акаунтів) aws.amazon.com. Потім стандартні голоси — приблизно $4 за 1M символів, нейромережеві — близько $16 за 1M символів (ціни можуть незначно відрізнятись за регіонами). Нові “генеративні” голоси можуть мати преміальне ціноутворення (трохи дорожче за символ через більшу обчислювальну складність). Вартість Polly приблизно відповідає Google/Microsoft для нейроваріантів. Додаткової оплати за зберігання чи стрімінг аудіо немає (лише мінімальна плата S3/трафік, якщо ви зберігаєте чи доставляєте аудіо).
• Amazon Transcribe: Оплата — за секунду аудіо. Стандартна транскрипція — $0.0004 за секунду ($0.024/хв). Година обходиться в близько $1.44. Тарифи можуть бути вищими для допфункцій (наприклад, Transcribe Call Analytics чи Medical — близько $0.0008/сек). Стрімінг у реальному часі також оплачується за секунду. Для нових користувачів AWS надає 60 хвилин транскрипції на місяць безкоштовно протягом 12 місяців aws.amazon.com. Діють знижки для великих обсягів і корпоративних контрактів через AWS Enterprise Support.
• Підхід AWS — модульний: якщо ви використовуєте Translate чи інші сервіси разом, вони оплачуються окремо. Перевага — платите лише за фактичне використання, а коли не користуєтеся, витрат немає. Це зручно для нерегулярного використання, а для дуже великих чи постійних навантажень слід домовлятися про знижки чи використовувати saving plans AWS.

Переваги: Найбільшою перевагою голосових сервісів AWS є масштабованість і надійність — вони розраховані на промислові навантаження (99,9% SLA, резервування між регіонами тощо). Глибока інтеграція з екосистемою AWS — плюс для клієнтів AWS (IAM, S3, спільна робота сервісів). Голоси Polly вважаються дуже природними, а додавання нових генеративних голосів ще більше скорочує розрив із людською манерою, з особливою експресією aws.amazon.com. Transcribe відомий стійкістю до складних аудіоумов (AWS одним із перших заявив акцент на підтримку різних акцентів і зашумлених умов aws.amazon.com). Сервіси зручні для програмування (API), документація і приклади — на високому рівні. AWS пропонує конкурентні ціни, а безкоштовний рівень допомагає новачкам. Перевага — часті оновлення (наприклад, детекцію токсичності в Transcribe для модерації). Безпека на високому рівні: контент шифрується, можна налаштувати автоматичне видалення чи не зберігати дані. Для бізнес-клієнтів є підтримка й архітекторські консультації щодо ефективного розгортання сервісів.

Недоліки: Для частини розробників мінус у тому, що потрібна реєстрація облікового запису AWS і розуміння IAM/консолі, що може бути занадто складно, якщо потрібен тільки швидкий тест (у конкурентів часто є публічні веб-сервіси чи більше GUI). На відміну від Google/Microsoft, у AWS нема публічної кастомізації голосу: Brand Voice доступний тільки великим клієнтам. Тобто дрібні користувачі не можуть тренувати власні голоси (окрім роботи зі словниками/лексиконами). Також у AWS наразі нема он-преміс чи офлайн-варіанту для Polly або Transcribe — лише хмара (можна використати Outposts чи локальні зони, але це не те саме, що контейнер офлайн). За точністю — хоча Transcribe сильний, у деяких незалежних тестах Microsoft чи Google інколи показують кращі результати для деяких мов (нові моделі AWS згладили цю різницю). Ще одна особливість: мовне покриття у TTS — 40+ мов уже багато, але Google і Microsoft мають ще більше; AWS може дещо відставати щодо голосів для певних локалізацій (наприклад, у Google наразі більше індійських мов у TTS, ніж у Polly). Нарешті, велика кількість споріднених сервісів AWS може заплутати (наприклад, вибір між Transcribe й Lex для певних задач), тож треба трохи розбиратися у хмарній архітектурі.

Останні оновлення (2024–2025): AWS здійснила значні оновлення і для Polly, і для Transcribe:

• Polly: У листопаді 2024 року AWS випустила шість нових “генеративних” голосів кількома мовами (французька, іспанська, німецька, різні варіанти англійської), розширивши їхню кількість із 7 до 13 у цій категорії aws.amazon.com. Ці голоси використовують новий генеративний TTS-рушій і мають високу виразність, орієнтовані на діалогові AI-застосування. Також додано Long-Form NTTS voices для іспанської й англійської, які зберігають чіткість звучання на дуже довгих уривках aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше у 2024 році AWS додала newscaster style– голос у бразильській португальській та інших мовах. У березні 2025 року у документації Polly з’явилася підтримка чеської та швейцарської німецької, що відображає безперервне розширення мов docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS покращив якість нейронних голосів Polly (ймовірно, через оновлення моделі) – деякі користувачі відзначили плавнішу просодію в оновлених голосах.
• Transcribe: У середині 2024 року Amazon анонсувала ASR-модель нового покоління (Nova) для Transcribe, яка значно покращила точність і збільшила кількість підтримуваних мов до 100+ aws.amazon.com. Також запущено Transcribe Call Analytics по всьому світу, з можливістю отримання підсумків розмов за допомогою генеративного AI (інтегрованого з AWS Bedrock або моделями OpenAI) – тобто автоматичне підбиття ключових точок розмови після транскрипції. Ще одна новинка – виявлення токсичності у реальному часі (запущено наприкінці 2024), що дозволяє розробникам виявляти мову ворожнечі або переслідування у живому аудіо через Transcribe, що важливо для модерації голосових чатів aws.amazon.com. У 2025 році AWS тестує кастомні мовні моделі (CLM) для Transcribe, що дають змогу компаніям тонко налаштовувати ASR на своїх власних даних (конкурує із Azure custom STT). Щодо ціноутворення: AWS зробила Transcribe вигіднішим для великих обсягів, запровадивши автоматичну багаторівневу цінову політику при перевищенні певних годин на місяць. Усі ці оновлення демонструють прагнення AWS залишатися лідером у сфері голосового AI, постійно підвищуючи якість і функціональність.

Офіційні вебсайти: Amazon Polly – Text-to-Speech Service aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – Speech-to-Text Service aws.amazon.com aws.amazon.com.

4. IBM Watson Speech Services (TTS & STT) – IBM

Огляд: IBM Watson пропонує Text-to-Speech і Speech-to-Text як складові Watson AI-сервісів. IBM має багаторічний досвід у мовних технологіях та орієнтується на кастомізацію, експертизу у галузях і захист даних. Watson Text-to-Speech може генерувати природне звучання мовлення різними мовами, а Watson Speech-to-Text забезпечує надточну транскрипцію з можливістю адаптації до спеціалізованої лексики. Послуги IBM для мовлення особливо популярні в охороні здоров’я, фінансах і юридичній сфері, де термінологія складна, а безпека даних критична. IBM надає опції розгортання моделей локально (через IBM Cloud Pak), що важливо для організацій, яким не дозволено використовувати публічну хмару для голосових даних. Хоча частка IBM на ринку хмарної обробки мовлення менша за Google, Microsoft та AWS, компанія залишається надійним постачальником корпоративного рівня для задач, які вимагають тонкого налаштування під галузевий жаргон чи інтеграції з Watson-екосистемою (до якої входять перекладачі, асистент тощо).

Ключові можливості:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Підтримує кілька голосів для 13+ мов (зокрема англійська (США/Велика Британія), іспанська, французька, німецька, італійська, японська, арабська, бразильська португальська, корейська, китайська тощо). Голоси “нейронні”, й IBM постійно їх модернізує – наприклад, додано виразні нейронні голоси для деяких мов (зокрема, виграшний австралійський англійський голос) cloud.ibm.com. IBM TTS дозволяє регулювання параметрів висоти, темпу та наголосу за допомогою власних SSML-розширень. Деякі голоси мають виразне читання (наприклад, здатність звучати співчутливо чи збуджено). IBM також додала кастомний голос – клієнти можуть разом з IBM створити унікальний синтетичний голос (аналогічно до corporate brand voice, зазвичай для бізнесу). Важливою можливістю є низькозатратне потокове відтворення – TTS від IBM може повертати аудіо частинами в реальному часі, що важливо для інтерактивних голосових асистентів.
• Watson Speech-to-Text (STT): Підтримує транскрипції у реальному часі чи у пакетному режимі та має такі функції, як діаризація мовців (розрізнення спікерів) krisp.ai, розпізнавання ключових слів (з відміткою часу для важливих слів), альтернативні слова (варіанти із вагою впевненості для невпевнених фрагментів). STT від IBM славиться кастомними мовними моделями: користувачі можуть завантажити тисячі галузевих термінів чи навіть аудіо+транскрипти, щоб адаптувати систему, наприклад, під медичну або юридичну лексику krisp.ai krisp.ai. Це суттєво підвищує точність у відповідних секторах. IBM також пропонує широкосмугові та вузькосмугові моделі, оптимізовані під телефонний чи високоякісний звук. Загалом підтримується ~10 мов для транскрипції (англійська, іспанська, німецька, японська, мандаринська, тощо) із високою точністю, а для деяких є спеціальні телефонні моделі, які справляються з шумом і кодеками. Ще одна цікава функція – автоматичне розумне форматування: наприклад, дати, валюти та числа у транскрипції можуть форматуватися для зручності читання.
• Оптимізація для галузей: IBM пропонує треновані секторальні моделі, наприклад, Watson Speech Services для медицини (адаптація під диктування лікарів) чи транскрипція для медіасектору з відповідними бібліотеками власних назв. Ці опції підкреслюють консультативний підхід IBM, коли рішення тонко налаштовується під домен клієнта.
• Безпека та розгортання: Важливою перевагою є можливість запускати Watson Speech у власному середовищі замовника (за межами IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Завдяки контейнеризації чутливе аудіо взагалі не виходить за межі компанії, що вирішує питання резидентності й приватності даних. Навіть у хмарі IBM за замовчуванням дані не зберігаються і все передається в зашифрованому вигляді. IBM відповідає суворим вимогам (HIPAA, GDPR-ready).
• Інтеграція: Watson Speech інтегрується з Watson Assistant (можна легко додати STT/TTS у чатботи). Також він “дружить” із ширшим Watson-набором – наприклад, результати STT можна одразу подати у Watson Natural Language Understanding для визначення емоцій чи у Watson Translate для мультимовної обробки. IBM підтримує як веб-сокети для потокового режиму, так і REST-інтерфейси для пакетної обробки.

Підтримувані мови:

• TTS: IBM TTS охоплює приблизно 13 мов (та деякі діалекти). Це ключові бізнес-мови. Хоча це менше, ніж у Google чи Amazon, IBM фокусується на якості голосів для своїх мов. Включає: англійська (США, Велика Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (ЄС і Латинська Америка), португальська (Бразилія), японська, корейська, мандаринська (спрощена китайська), арабська, можливо російська. Останнім часом додано більше голосів для вже наявних мов, а не нових мов; наприклад, в одному оновленні IBM додала 27 нових голосів у 11 мовах voximplant.com (зокрема дитячі голоси, нові діалекти).
• STT: IBM STT підтримує приблизно 8–10 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, бразильська португальська, сучасна стандартна арабська, мандаринська китайська, італійська). Найбільше функцій у англійської (США і Велика Британія, з кастомізаціями та вузькосмуговими моделями). Для деяких мов у Watson доступний і переклад на англійську (окремий сервіс Watson). У порівнянні з конкурентами охоплення менше, але IBM забезпечує високу якість та кастомізацію для ключових корпоративних мов.

Технічні особливості: Мовні технології IBM розвивалися від початкових (IBM була піонером із Hidden Markov Model-based ViaVoice у 90-х) до сучасних deep learning-рішень. Watson STT зараз використовує глибокі нейромережі (ймовірно, бі-напрямні LSTM чи трансформери для акустичних моделей) плюс n-грамові чи нейронні мовні моделі. IBM акцентує на адаптації до домену: ймовірно, для кастомних моделей застосовується transfer learning для довчання під галузь. Також у дослідженнях IBM є “Speaker Adaptive Training” – ймовірно, дає змогу моделі підлаштовуватися під постійного диктора (актуально для диктування). Watson TTS використовує neural sequence-to-sequence модель для синтезу; IBM має методики виразного налаштування – навчання голосів на виразних записах, щоб домогтися відтворення емоцій. Дослідження IBM з емоційного TTS (“Expressive Speech Synthesis”) лягли в основу Watson TTS, тож голоси можуть делікатно змінювати інтонацію. Ще один момент: IBM запровадила механізм уваги в TTS для кращої обробки скорочень і невідомих слів. За архітектурою сервіси IBM – мікросервіси в контейнерах; продуктивність гарна, хоча за відгуками Watson STT іноді трохи поступався Google за швидкістю (на користь більшої точності, але це, ймовірно, вже покращено). Для генерації TTS IBM, імовірно, також використовує GPU-прискорення.

Використання:

• Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (часто через партнерів) для транскрибування продиктованих лікарями нотаток (Dragon Medical є розповсюдженим, але IBM пропонує альтернативу для деяких випадків). Також — голосова взаємодія в медичних додатках (наприклад, медсестра задає питання інформаційній системі лікарні вголос і отримує відповідь через Watson Assistant із STT/TTS).
• Обслуговування клієнтів: IBM Watson Assistant (віртуальний агент), поєднаний з Watson TTS/STT, забезпечує голосових ботів для ліній підтримки. Наприклад, телеком-компанія може мати голосового агента на базі Watson, який обробляє рутинні дзвінки (використовуючи Watson STT для розпізнавання запиту абонента і Watson TTS для відповіді).
• Виконання вимог і медіа: Фірми з фінансового трейдингу можуть використовувати Watson STT для транскрипції телефонних розмов трейдерів з метою контролю виконання вимог, використовуючи захищеність і можливість розгортання Watson локально. Медіаорганізації можуть використовувати Watson для транскрибування відео чи архівації трансляцій (зокрема, якщо потрібне локальне рішення для великих архівів).
• Освіта та доступність: Університети використовували Watson для транскрибування лекцій чи створення субтитрів, особливо коли важлива приватність і потрібно локальне розгортання. Watson TTS використовувався для створення аудіо для цифрового контенту та програм для читання з екрана (наприклад, e-commerce сайт використовує Watson TTS для озвучування описів товарів людям із вадами зору).
• Державний сектор: Захищеність розгортання Watson робить його придатним для урядових відомств, яким потрібні голосові технології, наприклад, для транскрибування публічних засідань (з користувацьким словником для місцевих назв/термінів) чи для багатомовних голосових систем підтримки громадян.
• Автомобільна сфера: IBM мала партнерства для Watson у інфотейнмент-системах авто — використовуючи STT для голосових команд у машині і TTS для голосових відповідей (навігація, інформація про авто). Користувацький словник корисний для автомобільного жаргону (назви моделей тощо).

Ціноутворення: IBM пропонує Lite-план з певною кількістю безкоштовного використання (наприклад, 500 хвилин STT на місяць і певна кількість тисяч символів для TTS), що зручно для розробників. Далі оплата — за використання:

• STT: Приблизно $0,02 за хвилину для стандартних моделей (тобто $1,20 за годину) на IBM Cloud. Користувацькі моделі дорожчі (можливо ~$0,03/хв). Однак ці суми можуть змінюватися; IBM часто укладає індивідуальні корпоративні угоди. У цілому, ціни IBM конкурентні, подекуди трохи нижчі за великі хмарні сервіси для STT, щоби привабити клієнтів. Недолік – менше підтримуваних мов.
• TTS: Оплата за мільйон символів, приблизно $20 за мільйон для Neural-голосів (стандартні — дешевше). Раніше коштувало $0,02 за ~1000 символів, що співвідноситься з $20 за мільйон. Expressive-голоси можуть коштувати стільки ж. Lite-лан давав, скажімо, 10 000 символів безкоштовно.
• Унікальність IBM — це on-prem ліцензія: якщо ви розгортаєте через Cloud Pak, ви можете платити за річну ліцензію або використовувати кредити, що може бути істотною вкладкою, але передбачає необмежене використання в рамках потужностей серверу. Це привабливо для великих користувачів, які віддають перевагу фіксованій моделі витрат або мають обмеження на винос даних з локальної мережі.

Сильні сторони: Основна перевага IBM — кастомізація та експертиза в доменах. Watson STT можна дуже точно налаштувати для роботи зі складним жаргоном із високою точністю krisp.ai krisp.ai, перевершуючи загальні моделі в сферах на кшталт медичних диктувань чи юридичних транскриптів. Клієнти часто відзначають готовність IBM працювати над індивідуальними рішеннями – IBM може навіть “взяти за руку” й розробити кастомну модель або голос на платній основі. Конфіденційність даних та можливість локального розгортання — вагомий плюс; мало хто дає такий рівень контролю. Саме тому IBM вибирають державні та корпоративні клієнти. Точність Watson STT із добре підготовленим аудіо та правильним налаштуванням відмінна – у деяких тестах Watson STT був одним із найкращих у телефонії після кастомізації. Голоси Watson TTS, хоч і менш численні, дуже якісні (особливо Neural-голоси останніх років). Ще одна перевага — інтеграція з усім AI-пакетом IBM: для компаній, що вже використовують Watson NLP, Knowledge Studio чи платформи даних IBM, додати мовні сервіси дуже просто. IBM має сильну підтримку: корпоративні користувачі часто отримують напряму інженерів підтримки для Watson-сервісів. Нарешті, бренд IBM в AI (особливо після слави DeepQA/Watson на Jeopardy) викликає довіру – деякі компанії вибирають IBM для критичних систем, орієнтуючись на авторитет.

Слабкі сторони: У мовних сервісах IBM менше варіантів мов і голосів, ніж у конкурентів — наприклад, якщо вам потрібен TTS шведською чи STT в’єтнамською, IBM цього не має, а інші мають. Це обмеження для глобальних споживацьких продуктів. Інтерфейс IBM Cloud та документація, хоча й пристойні, іноді відстають від ультраорієнтованих на розробників AWS чи повністю інтегрованих студій Azure. Моментум IBM у AI дещо послабився порівняно з новими гравцями — отже, менше спільноти та open-source-прикладів для Watson speech. Ще один мінус — масштабованість для надвеликих задач у реальному часі: масштабуватися IBM може, але глобальних дата-центрів для Watson менше, ніж, наприклад, у Google, тому затримки можуть бути більшими, якщо ви далеко від cloud-регіону IBM. По вартості, якщо вам потрібно багато мов/голосів, IBM може виявитись дорожчим — доведеться комбінувати різних постачальників. Крім того, орієнтація IBM на enterprise означає, що деякі “селф-сервіс” речі менш зручні — наприклад, для налаштування моделі треба виконувати ручні кроки чи спілкуватися з IBM, тоді як у Google/AWS можна завантажити дані й автоматично підлаштувати модель. IBM не так часто анонсує покращення точності моделей, як конкуренти — тож складається враження, що їх менше й оновлюють (фактично, оновлюють, але тихо). Нарешті, екосистема Watson не така масова серед розробників, що може бути недоліком, якщо ви шукаєте широку підтримку спільноти і сторонніх інструментів.

Оновлення (2024–2025): IBM і далі розвиває свої мовні сервіси. У 2024 році IBM випустила Великі мовні моделі (Large Speech Models, доступ за раннім запитом) для англійської, японської та французької, які значно підвищують точність завдяки великим нейромережам (про це згадано у Watson STT release notes) cloud.ibm.com. Watson TTS отримав нові голоси: IBM додала покращені neural-голоси для австралійської англійської, корейської та нідерландської в середині 2024 року cloud.ibm.com. Також покращили стилі озвучки для деяких голосів (наприклад, американська англійська “Allison” стала звучати більш розмовно для Watson Assistant). З точки зору інтеграцій, IBM додала Watson Orchestrate: тепер low-code AI-оркестрація може легко підключати STT/TTS — наприклад, щоб транскрибувати зустріч, а потім підсумувати з Watson NLP. IBM також працювала над зменшенням упередженості у розпізнаванні мови, визнаючи, що старі моделі мали вищий відсоток помилок на різних діалектах; нова велика англійська модель значно покращила розпізнавання різних акцентів завдяки тренуванню на ширшому наборі даних. Помітний розвиток 2025 року: IBM почала використовувати foundation models від huggingface для окремих задач, і є припущення, що IBM інтегруватиме/відкриватиме моделі на кшталт Whisper для мов, яких нема у сервісі; однак офіційних анонсів ще не було. Підсумовуючи: оновлення IBM — це, в основному, якісні вдосконалення та підтримка актуальності (але не такі гучні, як у конкурентів). Відданість IBM гібридно-хмарному AI призведе до ще легшого розгортання Watson Speech на Kubernetes та інтеграції з multi-cloud стратегіями.

Офіційний сайт: IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com і сторінки продуктів Text-to-Speech на IBM Cloud.

5. Nuance Dragon (Speech Recognition & Voice Dictation) – Nuance (Microsoft)

Огляд: Nuance Dragon — провідна технологія розпізнавання мовлення, яка давно вважається золотим стандартом для диктування та транскрипції голосу, особливо у професійних сферах. Nuance Communications (нині компанія Microsoft, з 2022 року) розробила Dragon як серію продуктів для різних індустрій: Dragon Professional для загального диктування, Dragon Legal, Dragon Medical тощо, кожен налаштований під словник своєї сфери. Dragon відомий своєю дуже високою точністю перетворення мовлення в текст, особливо після короткого навчання користувача. Також підтримує голосове керування (керування програмами голосом). На відміну від хмарних API, Dragon традиційно працює як софт на ПК або корпоративних серверах, що було ключовим для потреб у реальному часу без інтернету чи з гарантією приватності. Після придбання, основна технологія Nuance також інтегрована у хмару Microsoft (частина Azure Speech і функцій Office 365), але Dragon залишається самостійною лінійкою. У 2025 році Dragon виділяється у цьому списку як спеціалізований сервіс: якщо інші — це платформи, Dragon фокусується на індивідуальній продуктивності та галузевій точності.

Тип: Головним чином Speech-to-Text (STT). (Nuance дійсно має TTS і голосові біометричні продукти, але бренд “Dragon” — це STT. Тут розглядаємо Dragon NaturallySpeaking і споріднені продукти).

Компанія/розробник: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має десятки років досвіду в сфері мовних технологій; вони були піонерами багатьох інновацій у сфері голосу (серед іншого, забезпечували роботу старих телефонних IVR та ранній бекенд Siri). Тепер, під управлінням Microsoft, їхні дослідження сприяють вдосконаленню Azure.

Можливості та цільові користувачі: Можливості Dragon зосереджені навколо безперервного розпізнавання мовлення з мінімальними помилками та голосового керування комп’ютером. Цільові користувачі:

• Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для надиктовки клінічних записів безпосередньо в EHR, справляючись зі складною медичною термінологією та назвами препаратів з точністю близько 99% krisp.ai.
• Юридичні професіонали: Dragon Legal тренується на юридичній термінології та форматуванні (знає посилання, юридичну лексику). Юристи використовують його для диктування документів голосом.
• Загальний бізнес та індивідуальні користувачі: Dragon Professional дозволяє будь-кому диктувати електронну пошту, звіти або керувати ПК (відкривати програми, відправляти команди) голосом, підвищуючи продуктивність.
• Доступність: Люди з обмеженими можливостями (наприклад, обмежена моторика) часто покладаються на Dragon для безконтактного використання комп’ютера.
• Правоохоронні органи/служби безпеки: Деякі поліцейські департаменти використовують Dragon для диктування звітів про інциденти у патрульних машинах.

Ключові можливості:

• Висока точність диктування: Dragon вивчає голос користувача та досягає дуже високої точності після короткого навчання (читання тексту) та подальшого використання. Він використовує контекст для правильного вибору омонімів і адаптується до виправлень користувача.
• Пользувальницький словник та макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (наприклад, імена, галузевий жаргон) і власні голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, який активується командою “додати типовий параграф про фізичний огляд”.
• Постійне самонавчання: Коли користувач виправляє помилки, Dragon оновлює його профіль. Він може аналізувати листування та документи для вивчення стилю письма та словникового запасу.
• Працює офлайн: Dragon працює локально (для ПК-версій), не потребуючи підключення до хмари — це важливо для конфіденційності та низької затримки.
• Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повне керування комп’ютером голосом. Можна сказати “Відкрити Microsoft Word” чи “Клікнути Файл”, або навіть форматувати (“зроби жирним останнє речення”) тощо.
• Підтримка багатьох спікерів через спеціальні рішення: Для одного профілю Dragon — один користувач, але в сценаріях транскрипції запису Nuance пропонує такі рішення, як Dragon Legal Transcription, що може розпізнавати спікерів у багатоголосих записах (але це більше вузькоспеціалізований продукт, ніж базова функція).
• Хмарне/корпоративне управління: Для підприємств Dragon пропонує централізоване управління користувачами та розгортання (наприклад, Dragon Medical One — це хмарний сервіс за підпискою, що дозволяє користуватися ним на різних пристроях). Дані у хмарних версіях шифруються.

Підтримувані мови: Головним чином англійська (кілька акцентів). Nuance має версії для інших основних мов, але флагман — це американська англійська. Dragon також є для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Кожна продається окремо, тому що налаштовується під кожну мову. Професійні версії (медична, юридична) орієнтовані переважно на англійську, хоча медичний Dragon існував і для окремих інших мов. Станом на 2025 рік, найсильніші позиції Dragon на англомовних ринках. Точність англійського Dragon неперевершена, але наприклад, китайську чи арабську він не підтримує на такому ж рівні (у Nuance є окремі движки для мови контакт-центрів, але це не комерційний Dragon).

Технічна основа: Dragon починав із моделі прихованих марковських процесів і n-грамових мовних моделей. З роками Nuance інтегрували глибоке навчання (нейромережі) у свої акустичні моделі. Останні версії Dragon використовують акустичну модель на базі глибокої нейромережі (DNN), яка адаптується до голосу та середовища користувача, підвищуючи точність, особливо для акцентів або при невеликому фоному шумі. Також використовується потужний механізм безперервного розпізнавання мовлення з контекстним декодуванням (аналізується вся фраза для визначення слова). Ключова технологія — адаптація під спікера: модель поступово підлаштовується під голос конкретного користувача. До того ж, моделі для юридичного та медичного домена схиляють вибір до професійної лексики (наприклад, для медичної версії “орган” буде розпізнано як орган тіла, а не музичний інструмент). У Nuance є й запатентовані рішення для боротьби з паузами та автоматичного форматування (наприклад, коли потрібно ставити кому чи крапку під час паузи в мовленні). Після придбання Microsoft, імовірно, дослідження з трансформер-архітектури інтегруються в бекенд, але комерційний Dragon 16 (остання ПК-версія) досі використовує гібрид нейронних і традиційних моделей, оптимізований для локальної продуктивності. Ще один аспект: Dragon використовує багатопрохідне розпізнавання — спочатку виконується чернетка, потім другий прохід із врахуванням контексту. Також працюють алгоритми шумозаглушення (Nuance продає сертифіковані мікрофони для кращого результату).

Варіанти використання (детальніше):

• Клінічна документація: Лікарі надиктовують історії пацієнтів — напр., “Пацієнт скаржиться на 5-денну лихоманку та кашель…”. Dragon миттєво трансформує це в EHR, дозволяючи тримати зоровий контакт із пацієнтом замість друку. Деякі використовують Dragon у реальному часі під час прийому.
• Чернетки документів: Юристи створюють контракти чи позови лише говорячи, що часто швидше, ніж набирати довгі документи.
• Електронна пошта та нотатки: Зайняті професіонали можуть відповідати на листи чи робити нотатки наради голосом замість писати вручну.
• Безконтактна робота з ПК: Користувачі із синдромом хронічної втоми рук або з інвалідністю повністю керують комп’ютером (відкриття додатків, навігація в інтернеті, диктування) через голос.
• Транскрипційні сервіси: У Nuance є Dragon Legal Transcription, що може брати аудіофайли (інтерв’ю чи судові записки) і розпізнавати текст. Так користуються, скажімо, юрфірми чи поліція для транскрипції аудіо з бодікамер чи допитів.

Модель цін: Nuance Dragon зазвичай продається як ліцензійне ПЗ:

• Dragon Professional Individual (PC) – разова ліцензія (наприклад, $500) або підписка. Зараз основна тенденція — підписка (наприклад, Dragon Professional Anywhere — це підписка).
• Dragon Medical One – підписка SaaS, часто близько $99/користувач/місяць (преміум — через спеціалізований словник і підтримку).
• Dragon Legal – разова або підпискова ліцензія, часто дорожче за Professional.
• Великі організації можуть отримати корпоративні ліцензії. З інтеграцією у Microsoft деякі функції можуть з’явитися у Microsoft 365 (наприклад, новий Dictation в Office отримує функції Nuance).
• В Azure Microsoft вже пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, частково використовуючи напрацювання Nuance. Але сам Dragon поки іде окремо.

Переваги:

• Неперевершена точність у професійній диктуванні, особливо після адаптації krisp.ai krisp.ai. Dragon практично безпомилково розпізнає складні терміни, наприклад, надиктований медичний звіт із назвами ліків і вимірюваннями.
• Індивідуальна персоналізація: Створюється профіль під користувача, який навчається — точність зростає з часом. Хмарний API такого не забезпечує.
• Реальний час і офлайн: Затримка майже непомітна; слова з’являються практично одразу (за умови потужного ПК). І вам не потрібен інтернет, а отже ваші дані не покидають пристрою (важливо для конфіденційності).
• Голосове керування і інтеграція у робочі процеси: Можна диктувати і форматувати однією командою (“Відкрий Outlook і відповідай: Дорогий Джоне, дякую за повідомлення…”). Це ідеально підходить для міксу диктування і команд.
• Спеціалізовані продукти: Наявність адаптованих під галузь версій (Медична, Юридична) — готовність до використання “з коробки”, без додаткового налаштування.
• Консистентність і довіра: Багато професіоналів роками використовують Dragon і довіряють його результатам — це зрілий, перевірений ринком продукт. Microsoft надалі підтримує й розвиває його (інтеграція з хмарним AI і т.п.).
• Багатоплатформеність: Dragon в основному представлений для Windows; мобільний додаток Dragon Anywhere переносить диктування на iOS/Android із хмарним синхронізованим словником. Через хмару (Medical One) працює і на тонких клієнтах.
• І ще розпізнавання спікера: призначений для одного користувача, що суттєво підвищує точність (на відміну від універсальних моделей, Dragon підлаштовується саме під ваш голос).

Недоліки:

• Вартість і доступність: Dragon дорогий і не є безкоштовним у використанні (окрім, можливо, короткої пробної версії). На відміну від хмарних STT API, де ви платите лише за використання (що може бути дешевше при рідкому використанні), Dragon вимагає початкових інвестицій або постійну підписку.
• Поріг входу: Користувачам часто доводиться витрачати час на тренування Dragon і вивчення спеціальних команд голосового керування та способів коригування для досягнення найкращих результатів. Вона потужна, але не настільки проста у використанні, як диктування голосом на смартфоні.
• Чутливість до навколишнього середовища: Хоч Dragon добре справляється з шумом, найкраще вона працює у тихому приміщенні з якісним мікрофоном. Фоновий шум або неякісні мікрофони можуть суттєво впливати на продуктивність.
• Орієнтація на одного спікера: Вона не призначена для транскрибування багатоголосих розмов у режимі реального часу (можна використовувати режим транскрипції для записів, але у реальному часі — лише для одного спікера). Для транскрипцій зустрічей хмарні сервіси з підтримкою кількох голосів можуть бути простішими.
• Високе навантаження на ресурси: Dragon сильно навантажує процесор/оперативну пам’ять ПК, особливо на етапі обробки. Деякі користувачі відзначають, що це гальмує інші задачі або призводить до збоїв при нестачі ресурсів. Хмарні версії переносять це навантаження, але тоді потрібен стабільний інтернет.
• Підтримка Mac: Nuance припинила підтримку Dragon для Mac кілька років тому (є обхідні шляхи з використанням Dragon Medical через віртуалізацію, але нативного продукту під Mac зараз немає), що є мінусом для користувачів Mac.
• Конкуренція від універсального ASR: Із розвитком універсальних хмарних STT-рішень (наприклад, OpenAI Whisper з високою точністю та безкоштовно), деякі індивідуальні користувачі можуть обирати альтернативи, якщо їм не потрібен весь функціонал Dragon. Однак такі альтернативи все ще поступаються зручністю інтерфейсу диктування і персоналізацією.

Останні оновлення (2024–2025): Після придбання Microsoft компанія Nuance публічно залишалася досить стриманою, але інтеграція триває:

• Microsoft інтегрував технологію Dragon у функцію диктування Microsoft 365, покращивши її точність для користувачів Office завдяки бекенду Nuance (це не має явного брендування, але оголошувалося як частина “Microsoft та Nuance представляють хмарні AI-рішення”).
• У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна версія Dragon) отримала підвищену точність і стала доступною через Azure для корпоративних клієнтів, що демонструє синергію з хмарою Microsoft.
• Nuance також запустила новий продукт Dragon Ambient eXperience (DAX) для медицини, який виходить за рамки диктування: він слухає розмову лікаря й пацієнта та автоматично генерує чернетки нотаток. Це використовує поєднання ASR Dragon та AI-узагальнення (що показує впровадження генеративного AI від Nuance) — велика інновація 2024 року у сфері охорони здоров’я.
• Dragon Medical One продовжує розширювати мовну підтримку: наприкінці 2024 року Microsoft оголосила про розширення медичного диктування Nuance на британську англійську, австралійську англійську та інші, а також про глибшу інтеграцію з Epic EHR.
• Для юридичної сфери Nuance інтегрується з ПО для управління справами для полегшення вставки диктування.
• Можливо, незабаром частина технологій Dragon буде доступна як “Custom Speech for Enterprise” на Azure, у поєднанні з Azure Speech Services. На початку 2025 року у попередніх версіях було показано, що Azure Custom Speech може працювати з корпусами текстів Dragon чи адаптацією під користувача, тобто відбувається конвергенція технологій.
• Щодо основного продукту, Dragon NaturallySpeaking 16 вийшла (перша велика версія під керівництвом Microsoft) на початку 2023 року, з покращеною підтримкою Windows 11 та незначним підвищенням точності. Тож до 2025 року, можливо, з’явиться версія 17 або об’єднана версія від Microsoft.
• Підсумовуючи, Nuance Dragon і надалі вдосконалює точність (не кардинально, бо вона вже була високою, але поступово), а основні зміни стосуються способів подачі продукту (хмара, ambient intelligence-рішення, інтеграція з екосистемою AI від Microsoft).

Офіційний сайт: Сторінки Nuance Dragon (Professional, Legal, Medical) krisp.ai krisp.ai на сайті Nuance або через сайт підрозділу Microsoft Nuance.

6. OpenAI Whisper (модель розпізнавання мовлення та API) – OpenAI

Огляд: OpenAI Whisper — це відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (STT), що викликала захоплення спільноти AI завдяки своїй чудовій точності та багатомовності. Представлена OpenAI наприкінці 2022 року, Whisper — це не просто хмарний сервіс із фронт-ендом, а радше потужна модель (а зараз і API), яку розробники можуть використовувати для транскрипцій та перекладу аудіо. У 2025 році Whisper стала домінуючою технологією STT у багатьох додатках, часто “за кулісами”. Вона відома здатністю опрацьовувати велику кількість мов (майже 100) і стійкістю до акцентів і фонових шумів завдяки тренуванню на 680 000 годин аудіо з мережі zilliz.com. OpenAI пропонує Whisper через свій API (з покроковою оплатою) і вільно надає ваги моделі, тож будь-хто може запускати або донавчати її офлайн за наявності достатніх обчислювальних ресурсів. Поява Whisper істотно підвищила доступ до якісного розпізнавання мовлення, особливо для розробників і дослідників, яким потрібна відкрита й настроювана альтернатива великим хмарним API.

Тип: Speech-to-Text (Транскрипція та переклад). (Whisper не генерує голос, а лише перетворює звукові дані у текст і може перекладати мову на англійську текстом.)

Компанія/Розробник: OpenAI (але завдяки open-source також є внески спільноти).

Можливості та цільова аудиторія:

• Багатомовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення 99 мовами з вражаючою точністю zilliz.com. Це стосується й багатьох мов, які слабко підтримуються комерційними API.
• Переклад мовлення: Вона здатна напряму перекладати багато мов на англійську (наприклад, з французького аудіо отримати англійський текст) zilliz.com.
• Стійкість: Вона добре працює з різними вхідними даними — різні акценти, діалекти та фоновий шум — краще за багато моделей, завдяки різноманітності навчального датасету. Whisper також вловлює такі елементи як паузи, сміх (“[laughter]”) тощо, роблячи транскрипти більш багатими.
• Таймкоди: Вона надає таймкоди на рівні слів або речень, що дозволяє генерувати субтитри та синхронізувати текст і аудіо.
• Зручний API: Через Whisper API від OpenAI (який використовує модель large-v2) розробники можуть просто відправити аудіофайл і отримати транскрипцію у відповідь через HTTP-запит. Орієнтовано на швидку інтеграцію для розробників.
• Для дослідників та ентузіастів: Оскільки модель відкрита, AI-дослідники або хобісти можуть експериментувати, донавчати під свою галузь чи запускати її локально безкоштовно. Це зробило ASR-технології доступними для всіх.

Ключові особливості:

• Висока точність: У тестах найбільша модель Whisper (~1,6 млрд параметрів) демонструє рівень помилки за словами, порівнянний або кращий за провідні хмарні сервіси для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Наприклад, транскрипція англійською надзвичайної точності, але ще важливіше — точність для неанглійських мов (там, де інші системи “просідають”, Whisper тримає планку).
• Без потреби в навчанні для використання: З коробки модель вже добре працює. Не потрібне індивідуальне тренування, як у Dragon — вона загального призначення (але не доменно спеціалізована).
• Таймкодування сегментів: Вивід Whisper поділено на блоки зі стартом/завершенням, що зручно для субтитрування. Вона навіть розумно розділяє сегменти за паузами.
• Різні розміри моделей: Whisper має кілька версій (tiny, base, small, medium, large). Менші швидше працюють і можуть запускатися навіть на мобільних пристроях (ціною точності). Великі (large-v2 — найточніша) потребують GPU і більше ресурсів, але дають найкращий результат deepgram.com.
• Визначення мови: Whisper автоматично визначає мову аудіо та використовує відповідний декодер zilliz.com.
• Open Source і спільнота: Відкритість проекту сприяє численним доробкам: наприклад, швидкіші варіанти Whisper, опції з кастомним декодером тощо.
• API-екстри: API від OpenAI може повертати чистий текст або JSON із деталями (ймовірності слів тощо) й підтримує параметри prompt (підказки контексту для кращого розпізнавання).
• Edge-розгортання: Whisper можна запускати локально (якщо дозволяє залізо), що важливо для внутрішніх чи приватних сценаріїв, де хмара неможлива (наприклад, журналіст розшифровує чутливі інтерв’ю офлайн, або додаток транскрибує голосові нотатки прямо на пристрої для приватності).

Підтримувані мови: Whisper офіційно підтримує ~99 мов для транскрипцій zilliz.com. Це стосується як глобальних мов (англійська, іспанська, китайська, гінді, арабська тощо), так і малих (валійська, монгольська, суахілі та ін.). Значна частина тренувальних даних — англійською (приблизно 65%), тому точність для англійської найвища, але й для багатьох інших (особливо романських та індоєвропейських мов) результати відмінні. Whisper також вміє транскрибувати змішаномовне аудіо (code-switching). Функцію перекладу на англійську модель підтримує для приблизно 57 неанглійських мов, які були включені до фази навчання на переклад community.openai.com.

Технічна основа: Whisper — це модель Transformer з архітектурою encoder-decoder (послідовність у послідовність), схожа на ті, що використовуються в нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо розбивається на частини та конвертується у log-Mel спектрограми, які подаються на вхід енкодеру; декодер генерує текстові токени. Унікально, OpenAI навчала цю модель на великому й різноманітному датасеті з 680 тисяч годин аудіо з інтернету, включаючи багато багатомовної мови та її відповідних транскрипцій (частина яких, ймовірно, була зібрана з субтитрів тощо) zilliz.com. Навчання було “слабо контрольованим” – іноді використовувалися недосконалі транскрипції – що, як не дивно, зробило Whisper стійкою до шуму та помилок. У моделі є спеціальні токени для виконання завдань: наприклад, існує токен <|translate|> для активації режиму перекладу або <|laugh|> для позначення сміху тощо, що дозволяє їй виконувати кілька задач (саме так вона може робити або транскрипцію, або переклад) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) містить приблизно 1,55 мільярда параметрів і навчалася на потужних GPU протягом декількох тижнів; вона знаходиться на межі можливого з того, що було доступно публічно. Whisper також використовує тайм-коди на рівні слів, прогнозуючи таймінгові токени (сегментує аудіо, визначаючи, коли зробити паузу). Дизайн не передбачає використання зовнішньої мовної моделі; це end-to-end підхід, тобто вона одночасно навчалася як мові, так і акустичному моделюванню. Завдяки тренуванню на великій кількості фонових шумів і в різноманітних умовах аудіо, енкодер навчився витягувати стійкі ознаки, а декодер — генерувати зрозумілий текст навіть із недосконалого аудіо. Відкритий код дозволяє запускати модель на таких фреймворках, як PyTorch; є багато оптимізацій (OpenVINO, ONNX runtime тощо), які прискорюють її роботу. Модель досить важка — для розпізнавання в реальному часі на великій моделі потрібна потужна GPU, хоча квантована середня модель майже встигає в реальному часі на сучасному CPU.

Сфери застосування:

• Сервіси та додатки для транскрипції: Багато стартапів чи проектів сьогодні будують сервіси на базі Whisper замість створювати власну модель. Наприклад, сервіси транскрипції подкастів, додатки для транскрипції зустрічей (деякі Zoom-боти використовують Whisper), журналістські робочі процеси транскрипції — часто використовують Whisper заради високої точності та відсутності оплати за хвилину.
• Субтитри для YouTube/відео: Контент-криейтори використовують Whisper для створення субтитрів до відео (особливо багатомовних). Є інструменти, де вивантажуєш відео, а Whisper генерує субтитри у форматі srt.
• Вивчення мов і переклад: Режим перекладу Whisper дозволяє отримати англомовний текст із іноземного мовлення, що допомагає зі створенням субтитрів-перекладів чи у навчанні мові — транскрипції й перекладу іноземного контенту мовою оригіналу.
• Доступність для людей з вадами слуху: Розробники інтегрують Whisper у додатки, щоб забезпечити транскрипцію в реальному часі для глухих чи слабочуючих користувачів (наприклад, мобільний додаток, який слухає розмову й показує живі субтитри локально через Whisper).
• Голосові інтерфейси та аналітика: Деякі любительські голосові помічники використовують Whisper для перетворення мовлення у текст офлайн (в частині ланцюга для приватних голосових асистентів). Також компанії, які аналізують записи кол-центрів, можуть використовувати Whisper для транскрипції дзвінків (хоча великий бізнес може віддавати перевагу комерційним API через підтримку).
• Академічні та лінгвістичні дослідження: Оскільки це відкрите рішення, дослідники використовують Whisper для транскрибування польових записів різними мовами та їхнього вивчення. Широка мовна підтримка сприяє документуванню малорозповсюджених мов.
• Особиста продуктивність: Технічно підковані користувачі можуть використовувати Whisper локально для диктування нотаток (хоч це й не так зручно, як Dragon для інтерактивного диктування, але деякі так роблять), або для автоматичної транскрипції власних голосових нотаток.

Модель ціноутворення: Whisper безкоштовний для самостійного використання (тільки вартість обчислень). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче розгортати самостійно) надзвичайно доступний: $0,006 за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів дешевше, ніж типові хмарні STT API, що робить його дуже привабливим у фінансовому плані. Така низька ціна можлива завдяки тому, що модель OpenAI фіксована і, ймовірно, оптимізована для масштабного розгортання. Тому цільові користувачі або запускають відкриту модель на власному обладнанні (без ліцензійних витрат), або користуються API OpenAI за $0,006/хв, що дешевше майже за всіх (Google — $0,024/хв тощо). Але сервіс OpenAI не передбачає кастомізації моделі чи чогось окрім “чистого” Whisper.

Переваги:

• Передова точність на широкому спектрі завдань і мов “з коробки” deepgram.com zilliz.com. Особливо добре розпізнає акцентовану англійську та багато неанглійських мов, де раніше доводилося спеціально обирати сервіси для “своєї” мови.
• Багатомовність і мультизадачність: Одна модель для всіх мов та навіть перекладу — дуже гнучко.
• Відкритий код і підтримка спільноти: це стимулює інновації — наприклад, існують форки, що працюють швидше, або з альтернативним декодуванням для кращого збереження пунктуації тощо.
• Економічність: Фактично безкоштовний, якщо маєте “залізо”, а API дуже дешевий, що робить можливими проекти з великим обсягом транскрипції.
• Конфіденційність і офлайн-режим: Користувачі можуть запускати Whisper локально на сервері або офлайн (наприклад, лікарня може використовувати його для транскрипції записів без відправки у хмару). Це величезна перевага, порівнянна з тим, що тільки IBM чи Nuance на on-prem раніше могли дати.
• Інтеграція: Багато наявних аудіо-інструментів швидко інтегрували Whisper (наприклад, у ffmpeg вже є фільтр для запуску whisper). Його популярність означає наявність багатьох обгорток (WebWhisper, Whisper.cpp для C++-впроваджень тощо) — його легко “прикрутити”.
• Постійні вдосконалення спільнотою: Хоч OpenAI не оновлювала оригінал, інші донавчали чи розширювали модель. Також OpenAI з часом може випустити поліпшені варіанти (є чутки про Whisper v3 або інтеграцію з їх новими мультимодальними розробками).

Мінуси:

• Немає вбудованої адаптації до спеціалізованої лексики: На відміну від деяких хмарних сервісів чи Dragon, ви не можете додати спеціальні слова для підвищення ймовірності їх розпізнавання. Тому для вузькоспеціальних термінів (наприклад, хімічних назв) Whisper може помилятись, якщо не бачив подібного на тренуванні. Однак, при наявності даних і компетенції можливо виконати додаткове навчання моделі.
• Високі вимоги до ресурсів: Для реального часу на великій моделі потрібен хороший GPU. На CPU — повільно (менші моделі можуть працювати в реальному часі на CPU, але з деякою втратою якості). API OpenAI цю проблему вирішує тим, що обробка йде у хмарі, але при великомасштабному розгортанні на своїй інфраструктурі все одно потрібні GPU.
• Затримка: Whisper обробляє аудіо пачками й часто затримує появу тексту, очікуючи наступного сегменту. Для застосувань на кшталт live captions, це може дати ~2 с затримки до появи першого тексту, бо він чекає, щоб упевнитися в сегментуванні. Це прийнятно у більшості випадків, але не настільки швидко, як, наприклад, у Google, де вихід можливий вже за 300 мс. Є спроби зробити “стрімінг Whisper” у спільноті, але це не тривіально.
• Упередженість на користь англійської у тренуванні: Хоч модель багатомовна, приблизно 2/3 тренувальних даних — англійська мова. Модель все одно показує чудові результати на багатьох мовах (особливо іспанська, французька), але деякі мови з меншою представленістю можуть бути неточніше або модель може віддавати перевагу англійській у разі невпевненості. Наприклад, для рідкісних мов чи сильного змішування може іноді невірно ідентифікувати мову чи вставляти англійські слова або переклади.
• Відсутність визначення мовців (diarization): Whisper транскрибує все мовлення, але не розрізняє хто говорить. Якщо потрібні мітки «Говорить 1 / Говорить 2», треба застосовувати зовнішні інструменти відділення мовців. У багатьох хмарних STT це є “з коробки”.
• Відсутність офіційної підтримки: Оскільки це відкрита модель, якщо виникають проблеми, офіційної підтримки немає (у API від OpenAI вона присутня як у продукту, але у відкритої моделі — ні).
• Особливості формату виводу: Whisper може додавати позамовлені токени типу «[Music]» або вставляти пунктуацію, але іноді вихід не зовсім відповідає бажаному формату (хоч у більшості випадків добре). Наприклад, вона може не додати знак питання навіть якщо фраза була питанням, бо її не вчили завжди це робити. Потрібний постпроцесинг чи додаткові підказки для формату виводу.
• Також, наразі у API OpenAI обмеження файлів — близько 25 МБ, тобто потрібно розбивати довгі записи на частини.

Останні оновлення (2024–2025):

• Хоч саму модель Whisper (large v2) OpenAI офіційно не оновлювала з 2022 року, OpenAI Whisper API був запущений на початку 2023 і зробив її використання простішим і дешевшим deepgram.com. Це зробило Whisper набагато доступнішою для розробників.
• Спільнотою створено Whisper.cpp — порт на C++, який можна запускати на CPU (навіть на смартфонах) через квантування моделі. До 2024 року це рішення доведене до того, що малі моделі можуть працювати в реальному часі на телефонах і працюють ці додатки повністю офлайн.
• Існують дослідницькі проекти на основі Whisper: наприклад, додаткове навчання в доменах (як медична транскрипція) від різних груп (хоч це не завжди публічно — деякі стартапи точно це робили).
• OpenAI, ймовірно, працює над новою моделлю для мовлення, можливо, інтегруючи GPT-підходи (деякі натяки у статтях про мультимодальну модель для мовлення та тексту). Якщо таке рішення з’явиться, воно може перевершити Whisper, але станом на середину 2025 року Whisper — основний ASR-продукт OpenAI.
• Щодо впровадження: до 2025 року багато open-source проектів (як інструменти Mozilla, Kaldi тощо) перейшли на Whisper як еталонну модель через його високу точність. Це зробило його фактичним стандартом.
• Важливе нововведення: Meta MMS (Massive Multilingual Speech) (середина 2023) розширила ідею, випустивши моделі для розпізнавання понад 1100 мов (щоправда, не такі точні, як Whisper для основних мов). Ця конкуренція підняла ще більший інтерес до багатомовного мовлення — Whisper поки домінує за якістю, але можливо OpenAI у відповідь випустить Whisper v3, що покриє більше мов або скориговану під такі тренди.
• Підсумовуючи: головне оновлення — екосистема навколо Whisper дуже виросла, вдосконалились інструменти розгортання й прискорення, а сама модель залишається топовим вибором для голосової транскрипції у 2025 завдяки якості, підтримці мов і ціні.

Офіційні ресурси: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; документація OpenAI Whisper API (сайт OpenAI) zilliz.com. (Єдиної “продуктової сторінки” немає, бо це саме модель, але GitHub/Glossary посилання вище дають офіційний контекст).

7. Deepgram (API та платформа для розпізнавання мови) – Deepgram

Огляд: Deepgram — це орієнтована на розробників платформа для розпізнавання мови, яка пропонує швидке, надзвичайно точне транскрибування за допомогою комплексу моделей ШІ та потужного API. Deepgram виділяється серед інших завдяки фокусу на кастомізації, швидкості та економічній ефективності для корпоративних застосувань. Заснована у 2015 році, компанія створила власні моделі глибокого навчання для розпізнавання мови (а не використовується моделі великих IT-компаній) і зайняла нішу, особливо серед контакт-центрів, компаній голосової аналітики та IT-фірм, які потребують масштабного чи реального часу транскрибування. У 2024–2025 роках Deepgram часто згадують як одну з кращих альтернатив великим хмарним провайдерам для STT, особливо після демонстрації світового рівня точності з новою моделлю “Nova-2” deepgram.com. Платформа пропонує не лише готові моделі, а й інструменти для тренування кастомних моделей розпізнавання мови на власних даних компаній (те, що рідко пропонують хмарні API для самообслуговування). Deepgram можна розгортати у хмарі або локально, що приваблює бізнеси з різними вимогами до гнучкості.

Тип: В основному розпізнавання мови (транскрипція). (Deepgram почав бета-розробку сервісів синтезу мови (Text-to-Speech) та інструментів для реального часу — Voice AI — з 2025 року deepgram.com deepgram.com, але базою залишається STT).

Компанія/Розробник: Deepgram, Inc. (незалежний стартап, хоча на 2025 рік ходять чутки про можливе поглинання через технологічне лідерство у сфері STT).

Можливості та цільова аудиторія:

• Транскрипція в реальному часі та пакетна обробка: API Deepgram дозволяє як потокове транскрибування з мінімальною затримкою, так і обробку аудіофайлів пакетами. Система здатна опрацьовувати великі об’єми (вони рекламують пропускну здатність у тисячі годин аудіо за короткий час).
• Висока точність і вибір моделей: Пропонується кілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” — найточніша, “Base” — для легких/швидких задач, а також інколи вузькогалузеві моделі). Остання модель Nova-2 (з 2024 р.) забезпечує на 30% нижчий WER (Word Error Rate), ніж у конкурентів та вирізняється точною обробкою в реальному часі deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація: Важлива перевага — користувачі можуть завантажувати розмічені дані для тренування своїх моделей Deepgram із урахуванням специфічної лексики (наприклад, назви продуктів, унікальні вирази). Це дозволяє істотно підвищити точність для даної галузі.
• Багатомовна підтримка: Deepgram підтримує транскрипцію багатьма мовами (понад 30 мов станом на 2025 рік, включаючи англійську, іспанську, французьку, німецьку, японську, китайську тощо). Головна сила — англійська, але відбувається розширення інших мов.
• Стійкість до шуму і аудіоформати: Deepgram спочатку розробляв попередню обробку аудіо, здатну працювати з різною якістю запису (телефонні дзвінки, тощо). Підтримується широкий список форматів (зокрема популярні кодеки типу MP3, WAV, навіть потоки RTP у реальному часі).
• Функції: На вимогу доступна діаризація (розмітка по спікерах), розстановка пунктуації, регістр, фільтрація нецензурної лексики, а також визначення сутностей (виявлення чисел, валют тощо). Також є можливість знаходити ключові слова або застосовувати NLP-обробку текстів через API.
• Швидкість: Deepgram відомий дуже швидкою обробкою — завдяки розробці з використанням CUDA (спочатку все робилося на GPU). Вони заявляють обробку аудіо швидше, ніж у реальному часі, навіть великими моделями.
• Масштабуємість і розгортання: Доступний як хмарний API (з корпоративними SLA), а також для локального розгортання або приватної хмари (є контейнеризована версія). Орієнтація на корпоративні об’єми, є дашборди і аналітика для клієнтів.
• Сценарії використання: Основні користувачі — контакт-центри (транскрипція дзвінків та аналітика), софтверні компанії, що впроваджують голосові функції, медіакомпанії для транскрибування аудіоархівів, компанії зі штучним інтелектом, яким потрібна база STT для створення голосових продуктів. Наприклад, кол-центр може транскрибувати тисячі дзвінків одночасно й аналізувати для визначення настроїв клієнтів або відповідності стандартам. Розробники цінують простий API та детальну документацію.

Ключові можливості:

• Простота API: Один ендпоінт API може працювати як із аудіофайлом, так і зі стрімом, з різними налаштуваннями (мова, модель, пунктуація, діаризація тощо). Є SDK для популярних мов програмування (Python, Node, Java та ін.).
• Підсилення розпізнавання ключових слів: Можна задані ключові слова посилити для підвищення ймовірності їхнього розпізнавання (якщо не тренуєте індивідуальну модель — це швидкий спосіб покращити точність для окремих термінів).
• Єдність пакетного та потокового режиму: Практично той самий API; є окремі ендпоінти для збережених і живих потоків із відповідною оптимізацією.
• Безпека: Deepgram пропонує локальне розгортання і за замовчуванням не зберігає аудіо після обробки (якщо клієнт не обере інакше). Для фінансової/медичної сфери це дуже важливо.
• Функції допомоги агенту у реальному часі: Через API чи майбутній “Voice Assistant API” deepgram.com підтримують сценарії типу транскрипція + саммарі в реальному часі для кол-центрів (наприклад, у них акцент на pipeline: STT -> аналіз -> навіть формування відповідей).
• Заявлена точність: Публічно проведені бенчмарки Nova-2 показують 8,4% медіанного WER для різних доменів, що краще конкурентів (у найближчих може бути ~12%) deepgram.com, і зокрема на 36% краще, ніж Whisper-large deepgram.com — тобто для бізнесу, де значення має кожен відсоток точності, Deepgram — лідер.
• Економічна ефективність: Часто підкреслюють, що робота на GPU з цією моделлю дешевша, а ціна (дивіться нижче) при великих обсягах може бути нижчою за конкурентів.
• Підтримка та моніторинг: Корпоративні можливості — детальні логи, пошук по транскриптах, моніторинг через консоль.

Підтримувані мови: Головний акцент Deepgram — англійська (США та діалекти), але у 2025 р. підтримується 20-30+ мов нативно, включаючи основні європейські, японську, корейську, китайську, гінді тощо. Відбувається розширення переліку, але ще не до 100 мов (менше, ніж у Whisper). Можна тренувати індивідуальні моделі для підтримуваних мов (для непідтримуваних потрібно робити запит або використовувати базову мультимовну модель, якщо є). Модель Nova наразі може бути тільки для англійської (найвища точність — англійська, іноді іспанська). Підтримуються діалекти англійської (можна задати British English чи American для орфографічних відмін).

Технічна основа: Deepgram використовує комплексну модель глибокого навчання типу end-to-end, історично вона базувалася на авторських дослідженнях — ймовірно, це вдосконалена версія згорткових і рекурентних мереж чи Transformer. Nova-2 описують як “архітектуру на базі Transformer із специфічними для мови оптимізаціями” deepgram.com. Nova-2 була навчена на 47 млрд токенів і 6 млн ресурсів deepgram.com, що дуже багато й означає велику різноманітність даних. Вони стверджують, що Nova-2 — “найглибше навчена ASR-модель на ринку” deepgram.com. Основні технічні досягнення:

• Завдяки змінам архітектури поліпшили визначення сутностей, контексту тощо deepgram.com.
• Фокус на стрімінг — моделі здатні швидко видавати часткові результати, ймовірно, завдяки блочній синхронній архітектурі декодування.
• Оптимізація для GPU: від початку розробляли на GPU, багато написано на CUDA C++ для високої швидкодії.
• Кастомні моделі ймовірно використовують transfer learning — донавчання базових моделей на даних клієнта. Інструменти надаються або налаштування робить команда Deepgram (залежно від плану).
• Також реалізовано баланс швидкості/точності через різні розміри моделей: раніше були “Enhanced model” vs “Standard model”. Nova-2, можливо, єдина топ-модель із меншими для прискорення.
• Цікавий момент: Deepgram придбала або створила безліч аудіоданих із різних сфер (на блозі описано тренування на “усіх типах дзвінків, зустрічей, відео тощо”). Також виділяють доопрацювання моделей під кол-центри (спеціалізовані на дзвінках).
• Є згадка про 2-фазну модель у старій архітектурі, нинішня Nova-2 — це, схоже, єдине велике рішення.
• Можливо, використовують дистиляцію знань для стискання моделей (оскільки є і компактні версії).
• Також зазначено використання контекстних підказок (наприклад, підказування моделі потрібних термінів — схоже на hint-parameter у багатьох API).
• Після виходу Nova-2 опубліковані порівняння: Nova-2 має медіанний WER 8,4% проти 13,2% у Whisper large, досягнуто тренуванням та оптимізацією архітектури deepgram.com deepgram.com.

Сценарії використання (деякі приклади, окрім згаданих):

• Онлайн транскрипція контакт-центру: Компанія використовує Deepgram для транскрипції дзвінків із клієнтами в режимі реального часу, а потім текст використовується для відображення релевантної інформації агентам або аналізу після дзвінка для дотримання стандартів.
• SaaS-транскрипція зустрічей: Інструменти на кшталт Fireflies.ai або аналоги Otter.ai можуть використовувати Deepgram на бекенді для створення нотаток та підсумків онлайн-зустрічей.
• Голосовий пошук в додатках: Якщо додаток додає функцію голосового пошуку або команд, він може використовувати STT Deepgram для конвертації запиту в текст (деякі обирають Deepgram через швидкість чи конфіденційність).
• Медіа та розваги: Постпродакшн-студія може завантажувати в Deepgram велику кількість сирого аудіоматеріалу для отримання транскрипцій з метою створення субтитрів або щоб зробити контент доступним для пошуку.
• IoT-пристрої: Деякі смарт-пристрої можуть використовувати Deepgram локально (edge-деплоймент) або через хмару з низькою затримкою для транскрипції голосових команд.
• Інструменти для розробників: Deepgram інтегрували у no-code платформи чи аналітичні продукти для зручної обробки аудіо; наприклад, аналітичний пайплайн даних обробляє записи дзвінків за допомогою Deepgram, перетворюючи їх у текст для подальшого аналізу.

Ціноутворення: Deepgram використовує тарифікацію по обсягу використання, причому нові користувачі отримують безкоштовний кредит (наприклад, $200 на новий акаунт). Далі:

• Є рівні тарифів: наприклад, безкоштовний тариф дає певну кількість хвилин на місяць, а далі платно — приблизно $1.25/год за стандартну модель (тобто $0.0208 за хвилину), $2.50/год за Nova (цифри орієнтовні; блог Telnyx показує Deepgram — від безкоштовного до $10k/рік для підприємств, що передбачає індивідуальні угоди).
• Є варіанти передоплати: наприклад, сплатити наперед фіксовану суму за нижчу ціну за хвилину або мати річну ліцензію для підприємства.
• У порівнянні з великими постачальниками — зазвичай конкурентна або дешевша ціна при масштабах; а завдяки точності менше ручної корекції, що теж економить витрати BPO.
• Навчання кастомних моделей може бути за окрему плату або лише для корпоративних клієнтів.
• Вони заявляють, що розділові знаки, діаризація тощо — без додаткової оплати, ці функції входять у тариф.

Переваги:

• Передова точність з Nova-2 — лідер у розпізнаванні англійської мови deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізованість AI — це не лише “чорний ящик”; ви можете адаптувати модель під вашу сферу, що особливо цінно для корпоративних замовників (перетворення “доброї” точності на “відмінну” для вашого кейсу).
• Робота в реальному часі — стрімінг Deepgram низькозатратний по затримці, ідеально підходить для онлайн-сценаріїв (деякі хмарні API не справляються з обсягом у реальному часі; Deepgram створювався спеціально для цього).
• Гнучкість розгортання — хмара, локально, гібридно; пристосуються до потреб підприємства, зокрема щодо захисту даних.
• Ціна та масштаб — за великих обсягів часто дешевше, масштабується на десятки тисяч годин на місяць (виділяють кейси із транскрибуванням десятків тисяч годин).
• Зручність для розробників — API і документація високо оцінюються; компанія фокусується лише на мовленні, тому підтримка і експертиза на високому рівні. Кастомізація ключових слів, мультимовність в одному API й інше — зручно.
• Фокус на корпоративних потребах — функції типу визначення емоцій, підсумовування (додають AI-можливості понад raw-STT), детальна аналітика для бізнес-інсайтів із голосу.
• Підтримка й партнерства — інтеграції із Zoom, технічні партнерства (наприклад, деякі телефонні платформи дозволяють напряму підключати Deepgram для стрімінгу дзвінків).
• Безпека — Deepgram відповідає SOC2 тощо, для бажаючих — можливість розгортання локально.

Недоліки:

• Менша впізнаваність бренду в порівнянні з Google/AWS; деякі консервативні компанії можуть вагатися щодо вибору меншого вендора (хоча частка Microsoft у Nuance — схожа ситуація, Deepgram просто незалежна).
• Покриття мов уже вужче, ніж у гігантів — якщо потрібен розпізнавач для мови, яку Deepgram ще не підтримує, треба запитувати чи шукати інших.
• Ширина функцій — Deepgram сфокусований тільки на STT із деякими ML-надбудовами. Немає TTS чи повного рішення для розмов (нещодавно з’явився voice bot API, але це не повноцінна платформа як у Google Contact Center AI чи Watson Assistant). Тобто, якщо потрібне комплексне рішення для мови й діалогу, Deepgram охоплює лише транскрипцію.
• Самостійна кастомізація — хоча це — сильна сторона, замовнику потрібні власні дані й, можливо, знання ML (Deepgram намагається це спростити, але не так просто, як використати типову модель). Це компроміс задля кращого результату.
• Оновлення — менша компанія може рідше оновлювати моделі, ніж Google (але нещодавно Nova-2 вже оновлювали). Також можливі обмеження по надійності чи георезерву порівняно з хмарними гігантами (хоча фактично Deepgram доволі стабільний).
• За on-prem розгортання клієнт сам керує деплоєм на GPU, що може бути складністю (хоча багато хто цінує цей контроль).
• Порівняння з open source — Дехто може вибрати Whisper (безкоштовно), якщо важливіша ціна і нижча точність прийнятна; Deepgramу потрібно постійно обґрунтовувати свою цінність порівняно з відкритими моделями за рахунок кращої точності та підтримки для бізнесу.

Останні оновлення (2024–2025):

• Головна новина: випуск моделі Nova-2 у кінці 2024 року, значне підвищення точності (18% краще за попередню Nova; показали приріст і над конкурентами) deepgram.com deepgram.com. Це дозволяє Deepgram бути на вістрі. Компанія надала детальні бенчмарки й дослідницькі звіти як підтвердження.
• Deepgram запустив Voice Agent API (beta) у 2025 році deepgram.com — для створення AI-агентів у реальному часі (разом із розпізнаванням: йде аналіз та відповідь, імовірно з LLM і TTS). Це крок в AI-конвеpсаціонні рішення (пряма конкуренція в сегменті contact center AI).
• Розширена підтримка мов (у 2024 додано більше європейських та азійських мов).
• Додано функцію підсумовування: у 2024 з’явився модуль, що після транскрипції виклику дає AI-зведення розмови (з використанням LLM за аналогією до Azure call summarization).
• Покращено безпеку: у 2024 Deepgram виконав ще суворіші вимоги, анонсовано HIPAA-сумісність (для медичних клієнтів).
• Покращено досвід для розробників — новий Node SDK v2, CLI-інструмент для транскрипції, зручніша документація.
• В плані продуктивності оптимізовано стрімінгові протоколи, заявка на затримку у реальному часі менше 300 мс при часткових транскриптах.
• Можливо, додано інтеграції з телефонними платформами (Twilio тощо) — легка PSTN-транскрипція дзвінків через Deepgram API.
• Участь в опен-евалюаціях — якщо є змагання з ASR, Deepgram бере участь і публікує результати — прозорість.
• На бізнес-стороні: Deepgram залучив новий раунд фінансування (Series C, 2023) — це про стабільність та інвестиції в R&D.

Офіційний сайт: Deepgram Speech-to-Text API telnyx.com deepgram.com (офіційні сторінки продукту та документації Deepgram).

8. Speechmatics (Мультакцентний STT-двигун) – Speechmatics Ltd.

Огляд: Speechmatics — провідний двигун для розпізнавання мовлення, відомий орієнтацією на зрозуміння “кожного голосу”. Компанія робить акцент на точності для різних акцентів, діалектів та соціальних груп. Британський Speechmatics здобув у 2010-х роках репутацію завдяки self-service STT API та on-prem рішенню, часто перевершуючи великих гравців на складних аудіо з вираженими акцентами. Технологія базується на сучасних ML-алгоритмах та прориві у self-supervised learning, що дозволило тренуватися на величезних обсягах неанотованого аудіо заради справедливого розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. Станом на 2025 рік Speechmatics пропонує STT у кількох формах: хмарний API, контейнерна версія для самостійного розгортання на сервері й OEM-інтеграції (двигун всередині інших продуктів). Їхні клієнти — від медіа (онлайн-субтитри) до аналітики дзвінків, а їхній недавній продукт “Flow” API поєднує STT, синтез мовлення (TTS) та LLM для голосових взаємодій audioxpress.com audioxpress.com. Їх вирізняє висока точність незалежно від акценту чи віку мовця, компанія заявляє про найвищі показники саме у відсутності упередженості (наприклад, точність на афроамериканських чи дитячих голосах значно вища за конкурентів) speechmatics.com speechmatics.com.

Тип: Speech-to-Text (ASR) із новітніми багатомодальними голосовими інтерактивними рішеннями (Speechmatics Flow).

Компанія/Розробник: Speechmatics Ltd. (Кембридж, Велика Британія). Незалежна компанія, проте має партнерів у сфері мовлення та штучного інтелекту.

Можливості та цільові користувачі:

• Універсальний STT-двигун: Однією з головних переваг Speechmatics є єдиний двигун, який однаково добре працює для “будь-якого мовця, будь-якого акценту, будь-якого діалекту” у підтримуваних мовах. Це привабливо для глобальних компаній і мовників, які мають справу з різними мовцями (наприклад, BBC використовувала Speechmatics для створення субтитрів).
• Транскрибування в реальному часі: Їхня система може транскрибувати прями трансляції з низькою затримкою, що робить її придатною для субтитрування подій, трансляцій і дзвінків у реальному часі.
• Пакетна транскрипція: Обробка попередньо записаного аудіо/відео з провідною у галузі точністю. Використовується для відеоархівів, створення субтитрів або транскриптів.
• Багатомовна підтримка: Розпізнає понад 30 мов (включаючи різновиди англійської, іспанської, французької, японської, мандаринської, арабської тощо) і навіть здатна до code-switching (система визначає, коли мовець перемикає мову в розмові) docs.speechmatics.com. Також є автоматичне визначення мови.
• Користувацький словник (Custom Words): Користувачі можуть вказувати специфічні імена чи терміни-професіоналізми, щоб движок їх належно розпізнавав (наприклад, рідкісні імена власні).
• Гнучке впровадження: Speechmatics може працювати у хмарі (SaaS-платформа) або повністю локально через Docker-контейнер, що важливо для середовищ із високими вимогами до конфіденційності. Багато мовників використовують Speechmatics у своїх дата-центрах для живого субтитрування, уникаючи залежності від інтернету.
• Точність у шумних умовах: Двигун добре працює у шумних середовищах, підтримує додаткове форматування сутностей (дати, числа) та можливості, як-от диаризація мовців для розмежування різних голосів.
• Цільові користувачі: Медіакомпанії (телемережі, відеоплатформи), контакт-центри (для транскрипції дзвінків), корпоративні рішення для транскрипції, розробники ПЗ, яким потрібен STT (Speechmatics часто ліцензує свої технології іншим провайдерам — OEM-партнерства), державні установи (транскрипції засідань парламенту чи муніципалітетів), і AI-вендори, які прагнуть неупередженого ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Поєднує STT, TTS і інтеграцію з LLM для створення голосових асистентів, які можуть слухати, розуміти (завдяки LLM) і відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це орієнтовано на інтерактивні голосові AI-рішення (наприклад, голосові боти, що дійсно розуміють акценти).

Ключові особливості:

• Точна робота з акцентами: Завдяки перевірці їхньої системи на упередженість було суттєво знижено розкид помилок між акцентними групами шляхом навчання на великому об’ємі неанотованих даних speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, для афроамериканських голосів показник помилок знизився на ~45% порівняно з конкурентами speechmatics.com.
• Розпізнавання дитячої мови: Окремо відзначають, що мотор показує кращі результати на дитячих голосах (зазвичай для ASR це проблема) — точність 91.8% проти ~83% у Google у тесті speechmatics.com.
• Модель самонавчання (AutoML): Їхня “Autonomous Speech Recognition”, представлена близько 2021 року, навчалася на 1,1 млн годин аудіо за допомогою самонавчання speechmatics.com. Такий обсяг навчання дозволив краще розуміти різноманітні голоси, при дефіциті анотованих даних.
• Нейронні моделі: Повністю нейромережеві (міняли старі гібридні моделі на кінець 2010-х на кінець-до-кінець нейронні).
• API та SDK: REST- та websocket-API для живої й пакетної транскрипції. Також SDK для простішої інтеграції. Видають детальний JSON: слова, час, впевненість тощо.
• Функції сутностей: Уміють розумно форматувати (наприклад, “£50”, коли вимовили “fifty pounds”) та позначати сутності.
• Покриття мов: ~34 мови з високою якістю станом на 2025 рік, включаючи ті, які інші не покривають (наприклад, валлійську, оскільки BBC Wales ними користувалась).
• Постійні оновлення: Регулярно публікують release notes із покращеннями (наприклад, підвищення точності для мандаринської на 5% за одне оновлення docs.speechmatics.com, або додавання нових мов як-от мальтійська тощо).
• Особливості Flow: Flow API дозволяє розробникам об’єднувати STT-результати з LLM-логікою та TTS-виходом для нових голосових асистентів audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна надіслати аудіо — отримати голосову відповідь (LLM формує відповідь, яка озвучена через TTS): Speechmatics робить “клей” для такої взаємодії у реальному часі.

Підтримувані мови: Активно підтримується 30–35 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, португальська, італійська, нідерландська, російська, китайська, японська, корейська, гінді, арабська, турецька, польська, шведська тощо). Підкреслюють глобальне покриття і готові додавати нові мови за запитом docs.speechmatics.com. Є і двомовний режим для іспанської/англійської, який дає змогу транскрибувати змішану англійсько-іспанську docs.speechmatics.com. В оновленнях зазначені нові мови, якірландська та мальтійська (2024 рік) docs.speechmatics.com. Компанія пишається покриттям акцентів всередині мови: наприклад, їхня англійська модель — глобальна і охоплює американський, британський, індійський, австралійський, африканський акценти без окремих моделей.

Технічна основа:

• Самонавчання (Self-Supervised Learning): Використовують підходи, подібні до Facebook wav2vec 2.0 (мабуть, власний варіант), для навчання на великій кількості неанотованого аудіо (YouTube, подкасти) з подальшим донавчанням на розшифрованих даних. Це суттєво розширило покриття акцентів/діалектів (2021) speechmatics.com.
• Нейроархітектура: Ймовірно, поєднання CNN для виділення ознак та Transformers для послідовностей (сучасні ASR зазвичай застосовують Conformer або схожі підходи). Помітна велика модель оновлення під назвою “Ursa” в release notes docs.speechmatics.com, яка дала суттєвий приріст точності по мовах — ймовірно, це нова архітектура (Conformer або Transducer).
• Розміри моделей: Публічно не деталізовано, але для on-prem є варіанти (“standard” та “enhanced” моделі). Завжди підкреслюють низьку затримку — ймовірно, там streaming-friendly архітектура (Transducer чи CTC-модель для поетапної видачі).
• Підхід до упередженості та неупередженості: Завдяки навчанню на різноманітних неанотованих даних, модель автоматично охоплює безліч варіантів мовлення. Дані публікацій щодо зменшення упередженості свідчать про цілеспрямовану роботу над рівною точністю для різних мовців.
• Безперервне навчання: Ймовірно, системи враховують виправлення користувачів як петлю зворотного зв’язку (не обов’язково експортовано назовні, але внутрішньо — скоріш за все).
• Обладнання та ефективність: Може працювати на звичайних CPU (для багатьох корпоративних рішень on-prem використовують CPU-кластери). Також, ймовірно, оптимізовано для GPU. Іноді згадують “низький footprint”.
• Технічні особливості Flow API: Поєднує власний ASR із будь-яким LLM (OpenAI чи іншим) і зовнішнім TTS-партнером — імовірно, схема виглядає так: STT видає текст → викликається LLM → відповідь озвучується TTS (можливо, Amazon Polly чи Azure, якщо не власний), але сайт дозволяє обирати “бажаний LLM” та “бажаний TTS” audioxpress.com.

Сфери застосування:

• Мовлення та медіа: Багато прямих трансляцій на ТБ у Великій Британії використовують Speechmatics для створення субтитрів у реальному часі, коли немає доступних стенографістів або для підсилення їхньої роботи. Пост-продакшн компанії також використовують цю технологію для генерування транскриптів з метою редагування чи відповідності вимогам.
• Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, які аналізують інтерв’ю з клієнтами або групові дискусії по всьому світу, користуються Speechmatics для точної транскрипції багатонаціонального контенту (наприклад, при аналізі настроїв у мультинаціональних фокус-групах).
• Державний/публічний сектор: Транскрипції засідань міських рад або парламентських сесій (особливо в країнах із кількома мовами чи яскраво вираженими місцевими акцентами – у цьому Speechmatics має особливу перевагу).
• Аналітика кол-центрів: Схоже на інші компанії, але Speechmatics особливо популярний там, де оператори чи клієнти мають виражений акцент, який інші движки можуть зрозуміти неправильно. Також вони пропонують локальне розгортання (деякі європейські телеком-компанії або банки надають перевагу саме цьому).
• Освіта: Транскрипції лекцій або створення субтитрів для університетського контенту (особливо коли лектори чи студенти мають різноманітні акценти).
• Провайдери голосових технологій: Деякі компанії вбудовують рушій Speechmatics у свої рішення (у вигляді white-label), оскільки він відомий своєю стійкістю до акцентів і забезпечує перевагу для глобальних користувачів.
• Субтитрування для користувацького контенту: Деякі платформи, які дозволяють користувачам створювати субтитри до відео, можуть використовувати Speechmatics у бекенді для роботи з усіма варіантами голосів.

Модель ціноутворення:

• Зазвичай для підприємств формують індивідуальну цінову пропозицію (особливо для локальної ліцензії – ймовірно, річна ліцензія залежно від обсягу чи кількості каналів).
• Для хмарного API раніше публікувалися ціни близько $1,25 за годину чи подібні, конкурентні з іншими. Можливо, ~$0,02/хв. Для прямих корпоративних клієнтів може бути мінімальний щомісячний обсяг.
• Також пропонували безкоштовну пробну версію або 600 хвилин безкоштовно на їх SaaS.
• Вони підкреслюють необмежене використання локального рішення за єдиний платіж, що для великих користувачів більш привабливо, ніж поминутні тарифи.
• Оскільки орієнтуються на корпоративний сегмент, для малих обсягів це може бути не найвигідніше (хтось для хоббі обере OpenAI Whisper). Але для професійного використання ціна відповідає ринку або трохи нижча, ніж у Google/Microsoft при великому обсязі, особливо з урахуванням співвідношення ціна-якість.
• Їхній Flow API може мати іншу модель ціноутворення (можливо, за взаємодію чи інший показник; поки не ясно, оскільки це новинка).
• Зараз публічного тарифу немає (швидше за все, перехід на продажі через менеджерів), але система цін відома як розумна й проста для ліцензування (особливо це важливо для мовлення 24/7 з передбачуваними витратами).

Переваги:

• Точність щодо акцентів/діалектів: Провідна на ринку для глобальної англійської та багатомовної точності з мінімальним упередженням speechmatics.com speechmatics.com. Принцип «розуміти кожен голос» підтверджується даними й визнаний у галузі – це велика перевага, особливо на фоні зростаючої важливості різноманіття та інклюзії.
• Підтримка on-prem та приватної хмари: Багато конкурентів працюють лише у хмарі; Speechmatics дає клієнтам повний контроль, якщо це потрібно, чим виграє за чутливих чи обмежених по bandwidth сценаріїв.
• Орієнтація на підприємства: Високі стандарти відповідності (ймовірно мають ISO-сертифікації speechmatics.com), потужна підтримка, готовність братись за нестандартні запити (наприклад, додати нову мову під клієнта або налаштувати модель).
• Субтитрування в реальному часі: Доведена ефективність для live-подій і ТБ, де потрібна одночасно низька затримка та висока точність.
• Інноваційність та підхід: Сильний акцент на зменшення упередженості ШІ, що приваблює компанії, які дбають про справедливість. Їхні технології безпосередньо відповідають на типові критики ASR (що системи гірше працюють для різних демографічних груп).
• Багатомовність в одній моделі: Підтримка code-switching і відсутність необхідності вручну обирати мову чи акцент у ряді випадків — модель це визначає самостійно, що дуже зручно для користувача.
• Стабільність і досвід: На ринку з середини 2010-х років, використовується відомими брендами (TED talks та ін.), перевірена часом.
• Розвиток за межі STT: Платформа голосових взаємодій Flow свідчить, що компанія розвивається для майбутніх завдань (інвестує не тільки у розшифровку, а й у повноцінний двосторонній голосовий ШІ).

Недоліки:

• Менш відома серед розробників, ніж деякі американські чи open-source гравці, відповідно й спільнота менша.
• Менше підтримуваних мов, ніж у Whisper чи Google – якщо треба рідкісна мова (як-от суахілі чи тамільська), Speechmatics може її не мати без окремої розробки.
• Прозорість цін: Оскільки це корпоративно орієнтований продукт, малим розробникам він може здатися менш зручним чи дешевим для експериментів порівняно з, наприклад, OpenAI ($0,006/хв). Фокус – якість і бізнес, а не найбільш бюджетна ціна.
• Відсутність вбудованого розуміння мовлення (до Flow) – «сирі» транскрипції потребують додаткового NLP для отримання інсайтів; історично не було вбудованої аналітики настроїв чи підсумування (це залишалось на клієнта або партнера).
• Конкуренція з Big Tech: Оскільки Google, Azure вдосконалюють свої моделі для акцентів (а Whisper безкоштовний), Speechmatics потрібно постійно бути попереду, щоб залишатися кращою альтернативою.
• Відсутність TTS чи інших модальностей (поки що) – компанії, яким потрібен «все в одному», можуть обрати Azure з підтримкою STT, TTS, машинного перекладу тощо, якщо Speechmatics не інтегрується з іншими (Flow передбачає партнерство для TTS/LLM, а не повне власне рішення).
• Масштабування бізнесу: як менша компанія, виникає питання про масштаби – чи зможуть обслуговувати обсяги Google по всьому світу? Вірогідно, можуть завдяки своїм мовним клієнтам, але це може турбувати щодо довгострокової підтримки чи можливості інвестувати в тренування моделей.

Оновлення за 2024–2025 роки:

• Speechmatics запустили Flow API у середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, зробивши стратегічний вихід у сферу голосових інтерактивних AI-рішень, поєднавши STT + LLM + TTS в одному пайплайні. Відкрили лист очікування для створення корпоративних голосових асистентів, що означає перехід до інтеграції з розмовним ШІ.
• Впровадили нові мови (ірландська гельська та мальтійська у серпні 2024) docs.speechmatics.com та продовжили вдосконалювати моделі (моделі Ursa2 дали підвищення точності для багатьох мов у серпні 2024 docs.speechmatics.com).
• Покращили діаризацію (визначення спікерів) та підтримку мультимовності (зокрема, покращена транскрипція для іспансько-англійських білінгвів на початку 2024).
• Було зроблено акцент на оновленнях batch container з підвищенням точності для багатьох мов (реліз-ноти свідчать про ~5% приріст для мандаринської, покращення для арабської, шведської тощо у 2024) docs.speechmatics.com.
• Щодо упередженості та інклюзії: після прориву у 2021 ймовірно ще раз оновили моделі з використанням більших даних (можливо, базується на дослідженнях 2023 року). Ймовірно, випущено оновлену “Autonomous Speech Recognition 2.0” із подальшими покращеннями.
• Брали участь або були згадані в дослідженнях Стенфорда чи MIT про справедливість ASR, підкреслюючи свою ефективність.
• Зацікавлені у вбудуванні у масштабні платформи – ймовірно, збільшують партнерства (наприклад, інтеграція з Nvidia Riva чи Zoom transcription – умовно, але такі угоди можуть бути й непублічними).
• В бізнес-плані Speechmatics, швидше за все, розширюють свою присутність на ринку США з відкриттям офісу або партнерств, хоча історично вони були сильніші у Європі.
• У 2025 залишаються незалежними й такими, що впроваджують новації, і часто вважаються топовим ASR, коли важлива неупереджена точність.

Офіційний сайт: Speechmatics Speech-to-Text API audioxpress.com speechmatics.com (офіційна сторінка продукту та ресурси Speechmatics).

9. ElevenLabs (Платформа генерації та клонування голосу) – ElevenLabs

Огляд: ElevenLabs — це передова платформа штучного інтелекту для генерації та клонування голосів, яка здобула широку популярність у 2023 році завдяки своїм неймовірно реалістичним і універсальним синтетичним голосам. Вона спеціалізується на Text-to-Speech (TTS), здатному відтворювати мову з тонкими емоціями, та на Voice Cloning, дозволяючи користувачам створювати власні голоси (навіть клонувати голос конкретної людини з її згоди) з невеликого аудіозразка. ElevenLabs пропонує простий веб-інтерфейс і API, завдяки яким творці контенту, видавці та розробники можуть генерувати якісну мову різними голосами та мовами. Станом на 2025 рік ElevenLabs вважається однією з провідних платформ для ультрареалістичного TTS, який у багатьох випадках не відрізнити від людської мови zapier.com zapier.com. Платформу використовують для озвучення аудіокниг, озвучування відео на YouTube, створення голосів ігрових персонажів, а також у інструментах доступності. Головною відмінністю є високий рівень виразності та налаштування: користувачі можуть підлаштовувати параметри стабільності й схожості для досягнення бажаного емоційного тону zapier.com, а також отримують доступ до великої бібліотеки готових голосів і голосових клонів, створених користувачами.

Тип: Генерація тексту в мовлення та клонування голосу (є також допоміжна функція розпізнавання мовлення для процесу клонування, але основний акцент — саме на створенні голосу).

Компанія/Розробник: ElevenLabs (стартап, заснований у 2022 році, розташований у США/Польщі, оцінка — близько $1 млрд станом на 2023 рік zapier.com).

Можливості та цільова аудиторія:

• Ультрареалістичний TTS: ElevenLabs може генерувати мову з природною інтонацією, темпом і емоціями. Голос не звучить роботизовано; легко відтворюються тонкі нюанси: сміх, шепіт, вагання тощо. Основна аудиторія — творці контенту (відеонаруція, подкасти, аудіокниги), ігрові розробники (голоси NPC), кінематографісти (прототипне дублювання), а також окремі користувачі для розваги або доступності (прочитування статей вибраним голосом).
• Бібліотека голосів: У відкритій бібліотеці до 2024 року є понад 300 готових голосів, включаючи деякі, створені за мотивами відомих акторів чи у певному стилі (ліцензовані або від користувачів) zapier.com. Можна шукати голоси за стилем (наративний, веселий, страшний тощо) та за мовами.
• Клонування голосу (індивідуальні голоси): Користувачі (за наявності відповідних прав) можуть створити цифрову копію голосу, надавши кілька хвилин аудіо. Сервіс створить індивідуальний TTS-голос із такою ж тембральністю та стилем elevenlabs.io elevenlabs.io. Це популярно серед творців, які прагнуть власного унікального наратора, або для брендів, що локалізують корпоративний голос.
• Багатомовність і крос-лінгвальність: ElevenLabs підтримує генерацію мовлення 30+ мовами будь-яким обраним голосом, тобто можна клонувати англомовний голос і змусити його говорити іспанською чи японською з тими ж вокальними характеристиками elevenlabs.io elevenlabs.io. Це дуже корисно для дублювання контенту кількома мовами зі збереженням однієї “голосової ідентичності”.
• Керування емоціями: Інтерфейс/API дозволяє налаштовувати параметри стабільності (консистентність проти варіативності у вимові), схожості (наскільки точно зберігаються оригінальні характеристики голосу) zapier.com, а також стилю та акценту через вибір голосу. Це дозволяє тонко підлаштовувати озвучення — наприклад, робити його більш емоційним або монотонним.
• Реальний час і низька затримка: До 2025 року ElevenLabs суттєво підвищив швидкість генерації — платформа генерує аудіо достатньо швидко для деяких сценаріїв у реальному часі (хоча основна робота асинхронна). Доступна навіть модель з низькою затримкою для інтерактивних завдань (бета).
• Платформа та API: Пропонується веб-студія для нетехнічних користувачів, де можна набрати текст, вибрати чи налаштувати голос і створити аудіо. Розробникам пропонуються API та SDK. Також запущено Eleven Multilingual v2 для покращення генерації неанглійською.
• Інструменти для публікації: Особливо націлені на авторів аудіокниг — наприклад, можливість введення великих обсягів тексту, гарантовано однаковий голос на всіх главах тощо. Основні користувачі тут — самвидавці, видавці, відеокреатори та ті, хто озвучує соціальні мережі.

Ключові особливості:

• Voice Lab і бібліотека: Зручний у користуванні розділ “Voice Lab” для керування кастомними голосами та Бібліотека голосів для пошуку голосів за категоріями (наприклад, “наратор”, “героїчний”, “ведучий новин”) zapier.com. Багато голосів — від спільноти (з правами).
• Моделі з високою виразністю: ElevenLabs випустили нову модель (v3, кінець 2023, альфа), здатну природно передавати сміх, змінювати тон у середині речення, шепотіти тощо elevenlabs.io elevenlabs.io. У демо є навіть спів і зміна емоцій у процесі звучання.
• Контроль стабільності й варіацій: Слайдер “Stability” — вища стабільність дає рівномірне озвучення (для довгих нарацій), нижча робить голос більш динамічним/емоційним (ідеально для діалогів персонажів) zapier.com.
• Клонування за згодою та захист: Вимагається явна згода або верифікація для клонування чужого голосу (для запобігання зловживань). Наприклад, для клонування власного голосу потрібно начитати спеціальні фрази із заявою згоди (вони це перевіряють).
• Мультиголосся та діалоги: Інтерфейс дозволяє легко генерувати мультиспікерське аудіо (наприклад, різні голоси для різних абзаців або реплік). Чудово для аудіодрам чи симуляції розмов.
• Мови: На 2025 рік покривають усі основні мови Європи та частину азійських; згадують понад 30 (ймовірно: англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, португальська, польська, хінді, японська, корейська, китайська тощо). Якість постійно зростає – v3 значно підвищила природність іншомовної синтезу.
• Якість аудіо: Вихід — високої якості (44,1 кГц), підходить для професійних медіа. Доступні формати MP3, WAV та ін.
• Функції API: Можна вибирати голос за ID, задавати індивідуальні налаштування, виконувати морфінг між голосами тощо.
• *ElevenLabs також має базовий STT (інструмент транскрипції на базі Whisper для допомоги з дубляжем), але це не головний фокус.

Підтримувані мови: 32+ мови для генерації TTS elevenlabs.io. Важливо: крос-лінгвальна можливість означає, що не потрібно створювати окремий голос для кожної мови — один голос здатен говорити різними мовами (хоча акценту оригіналу може зберігатися). Особливо підкреслюється можливість внутрішньомовного клонування (наприклад, клонований польський голос може говорити японською). Не всі голоси однаково добре працюють у всіх мовах (деякі надтонко налаштовані лише під англійську, проте v3 вже зустрічає багатомовне навчання). Включені всі популярні мови, а також деякі менш поширені (наприклад, нідерландська, шведська, ймовірно арабська тощо). Спільнота активно повідомляє про якість різними мовами — до 2025 ElevenLabs значно підвищила рівень неанглійської генерації.

Технічна основа:

• ElevenLabs використовує власну глибоку нейронну модель, ймовірно ансамбль, що складається з текст-енкодера на основі Transformer і генеративного аудіодекодера (вокодера) — подібно до моделей VITS або Grad-TTS, але з глибокою оптимізацією. Велику увагу приділяють дослідженню виразності — можливо, із застосуванням попередньо навчених енкодерів мовлення (на кшталт Wav2Vec2) для захоплення характеристики голосу, а також підходів mixture-of-speaker або prompt-based для стилів.
• Модель v3 (“Eleven v3”), імовірно, передбачає нову архітектуру з багатомовним навчанням і токенами стилю для емоцій elevenlabs.io.
• Зазначається “проривні алгоритми ШІ” elevenlabs.io. Ймовірно, компанія використовує величезну навчальну вибірку (оголошено про навчання на тисячах годин, включаючи відкриті аудіокниги тощо), з особливим акцентом на багатоголосому тренуванні, щоб одна модель генерувала різні голоси.
• Це частково аналогічно до TTS OpenAI (опція «голос» у ChatGPT): багатоголоса єдина модель. ElevenLabs — один із лідерів у цьому напрямку.
• Використовується zero-shot клонування: модель одразу підлаштовується під новий голос навіть за коротким аудіозразком. Можливо, через екстракцію “вектору мовця” (d-vector чи схожий) і подачу його на TTS-модель. Тому голосові клони створюються майже миттєво.
• Проведено роботу з емоційною модальністю — наприклад, токенізація стилів чи додаткові референс-аудіо з емоціями у навчанні.
• Значний акцент на швидкість синтезу: вірогідно, через GPU та ефективні вокодери, що дозволяє працювати майже в реальному часі (використання паралельного вокодера для прискорення).
• Проблема крослінгвального вирівнювання скоріше вирішується залученням IPA або спільного фонемного простору, щоб одна й та сама модель добре вимовляла різними мовами (відгуки користувачів це підтверджують).
• Велика робота також на фронтенді: нормалізація тексту, вимова імен, однозначно розрізнення омографів, контекстна адаптація (якість говорить про добру модель нормалізації і мовну модель на вході для вибору вимови по контексту).
• Можливо, у ElevenLabs працює і механізм зворотного зв’язку: через велику кількість користувачів регулярно відслідковуються помилки вимови та донавчається модель (особливо у відповідь на масові виправлення користувачів).

Сфери застосування:

• Озвучування аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення аудіоверсій книг без найму дикторів, обираючи відповідний голос із бібліотеки або клонуючи власний. Видавці локалізують книги, клонуючи голос диктора іншою мовою.
• Озвучування відео (YouTube, e-Learning): Творці швидко генерують озвучення для відео-експлейнерів чи курсів. Деякі використовують це для A/B тестування різних стилів голосу для свого контенту.
• Розробка ігор: Незалежні розробники ігор використовують ElevenLabs для озвучення реплік NPC-персонажів, обираючи різні голоси та генеруючи діалоги — це суттєво економить витрати на озвучування.
• Дубляж та локалізація: Студія може дублювати фільм чи серіал кількома мовами, використовуючи клон оригінального голосу актора, зберігаючи притаманну йому інтонацію. Вже є приклади використання ElevenLabs у фанатських проектах для «озвучення» нових реплік оригінальними голосами акторів.
• Доступність і читання: Користувачі використовують сервіс для читання статей, електронних листів чи PDF приємним голосом на вибір. Люди з порушенням зору отримують користь від більш природного TTS, що робить тривале прослуховування комфортнішим.
• Прототипування голосів: Рекламні агенції чи режисери прототипують озвучування реклам або відео за допомогою AI-голосів — для затвердження клієнтом перед реальною записом. Іноді AI-голос настільки якісний, що використовується в остаточній версії для невеликих проектів.
• Персональне клонування голосу: Декотрі люди клонують голоси літніх родичів (з дозволу) для збереження, або власний голос для делегування завдань — наприклад, щоб «свій голос» озвучував їхні тексти.
• Інтерактивне сторітелінг: Додатки або ігри, що генерують контент на льоту, використовують ElevenLabs для озвучення динамічних реплік (із певною затримкою).
• Голоси для кол-центрів чи віртуальних асистентів: Компанії можуть створити унікальний брендований голос, використовуючи клонування чи кастомізацію, і використовувати його у IVR чи віртуальних асистентах.
• Підвищення ефективності контенту: Автори генерують аудіореалізацію діалогів персонажів, щоб почути, як вони звучать у виконанні, що допомагає при написанні сценаріїв.

Модель ціноутворення: ElevenLabs пропонує фріміум та підписну модель:

• Безплатний тариф: ~10 хвилин створеного аудіо на місяць для тестування zapier.com.
• Starter тариф: $5/місяць (або $50/рік) дає ~30 хвилин на місяць, а також доступ до клонування голосу й базових комерційних прав zapier.com.
• Вищі тарифи (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують дорожче на місяць і дають більше лімітів (години генерації), додаткові можливості — вища якість, більше кастомних голосів, пріоритет, можливо, API-доступ згідно тарифу zapier.com zapier.com.
• Enterprise: індивідуальне ціноутворення для великих обсягів (можливість переговорів про необмежені плани тощо).
• На відміну від хмарних TTS, які зазвичай стягують плату за кількість символів, ElevenLabs використовує розрахунок за тривалість. Наприклад, $5 за 30 хвилин, ефективно $0,17 за хвилину, що дуже конкурентно враховуючи якість і права використання.
• Можна докуповувати додаткові хвилини (за перевищення ліміту або одноразові пакети).
• У ціну входять використання стандартних голосів та клонування. Якщо ви клонували чужий голос із бібліотеки, вас попросять підтвердити права тощо — сервіс дбає про законослухняність.
• Є API для підписників (ймовірно, починаючи з тарифу за $5, але з обмеженням по квоті).
• Загалом, сервіс дуже доступний для індивідуальних творців (що й забезпечило його популярність), при цьому масштабується для більших потреб.

Сильні сторони:

• Неперевершена якість і реалістичність голосу: За відгуками користувачів, голоси ElevenLabs – одні з найбільш людяних із доступних для широкого загалу zapier.com zapier.com. Вони передають емоції та природний ритм, переважаючи багато великих TTS за виразністю.
• Зручність і свобода творчості: Платформа розроблена так, щоб навіть неексперти легко могли клонувати голос чи змінювати його стиль. Це знижує бар’єри для креативного використання AI-голосів.
• Величезна бібліотека голосів: Сотні голосів та можливість створювати власні — дозволяє отримати практично будь-який стиль чи персонажа, набагато більше вибору, ніж у типовому TTS (де зазвичай лише 20-50 голосів).
• Багатомовність та крос-мовність: Можливість переносити голос на інші мови зі збереженням акценту/емоцій — унікальна фішка, що полегшує створення мультимовного контенту.
• Швидкий цикл розвитку: Як стартап, ElevenLabs дуже швидко впроваджує нові фічі (наприклад, лише за рік від v1 до v3, додали нові мови, вміння сміятися/шепотіти тощо). Вони також оперативно реагують на запити спільноти.
• Залучена спільнота: Багато творців користуються сервісом, діляться порадами та голосами, що розширює можливості продукту і робить його більш надійним.
• Гнучка інтеграція через API: Розробники можуть вбудовувати сервіс у додатки (деякі утиліти для озвучування чи боти Discord уже використовують ElevenLabs для створення голосу).
• Вигідність: Для малих і середніх обсягів це значно дешевше, ніж наймати дикторів і студію, а результат майже професійний — це велика перевага для інді-творців.
• Етичний контроль: Впроваджено захисні механізми (клонування голосу потребує верифікації чи доступне лише з високим тарифом, є детектор зловживань). Це допомагає викликати довіру власників IP.
• Фінансування та зростання: Стартап добре фінансується і вже має широку популярність, тому ймовірно тривалий час вдосконалюватиме продукт далі.

Слабкі сторони:

• Можливість зловживань: Головна перевага — реалістичне клонування — може бути й негативною: вже були випадки використання для deepfake-озвучки, тому сервіс впровадив строгіші політики та детекцію зловживань. Але ризик підробок залишається, якщо не контролювати доступ.
• Стабільність для довгих матеріалів: Іноді важко підтримати точну емоційну консистентність на протязі дуже великих текстів. Модель може трохи змінювати тембр чи темп між розділами (налаштування стабільності та новий v3 покращують це).
• Вимова незвичних слів: Хоча система непогана, трапляються помилки з іменами чи рідкісними словами. Є ручні інструменти для виправлення (можете записати транскрипцію), але не все ідеально з коробки — це характерно і для інших TTS.
• Обмеження по API/масштабування: Для дуже масового генерації (тисячі годин) можна впертися у ліміти пропускної здатності — щоправда, для бізнесу компанія, імовірно, збільшує потужності під запит. Великі cloud-провайдери можуть краще справлятися із паралельними запитами наразі.
• Немає розпізнавання мови чи управління діалогом: Це не повна conversational AI платформа — потрібна інтеграція з системою розпізнавання мовлення (STT) і логікою. Деякі розглядають це як мінус порівняно з end-to-end рішеннями (Amazon Polly + Lex тощо). Але ElevenLabs легко інтегрується з такими системами.
• Жорстка конкуренція: Великі гравці та стартапи звернули увагу на успіх ElevenLabs; OpenAI або Microsoft можуть випустити свої TTS (наприклад, VALL-E), здатні скласти конкуренцію. Тому ElevenLabs мусить постійно інновувати.
• Ліцензії та права: Потрібно уважно використовувати голоси, схожі на реальних людей або клони. Навіть з дозволом є юридичні «сіри зони» щодо прав на схожість у різних країнах. Це може зупиняти деякі комерційні проекти до врегулювання питань етики/законів.
• Акценти та мовні обмеження: Хоча голос можна перенести у різні мови, акцент може залишитись від вихідної мови. Декому потрібен «рідний» голос для кожної мови (можливо, надалі додадуть адаптацію чи нові нативні голоси).
• Залежність від хмари: Це закритий хмарний сервіс, локальної установки нема. Деякі користувачі вважають за краще мати офлайн-рішення для конфіденційних даних (компанії не бажають завантажувати секретні тексти в хмару). Самостійно розгорнути платформу неможливо (на відміну від open-source TTS).

Оновлення (2024–2025):

• У кінці 2023 року ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2, що значно покращило якість озвучування іншими мовами (менше акценту, краща вимова).
• Вони випустили альфу Voice Generation v3, яка може передавати такі особливості, як сміх, зміна стилю посеред речення та загалом більший динамічний діапазон elevenlabs.io elevenlabs.io. Ймовірно, це повноцінно впровадили у 2024 році, зробивши голоси ще більш живими (у демо були навіть сценки з акторською грою).
• Вони розширили голосове клонування, дозволивши миттєве клонування голосу лише з ~3 секунд аудіо у закритій бета-версії (ймовірно, з використанням технологій на кшталт Microsoft VALL-E, з якими вони точно були знайомі). Це значно спрощує процес клонування для користувачів.
• Бібліотека голосів вибухово зросла після запуску можливості обміну голосами: до 2025 року доступні тисячі голосів, створених користувачами (деякі – у суспільному надбанні або оригінальні) – своєрідний “маркетплейс” голосів.
• Вони здобули більше партнерств, наприклад, деякі видавці відкрито використовують ElevenLabs для аудіокниг, або інтеграцію з популярним відео ПЗ (можливо, плагін для Adobe Premiere чи After Effects для генерації озвучки безпосередньо в додатку).
• Вони отримали більше фінансування за високою оцінкою zapier.com, що свідчить про розширення (можливо, у суміжних напрямах, як дослідження діалогів чи просодії голосу).
• Щодо безпеки: впровадили систему голосових відбитків – будь-яке аудіо, згенероване ElevenLabs, можна ідентифікувати завдяки прихованому водяному знаку або AI-детектору, над якими вони працювали для запобігання зловживанням.
• Додали інструмент Voice Design (у бета-версії), що дозволяє “міксувати” голоси чи налаштовувати характеристики для створення нового AI-голосу без людського зразка. Це відкриває великі творчі можливості для унікальних голосів, не пов’язаних із реальними людьми.
• Також покращили використання API для розробників – додали асинхронну генерацію, більше тонких налаштувань через API і, можливо, on-prem-опцію для корпоративних клієнтів (не підтверджено, але цілком можливо для великих користувачів).
• Коротко, ElevenLabs і далі задає планку для AI-озвучки у 2025 році, змушуючи інших наздоганяти.

Офіційний сайт: ElevenLabs Voice AI Platform zapier.com zapier.com (офіційний ресурс для текст-у-мову та клонування голосу від ElevenLabs).

10. Resemble AI (Клонування голосу та кастомна TTS-платформа) – Resemble AI

Огляд: Resemble AI — провідна платформа для AI-клонування голосу та кастомного текст-у-мову, що дозволяє створювати реалістичні голосові моделі й генерувати промову цими голосами. Заснована у 2019 році, Resemble робить акцент на швидкому й масштабованому клонуванні голосу для творчих та комерційних цілей. Вона вирізняється тим, що пропонує кілька способів клонування: за текстом (існуючі TTS-озвучки, які можна кастомізувати), за аудіоданими та навіть конвертацію голосу в реальному часі. До 2025 року Resemble AI використовується для створення реалістичних AI-голосів для фільмів, ігор, реклами й віртуальних помічників — там, де потрібен або конкретний голос (копія реально існуючої особи), або унікальний брендований голос. Також є функція “Localize”, яка дає змогу одному голосу говорити багатьма мовами (аналогічно до ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble пропонує API та веб-студію, і особливо підходить для підприємств, що хочуть інтегрувати власні голоси у свої продукти (зокрема, з більшим контролем — наприклад, on-prem розгортанням за необхідності).

Тип: Текст-у-Мову та Клонування Голосу, а також Конвертація Голосу у Реальному Часі.

Компанія/Розробник: Resemble AI (стартап з Канади).

Можливості та цільова аудиторія:

• Клонування голосу: Користувач може створити клон голосу всього за кілька хвилин запису. Клонування Resemble якісне, збережено тембр і акцент голосу-оригіналу. Цільова аудиторія — студії контенту для синтетичних голосів акторів, бренди для створення корпоративного голосу, розробники додатків із потребою унікального голосу.
• Кастомне TTS-генерування: Після клонування або створення голосу можна вводити текст та отримувати мову у цьому голосі через вебдодаток або API. Озвучка може містити широкий спектр емоцій (Resemble вміє передавати емоції з голосового датасету чи через спеціальні налаштування).
• Конвертація у реальному часі: Вражаюча функція – Resemble дозволяє конвертацію “мовлення-у-мовлення”, тобто ви говорите, а на виході отримуєте клонований голос майже у реальному часі resemble.ai resemble.ai. Це корисно для дубляжу чи “живих” застосувань (наприклад, людина говорить, а у динаміках чути інший голос).
• Localize (багатомовність): Інструмент Localize дозволяє перекладати й озвучувати голосом понад 60 мовами resemble.ai. Тобто англомовний голос може “заговорити” іншими мовами, зберігаючи свою індивідуальність — для глобальної локалізації контенту.
• Емоції та стиль: Resemble робить акцент на перенесенні не тільки голосу, а й емоції та стилю. Система може додавати емоційний відтінок з референс-аудіо у результаті resemble.ai resemble.ai.
• Гнучкий ввід та вивід: Підтримується не тільки plain text, а й API з передачею параметрів емоцій, та система “Dialogue” для керування діалогами. Формати виводу – стандартні аудіо, є можливість тонкого налаштування (швидкість та ін.).
• Інтеграція та розгортання: Resemble працює як у хмарі через API, так і локально (on-prem/private cloud) для корпоративних клієнтів (уся інформація залишається у компанії). Є плагін для Unity для геймдеву, легка інтеграція у ігри; ймовірна підтримка телефонії.
• Використання та користувачі: Геймдев (Resemble використовувався у іграх для персонажів), постпродакшн фільмів (наприклад, для підправлення реплік чи створення голосу CGI-персонажа), реклама (клонування голосу відомих людей для дозволених проєктів), контакт-центри (віртуальні агенти із кастомним голосом), доступність (наприклад, для людей з втратою голосу — відновлення їхнього індивідуального голосу цифровим способом).

Основні особливості:

• 4 способи клонування: Resemble пропонує клонування через запис власного голосу на веб-сайті (на читання 50 речень тощо), завантаження існуючих аудіо, створення нового голосу мікшуванням голосів, або one-click об’єднанням кількох голосів для отримання нового стилю.
• Потік “мовлення-у-мовлення”: Дається аудіозапис (наприклад, новий текст у вашому виконанні), і Resemble перетворює його у цільовий голос із збереженням нюансів інтонації. Це майже реальний час (коротка затримка).
• API та графічний інтерфейс: Нетехнічні користувачі можуть працювати у зручному веб-інтерфейсі — генерувати кліпи, редагувати інтонацію, обираючи слова і змінюючи їхню виразність (є функція ручного налаштування темпу й акцентів, подібно до Descript Overdub).
• Передача емоцій: Вони заявляють “повний спектр емоцій” — якщо в навчальних записах були різні емоції, модель відтворює їх. Також дають маркувати тренувальні фрагменти по емоціях — наприклад, щоб отримати “злий” чи “радісний” режим синтезу.
• Масова генерація і персоналізація: Resemble API дозволяє генерувати тисячі кастомних аудіо (напр., аудіореклама з іменем конкретної людини у звертанні).
• Якість та покращення: Використовується нейронний високоякісний вокодер для природної мови. Зазначають аналіз і корекцію слабких аудіосигналів до транскрипції telnyx.com — це ж стосується STT по Watson, але імовірно, Resemble теж робить препроцес аудіо за необхідності.
• Проєкти та співпраця: У веб-студії є функції для менеджменту проєктів та командної роботи над голосовими задачами, прослуховування тейків тощо.
• Етичність та перевірка: Передбачено перевірку права на використання голосу — наприклад, вимагають озвучити спеціальні фрази для підтвердження згоди. Також дають можливість наносити водяний знак для виявлення синтетики при потребі.
• Resemble Fill — цікава функція: ви завантажуєте справжній аудіозапис, і якщо там пропущено чи погано вимовлено слова, ви просто вводите їх у тексті, а система “вшиває” ці слова у запис голосом актора — тобто це AI-голосове “латання”. Дуже корисно для підправлення реплік у постпродакшн фільмах.
• Аналітика і тюнінг: Для підприємств — аналітика використання, налаштування словників (індивідуальна вимова тощо).

Підтримувані мови: Понад 50 мов для генерації голосу aibase.com, а у функції Localize dubbing зазначають 62 мови resemble.ai. Дуже широкий список (аналогічно ElevenLabs): англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, багато індійських мов, арабська тощо. Часто відзначають, що голос може говорити мовами, які не були у навчанні оригіналу — отже, є мультимовлявий рушій під капотом.
Також зазначається здатність до code-switching за потреби, але це більш тісно пов’язано з STT. Для TTS — багатомовність голосів є ключем.

Технічна основа:

• Двигун Resemble ймовірно заснований на моделі нейромережевого TTS для багатьох мовців (на кшталт Glow-TTS чи варіанта FastSpeech) та високоякісному вокодері (імовірно, щось на кшталт HiFi-GAN). Вони використовують кодувальник голосу (подібно до технік embeddings мовців), що дозволяє швидке клонування з прикладів.
• Вказують на використання машинного навчання у великих масштабах – імовірно, тренуючи на величезних масивах голосових даних (можливо, ліцензованих у студій, публічних датасетах тощо).
• Конвертація мовлення в реальному часі натякає на модель, що може брати аудіо характеристики джерельного голосу й майже в реальному часі трансформувати їх у характеристики цільового голосу. Ймовірно, використовують комбінацію автоматичного розпізнавання мовлення (для отримання фонем/таймінгу) і ресинтез з тембром цільового голосу або ж кінець-у-кінець модель конвертації голосу без необхідності в явній транскрипції заради швидкості.
• Керування емоцією: Можливо, використовується підхід style tokens або окремі моделі для кожної емоції чи донавчання на емоційно розмічених даних.
• Локалізація: Можливо, використовується конвеєр: speech-to-text (з перекладом), а потім text-to-speech. Або ж є модель голосу з міжмовною підтримкою напряму (менш ймовірно). Скоріш за все, є проміжний крок перекладу. Проте компанія підкреслює передачу «особистості» голосу іншими мовами, тобто використання тієї ж голосової моделі з неангломовними вхідними даними.
• Масштабованість та швидкість: Заявляють про роботу майже без затримки. Генерація TTS для звичайного тексту може бути трохи повільніша ніж у ElevenLabs, якщо більше бекенду, проте вони активно оптимізують. Згадують генерацію 15 хвилин аудіо з лише 50 записаних речень (швидке клонування).
• Ймовірно, фокус на відтворенні точних акустичних деталей, щоб клон був невідрізним. Можливо, використовують просунуті loss-функції чи GAN’и для збереження ідентичності голосу.
• Згадують аналіз і корекцію вхідного аудіо для S2S – імовірно, це зниження шуму або вирівнювання під особливості кімнати.
• Технологія охоплює функції Voice Enhancer (покращення якості аудіо) для вхідних сигналів, коли потрібно.

Сфери застосування:

• Кіно і ТВ: Resemble використовують для клонування голосів акторів у постпродакшн (наприклад, для виправлення дубляжа чи створення нових реплік, якщо актора немає). Також для генерації AI-голосів CG-персонажів або омолодження голосу (щоб голос літнього актора звучав юним).
• Ігри: Ігрові студії генерують години діалогів NPC після клонування лише кількох акторів (економія і швидкість оновлення сценаріїв).
• Реклама і маркетинг: Бренди клонують голоси знаменитостей (зі згоди) для варіативності реклами чи персоналізованих промо в масштабі. Також створюють фіктивний брендований голос, щоб той був однаковим на різних ринках, змінюючи мову але зберігаючи ідентичність.
• Конверсійні AI-агенти: Дехто забезпечує IVR або віртуальних помічників Resemble-голосом під брендову персону замість стандартного TTS. (Наприклад, голосовий помічник банку із унікальним тембром).
• Особисте застосування при втраті голосу: Люди з хворобами, що втрачають голос, клонували й зберігали свій, щоб використовувати його надалі у TTS для спілкування. (Схоже на сервіс Lyrebird (викуплений Descript); Resemble теж таке пропонує).
• Локалізація медіа: Дубляжні студії використовують Resemble Localize для швидкого дублювання – завантажують оригінал, отримують вихідною мовою у схожому голосі. Витерміно скорочення часу, але часто треба ручне доопрацювання.
• Інтерактивні наративи: Може бути інтегровано в інтерактивні апки або AI-оповідачів для on-the-fly генерації голосів (рідше використовується через затримки, але можливо).
• Корпоративне навчання та e-learning: Генерують озвучку для відеотренінгів чи курсів клонованими голосами професіоналів, різними мовами без повторного запису, забезпечуючи сталий стиль.

Модель ціноутворення: Resemble більше орієнтований на бізнес, але є докази наступного:

• Є безкоштовний демо (ймовірно, з обмеженим клонуванням і кількома хвилинами генерації з watermark).
• Зазвичай ціна підпискова або за використання. Для індивідуальних креаторів було щось близько $30/місяць з певною квотою генерацій, далі – доплата за використання понад ліміт.
• Для бізнесу, як правило, під клієнта. Також є оплата по факту за API.
• За одним із джерел, вартість стандартної генерації $0.006 за секунду (~$0.36/хв) зі знижками на обсяги.
• Окремо можуть брати плату за створення «еталонного» голосу (плата за високу якість із їхньою допомогою).
• Оскільки ElevenLabs дешевший, Resemble конкурує не ціною, а функціоналом і зручністю для бізнесу (наприклад, необмежене використання для великих клієнтів чи корпоративна ліцензія).
• Можна просто купити ліцензію на модель для установки на власних серверах – дорого, але з повним контролем.
• Загалом, дорожчий за ElevenLabs при аналогічному обсязі, натомість пропонує функції, яких у конкурентів немає (робота в реальному часі, прямі інтеграції тощо, що виправдано для певних клієнтів).

Переваги:

• Комплексний набір інструментів Voice AI: Resemble охоплює всі потреби – TTS, клонування, голосова конвертація в реальному часі, багатомовний дубляж, редагування аудіо (заповнення пауз). Це універсальне рішення для синтезу голосу.
• Корпоративний фокус і гнучкість: Пропонують багато варіантів розгортання, сапорт, інтеграції – зручно для бізнесу.
• Якість клонування і емоційна виразність: Дуже реалістичні клони, багато кейсів показують збереження стилю й емоцій resemble.ai resemble.ai. Наприклад, кейс із кампанією до Дня матері: 354 тис. персоналізованих повідомлень із 90% точністю resemble.ai – сильне підтвердження масштабу та якості.
• Реальний час: Можливість конвертації голосу «на льоту» – рідкість для ринку. Це дозволяє застосування для лайв-виступів чи трансляцій (наприклад, «живий» дубляж виступу іншою мовою з іншим голосом).
• Локалізація/мови: Понад 60 мов і зберігання унікального голосу в усіх із них resemble.ai – це великий плюс для глобального виробництва контенту.
• Етика й контроль: Позиціонують себе як етичну платформу (обов’язкова згода, тощо). Активно просувають це в маркетингу, що важливо для клієнтів з IP-ризиками. Також є захисти від зловживань (наприклад, перевірка через спеціальне речення для верифікації, подібно до інших).
• Досвід і кейси: Брали участь у великих проєктах (кіно, ігри). Наприклад, кейс про Apple Design Award-winning гру resemble.ai (Crayola Adventures із динамічними озвучками) показує креативні можливості.
• Масштабованість і ROI: Клієнти показують великі обсяги (кейс Truefan: 70-кратне зростання контенту, 7-кратний ріст доходу resemble.ai). Це свідчить, що рішення стійко працює під навантаженням.
• Multi-voice та емоції в одному виході: Можна просто згенерувати діалоги чи інтерактивні голоси (наприклад, застосунок ABC Mouse для Q&A з дітьми resemble.ai).
• Контроль якості: Є інструменти для забезпечення студійної якості (міксування фонового аудіо, мастерингу) – деякі TTS API на це не зважають.
• Постійний розвиток: Постійно випускають оновлення (наприклад, нещодавно – нові “Contextual AI voices” та зміни в алгоритмах).

Недоліки:

• Менш простий/дешевий для хобістів: Порівняно з ElevenLabs, Resemble більше орієнтований на корпоративний сектор. Інтерфейс потужніший, проте не такий інтуїтивний для новачків, ціна може бути бар’єром для малих студій (вони обирають ElevenLabs).
• Менше хайпу серед мас: У вузьких колах добре знана, але серед широких креаторів не так «вірусно розкручена», як ElevenLabs у 2023. Більше асоціюється із продуктом для професіоналів behind the scenes.
• Якість vs. ElevenLabs: Прірва невелика, проте ентузіасти відзначають, що ElevenLabs може мати перевагу в super-реалістичній емоційності для англійської, а Resemble близький і іноді кращий в інших аспектах (наприклад, real-time). Гонка дуже щільна, але сприйняття має значення.
• Баланс фокусу: Вони поєднують TTS і real-time, тому мають балансувати оптимізацію, тоді як ElevenLabs «все» вкладає у якість офлайн-TTS. Якщо не контролювати – щось може відставати, хоча поки що вдається.
• Чутливість до якості тренувальних даних: Для найкращого результату потрібне чисте, якісне аудіо. Якщо запис слабкий чи зашумлений – вихід теж гірший. Є засоби для покращення, проте обмеження фізики залишаються.
• Юридичні питання: Як і всюди з клонуванням голосу, етика та правові зачіпки живі. Resemble добре це враховує (угоди, згода тощо), однак потенційні клієнти можуть вагатися, думаючи про можливе майбутнє регулювання або негативну публічну реакцію («deepfake!»). Resemble на рівні бізнесу це дерігує, але це загальний виклик ринку.
• Конкуренція та дублювання функцій: Виникло багато альтернатив (деякі на open-source), які дешевші в клонуванні голосу. Resemble стає складніше конкурувати, окрім як якістю й сервісом. До того ж, великі гравці (Microsoft із Custom Neural Voice) прямо борються за корпоративних клієнтів (тим більше Microsoft тепер володіє Nuance).
• Контроль користувача: Є редактори, проте для налаштування нюансів ще не досягається рівень людини – доводиться тестувати багато варіантів чи редагувати вихід вручну для ідеального результату (стосується всіх AI-голосів).

Останні оновлення (2024–2025):

• Resemble запустила «Resemble AI 3.0» приблизно у 2024 році з суттєвими покращеннями моделі, зосереджуючись на ширшому емоційному діапазоні та покращеній багатомовній підтримці. Ймовірно, був інтегрований підхід на кшталт VALL-E або поліпшені zero-shot-здібності для зменшення обсягу даних, потрібних для клонування.
• Вони розширили кількість локалізованих мов приблизно з 40 до 62 і підвищили точність перекладу, щоб зберігалася інтонація оригіналу (ймовірно, шляхом узгодження перекладу тексту зі стилістичними підказками до голосу).
• Затримки при конвертації голосу в реальному часі були ще більше скорочені – наразі, можливо, відповідь менше ніж за 1 секунду.
• Запроваджено функцію контролю стилю за прикладом – наприклад, ви даєте зразок певної емоції чи контексту, і TTS відтворює цей стиль. Це допомагає, коли потрібно, щоб голос звучав, скажімо, захоплено чи сумно в окремій репліці: ви даєте референсний фрагмент з таким тоном (можливо, з даних оригінального спікера чи навіть іншого голосу), і модель підлаштовує синтез.
• Ймовірно, інтегровано компактну LLM для допомоги з прогнозуванням інтонації (автоматично визначаючи, на чому акцентувати, як емоційно озвучити речення відповідно до контенту).
• Поліпшено платформу для розробників: наприклад, спрощено API для паралельної генерації багатьох голосових фрагментів, додано websockets для потокової роботи TTS у реальному часі тощо.
• Безпека: впроваджено Voice Authentication API, яка дозволяє перевірити, чи був аудіофайл згенерований за допомогою Resemble, або чи хтось намагається клонувати чужий голос (з використанням внутрішнього watermark або детекції підпису голосу).
• Здобуто великі партнерства – наприклад, з головною студією дубляжу чи медіакомпаніями для локалізації контенту. Випадок Age of Learning (ABC Mouse) – лише один із прикладів, але, ймовірно, їх побільшає.
• Ймовірно, зросла голосова онлайн-біржа: можливо, компанія встановила зв’язки з акторами озвучення для створення ліцензованих голосових скінів, якими інші можуть користуватися за плату (етична монетизація голосів).
• Безперервні інвестиції Resemble у R&D дозволяють їм залишатись серед топових сервісів клонування голосу у 2025 році з потужною корпоративною клієнтурою.

Офіційний сайт: Платформа для клонування голосу Resemble AI aibase.com resemble.ai (офіційний сайт із детальним описом кастомізації голосу та можливості перетворення мови в реальному часі).

Джерела:

1. Google Cloud Text-to-Speech – «380+ голосів на 50+ мовах і діалектах». (документація Google Cloud cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка 120+ мов, транскрипція в реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – «Підтримує 140 мов/діалектів із 400 голосами». (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – STT для підприємств із можливістю кастомізації та безпеки, підтримка 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – «Amazon Polly пропонує 100+ голосів у 40+ мовах… емоційно залучені генеративні голоси». (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – Модель ASR нового покоління зі 100+ мовами, дізаризацією спікерів, пакетною та потоковою обробкою. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – «Моделі з можливістю адаптації під галузеву термінологію, високий рівень захисту даних; використовується в медицині/юридичній сфері». (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – «Dragon Medical забезпечує високоточну транскрипцію складної медичної термінології; доступно в хмарі та локально». (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Open-source модель, навчена на 680 tис. годин, «підтримує 99 мов», майже найкраща точність транскрипції для багатьох мов. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – «$0.006 за хвилину» для Whisper-large через OpenAI, що забезпечує низьку ціну та високу якість для розробників deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – «WER на 30% нижче, ніж у конкурентів, найточніша англомовна STT (середній WER 8,4% проти 13,2% у Whisper)». (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Дозволяє навчати модель під конкретний жаргон, покращення точності понад 18% порівняно з попередньою моделлю. (Gladia blog через Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – «91,8% точності для дитячих голосів (проти 83,4% у Google); 45% зменшення помилок на голосах афроамериканців». (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – ASR у реальному часі + LLM + TTS для голосових асистентів; 50 мов, різноманітні акценти. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – «Понад 300 голосів, ультрареалістичні з емоційною варіативністю; можливість клонування голосу (5 хв аудіо → новий голос)». (Огляд на Zapier zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – 10 хв/міс безкоштовно, платні тарифи від $5/міс за 30 хв з клонуванням і комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Один голос може говорити 30+ мовами; експресивна версія моделі v3 може шепотіти, кричати, навіть співати. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – «Генеруйте мовлення у своєму клонованому голосі 62 мовами; перетворення мовлення в реальному часі». (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Кампанія Truefan: 354 тис. персоналізованих відеоповідомлень із клонованими AI-голосами зірок, 90% схожість, ROI 7× resemble.ai】, *ABC Mouse використовував Resemble для інтерактивного дитячого додатка з голосовими Q&A в реальному часі resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Захоплення емоцій і передача стилю в клонованих голосах; можливість виправлення існуючого аудіо (Resemble Fill). (документація Resemble AI resemble.ai resemble.ai】