10 najlepszych technologii głosu i mowy AI dominujących w 2025 roku (TTS, STT, klonowanie głosu)

Google Cloud Speech AI oferuje syntezę mowy (Text-to-Speech) z ponad 380 głosami w ponad 50 językach, wykorzystując WaveNet/Neural2, rozpoznawanie mowy (Speech-to-Text) w ponad 125 językach oraz Custom Voice dostępny ogólnie w 2024 roku.
Azure Speech Service oferuje Neural Text-to-Speech z 446 głosami w 144 językach (stan na połowę 2024 roku), rozpoznawanie mowy (Speech-to-Text) w ponad 75 językach oraz Custom Neural Voice z wdrożeniem w chmurze lub lokalnie.
Amazon Polly oferuje ponad 100 głosów w ponad 40 językach, obejmuje Neural Generative TTS z 13 ultrawyrazistymi głosami do końca 2024 roku, a Amazon Transcribe obsługuje ponad 100 języków.
IBM Watson Speech Services zapewnia syntezę mowy w ponad 13 językach i rozpoznawanie mowy w 8–10 językach, z dużymi modelami mowy w 2024 roku oraz wdrożeniem lokalnym przez Cloud Pak.
Nuance Dragon Medical One zapewnia niemal 100% dokładność w medycznej dyktacji po adaptacji użytkownika, obsługuje pracę offline na PC oraz integruje się z Microsoft 365 Dictate i Dragon Ambient Experience.
OpenAI Whisper to otwartoźródłowy model STT wytrenowany na 680 000 godzin nagrań, obsługuje około 99 języków, potrafi tłumaczyć mowę, a Whisper-large przez API kosztuje $0.006 za minutę.
Deepgram wypuścił Nova-2 w 2024 roku, oferując około 30% niższy WER i medianę WER na poziomie 8,4% na zróżnicowanych danych, z transmisją w czasie rzeczywistym i wdrożeniem lokalnym.
Speechmatics Flow, wprowadzony w 2024 roku, łączy STT z LLM i TTS, obsługuje ponad 30 języków, osiąga 91,8% dokładności na głosach dzieci i 45% poprawy dla głosów Afroamerykanów; irlandzki i maltański dodano w sierpniu 2024.
ElevenLabs oferuje ponad 300 gotowych głosów, a dzięki modelowi v3 z 2024 roku obsługuje ponad 30 języków i klonowanie głosu z kilku minut nagrania.
Resemble AI umożliwia konwersję i klonowanie głosu w czasie rzeczywistym w 62 językach dzięki Localize, a kampania Truefan wygenerowała 354 000 spersonalizowanych wiadomości z około 90% podobieństwem głosu.

Wprowadzenie

Technologia Voice AI w 2025 roku charakteryzuje się niezwykłym postępem w zakresie syntezy mowy (Text-to-Speech, TTS), rozpoznawania mowy (Speech-to-Text, STT) oraz klonowania głosu. Wiodące platformy branżowe oferują coraz bardziej naturalną syntezę mowy i bardzo dokładne rozpoznawanie mowy, umożliwiając zastosowania od wirtualnych asystentów i transkrypcji w czasie rzeczywistym po realistyczne lektorskie nagrania i wielojęzyczny dubbing. Niniejszy raport przedstawia 10 najlepszych platform Voice AI dominujących w 2025 roku, wyróżniających się w jednej lub kilku z tych dziedzin. Każdy wpis zawiera przegląd możliwości, kluczowe funkcje, obsługiwane języki, zastosowaną technologię, przypadki użycia, ceny, mocne i słabe strony, najnowsze innowacje (2024–2025) oraz link do oficjalnej strony produktu. Dla szybkiego porównania przygotowano tabelę podsumowującą najważniejsze cechy tych rozwiązań.

Tabela porównawcza – podsumowanie

Platforma	Możliwości (TTS/STT/Klonowanie)	Model cenowy	Docelowi użytkownicy i przypadki użycia
Google Cloud Speech AI	TTS (głosy WaveNet/Neural2); STT (ponad 120 języków); opcja niestandardowego głosu cloud.google.com id.cloud-ace.com	Opłata za użycie (za znak dla TTS; za minutę dla STT); dostępne darmowe kredyty cloud.google.com	Przedsiębiorstwa i deweloperzy budujący aplikacje głosowe na skalę globalną (centra kontaktowe, transkrypcja mediów, IVR itp.) krisp.ai cloud.google.com
Microsoft Azure Speech Service	TTS (głosy neuralne – ponad 400 głosów, ponad 140 języków techcommunity.microsoft.com); STT (ponad 75 języków, tłumaczenie) telnyx.com krisp.ai; Custom Neural Voice (klonowanie)	Opłata za użycie (za znak/godzinę); darmowy poziom i kredyty Azure na próbę telnyx.com	Przedsiębiorstwa potrzebujące bezpiecznego, konfigurowalnego AI głosowego (aplikacje wielojęzyczne, asystenci głosowi, transkrypcja medyczna/prawna) krisp.ai krisp.ai
Amazon AWS Voice AI (Polly & Transcribe)	TTS (ponad 100 głosów, ponad 40 języków aws.amazon.com, głosy neuralne i generatywne); STT (w czasie rzeczywistym i wsadowo, ponad 100 języków aws.amazon.com)	Opłata za użycie (za milion znaków dla TTS; za sekundę dla STT); darmowy poziom przez 12 miesięcy aws.amazon.com aws.amazon.com	Firmy korzystające z AWS potrzebujące skalowalnych funkcji głosowych (narracja medialna, transkrypcja rozmów z obsługą klienta, aplikacje interaktywne głosowo) telnyx.com aws.amazon.com
IBM Watson Speech Services	TTS (neuronowe głosy w wielu językach); STT (w czasie rzeczywistym i wsadowo, modele dostosowane do branży)	Opłata za użycie (darmowy poziom lite; ceny progowe w zależności od użycia)	Przedsiębiorstwa w wyspecjalizowanych branżach (finanse, opieka zdrowotna, prawo) potrzebujące wysoce konfigurowalnych i bezpiecznych rozwiązań mowy krisp.ai telnyx.com
Nuance Dragon (Microsoft)	STT (bardzo dokładna dyktanda; wersje branżowe np. medyczne, prawnicze); Komendy głosowe	Licencjonowanie na użytkownika lub subskrypcja (oprogramowanie Dragon); Licencje korporacyjne na usługi w chmurze	Profesjonaliści (lekarze, prawnicy) i firmy wymagające bardzo dokładnej transkrypcji i dokumentacji sterowanej głosem krisp.ai krisp.ai
OpenAI Whisper (open source)	STT (najnowocześniejsze wielojęzyczne ASR – ~99 języków zilliz.com; także tłumaczenie)	Open source (licencja MIT); korzystanie z OpenAI API ok. 0,006 USD/minutę	Deweloperzy i badacze potrzebujący najwyższej dokładności rozpoznawania mowy (np. usługi transkrypcji, tłumaczenia językowe, analiza danych głosowych) zilliz.com zilliz.com
Deepgram	STT (modele klasy korporacyjnej oparte na transformerach z 30% niższym błędem niż konkurencja deepgram.com); Pojawiają się także pewne możliwości TTS	Subskrypcja lub API rozliczane według użycia (darmowe kredyty na start, potem ceny progowe; ok. 0,004–0,005 USD/min za najnowszy model) deepgram.com	Firmy technologiczne i centra kontaktowe potrzebujące retranskrypcja w czasie rzeczywistym, na dużą skalę, z dostrajaniem modelu na zamówienie telnyx.com deepgram.com
Speechmatics	STT (samouczenie ASR, 50+ języków z dowolnym akcentem audioxpress.com); niektóre rozwiązania głosowe zintegrowane z LLM (Flow API dla ASR+TTS) audioxpress.com audioxpress.com	Subskrypcja lub licencjonowanie korporacyjne (chmurowe API lub lokalnie); indywidualne wyceny dla dużych wolumenów	Media i globalne firmy wymagające inkluzywnej, neutralnej akcentowo transkrypcji (napisy na żywo, analiza głosu) z opcjami lokalnymi dla prywatności speechmatics.com speechmatics.com
ElevenLabs	TTS (ultra-realistyczne, ekspresyjne głosy); Klonowanie głosu (własne głosy na podstawie próbek); Wielojęzyczna synteza głosu (30+ języków w oryginalnym głosie) elevenlabs.io resemble.ai	Darmowy pakiet (~10 min/miesiąc); Płatne plany od 5 USD/miesiąc (30 min+) zapier.com zapier.com	Twórcy treści, wydawcy i deweloperzy potrzebujący wysokiej jakości lektora, narracji do audiobooków, głosów postaci lub klonowania głosu do mediów zapier.com zapier.com
Resemble AI	TTS & Klonowanie głosu (natychmiastowe klonowanie głosu z emocjami; konwersja mowy na mowę); Dubbing w 50+ językach z tym samym głosem <a href=”https://www.aibase.com/news/554#:~:text=The%20data%20to%20be%20translateaibase.com resemble.ai	Ceny dla przedsiębiorstw i oparte na zużyciu (plany niestandardowe; dostępna wersja próbna)	Zespoły medialne, gamingowe i marketingowe tworzące niestandardowe głosy marki, zlokalizowane treści głosowe lub konwersję głosu w czasie rzeczywistym w aplikacjach interaktywnych resemble.ai resemble.ai

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

Przegląd: Oferta Google Cloud’s Speech AI obejmuje Cloud Text-to-Speech oraz Speech-to-Text API, które są znane z wysokiej jakości i skalowalności. TTS Google generuje naturalną, ludzką mowę przy użyciu zaawansowanych modeli deep learning (np. WaveNet, Neural2) videosdk.live, natomiast STT zapewnia dokładną transkrypcję w czasie rzeczywistym w ponad 120 językach/dialektach krisp.ai. Docelowymi użytkownikami są zarówno przedsiębiorstwa potrzebujące globalnych, wielojęzycznych aplikacji głosowych, jak i deweloperzy wdrażający głos w aplikacjach lub urządzeniach. Google oferuje także opcję Custom Voice, pozwalającą klientom stworzyć unikalny głos AI na podstawie własnych nagrań id.cloud-ace.com (z zachowaniem zasad etycznych).

Kluczowe funkcje:

Text-to-Speech: Ponad 380 głosów w 50+ językach/wariantach cloud.google.com, w tym WaveNet i najnowsze głosy Neural2 dla realistycznej intonacji. Oferuje style głosu (np. głosy „Studio” naśladujące profesjonalnych lektorów) oraz precyzyjną kontrolę przez SSML nad tonem, wysokością, tempem i pauzami videosdk.live videosdk.live.
Speech-to-Text: Transkrypcja strumieniowa w czasie rzeczywistym i wsadowa z obsługą 125+ języków, automatyczną interpunkcją, znacznikami czasowymi na poziomie słów oraz diarizacją mówców krisp.ai krisp.ai. Umożliwia speech adaptation (niestandardowe słownictwo) w celu poprawy rozpoznawania terminów branżowych krisp.ai krisp.ai.
Modele niestandardowe: Cloud STT pozwala użytkownikom dostosowywać modele do określonej terminologii, a Cloud TTS oferuje Custom Voice (neuronowe klonowanie głosu) dla stworzenia rozpoznawalnej tożsamości głosowej marki id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
Integracja i narzędzia: Bezproblemowo integruje się z ekosystemem Google Cloud (np. Dialogflow CX do voicebotów). Zapewnia SDK/REST API i obsługuje wdrożenia na różnych platformach.

Obsługiwane języki: Ponad 50 języków dla TTS (obejmujących wszystkie główne języki świata i wiele wariantów regionalnych) cloud.google.com, oraz 120+ języków dla STT krisp.ai. Tak szerokie wsparcie językowe sprawia, że rozwiązanie nadaje się do zastosowań globalnych i potrzeb lokalizacyjnych. Oba API obsługują wiele akcentów i dialektów języka angielskiego; STT potrafi automatycznie wykrywać języki w nagraniach wielojęzycznych, a nawet transkrybować wypowiedzi z przełączaniem kodu (do 4 języków w jednej wypowiedzi) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Podstawy techniczne: Google TTS opiera się na badaniach DeepMind – np. WaveNet (neuronowe wokodery) oraz późniejszych osiągnięciach AudioLM/Chirp dla ekspresyjnej, niskolatencyjnej mowy cloud.google.com cloud.google.com. Głosy są syntezowane przez głębokie sieci neuronowe, które osiągają niemal ludzką jakość prozodii. STT wykorzystuje modele głębokiego uczenia end-to-end (wspierane przez ogromne zbiory danych audio Google); aktualizacje korzystają z architektur opartych na Transformerach i treningu na dużą skalę, by stale poprawiać dokładność. Google zapewnia także optymalizację modeli pod kątem wdrożeń na dużą skalę w chmurze, oferując funkcje takie jak rozpoznawanie strumieniowe z niskimi opóźnieniami oraz obsługę zakłóconego dźwięku dzięki treningowi odpornemu na szumy.

Przykłady zastosowań: Wszechstronność API głosowych Google umożliwia takie zastosowania jak:

Automatyzacja centrów obsługi: Systemy IVR i voiceboty, które prowadzą naturalne rozmowy z klientami (np. agent głosowy Dialogflow udzielający informacji o koncie) cloud.google.com.
Transkrypcja i napisy multimedialne: Transkrypcja podcastów, filmów lub transmisji na żywo (napisy w czasie rzeczywistym) w wielu językach dla dostępności lub indeksowania.
Asystenci głosowi i IoT: Zasilanie wirtualnych asystentów na smartfonach lub urządzeniach smart home (sam Asystent Google korzysta z tej technologii) oraz umożliwianie sterowania głosem w aplikacjach IoT.
E-learning i tworzenie treści: Generowanie narracji do audiobooków lub lektora do filmów z naturalnymi głosami oraz transkrypcja wykładów lub spotkań do późniejszego przeglądu.
Dostępność: Umożliwianie zamiany tekstu na mowę dla czytników ekranu i urządzeń wspomagających oraz zamiany mowy na tekst, aby użytkownicy mogli dyktować zamiast pisać.

Cennik: Google Cloud stosuje model pay-as-you-go. W przypadku TTS opłata naliczana jest za milion znaków (np. około 16 USD za 1 mln znaków dla głosów WaveNet/Neural2, mniej dla głosów standardowych). STT jest rozliczane za każde 15 sekund lub za minutę nagrania (~0,006 USD za 15 s dla modeli standardowych) w zależności od poziomu modelu i tego, czy jest to tryb rzeczywisty, czy wsadowy. Google oferuje hojny darmowy pakiet – nowi klienci otrzymują 300 USD kredytu i miesięczne limity bezpłatnego użycia (np. 1 godzina STT i kilka milionów znaków TTS) cloud.google.com. Dzięki temu początkowe testy są niskokosztowe. Dostępne są rabaty wolumenowe dla przedsiębiorstw oraz umowy na zobowiązane użycie przy dużych wolumenach.

Mocne strony: Platforma Google wyróżnia się wysoką jakością dźwięku i dokładnością (wykorzystując badania Google AI). Oferuje szerokie wsparcie językowe (prawdziwie globalny zasięg) oraz skalowalność na infrastrukturze Google (może obsługiwać duże, rzeczywiste obciążenia). Usługi są przyjazne dla deweloperów dzięki prostym API REST/gRPC i bibliotekom klienckim. Ciągła innowacja Google (np. nowe głosy, ulepszenia modeli) zapewnia najnowocześniejszą wydajność cloud.google.com. Dodatkowo, jako pełny pakiet chmurowy, dobrze integruje się z innymi usługami Google (Storage, Translation, Dialogflow) do budowy kompleksowych aplikacji głosowych.

Słabe strony: Koszty mogą być wysokie na dużą skalę, zwłaszcza przy generowaniu długich treści TTS lub transkrypcji 24/7 – użytkownicy zauważają, że ceny Google mogą być kosztowne przy dużym użyciu bez rabatów wolumenowych telnyx.com. Niektórzy użytkownicy zgłaszają, że dokładność STT może się wahać przy silnych akcentach lub hałaśliwym dźwięku, co wymaga dostosowania modelu. STT w czasie rzeczywistym może mieć niewielkie opóźnienia przy dużym obciążeniu telnyx.com. Kolejną kwestią jest zarządzanie danymi przez Google – mimo że usługa oferuje opcje prywatności danych, niektóre organizacje z wrażliwymi danymi mogą preferować rozwiązania lokalne (których podejście chmurowe Google nie oferuje bezpośrednio, w przeciwieństwie do niektórych konkurentów).

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): Google nadal udoskonala swoje oferty głosowe. Pod koniec 2024 roku rozpoczęto aktualizację wielu głosów TTS w językach europejskich do nowych, bardziej naturalnych wersji googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS obsługuje teraz głosy Chirp v3 (wykorzystujące badania AudioLM dla bardziej spontanicznie brzmiącej konwersacji) oraz syntezę dialogów wielomówcowych cloud.google.com cloud.google.com. Po stronie STT Google wprowadziło ulepszone modele o lepszej dokładności i rozszerzonym zasięgu językowym, obejmującym ponad 125 języków gcpweekly.com telnyx.com. Warto zauważyć, że Google udostępniło Custom Voice w ogólnej dostępności, umożliwiając klientom trenowanie i wdrażanie własnych, spersonalizowanych głosów TTS na podstawie własnych danych audio (z procesem etycznej weryfikacji Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Te innowacje, wraz z sukcesywnym dodawaniem języków i dialektów, utrzymują Google na czele rozwoju AI głosowego w 2025 roku.

Oficjalna strona internetowa: Google Cloud Text-to-Speech cloud.google.com (dla TTS) oraz Speech-to-Text krisp.ai strony produktowe.

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, Klonowanie głosu) – Microsoft

Przegląd: Usługa Azure AI Speech firmy Microsoft to platforma klasy korporacyjnej oferująca Neural Text-to-Speech, Speech-to-Text, a także funkcje takie jak Speech Translation i Custom Neural Voice. TTS Azure zapewnia ogromny wybór głosów (ponad 400 głosów w 140 językach/lokalizacjach) o jakości zbliżonej do ludzkiej techcommunity.microsoft.com, w tym style i emocje. Jej STT (rozpoznawanie mowy) jest bardzo dokładne, obsługuje ponad 70 języków do transkrypcji w czasie rzeczywistym lub wsadowej telnyx.com, a nawet potrafi tłumaczyć mowę na żywo na inne języki krisp.ai. Znakiem rozpoznawczym jest korporacyjna personalizacja: klienci mogą trenować własne modele akustyczne/językowe lub stworzyć sklonowany głos dla swojej marki. Azure Speech jest ściśle zintegrowany z ekosystemem chmury Azure (z SDK i REST API) i opiera się na dziesięcioleciach badań Microsoftu nad mową (w tym technologii firmy Nuance, którą Microsoft przejął).

Kluczowe funkcje:

Neural Text-to-Speech: Ogromna biblioteka gotowych neural voices w 144 językach/wariantach (446 głosów na połowę 2024 roku) techcommunity.microsoft.com, obejmująca zarówno swobodne, konwersacyjne tony, jak i formalne style narracji. Głosy są tworzone przy użyciu głębokich modeli uczenia Microsoftu dla prozodii (np. warianty Transformer i Tacotron). Azure oferuje unikalne style głosów (radosny, empatyczny, obsługa klienta, wiadomości itp.) oraz precyzyjną kontrolę (przez SSML) nad tonem, tempem i wymową. Wyróżniającą cechą jest obsługa wielu języków i wielu mówców: niektóre głosy radzą sobie z przełączaniem kodu, a usługa obsługuje wiele ról mówców do tworzenia dialogów.
Speech-to-Text: Bardzo dokładny ASR z trybami transkrypcji strumieniowej w czasie rzeczywistym i wsadowej. Obsługuje ponad 75 języków/dialektów telnyx.com i oferuje funkcje takie jak automatyczna interpunkcja, filtrowanie wulgaryzmów, diarizacja mówców, własny słownik oraz speech translation (transkrypcja i tłumaczenie mowy w jednym kroku) krisp.ai. STT Azure można używać zarówno do krótkich poleceń, jak i długich transkrypcji, z opcją ulepszonych modeli do konkretnych zastosowań (np. call center).
Custom Neural Voice: Usługa klonowania głosu, która pozwala organizacjom stworzyć unikalny głos AI wzorowany na wybranym mówcy (wymaga ok. 30 minut nagrań treningowych i rygorystycznej weryfikacji zgody). Powstały w ten sposób syntetyczny głos reprezentuje markę lub postać i jest wykorzystywany w produktach takich jak gry immersyjne czy agenci konwersacyjni. Custom Neural Voice firmy Microsoft jest znany z wysokiej jakości, co widać na przykładzie głosu Flo marki Progressive czy chatbotów AT&T.
Bezpieczeństwo i wdrożenie: Azure Speech kładzie nacisk na bezpieczeństwo korporacyjne – szyfrowanie danych, zgodność ze standardami prywatności oraz możliwość korzystania z konteneryzowanych punktów końcowych (dzięki czemu firmy mogą wdrażać modele mowy lokalnie lub na brzegu sieci w wrażliwych scenariuszach) krisp.ai. Ta elastyczność (chmura lub lokalnie przez kontener) jest ceniona w sektorach takich jak opieka zdrowotna.
Integracja: Stworzony do integracji z ekosystemem Azure – np. do użycia z Cognitive Services (Tłumaczenie, Cognitive Search), Bot Framework (dla botów obsługujących głos), czy Power Platform. Obsługuje także Speaker Recognition (uwierzytelnianie głosem) jako część oferty rozwiązań mowy.

Obsługiwane języki: Sztuczna inteligencja głosowa Azure jest wyjątkowo wielojęzyczna. TTS obejmuje ponad 140 języków i wariantów (z głosami w niemal wszystkich głównych językach i wielu wariantach regionalnych – np. różne akcenty angielskiego, dialekty chińskie, języki indyjskie, afrykańskie) techcommunity.microsoft.com. STT obsługuje ponad 100 języków do transkrypcji (i potrafi automatycznie wykrywać języki w nagraniu lub obsługiwać mowę wielojęzyczną) techcommunity.microsoft.com. Funkcja tłumaczenia mowy obsługuje dziesiątki par językowych. Microsoft stale dodaje także języki niskozasobowe, dążąc do inkluzywności. Ta szerokość oferty sprawia, że Azure jest najlepszym wyborem dla aplikacji wymagających międzynarodowego zasięgu lub wsparcia języków lokalnych.

Podstawy techniczne: Technologia mowy Microsoftu opiera się na głębokich sieciach neuronowych i szeroko zakrojonych badaniach (część z nich pochodzi z Microsoft Research oraz przejętych algorytmów Nuance). Neural TTS wykorzystuje modele takie jak Transformer i warianty FastSpeech do generowania fali dźwiękowej mowy, a także wokodery podobne do WaveNet. Najnowszym przełomem Microsoftu było osiągnięcie parytetu z człowiekiem w niektórych zadaniach TTS – dzięki treningowi na dużą skalę i dostrajaniu, by naśladować niuanse ludzkiej wymowy techcommunity.microsoft.com. W przypadku STT, Azure wykorzystuje połączenie modeli akustycznych i językowych; od 2023 roku wprowadził modele akustyczne oparte na Transformerze (poprawiające dokładność i odporność na szumy) oraz zunifikowane modele „Conformer”. Azure wykorzystuje także ensemble modeli i uczenie ze wzmocnieniem do ciągłego doskonalenia. Ponadto oferuje uczenie adaptacyjne – możliwość poprawy rozpoznawania specyficznego żargonu poprzez dostarczanie danych tekstowych (niestandardowe modele językowe). Po stronie infrastruktury, Azure Speech może wykorzystywać akcelerację GPU w chmurze dla niskich opóźnień w streamingu i automatycznie skalować się, by obsłużyć wzrosty zapotrzebowania (np. napisy na żywo podczas dużych wydarzeń).

Przykłady zastosowań: Azure Speech jest wykorzystywany w różnych branżach:

Obsługa klienta i IVR: Wiele przedsiębiorstw korzysta z STT i TTS Azure do obsługi systemów IVR w call center i botów głosowych. Na przykład linia lotnicza może używać STT do transkrypcji próśb klientów przez telefon i odpowiadać głosem Neural TTS, nawet tłumacząc rozmowę na inne języki w razie potrzeby krisp.ai.
Wirtualni asystenci: Technologia ta stanowi podstawę głosu dla wirtualnych agentów, takich jak Cortana oraz asystentów firm trzecich wbudowanych w samochody lub urządzenia domowe. Funkcja niestandardowego głosu pozwala tym asystentom mieć unikalną osobowość.
Tworzenie treści i media: Studia gier wideo i firmy animacyjne używają Custom Neural Voice, aby nadać postaciom charakterystyczne głosy bez potrzeby długich nagrań aktorów głosowych (np. czytanie scenariuszy sklonowanym głosem aktora). Firmy medialne korzystają z Azure TTS do czytania wiadomości, audiobooków czy wielojęzycznego dubbingu treści.
Dostępność i edukacja: Dokładny STT Azure pomaga generować napisy na żywo podczas spotkań (np. w Microsoft Teams) i wykładów, wspierając osoby z wadami słuchu lub barierami językowymi. TTS jest wykorzystywany w funkcjach czytania na głos w Windows, e-bookach i aplikacjach edukacyjnych.
Produktywność w przedsiębiorstwie: Transkrypcja spotkań, poczty głosowej lub dyktowania dokumentów to powszechne zastosowanie. Technologia Nuance Dragon (obecnie należąca do Microsoftu) jest zintegrowana, aby służyć takim zawodom jak lekarze (np. zamiana mowy na tekst do notatek klinicznych) oraz prawnicy do dyktowania pism z wysoką dokładnością w zakresie terminologii branżowej krisp.ai krisp.ai.

Cennik: Azure Speech stosuje model rozliczeń oparty na zużyciu. Za STT pobierana jest opłata za godzinę przetworzonego dźwięku (z różnymi stawkami dla modeli standardowych i niestandardowych lub ulepszonych). Na przykład standardowa transkrypcja w czasie rzeczywistym może kosztować około 1 USD za godzinę dźwięku. TTS jest rozliczany za znak lub za 1 milion znaków (około 16 USD za milion znaków dla głosów neuronowych, podobnie jak u konkurencji). Custom Neural Voice wiąże się z dodatkową opłatą za konfigurację/trening oraz opłatami za użytkowanie. Azure oferuje darmowe poziomy: np. określoną liczbę godzin STT za darmo przez pierwsze 12 miesięcy oraz darmowe znaki do syntezy mowy. Azure zawiera również usługi mowy w swoim pakiecie Cognitive Services, który klienci korporacyjni mogą kupować z rabatami ilościowymi. Ogólnie rzecz biorąc, ceny są konkurencyjne, ale należy pamiętać, że zaawansowane funkcje (takie jak modele niestandardowe czy style wysokiej wierności) mogą kosztować więcej.

Mocne strony: Usługa mowy Microsoftu jest gotowa dla przedsiębiorstw – znana z solidnego bezpieczeństwa, prywatności i zgodności (ważne dla branż regulowanych) krisp.ai. Oferuje niezrównaną personalizację: niestandardowe głosy i modele STT dają organizacjom pełną kontrolę. Szerokość wsparcia językowego i głosowego jest wiodąca w branży techcommunity.microsoft.com, czyniąc z niej kompleksowe rozwiązanie dla globalnych potrzeb. Integracja z szerszym ekosystemem Azure i narzędziami deweloperskimi (doskonałe SDK dla .NET, Pythona, Javy itd.) to mocna strona, upraszczająca tworzenie kompleksowych rozwiązań. Głosy Microsoftu są bardzo naturalne, często chwalone za ekspresyjność i różnorodność dostępnych stylów. Kolejną zaletą jest elastyczne wdrażanie – możliwość uruchamiania w kontenerach oznacza, że możliwe jest użycie offline lub na brzegu sieci, co oferuje niewielu dostawców chmurowych. Wreszcie, ciągłe aktualizacje Microsoftu (często inspirowane własnymi produktami, takimi jak Windows, Office i Xbox wykorzystującymi technologię mowy) sprawiają, że usługa Azure Speech korzysta z najnowszych badań i testów w rzeczywistych warunkach na dużą skalę.

Słabości: Chociaż jakość Azure jest wysoka, koszty mogą się kumulować przy intensywnym użytkowaniu, szczególnie w przypadku Custom Neural Voice (który wymaga znacznych inwestycji i procesu zatwierdzania przez Microsoft) oraz przy długich transkrypcjach, jeśli nie ma się umowy korporacyjnej telnyx.com. Wiele funkcji i opcji usługi oznacza wyższą krzywą uczenia się – nowi użytkownicy mogą uznać za skomplikowane poruszanie się po wszystkich ustawieniach (np. wybór spośród wielu głosów lub konfigurowanie modeli niestandardowych wymaga pewnej wiedzy). Pod względem dokładności Azure STT jest wśród liderów, ale niektóre niezależne testy pokazują, że Google lub Speechmatics wypadają nieco lepiej w określonych benchmarkach (dokładność może zależeć od języka lub akcentu). Pełne wykorzystanie możliwości Azure Speech często zakłada, że jesteś w ekosystemie Azure – działa najlepiej, gdy jest zintegrowany z magazynem Azure itp., co może nie odpowiadać osobom korzystającym z multi-cloud lub szukającym prostszej, samodzielnej usługi. Wreszcie, jak w przypadku każdej usługi chmurowej, korzystanie z Azure Speech oznacza przesyłanie danych do chmury – organizacje z bardzo wrażliwymi danymi mogą preferować rozwiązanie wyłącznie lokalne (kontener Azure pomaga, ale nie jest darmowy).

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): Microsoft agresywnie rozszerzył ofertę języków i głosów. W 2024 roku Azure Neural TTS dodał 46 nowych głosów i 2 nowe języki, zwiększając łączną liczbę do 446 głosów w 144 językach techcommunity.microsoft.com. Zrezygnowano także ze starszych „standardowych” głosów na rzecz wyłącznie głosów neuralnych (od września 2024), aby zapewnić wyższą jakość learn.microsoft.com. Microsoft wprowadził innowacyjną funkcję o nazwie Voice Flex Neural (wersja zapoznawcza), która pozwala jeszcze dynamiczniej dostosowywać style mówienia. W STT Microsoft zintegrował niektóre możliwości Dragon firmy Nuance z Azure – na przykład model Dragon Legal i Medical stał się dostępny w Azure do transkrypcji branżowej z bardzo wysoką dokładnością w zakresie terminologii technicznej. Wprowadzono także aktualizacje Speech Studio, narzędzia GUI do łatwego tworzenia niestandardowych modeli mowy i głosów. Kolejny ważny rozwój: Speech to Text Azure zyskał na nowym modelu bazowym (zgłaszanym jako model wielomiliardowy), który poprawił dokładność o ok. 15% i umożliwił transkrypcję mieszanych języków za jednym razem aws.amazon.com aws.amazon.com. Dodatkowo Microsoft ogłosił integrację mowy z usługami Azure OpenAI – umożliwiając przypadki użycia, takie jak konwersja mowy z spotkania na tekst i następnie uruchomienie GPT-4 do podsumowania (wszystko w ramach Azure). Ciągła integracja generatywnej AI (np. GPT) z mową oraz ulepszenia w obsłudze akcentów i uprzedzeń (część z nich wynika ze współpracy Microsoftu z organizacjami na rzecz zmniejszenia liczby błędów dla różnych użytkowników) utrzymują Azure Speech na czele w 2025 roku.

Oficjalna strona internetowa: Azure AI Speech Service techcommunity.microsoft.com (oficjalna strona produktu Microsoft Azure dotycząca usługi Speech).

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

Przegląd: Amazon Web Services (AWS) oferuje zaawansowaną, opartą na chmurze sztuczną inteligencję głosową poprzez Amazon Polly do zamiany tekstu na mowę (Text-to-Speech) oraz Amazon Transcribe do zamiany mowy na tekst (Speech-to-Text). Polly przekształca tekst w naturalnie brzmiącą mowę w różnych głosach i językach, podczas gdy Transcribe wykorzystuje automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) do generowania bardzo dokładnych transkrypcji z nagrań audio. Usługi te są częścią szerokiej oferty AI AWS i korzystają ze skalowalności oraz integracji AWS. Technologie głosowe Amazon wyróżniają się niezawodnością i zostały zaadaptowane w wielu branżach do zadań takich jak systemy IVR, tworzenie napisów do mediów, asystenci głosowi i inne. Choć Polly i Transcribe to oddzielne usługi, razem pokrywają pełne spektrum potrzeb związanych z wejściem i wyjściem głosu. Amazon oferuje także powiązane usługi: Amazon Lex (do botów konwersacyjnych), Transcribe Call Analytics (do analityki centrów kontaktowych) oraz dedykowany program Brand Voice (w ramach którego Amazon tworzy niestandardowy głos TTS dla marki klienta). AWS Voice AI jest skierowane do deweloperów i przedsiębiorstw już korzystających z ekosystemu AWS, oferując im łatwą integrację z innymi zasobami AWS.

Kluczowe funkcje:

Amazon Polly (TTS): Polly oferuje ponad 100 głosów w ponad 40 językach i wariantach aws.amazon.com, w tym głosy męskie i żeńskie oraz wybór opcji neuronowych i standardowych. Głosy są „naturalne”, stworzone z użyciem uczenia głębokiego, aby oddać naturalną intonację i rytm. Polly obsługuje neuronowe TTS dla wysokiej jakości mowy i niedawno wprowadziła Neural Generative TTS engine – najnowocześniejszy model (z 13 ultra-ekspresyjnymi głosami na koniec 2024 roku), który generuje bardziej emocjonalną, konwersacyjną mowę aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly oferuje funkcje takie jak obsługa Speech Synthesis Markup Language (SSML) do precyzyjnego dostosowania mowy (wymowa, akcenty, pauzy) aws.amazon.com. Zawiera także specjalne style głosu; na przykład styl Newscaster do czytania wiadomości lub styl Conversational dla swobodnego tonu. Unikalną cechą jest zdolność Polly do automatycznego dostosowywania tempa mowy przy dłuższych tekstach (oddechy, interpunkcja) dzięki long-form silnikowi syntezy, co zapewnia bardziej naturalne czytanie audiobooków lub wiadomości (są nawet dedykowane głosy long-form).
Amazon Transcribe (STT): Transcribe obsługuje zarówno transkrypcję wsadową wcześniej nagranych plików audio, jak i transkrypcję strumieniową w czasie rzeczywistym. Obsługuje ponad 100 języków i dialektów do transkrypcji aws.amazon.com, i może automatycznie rozpoznawać język mówiony. Kluczowe funkcje to diaryzacja mówców (rozróżnianie mówców w nagraniach wieloosobowych) krisp.ai, własny słownik (aby nauczyć system terminologii branżowej lub nazw własnych) telnyx.com, interpunkcja i wielkość liter (automatycznie wstawia interpunkcję i wielkie litery dla czytelności) krisp.ai, oraz generowanie znaczników czasowych dla każdego słowa. Transcribe oferuje także filtrowanie treści (do maskowania lub oznaczania wulgaryzmów/PII) oraz redakcję – przydatne w nagraniach call center do ukrywania wrażliwych informacji. Dla telefonii i spotkań dostępne są specjalistyczne rozszerzenia: np. Transcribe Medical do mowy medycznej (zgodne z HIPAA) oraz Call Analytics, które nie tylko transkrybuje, ale także zapewnia analizę sentymentu, kategoryzację rozmów i generowanie podsumowań z użyciem zintegrowanego ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
Integracja i narzędzia: Zarówno Polly, jak i Transcribe integrują się z innymi usługami AWS. Na przykład, wynik z Transcribe może być bezpośrednio przekazany do Amazon Comprehend (usługa NLP) do głębszej analizy tekstu lub do Translate w celu przetłumaczenia transkryptów. Polly może współpracować z AWS Translate, aby tworzyć głosowe wyjście w różnych językach. AWS udostępnia SDK w wielu językach (Python boto3, Java, JavaScript itd.), aby łatwo wywoływać te usługi. Dostępne są także wygodne funkcje, takie jak MediaConvert Amazona, który może użyć Transcribe do automatycznego generowania napisów do plików wideo. Dodatkowo AWS oferuje Presign APIs, które umożliwiają bezpieczne przesyłanie plików bezpośrednio z klienta do transkrypcji lub strumieniowania.
Dostosowanie: Głosy Polly są gotowe, ale AWS oferuje Brand Voice, program, w ramach którego eksperci Amazona tworzą niestandardowy głos TTS dla klienta (nie jest to usługa samoobsługowa; to współpraca – na przykład KFC Kanada współpracowało z AWS, aby stworzyć głos pułkownika Sandersa za pomocą Polly’s Brand Voice venturebeat.com). W przypadku Transcribe dostosowanie odbywa się przez własny słownik lub Custom Language Models (dla niektórych języków AWS pozwala trenować mały własny model, jeśli masz transkrypty, obecnie w ograniczonym podglądzie).
Wydajność i skalowalność: Usługi Amazona są znane z tego, że zostały przetestowane produkcyjnie na dużą skalę (Amazon prawdopodobnie używa nawet Polly i Transcribe wewnętrznie dla Alexy i usług AWS). Obie usługi radzą sobie z dużymi wolumenami: Transcribe w trybie strumieniowym może obsługiwać wiele strumieni jednocześnie (skaluje się horyzontalnie), a zadania wsadowe mogą przetwarzać wiele godzin nagrań audio przechowywanych na S3. Polly potrafi szybko syntezować mowę, obsługuje nawet buforowanie wyników i oferuje buforowanie neuronalne często powtarzających się zdań. Opóźnienia są niskie, zwłaszcza jeśli korzysta się z regionów AWS blisko użytkowników. W przypadku IoT lub zastosowań brzegowych AWS nie oferuje kontenerów offline dla tych usług (w przeciwieństwie do Azure), ale zapewnia łączniki brzegowe przez AWS IoT do strumieniowania do chmury.

Obsługiwane języki:

Amazon Polly: Obsługuje dziesiątki języków (obecnie około 40+). Obejmuje to większość głównych języków: angielski (US, UK, AU, Indie itd.), hiszpański (UE, US, LATAM), francuski, niemiecki, włoski, portugalski (BR i UE), hindi, arabski, chiński, japoński, koreański, rosyjski, turecki i inne aws.amazon.com. Wiele języków ma kilka głosów (np. angielski US ma ponad 15 głosów). AWS stale dodaje nowe języki – na przykład pod koniec 2024 roku dodano głosy czeskie i szwajcarsko-niemieckie docs.aws.amazon.com. Nie każdy język świata jest obsługiwany, ale wybór jest szeroki i stale rośnie.
Amazon Transcribe: Na rok 2025 obsługuje ponad 100 języków i wariantów do transkrypcji aws.amazon.com. Początkowo obejmował około 31 języków (głównie zachodnich), ale Amazon znacznie to rozszerzył, wykorzystując model nowej generacji, by dodać wiele kolejnych (w tym takie języki jak wietnamski, perski, suahili itd.). Obsługuje także transkrypcję wielojęzyczną – potrafi wykryć i transkrybować rozmowy dwujęzyczne (np. mieszankę angielskiego i hiszpańskiego w jednej rozmowie). Specjalizacja dziedzinowa: Transcribe Medical obecnie obsługuje medyczną dyktandę w kilku dialektach angielskiego i hiszpańskiego.

Podstawy techniczne: Generatywny głos Amazona (Polly) wykorzystuje zaawansowane modele sieci neuronowych, w tym model Transformer o miliardzie parametrów dla najnowszych głosów aws.amazon.com. Ta architektura modelu umożliwia Polly generowanie mowy w trybie strumieniowym przy zachowaniu wysokiej jakości – tworząc mowę, która jest „emocjonalnie zaangażowana i wysoce potoczna” aws.amazon.com. Wcześniejsze głosy korzystały z podejść konkatenacyjnych lub starszych sieci neuronowych dla standardowych głosów, ale obecnie nacisk kładziony jest w pełni na neural TTS. Po stronie STT, Amazon Transcribe jest napędzany przez model ASR nowej generacji (wielomiliardowy), który Amazon zbudował i wytrenował na ogromnych ilościach nagrań audio (podobno miliony godzin) aws.amazon.com. Model prawdopodobnie wykorzystuje architekturę Transformer lub Conformer, aby osiągnąć wysoką dokładność. Jest zoptymalizowany do obsługi różnych warunków akustycznych i akcentów (Amazon wyraźnie zaznacza, że uwzględnia różne akcenty i szumy) aws.amazon.com. Warto zauważyć, że ewolucja Transcribe była inspirowana postępami w rozpoznawaniu mowy przez Amazon Alexa – ulepszenia modeli Alexy często trafiają do Transcribe do szerszego zastosowania. AWS stosuje techniki uczenia samonadzorowanego dla języków o ograniczonych zasobach (podobnie jak SpeechMix lub wav2vec), aby rozszerzyć pokrycie językowe. Jeśli chodzi o wdrożenie, modele te działają na zarządzanej infrastrukturze AWS; AWS posiada wyspecjalizowane układy do wnioskowania (takie jak AWS Inferentia), które mogą być używane do efektywnego kosztowo uruchamiania tych modeli.

Przykłady zastosowań:

Interaktywna odpowiedź głosowa (IVR): Wiele firm używa Polly do wypowiadania komunikatów i Transcribe do rejestrowania tego, co mówią dzwoniący w menu telefonicznym. Na przykład IVR banku może przekazywać informacje o koncie przez Polly i używać Transcribe do rozumienia wypowiadanych próśb.
Analiza centrum kontaktowego: Wykorzystanie Transcribe do transkrypcji rozmów z obsługą klienta (przez Amazon Connect lub inne platformy call center), a następnie ich analizy pod kątem nastrojów klientów lub wydajności agentów. Funkcje Call Analytics (z wykrywaniem nastrojów i podsumowywaniem) pomagają automatyzować kontrolę jakości rozmów aws.amazon.com aws.amazon.com.
Media i rozrywka: Polly jest używana do generowania narracji do artykułów prasowych lub wpisów na blogach (niektóre serwisy informacyjne oferują „posłuchaj tego artykułu” z użyciem głosów Polly). Transcribe jest wykorzystywany przez nadawców do tworzenia napisów na żywo w telewizji lub przez platformy wideo do automatycznego generowania napisów do filmów przesyłanych przez użytkowników. Studia produkcyjne mogą używać Transcribe do uzyskiwania transkrypcji materiałów wideo na potrzeby edycji (wyszukiwanie w filmach po tekście).
E-learning i dostępność: Platformy e-learningowe wykorzystują Polly do zamiany treści pisemnych na dźwięk w wielu językach, co sprawia, że materiały edukacyjne są bardziej dostępne. Transcribe może pomóc w tworzeniu transkrypcji lekcji lub umożliwić studentom wyszukiwanie w nagraniach wykładów.
Funkcje głosowe urządzeń i aplikacji: Wiele aplikacji mobilnych lub urządzeń IoT korzysta z AWS do obsługi głosu. Na przykład aplikacja mobilna może używać Transcribe do funkcji wyszukiwania głosowego (nagraj pytanie, wyślij do Transcribe, otrzymaj tekst). Głosy Polly mogą być wbudowane w urządzenia takie jak inteligentne lustra czy systemy ogłoszeniowe, aby odczytywać alerty lub powiadomienia.
Wielojęzyczny dubbing: Korzystając z kombinacji usług AWS (Transcribe + Translate + Polly), deweloperzy mogą tworzyć zautomatyzowane rozwiązania do dubbingu. Np. weź angielski film, przetranskrybuj go, przetłumacz transkrypcję na hiszpański, a następnie użyj hiszpańskiego głosu Polly do wygenerowania hiszpańskiej ścieżki dźwiękowej.
Gry i media interaktywne: Twórcy gier mogą używać Polly do dynamicznych dialogów NPC (dzięki czemu tekstowe dialogi mogą być wypowiadane bez nagrywania aktorów głosowych dla każdej kwestii). Polly ma nawet głos NTTS (Justin), który został zaprojektowany do śpiewania i był wykorzystywany w kreatywnych projektach.

Cennik: Ceny AWS są oparte na zużyciu:

Amazon Polly: Opłata za milion znaków tekstu wejściowego. Pierwsze 5 milionów znaków miesięcznie jest darmowe przez 12 miesięcy (nowe konta) aws.amazon.com. Po tym okresie standardowe głosy kosztują około 4 USD za 1 mln znaków, głosy neuralne około 16 USD za 1 mln znaków (ceny mogą się nieznacznie różnić w zależności od regionu). Nowe głosy „generatywne” mogą mieć wyższą cenę (np. nieco wyższą za znak ze względu na większe zużycie mocy obliczeniowej). Koszt Polly jest zbliżony do Google/Microsoft w kategorii neuralnej. Nie ma dodatkowych opłat za przechowywanie lub strumieniowanie audio (poza minimalnymi kosztami S3 lub transferu danych, jeśli przechowujesz/dostarczasz pliki).
Amazon Transcribe: Opłata za sekundę nagrania audio. Na przykład standardowa transkrypcja kosztuje 0,0004 USD za sekundę (czyli 0,024 USD za minutę). Godzina kosztuje więc około 1,44 USD. Są nieco inne stawki za dodatkowe funkcje: np. użycie Transcribe Call Analytics lub Medical może kosztować trochę więcej (~0,0008 USD/sek). Transkrypcja w czasie rzeczywistym jest wyceniana podobnie, za sekundę. AWS oferuje 60 minut transkrypcji miesięcznie za darmo przez 12 miesięcy dla nowych użytkowników aws.amazon.com. AWS często oferuje także rabaty progowe dla dużych wolumenów lub kontraktów korporacyjnych przez AWS Enterprise Support.
Podejście AWS jest modułowe: jeśli korzystasz z Translate lub innych usług jednocześnie, są one rozliczane osobno. Jednak zaletą jest to, że płacisz tylko za to, czego używasz, i możesz skalować do zera, gdy nie korzystasz. To opłacalne przy sporadycznym użyciu, ale przy bardzo dużych, ciągłych obciążeniach może być konieczne negocjowanie rabatów lub korzystanie z planów oszczędnościowych AWS.

Mocne strony: Największą zaletą usług głosowych AWS jest ich udowodniona skalowalność i niezawodność – są zaprojektowane do obsługi obciążeń produkcyjnych (SLA AWS na poziomie 99,9%, redundancja w wielu regionach itp.). Głęboka integracja z ekosystemem AWS to plus dla tych, którzy już korzystają z AWS (IAM do kontroli dostępu, S3 do wejścia/wyjścia itp., wszystko działa razem bezproblemowo). Głosy Polly są uznawane za bardzo naturalne, a dodanie nowych głosów generatywnych jeszcze bardziej zbliżyło je do mowy ludzkiej, dodatkowo mają specjalizację w ekspresji emocjonalnej aws.amazon.com. Transcribe jest znany z odporności na trudne nagrania audio (był jednym z pierwszych, które kładły nacisk na obsługę różnych akcentów i hałaśliwego tła aws.amazon.com). Usługi są stosunkowo łatwe w użyciu przez API, a AWS oferuje dobrą dokumentację i przykładowy kod. AWS oferuje także konkurencyjne ceny, a darmowy poziom pomaga nowym użytkownikom. Kolejną zaletą jest szybkie tempo rozwoju – Amazon regularnie dodaje nowe funkcje (np. wykrywanie toksyczności w Transcribe do moderacji) i obsługę kolejnych języków, często inspirowane rzeczywistymi potrzebami klientów AWS. Pod względem bezpieczeństwa AWS wypada bardzo dobrze: treści są szyfrowane, a użytkownik może wybrać, by dane nie były przechowywane lub były automatycznie usuwane po przetworzeniu. Dla klientów korporacyjnych AWS zapewnia także wsparcie ludzkie i architektów rozwiązań, którzy pomagają skutecznie wdrożyć te usługi.

Słabości: Dla niektórych deweloperów potencjalną wadą jest to, że AWS wymaga założenia konta i zrozumienia AWS IAM oraz konsoli, co może być przesadą, jeśli ktoś potrzebuje tylko szybkiego testu głosu (w przeciwieństwie do niektórych konkurentów oferujących prostsze publiczne endpointy lub narzędzia GUI). W przeciwieństwie do niektórych konkurentów (Google, Microsoft), AWS nie oferuje samoobsługowego klonowania głosu na zamówienie dla wszystkich; Brand Voice jest ograniczony do większych wdrożeń. Oznacza to, że mniejsi użytkownicy nie mogą trenować własnych głosów w AWS poza funkcją leksykonu. AWS obecnie nie oferuje też opcji wdrożenia on-prem/offline dla Polly lub Transcribe – to usługi wyłącznie chmurowe (choć można użyć edge Outposts lub lokalnych stref Amazonu, ale to nie to samo co kontener offline). Jeśli chodzi o dokładność, choć Transcribe jest mocny, niektóre niezależne testy czasem klasyfikowały dokładność Microsoftu lub Google nieco wyżej dla konkretnych języków lub przypadków użycia (to zależy; nowy model AWS zniwelował większość różnic). Kolejny aspekt: obsługa języków w TTS – ponad 40 języków to dobry wynik, ale Google i Microsoft obsługują ich jeszcze więcej; AWS może nieco odstawać w niektórych lokalnych opcjach głosowych (np. Google ma obecnie więcej języków indyjskich w TTS niż Polly). Wreszcie, mnogość powiązanych usług AWS może być myląca dla niektórych (np. wybór między Transcribe a Lex do określonych zadań), co wymaga pewnej wiedzy z zakresu architektury chmurowej.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): AWS wprowadził znaczące aktualizacje zarówno do Polly, jak i Transcribe:

Polly: W listopadzie 2024 AWS wprowadził sześć nowych „generatywnych” głosów w wielu językach (francuski, hiszpański, niemiecki, odmiany angielskiego), rozszerzając kategorię z 7 do 13 głosów aws.amazon.com. Te głosy wykorzystują nowy generatywny silnik TTS i są bardzo ekspresyjne, przeznaczone do zastosowań w konwersacyjnej AI. Dodano także Long-Form NTTS voices dla hiszpańskiego i angielskiego, które zachowują klarowność przy bardzo długich fragmentach tekstu aws.amazon.com aws.amazon.com. Wcześniej, w 2024 roku, AWS wprowadził głos w stylu Newscaster style w brazylijskim portugalskim i innych językach. W marcu 2025 dokumentacja Amazon Polly pokazuje, że usługa obsługuje już języki czeski i szwajcarski niemiecki, co odzwierciedla ciągłe poszerzanie oferty językowej docs.aws.amazon.com. Kolejna aktualizacja: AWS poprawił jakość głosów neuralnych Polly (prawdopodobnie aktualizacja modelu bazowego) – niektórzy użytkownicy zauważyli płynniejszą prozodię w zaktualizowanych głosach.
Transcribe: W połowie 2024 roku Amazon ogłosił model ASR nowej generacji (Nova) napędzający Transcribe, który znacząco poprawił dokładność i zwiększył liczbę obsługiwanych języków do ponad 100 aws.amazon.com. Wprowadzono także globalnie Transcribe Call Analytics, z możliwością uzyskania podsumowań rozmów przy użyciu generatywnej AI (zintegrowanej z Bedrock AWS lub modelami OpenAI) – czyli automatycznego podsumowania kluczowych punktów rozmowy po transkrypcji. Kolejną nową funkcją jest Real-Time Toxicity Detection (uruchomiona pod koniec 2024), która pozwala deweloperom wykrywać mowę nienawiści lub nękanie w czasie rzeczywistym w dźwięku na żywo przez Transcribe, co jest ważne dla moderacji czatów głosowych na żywo aws.amazon.com. W 2025 roku AWS testuje w wersji preview custom language models (CLM) dla Transcribe, umożliwiając firmom dostrajanie ASR na własnych danych (to konkurencja dla niestandardowego STT Azure). Jeśli chodzi o ceny, AWS uczynił Transcribe bardziej opłacalnym dla klientów o dużym wolumenie, wprowadzając automatycznie ceny progowe po przekroczeniu określonej liczby godzin miesięcznie. Wszystkie te aktualizacje pokazują zaangażowanie AWS w utrzymanie pozycji lidera w dziedzinie voice AI, poprzez ciągłe podnoszenie jakości i funkcjonalności.

Oficjalne strony internetowe: Amazon Polly – usługa zamiany tekstu na mowę aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – usługa zamiany mowy na tekst aws.amazon.com aws.amazon.com.

4. IBM Watson Usługi Mowy (TTS & STT) – IBM

Przegląd: IBM Watson oferuje zarówno zamianę tekstu na mowę, jak i zamianę mowy na tekst jako część usług Watson AI. IBM ma długą historię w technologii mowy, a jego usługi chmurowe odzwierciedlają nacisk na dostosowanie, wiedzę branżową i prywatność danych. Watson Text-to-Speech potrafi syntezować naturalnie brzmiącą mowę w wielu językach, a Watson Speech-to-Text zapewnia bardzo dokładną transkrypcję z możliwością dostosowania do specjalistycznego słownictwa. Usługi mowy IBM są szczególnie popularne w branżach takich jak opieka zdrowotna, finanse i prawo, gdzie słownictwo może być złożone, a bezpieczeństwo danych jest kluczowe. IBM umożliwia wdrożenia lokalne swoich modeli (poprzez IBM Cloud Pak), co jest atrakcyjne dla organizacji, które nie mogą korzystać z publicznej chmury do przetwarzania danych głosowych. Chociaż udział IBM w rynku usług mowy w chmurze jest mniejszy w porównaniu do wielkiej trójki (Google, MS, AWS), pozostaje zaufanym, korporacyjnym dostawcą rozwiązań mowy wymagających dostrojenia do specyficznego żargonu lub integracji z większym ekosystemem Watsona (obejmującym tłumacze językowe, framework asystenta itp.).

Kluczowe cechy:

Watson Text-to-Speech (TTS): Obsługuje kilka głosów w 13+ językach (w tym angielski US/UK, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, japoński, arabski, brazylijski portugalski, koreański, chiński itd.). Głosy są „neuronowe” i IBM stale je ulepsza – na przykład dodano nowe ekspresyjne głosy neuronowe dla niektórych języków (np. ekspresyjny głos australijskiego angielskiego) cloud.ibm.com. IBM TTS pozwala na regulację parametrów takich jak wysokość, tempo i akcentowanie przy użyciu rozszerzeń IBM do SSML. Niektóre głosy mają funkcję ekspresyjnego czytania (np. głos, który może brzmieć empatycznie lub entuzjastycznie). IBM dodał także funkcję własnego głosu, gdzie klienci mogą współpracować z IBM w celu stworzenia unikalnego syntetycznego głosu (podobnie jak głos marki, zwykle w ramach współpracy korporacyjnej). Wyróżniającą się cechą jest strumieniowanie o niskim opóźnieniu – TTS IBM może zwracać dźwięk w czasie rzeczywistym w kawałkach, co jest korzystne dla responsywnych asystentów głosowych.
Watson Speech-to-Text (STT): Oferuje transkrypcję w czasie rzeczywistym lub wsadową z funkcjami takimi jak diaryzacja mówców (rozróżnianie mówców) krisp.ai, wyszukiwanie słów kluczowych (możliwość generowania znaczników czasu dla określonych słów kluczowych), oraz alternatywy słów (alternatywy z oceną pewności dla niepewnych transkrypcji). STT IBM jest znane z silnego wsparcia dla niestandardowych modeli językowych: użytkownicy mogą przesyłać tysiące terminów branżowych lub nawet nagrania audio+transkrypcje, aby dostosować model np. do terminologii medycznej lub prawniczej krisp.ai krisp.ai. To drastycznie poprawia dokładność w tych dziedzinach. IBM obsługuje także wiele modeli szerokopasmowych i wąskopasmowych zoptymalizowanych pod kątem dźwięku telefonicznego i wysokiej jakości. Obejmuje około 10 języków do transkrypcji (angielski, hiszpański, niemiecki, japoński, mandaryński itd.) z wysoką dokładnością i posiada oddzielne modele telefoniczne dla niektórych (radzą sobie z szumami telefonicznymi i kodekami). Ciekawą funkcją jest automatyczne inteligentne formatowanie – np. potrafi formatować daty, waluty i liczby w transkrypcji dla czytelności.
Optymalizacja pod kątem dziedzin: IBM oferuje wstępnie wytrenowane modele branżowe, takie jak Watson Speech Services for Healthcare wstępnie dostosowane do dyktowania medycznego oraz transkrypcja dla Mediów i Rozrywki z bibliotekami nazw własnych dla mediów. Te opcje odzwierciedlają konsultingowe podejście IBM, gdzie rozwiązanie może być dostosowane do domeny klienta.
Bezpieczeństwo i wdrożenie: Główną zaletą jest to, że IBM pozwala uruchamiać usługi Watson Speech w środowisku klienta (poza IBM Cloud) za pomocą IBM Cloud Pak for Data. To konteneryzowane rozwiązanie oznacza, że wrażliwe nagrania audio nigdy nie muszą opuszczać serwerów firmy, co rozwiązuje kwestie lokalizacji i prywatności danych. Nawet w IBM Cloud oferują funkcje takie jak brak domyślnego przechowywania danych i szyfrowanie wszystkich transmisji. IBM spełnia rygorystyczne normy zgodności (HIPAA, gotowość do RODO).
Integracja: Watson Speech integruje się z Watson Assistant IBM (możesz więc łatwo dodać STT/TTS do chatbotów). Łączy się także z szerszym portfolio AI IBM – na przykład można przekierować wyniki STT do Watson Natural Language Understanding w celu analizy sentymentu lub do Watson Translate do przetwarzania wielojęzycznego. IBM udostępnia web sockety i interfejsy REST odpowiednio do streamingu i przetwarzania wsadowego.

Obsługiwane języki:

TTS: TTS IBM obejmuje około 13 języków natywnie (oraz niektóre dialekty). Obejmuje to główne języki biznesowe. Choć jest ich mniej niż w Google czy Amazonie, IBM skupia się na jakości głosów w obsługiwanych językach. Wyróżniające się języki: angielski (US, UK, AU), francuski, niemiecki, włoski, hiszpański (UE i Ameryka Łacińska), portugalski (BR), japoński, koreański, mandaryński (uproszczony chiński), arabski i prawdopodobnie rosyjski. Ostatnie aktualizacje dodały więcej głosów do istniejących języków, zamiast wielu nowych języków. Na przykład IBM wprowadził 27 nowych głosów w 11 językach w jednej aktualizacji voximplant.com (np. dodając głosy dziecięce, nowe dialekty).
STT: IBM STT obsługuje około 8-10 języków niezawodnie (angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, japoński, koreański, brazylijski portugalski, nowoczesny standardowy arabski, mandaryński chiński i włoski). Angielski (zarówno US, jak i UK) jest najbardziej rozbudowany (z opcjami dostosowania i modelami narrowband). Niektóre języki mają opcje tłumaczenia na angielski w Watsonie (choć używa to osobnej usługi Watsona). W porównaniu z konkurencją, zakres językowy IBM jest mniejszy, ale obejmuje języki o największym zapotrzebowaniu w przedsiębiorstwach i dla nich oferuje personalizację.

Podstawy techniczne: Technologia mowy IBM rozwinęła się z badań (IBM był pionierem z technologiami takimi jak ViaVoice oparty na ukrytych modelach Markowa w latach 90., a później podejściach głębokiego uczenia). Nowoczesny Watson STT używa głębokich sieci neuronowych (prawdopodobnie podobnych do bi-directional LSTM lub modeli akustycznych Transformer) oraz n-gramowego lub neuronowego modelu językowego. IBM kładzie nacisk na adaptację do dziedziny: prawdopodobnie używa transfer learning do dostrajania modeli bazowych na danych dziedzinowych przy tworzeniu modelu niestandardowego. IBM stosuje także coś, co nazywa „Speaker Adaptive Training” w niektórych badaniach – być może pozwalając modelowi dostosować się, jeśli rozpozna stałego mówcę (przydatne przy dyktowaniu). Watson TTS używa neuronowego modelu sequence-to-sequence do syntezy mowy; IBM ma technikę strojenia ekspresyjnego – trenuje głosy na ekspresyjnych nagraniach, by umożliwić generowanie bardziej emocjonalnej mowy. Badania IBM nad emocjonalnym TTS (np. artykuł „Expressive Speech Synthesis”) wpływają na głosy Watson TTS, czyniąc je zdolnymi do subtelnych zmian intonacji. Kolejny element: IBM wprowadził mechanizm uwagi w TTS, by lepiej radzić sobie ze skrótami i nieznanymi słowami. Jeśli chodzi o infrastrukturę, usługi IBM to konteneryzowane mikroserwisy; wydajność jest dobra, choć historycznie niektórzy użytkownicy zauważali, że Watson STT może być nieco wolniejszy niż Google w zwracaniu wyników (priorytetem jest dokładność nad szybkością, ale to mogło się poprawić). IBM prawdopodobnie wykorzystuje akcelerację GPU także do generowania TTS.

Zastosowania:

Opieka zdrowotna: Szpitale używają Watson STT (często przez partnerów) do transkrypcji dyktowanych notatek lekarzy (Dragon Medical jest popularny, ale IBM oferuje alternatywę w niektórych przypadkach). Również interaktywność głosowa w aplikacjach medycznych (np. pielęgniarka zadaje głośno pytanie systemowi informacyjnemu szpitala i otrzymuje odpowiedź przez Watson Assistant z STT/TTS).
Obsługa klienta: IBM Watson Assistant (wirtualny agent) w połączeniu z Watson TTS/STT zasila boty głosowe na infoliniach obsługi klienta. Na przykład firma telekomunikacyjna może mieć agenta głosowego opartego na Watsonie obsługującego rutynowe połączenia (używając Watson STT do rozpoznania prośby dzwoniącego i Watson TTS do odpowiedzi).
Zgodność i media: Firmy zajmujące się handlem finansowym mogą używać Watson STT do transkrypcji rozmów telefonicznych traderów w celu monitorowania zgodności, wykorzystując bezpieczeństwo Watsona i możliwość wdrożenia lokalnego. Organizacje medialne mogą używać Watsona do transkrypcji wideo lub archiwizacji transmisji (szczególnie jeśli potrzebują rozwiązania lokalnego dla dużych archiwów).
Edukacja i dostępność: Uniwersytety korzystały z Watsona do transkrypcji wykładów lub zapewniania napisów, zwłaszcza gdy prywatność treści jest istotna i chcą uruchamiać rozwiązanie wewnętrznie. Watson TTS był używany do generowania dźwięku dla treści cyfrowych i czytników ekranu (np. strona e-commerce używająca Watson TTS do odczytywania opisów produktów użytkownikom z niepełnosprawnością wzroku).
Administracja publiczna: Bezpieczne wdrożenie Watsona sprawia, że jest on odpowiedni dla agencji rządowych potrzebujących technologii głosowych, takich jak transkrypcja spotkań publicznych (z własnym słownictwem dla lokalnych nazw/terminów) lub zapewnianie wielojęzycznych systemów głosowej obsługi obywateli.
Motoryzacja: IBM miał partnerstwa dotyczące Watsona w systemach infotainment samochodowych – używając STT do komend głosowych w samochodzie i TTS do odpowiedzi głosowych (mapy, informacje o pojeździe). Funkcja własnego słownictwa jest przydatna dla żargonu motoryzacyjnego (nazwy modeli samochodów itp.).

Cennik: IBM oferuje plan Lite z pewną darmową pulą (np. 500 minut STT miesięcznie oraz określoną liczbą tysięcy znaków TTS) – to dobre do celów deweloperskich. Po przekroczeniu tego limitu, opłaty są naliczane za użycie:

STT: Około 0,02 USD za minutę dla modeli standardowych (czyli 1,20 USD za godzinę) na IBM Cloud. Modele niestandardowe są droższe (może ok. 0,03 USD/min). Jednak te wartości mogą się różnić; IBM często negocjuje umowy korporacyjne. Ceny IBM są generalnie konkurencyjne, czasem nieco niższe za minutę niż u dużych konkurentów chmurowych dla STT, aby przyciągnąć klientów. Minusem jest mniejsza liczba obsługiwanych języków.
TTS: Cena za milion znaków, około 20 USD za milion znaków dla głosów neuralnych (głosy standardowe są tańsze). Poprzedni cennik IBM wynosił 0,02 USD za ok. 1000 znaków, co odpowiada 20 USD za milion. Głosy ekspresyjne mogą kosztować tyle samo. W planie Lite było np. 10 000 znaków za darmo.
Unikalną cechą IBM jest licencjonowanie on-prem – jeśli wdrażasz przez Cloud Pak, możesz płacić za roczną licencję lub używać kredytów, co może być znacznym kosztem, ale obejmuje nieograniczone użycie do pojemności. To przemawia do intensywnych użytkowników, którzy wolą stały model kosztowy lub muszą zachować dane wewnętrznie.

Mocne strony: Główną siłą IBM jest dostosowywanie i ekspertyza domenowa. Watson STT może być precyzyjnie dostrojony do obsługi skomplikowanego żargonu z wysoką dokładnością krisp.ai krisp.ai, przewyższając modele ogólne w kontekstach takich jak dyktowanie medyczne czy transkrypcje prawne. Klienci często wskazują na gotowość IBM do pracy nad rozwiązaniami na zamówienie – IBM może poprowadzić klienta za rękę przy tworzeniu niestandardowego modelu lub głosu, jeśli zajdzie taka potrzeba (jako płatne zlecenie). Prywatność danych i możliwość wdrożenia on-premise to duży atut; niewielu innych oferuje taki poziom kontroli. To sprawia, że IBM jest wyborem dla niektórych klientów rządowych i korporacyjnych. Dokładność STT IBM na czystym dźwięku z odpowiednią personalizacją jest znakomita – w niektórych benchmarkach Watson STT był na szczycie w takich dziedzinach jak mowa telefoniczna po dostrojeniu. Głosy TTS IBM, choć jest ich mniej, są wysokiej jakości (szczególnie głosy neuronowe wprowadzone w ostatnich latach). Kolejną zaletą jest integracja z pełnym pakietem AI IBM – dla firm już korzystających z Watson NLP, Knowledge Studio lub platform danych IBM, dodanie funkcji mowy jest proste. IBM ma także silną sieć wsparcia; klienci często otrzymują bezpośrednie wsparcie inżynierów Watsona przy planach korporacyjnych. Wreszcie, marka IBM w AI (szczególnie po sławie DeepQA/Watson Jeopardy) daje poczucie bezpieczeństwa – niektórzy decydenci ufają IBM w systemach krytycznych ze względu na to dziedzictwo.

Słabości: Usługi mowy IBM mają mniejszy zakres języków i głosów w porównaniu do konkurencji – na przykład, jeśli potrzebujesz TTS po szwedzku lub STT po wietnamsku, IBM może tego nie mieć, podczas gdy inni tak. Ogranicza to zastosowanie w globalnych aplikacjach konsumenckich. Interfejs IBM Cloud i dokumentacja, choć solidne, czasem ustępują pod względem przyjazności dla użytkownika bardzo deweloperskiej dokumentacji AWS lub zintegrowanym studiom Azure. Dynamika rynkowa IBM w AI spowolniła w porównaniu do nowych graczy; wsparcie społeczności czy przykłady open-source dla Watson speech są rzadsze. Kolejną słabością jest skalowalność dla bardzo dużych obciążeń w czasie rzeczywistym – choć IBM potrafi skalować, nie ma tylu globalnych centrów danych dla Watsona co np. Google, więc opóźnienia mogą być większe, jeśli jesteś daleko od regionu chmurowego IBM. Pod względem kosztów, jeśli potrzebujesz szerokiej gamy języków lub głosów, IBM może okazać się droższy, bo możesz potrzebować kilku dostawców. Dodatkowo, skupienie IBM na kliencie korporacyjnym oznacza, że niektóre aspekty „self-serve” są mniej dopracowane – np. personalizacja modelu może wymagać ręcznych kroków lub kontaktu z IBM, podczas gdy Google/AWS pozwalają na automatyczne przesłanie danych do dostrojenia. IBM także nie reklamuje tak często surowych ulepszeń dokładności modeli – przez co istnieje wrażenie, że ich modele nie są aktualizowane tak często (choć są, tylko po cichu). Wreszcie, ekosystem IBM nie jest tak szeroko przyjęty przez deweloperów, co może być wadą, jeśli zależy ci na szerokim wsparciu społeczności lub integracji z narzędziami firm trzecich.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): IBM nadal unowocześnia swoje rozwiązania mowy. W 2024 roku IBM wprowadził Large Speech Models (jako funkcję wczesnego dostępu) dla języka angielskiego, japońskiego i francuskiego, które znacząco poprawiają dokładność dzięki wykorzystaniu większych sieci neuronowych (odnotowano to w informacjach o wydaniu Watson STT) cloud.ibm.com. Watson TTS otrzymał nowe głosy: IBM dodał ulepszone głosy neuronowe dla australijskiego angielskiego, koreańskiego i niderlandzkiego w połowie 2024 roku cloud.ibm.com. Ulepszono także style ekspresji dla niektórych głosów (na przykład amerykański angielski głos „Allison” otrzymał nową aktualizację, by brzmieć bardziej konwersacyjnie na potrzeby Watson Assistant). Po stronie narzędziowej IBM udostępnił integrację z Watson Orchestrate – oznacza to, że ich narzędzie do orkiestracji AI typu low-code może teraz łatwo podłączyć STT/TTS, np. do transkrypcji spotkania i podsumowania go za pomocą Watson NLP. IBM pracował także nad redukcją uprzedzeń w rozpoznawaniu mowy, przyznając, że starsze modele miały wyższy współczynnik błędów dla niektórych dialektów; ich nowy duży model angielski podobno poprawił rozpoznawanie dla zróżnicowanych użytkowników dzięki trenowaniu na bardziej zróżnicowanych danych. Ważny rozwój w 2025 roku: IBM zaczął wykorzystywać modele bazowe z huggingface do niektórych zadań, a spekuluje się, że IBM może włączyć/udostępnić open-source’owe modele (takie jak Whisper) do obsługi języków, których nie obejmuje; jednak nie ma jeszcze oficjalnego ogłoszenia. Podsumowując, aktualizacje IBM koncentrują się na poprawie jakości i utrzymaniu znaczenia (choć są mniej efektowne niż ogłoszenia konkurencji). Zaangażowanie IBM w hybrydową chmurę AI oznacza, że możemy spodziewać się dalszego ułatwienia wdrażania Watson Speech na Kubernetes oraz integracji z wielochmurowymi strategiami.

Oficjalna strona internetowa: IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com oraz strony produktów Text-to-Speech na IBM Cloud.

5. Nuance Dragon (rozpoznawanie mowy i dyktowanie głosowe) – Nuance (Microsoft)

Przegląd: Nuance Dragon to wiodąca technologia rozpoznawania mowy, która od dawna jest złotym standardem dla dyktowania głosowego i transkrypcji, szczególnie w środowiskach profesjonalnych. Nuance Communications (obecnie firma Microsoft od 2022 roku) opracowała Dragon jako pakiet produktów dla różnych branż: Dragon Professional do ogólnego dyktowania, Dragon Legal, Dragon Medical itd., każdy dostosowany do słownictwa swojej dziedziny. Dragon jest znany z niezwykle wysokiej dokładności w zamianie mowy na tekst, zwłaszcza po krótkim szkoleniu użytkownika. Obsługuje także funkcje komend głosowych (sterowanie oprogramowaniem za pomocą głosu). W przeciwieństwie do chmurowych API, Dragon historycznie działał jako oprogramowanie na komputerach PC lub serwerach firmowych, co czyniło go wyborem dla użytkowników potrzebujących dyktowania w czasie rzeczywistym bez internetu lub z gwarantowaną prywatnością. Po przejęciu, podstawowa technologia Nuance została również zintegrowana z chmurą Microsoftu (jako część Azure Speech i funkcji Office 365), ale sam Dragon pozostaje linią produktów. W 2025 roku Dragon wyróżnia się na tej liście jako specjalista: podczas gdy inni są szerszymi platformami, Dragon skupia się na indywidualnej produktywności i dokładności specyficznej dla danej dziedziny.

Typ: Przede wszystkim Speech-to-Text (STT). (Nuance posiada także produkty TTS i biometrię głosową, ale marka „Dragon” to STT. Skupiamy się tu na Dragon NaturallySpeaking i powiązanych rozwiązaniach).

Firma/Deweloper: Nuance (przejęta przez Microsoft). Nuance ma dekady doświadczenia w dziedzinie mowy; byli pionierami wielu innowacji głosowych (obsługiwali nawet starsze telefoniczne IVR i wczesne zaplecze Siri). Obecnie pod skrzydłami Microsoftu ich badania napędzają rozwój Azure.

Możliwości i docelowi użytkownicy: Możliwości Dragon koncentrują się wokół ciągłego rozpoznawania mowy z minimalną liczbą błędów oraz sterowania komputerem głosem. Docelowi użytkownicy to:

Pracownicy medyczni: Dragon Medical One jest szeroko stosowany przez lekarzy do dyktowania notatek klinicznych bezpośrednio do EHR, obsługując złożoną terminologię medyczną i nazwy leków z dokładnością ~99% krisp.ai.
Prawnicy: Dragon Legal jest wytrenowany na terminologii prawniczej i formatowaniu (zna cytowania, zwroty prawnicze). Prawnicy używają go do sporządzania dokumentów głosem.
Biznes ogólny i osoby indywidualne: Dragon Professional pozwala każdemu dyktować e-maile, raporty lub sterować komputerem (otwierać programy, wydawać polecenia) głosem, zwiększając produktywność.
Dostępność: Osoby z niepełnosprawnościami (np. ograniczoną mobilnością) często polegają na Dragonie do obsługi komputera bez użycia rąk.
Służby mundurowe/bezpieczeństwo publiczne: Niektóre departamenty policji używają Dragon do dyktowania raportów z interwencji w radiowozach.

Kluczowe cechy:

Dyktowanie o wysokiej dokładności: Dragon uczy się głosu użytkownika i może osiągnąć bardzo wysoką dokładność po krótkim szkoleniu (czytanie fragmentu tekstu) i dalszym uczeniu się. Wykorzystuje kontekst do poprawnego wyboru homofonów i dostosowuje się do poprawek użytkownika.
Niestandardowy słownik i makra: Użytkownicy mogą dodawać własne słowa (np. nazwy własne, żargon branżowy) oraz własne polecenia głosowe (makra). Na przykład lekarz może dodać szablon, który uruchamia się, gdy powie „wstaw akapit o prawidłowym badaniu fizykalnym”.
Ciągłe uczenie się: Gdy użytkownik poprawia błędy, Dragon aktualizuje jego profil. Może analizować e-maile i dokumenty użytkownika, aby nauczyć się jego stylu pisania i słownictwa.
Działanie offline: Dragon działa lokalnie (w wersjach na PC), nie wymaga połączenia z chmurą, co jest kluczowe dla prywatności i niskich opóźnień.
Integracja poleceń głosowych: Oprócz dyktowania, Dragon umożliwia pełną kontrolę nad komputerem za pomocą głosu. Możesz powiedzieć „Otwórz Microsoft Word” lub „Kliknij menu Plik”, a nawet nawigować głosowo. Dotyczy to także formatowania tekstu („pogrub ostatnie zdanie”) i innych operacji.
Obsługa wielu mówców przez specjalizacje: Chociaż jeden profil Dragon przypada na użytkownika, w sytuacjach takich jak transkrypcja nagrania, Nuance oferuje rozwiązania takie jak Dragon Legal Transcription, które potrafią rozpoznawać mówców w nagraniach z wieloma osobami (ale to raczej rozwiązanie specjalistyczne niż podstawowa funkcja).
Zarządzanie w chmurze/w przedsiębiorstwie: Dla firm Dragon oferuje scentralizowane zarządzanie użytkownikami i wdrożeniem (Dragon Medical One to na przykład subskrypcyjna usługa w chmurze, dzięki czemu lekarze mogą korzystać z niej na różnych urządzeniach). Obejmuje szyfrowanie ruchu klient-serwer dla tych usług w chmurze.

Obsługiwane języki: Głównie angielski (różne akcenty). Nuance ma wersje dla innych głównych języków, ale flagowym produktem jest amerykański angielski. Istnieją produkty Dragon dla brytyjskiego angielskiego, francuskiego, włoskiego, niemieckiego, hiszpańskiego, niderlandzkiego itd. Każdy z nich jest zwykle sprzedawany osobno, ponieważ są dostosowane do danego języka. Wersje branżowe (medyczna, prawnicza) są głównie skoncentrowane na języku angielskim (choć Nuance miało wersje medyczne dla kilku innych języków). Na rok 2025 Dragon ma najsilniejszą pozycję na rynkach anglojęzycznych. Jego dokładność w dyktowaniu po angielsku jest bezkonkurencyjna, ale może nie obsługiwać np. chińskiego czy arabskiego na poziomie jakości Dragon (Nuance ma inne silniki dla różnych języków używanych w produktach dla centrów kontaktowych, ale nie jako konsumenckie wydanie Dragon).

Podstawy techniczne: Dragon rozpoczął się od ukrytych modeli Markowa i zaawansowanych modeli językowych n-gramowych. Z biegiem lat Nuance zintegrował głębokie uczenie (sieci neuronowe) z modelami akustycznymi. Najnowsze wersje Dragon używają akustycznego modelu Deep Neural Network (DNN), który dostosowuje się do głosu i otoczenia użytkownika, co poprawia dokładność, zwłaszcza w przypadku akcentów lub lekkiego szumu w tle. Wykorzystuje także bardzo duży słownikowy silnik rozpoznawania mowy ciągłej z dekodowaniem opartym na kontekście (analizuje całe frazy, aby zdecydować o słowie). Kluczową technologią jest adaptacja do mówcy: model stopniowo dostosowuje wagi do konkretnego głosu użytkownika. Dodatkowo, modele językowe specyficzne dla danej dziedziny (dla prawa/medycyny) zapewniają preferencję dla terminologii technicznej (np. w wersji medycznej „organ” będzie częściej rozumiany jako narząd ciała, a nie instrument muzyczny, biorąc pod uwagę kontekst). Nuance posiada także opatentowane techniki radzenia sobie z niepłynnościami mowy i automatycznego formatowania (np. rozpoznawanie, kiedy wstawić przecinek lub kropkę podczas pauzy). Po przejęciu przez Microsoft, prawdopodobne jest, że pewne badania nad architekturą opartą na transformerach są wdrażane w tle, ale komercyjny Dragon 16 (najnowsza wersja na PC) nadal używa hybrydy modeli neuronowych i tradycyjnych zoptymalizowanych pod wydajność na komputerze lokalnym. Kolejny aspekt: Dragon wykorzystuje rozpoznawanie wieloprzebiegowe – może wykonać początkowe rozpoznanie, a następnie drugi przebieg z wyższym poziomem kontekstu językowego w celu doprecyzowania. Posiada także algorytmy redukcji szumów do filtrowania wejścia z mikrofonu (Nuance sprzedaje certyfikowane mikrofony dla najlepszych rezultatów).

Przypadki użycia (rozszerzone):

Dokumentacja kliniczna: Lekarze dyktujący przebieg wizyty – np. „Pacjent zgłasza 5-dniową gorączkę i kaszel…” Dragon natychmiast transkrybuje to do EHR, umożliwiając kontakt wzrokowy z pacjentem zamiast pisania. Niektórzy używają Dragon nawet w czasie rzeczywistym podczas wizyty, aby sporządzać notatki.
Tworzenie dokumentów: Prawnicy używający Dragon do sporządzania umów lub pism procesowych poprzez samo mówienie, co często jest szybsze niż pisanie długich dokumentów.
E-mail i notatki: Zajęci profesjonaliści, którzy chcą obsługiwać e-maile głosowo lub robić notatki podczas spotkań przez dyktowanie zamiast pisania.
Obsługa komputera bez użycia rąk: Użytkownicy z urazami przeciążeniowymi lub niepełnosprawnościami, którzy używają Dragon do obsługi komputera (otwieranie aplikacji, przeglądanie internetu, dyktowanie tekstu) całkowicie głosowo.
Usługi transkrypcji: Nuance oferuje produkt o nazwie Dragon Legal Transcription, który może przetwarzać pliki audio (np. nagrane wywiady lub rozprawy sądowe) i transkrybować je. Jest to wykorzystywane przez kancelarie prawne lub policję do transkrypcji nagrań z kamer osobistych lub wywiadów itp.

Model cenowy: Nuance Dragon jest zazwyczaj sprzedawany jako licencjonowane oprogramowanie:

Dragon Professional Individual (PC) – licencja jednorazowa (np. 500 USD) lub subskrypcja. Ostatnio coraz częściej przechodzi się na subskrypcję (np. Dragon Professional Anywhere jest oparty na subskrypcji).
Dragon Medical One – subskrypcja SaaS, często około 99 USD/użytkownik/miesiąc (jest to wersja premium ze względu na specjalistyczne słownictwo i wsparcie).
Dragon Legal – licencja jednorazowa lub subskrypcja, często droższa niż wersja Professional.
Wrażliwość na środowisko: Chociaż Dragon dobrze radzi sobie z hałasem, najlepiej działa w cichym otoczeniu z wysokiej jakości mikrofonem. Hałas w tle lub mikrofony niskiej jakości mogą znacząco pogorszyć wydajność.
Skupienie na jednym mówcy: Nie jest przeznaczony do transkrypcji rozmów z wieloma mówcami na żywo (można użyć trybu transkrypcji na nagraniach, ale na żywo jest dla jednego mówcy). Do transkrypcji spotkań usługi chmurowe obsługujące wielu mówców mogą być prostszym rozwiązaniem.
Wymagania sprzętowe: Uruchamianie Dragon może być obciążające dla procesora i pamięci RAM komputera, szczególnie podczas początkowego przetwarzania. Niektórzy użytkownicy zauważają spowolnienie innych zadań lub awarie przy niskich zasobach systemowych. Wersje chmurowe przenoszą to obciążenie, ale wymagają stabilnego internetu.
Wsparcie dla Mac: Nuance kilka lat temu zakończyło wsparcie dla Dragon na Maca (istnieją obejścia z użyciem Dragon Medical na wirtualizacji Maca itp., ale obecnie nie ma natywnego produktu na Maca), co jest minusem dla użytkowników Maca.
Konkurencja ze strony ogólnego ASR: W miarę jak ogólne chmurowe STT się poprawia (np. OpenAI Whisper osiąga wysoką dokładność za darmo), niektórzy indywidualni użytkownicy mogą wybrać te alternatywy, jeśli nie potrzebują wszystkich funkcji Dragon. Jednak te alternatywy nadal odstają pod względem interfejsu dyktowania i personalizacji.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): Od czasu przejęcia przez Microsoft, Nuance jest dość ciche publicznie, ale integracja trwa:

Microsoft zintegrował technologię Dragon z funkcją Dyktowania w Microsoft 365, poprawiając jej dokładność dla użytkowników Office dzięki wykorzystaniu zaplecza Nuance (nie jest to wyraźnie oznaczone, ale ogłoszono to jako część „Microsoft i Nuance dostarczają chmurowe rozwiązania AI”).
W 2023 roku Dragon Professional Anywhere (wersja strumieniowana w chmurze) uzyskał lepszą dokładność i był oferowany przez Azure dla klientów korporacyjnych, pokazując synergię z chmurą Microsoftu.
Nuance wprowadziło także nowy produkt o nazwie Dragon Ambient eXperience (DAX) dla służby zdrowia, który wykracza poza dyktowanie: słucha rozmów lekarza z pacjentem i automatycznie generuje szkic notatek. Wykorzystuje to połączenie ASR Dragon i AI do podsumowań (pokazując, jak Nuance wykorzystuje generatywną AI) – duża innowacja w 2024 roku w ochronie zdrowia.
Dragon Medical One nadal rozszerza obsługiwane języki: Microsoft ogłosił pod koniec 2024 roku rozszerzenie dyktowania medycznego Nuance na brytyjski angielski, australijski angielski i inne, a także głębszą integrację z Epic EHR.
Dla branży prawniczej Nuance integruje się z oprogramowaniem do zarządzania sprawami, aby ułatwić wstawianie dyktowanych treści.
Wkrótce możemy zobaczyć elementy Dragon oferowane jako Azure „Custom Speech for Enterprise”, łączące się z usługami Azure Speech. Na początku 2025 roku zapowiedzi wskazywały, że Azure Custom Speech może korzystać z korpusu Dragon lub dostosowywać się z personalizacją podobną do Nuance, co sugeruje konwergencję technologii.

Dragon NaturallySpeaking 16

Podsumowując, Nuance Dragon nadal udoskonala dokładność (nie jest to dramatyczny skok, ponieważ już wcześniej była wysoka, ale są to zmiany przyrostowe), a większe zmiany dotyczą sposobu pakowania produktu (chmura, rozwiązania inteligencji otoczenia, integracja z ekosystemem AI Microsoftu).

Oficjalna strona: Strony Nuance Dragon (Professional, Legal, Medical) krisp.ai krisp.ai na stronie Nuance lub poprzez stronę działu Nuance w Microsoft.

6. OpenAI Whisper (Model rozpoznawania mowy & API) – OpenAI

Przegląd: OpenAI Whisper to open-source’owy model automatycznego rozpoznawania mowy (STT), który podbił społeczność AI swoją doskonałą dokładnością i wielojęzycznymi możliwościami. Wydany przez OpenAI pod koniec 2022 roku, Whisper nie jest usługą chmurową z interfejsem jak inne, lecz potężnym modelem (a obecnie także API), którego deweloperzy mogą używać do transkrypcji i tłumaczenia dźwięku. Do 2025 roku Whisper stał się dominującą technologią STT w wielu zastosowaniach, często działającą w tle. Jest znany z obsługi szerokiego zakresu języków (prawie 100) i odporności na akcenty oraz szumy tła dzięki treningowi na 680 000 godzin nagrań audio zebranych z internetu zilliz.com. OpenAI oferuje Whisper poprzez swoje API (opłata za użycie), a wagi modelu są również dostępne za darmo, więc każdy z odpowiednimi zasobami obliczeniowymi może uruchomić go lub dostroić offline. Wprowadzenie Whisper znacząco poprawiło dostęp do wysokiej jakości rozpoznawania mowy, zwłaszcza dla deweloperów i badaczy, którzy chcieli alternatywy dla chmurowych API dużych firm technologicznych lub potrzebowali otwartego, konfigurowalnego modelu.

Typ:Speech-to-Text (Transkrypcja & Tłumaczenie). (Whisper nie generuje głosu; jedynie konwertuje mowę na tekst i może także tłumaczyć mowę na tekst w języku angielskim.)

Firma/Deweloper:OpenAI (choć jako open source, istnieją także wkłady społeczności).

Możliwości & docelowi użytkownicy:

Wielojęzyczne rozpoznawanie mowy: Whisper potrafi transkrybować mowę w 99 językach z imponującą dokładnością zilliz.com. Obejmuje to wiele języków, które nie są dobrze obsługiwane przez komercyjne API.
Tłumaczenie mowy: Może bezpośrednio tłumaczyć wiele języków na angielski tekst (np. z francuskiego nagrania audio generuje angielskie tłumaczenie tekstowe) zilliz.com.
Odporność: Radzi sobie z różnorodnymi danymi wejściowymi – różnymi akcentami, dialektami i szumem tła – lepiej niż wiele modeli, dzięki zróżnicowanym danym treningowym. Potrafi także wychwytywać takie elementy jak wypełniacze, śmiech („[laughter]”) itp., co sprawia, że transkrypcje są bogatsze.
Znaczniki czasowe: Zapewnia znaczniki czasowe na poziomie słowa lub zdania, umożliwiając generowanie napisów i dopasowanie tekstu do dźwięku.
Przyjazne API: Dzięki Whisper API od OpenAI (które używa modelu large-v2), deweloperzy mogą wysłać plik audio i otrzymać transkrypcję za pomocą prostego żądania HTTP. To rozwiązanie dla deweloperów potrzebujących szybkiej integracji.
Badacze i hobbyści: Ponieważ model jest open-source, badacze AI lub hobbyści mogą eksperymentować, dostrajać do konkretnych dziedzin lub uruchamiać go lokalnie za darmo. To szeroko zdemokratyzowało technologię ASR.

Kluczowe cechy:

Wysoka dokładność: W testach największy model Whisper (~1,6 mld parametrów) osiąga wskaźniki błędów słów na poziomie lub lepszym niż wiodące usługi chmurowe dla wielu języków deepgram.com deepgram.com. Na przykład transkrypcja angielskiego jest niezwykle dokładna, a co ważne, dokładność w językach innych niż angielski to przełom (tam, gdzie innym spada dokładność, Whisper utrzymuje wysoką skuteczność).
Brak potrzeby trenowania do użycia: Od razu po uruchomieniu jest bardzo wydajny. Nie wymaga też treningu dla każdego użytkownika jak Dragon – jest ogólny (choć nie wyspecjalizowany w domenach).
Znaczniki czasowe segmentów: Wynik Whispera jest podzielony na segmenty ze znacznikami początku/końca, co jest przydatne do tworzenia napisów. Próbuje nawet inteligentnie dzielić na pauzach.
Różne rozmiary modeli: Whisper występuje w kilku rozmiarach (tiny, base, small, medium, large). Mniejsze modele działają szybciej i mogą działać nawet na urządzeniach mobilnych (kosztem nieco niższej dokładności). Większe modele (large-v2 jest najdokładniejszy) wymagają GPU i większej mocy obliczeniowej, ale dają najlepsze rezultaty deepgram.com.
Identyfikacja języka: Whisper potrafi automatycznie wykryć język mówiony w nagraniu i następnie użyć odpowiedniego dekodowania dla tego języka zilliz.com.
Open Source i społeczność: Otwarty charakter oznacza wiele wkładów społeczności: np. szybsze warianty Whispera, Whisper z niestandardowymi opcjami dekodowania itp.
Dodatki API: Udostępnione przez OpenAI API może zwracać zwykły tekst lub JSON ze szczegółowymi informacjami (w tym prawdopodobieństwem słów itp.) i obsługuje parametry takie jak prompt (do ukierunkowania transkrypcji z pewnym kontekstem).
Wdrożenie na urządzeniu brzegowym: Ponieważ można uruchomić je lokalnie (jeśli sprzęt na to pozwala), jest używane w scenariuszach na urządzeniu lub lokalnie, gdzie chmura nie może być użyta (np. dziennikarz transkrybujący wrażliwe wywiady offline za pomocą Whisper lub aplikacja oferująca transkrypcję notatek głosowych na urządzeniu ze względu na prywatność).

Obsługiwane języki: Whisper oficjalnie obsługuje ~99 języków w transkrypcji zilliz.com. Obejmuje to szeroki zakres – od języków powszechnie używanych (angielski, hiszpański, mandaryński, hindi, arabski itp.) po języki mniej popularne (walijski, mongolski, suahili itp.). Dane treningowe miały silne, ale nie wyłączne nastawienie na język angielski (około 65% treningu było po angielsku), więc angielski jest najdokładniejszy, ale nadal bardzo dobrze radzi sobie z wieloma innymi (szczególnie językami romańskimi i indoeuropejskimi obecnymi w zbiorze treningowym). Potrafi także transkrybować nagrania z przełączaniem języków (mieszane języki). Funkcja tłumaczenia na angielski działa dla około 57 nieangielskich języków, do tłumaczenia których była wyraźnie trenowana community.openai.com.

Podstawy techniczne: Whisper to model Transformer typu sequence-to-sequence (architektura encoder-decoder), podobny do tych używanych w neuronowym tłumaczeniu maszynowym zilliz.com zilliz.com. Dźwięk jest dzielony na fragmenty i konwertowany do log-Mel spektrogramów, które trafiają do enkodera; dekoder generuje tokeny tekstowe. Co wyróżnia Whisper, to fakt, że OpenAI wytrenowało go na dużym i zróżnicowanym zbiorze danych obejmującym 680 tys. godzin nagrań audio z internetu, w tym wiele nagrań wielojęzycznych wraz z odpowiadającym im tekstem (część z nich prawdopodobnie pochodziła z korpusów napisów itp.) zilliz.com. Trening był „słabo nadzorowany” – czasem używano niedoskonałych transkrypcji – co ciekawe, sprawiło to, że Whisper jest odporny na szumy i błędy. Model posiada specjalne tokeny do obsługi zadań: np. ma token <|translate|> do uruchamiania trybu tłumaczenia lub <|laugh|> do oznaczania śmiechu itp., co pozwala mu na multitasking (dzięki temu może wykonywać zarówno transkrypcję, jak i tłumaczenie) zilliz.com. Duży model (Whisper large-v2) ma ok. 1,55 miliarda parametrów i był trenowany na wydajnych GPU przez tygodnie; to właściwie szczyt tego, co było publicznie dostępne. Używa także znaczników czasowych na poziomie słów, przewidując tokeny czasowe (segmentuje dźwięk, przewidując, kiedy zrobić przerwę). Projekt Whisper nie obejmuje zewnętrznego modelu językowego; jest end-to-end, co oznacza, że uczył się modelowania języka i akustyki jednocześnie. Ponieważ był trenowany na wielu nagraniach z szumem tła i w różnych warunkach dźwiękowych, enkoder nauczył się odpornych cech, a dekoder nauczył się generować spójny tekst nawet z niedoskonałego audio. Otwarty kod źródłowy pozwala uruchamiać model na frameworkach takich jak PyTorch; pojawiło się wiele optymalizacji (jak OpenVINO, ONNX runtime itp.), które przyspieszają działanie. Jest dość zasobożerny – transkrypcja w czasie rzeczywistym z dużym modelem zwykle wymaga dobrej karty GPU, choć skwantyzowany model średni może niemal działać w czasie rzeczywistym na nowoczesnym CPU.

Zastosowania:

Usługi i aplikacje transkrypcyjne: Wiele startupów i projektów transkrypcyjnych obecnie opiera się na Whisper zamiast trenować własny model. Na przykład narzędzia do transkrypcji podcastów, aplikacje do transkrypcji spotkań (niektóre boty Zoom używają Whisper), workflowy dziennikarskie itp. często wykorzystują Whisper ze względu na wysoką dokładność i brak opłat za minutę.
Napisy do YouTube/wideo: Twórcy treści używają Whisper do generowania napisów do filmów (szczególnie w wielu językach). Istnieją narzędzia, w których podajesz wideo, a Whisper generuje napisy srt.
Nauka języków i tłumaczenia: Tryb tłumaczenia Whisper jest używany do uzyskiwania angielskiego tekstu z mowy w językach obcych, co może pomóc w tworzeniu napisów tłumaczeniowych lub wspierać osoby uczące się języków w transkrypcji i tłumaczeniu obcych treści.
Dostępność: Programiści włączają Whisper do aplikacji, aby zapewnić transkrypcję w czasie rzeczywistym dla osób niesłyszących lub niedosłyszących (na przykład aplikacja mobilna, która nasłuchuje rozmowy i wyświetla napisy na żywo lokalnie za pomocą Whisper).
Interfejsy głosowe i analityka: Niektóre hobbystyczne projekty asystentów głosowych używają Whisper do konwersji mowy na tekst offline jako część procesu (dla asystentów głosowych z naciskiem na prywatność). Firmy analizujące nagrania z call center mogą także używać Whisper do transkrypcji rozmów (choć firmy mogą wybierać komercyjne API ze względu na wsparcie).
Badania naukowe i językoznawcze: Ponieważ jest otwarty, badacze używają Whisper do transkrypcji nagrań terenowych w różnych językach i ich analizy. Szerokie wsparcie językowe jest dużą zaletą przy dokumentowaniu języków słabo udokumentowanych.
Produktywność osobista: Zaawansowani użytkownicy mogą lokalnie używać Whisper do dyktowania notatek (nie tak dopracowane jak Dragon do interaktywnego dyktowania, ale niektórzy tak robią), lub do automatycznej transkrypcji notatek głosowych.

Model cenowy: Whisper jest darmowy w użyciu przy samodzielnym hostowaniu (tylko koszt obliczeniowy). Whisper API od OpenAI (dla tych, którzy nie chcą uruchamiać go samodzielnie) jest niezwykle tani: 0,006 USD za minutę przetworzonego dźwięku deepgram.com. To około 1/10 lub mniej ceny typowych chmurowych API STT, co czyni go bardzo atrakcyjnym finansowo. Tak niska cena jest możliwa, ponieważ model OpenAI jest stały i prawdopodobnie działa w zoptymalizowany sposób na dużą skalę. Docelowi klienci albo używają otwartego modelu na własnym sprzęcie (zerowy koszt licencji), albo korzystają z API OpenAI za 0,006 USD/min, co jest tańsze od prawie wszystkich (Google to 0,024 USD/min itd.). Jednak usługa OpenAI nie oferuje personalizacji ani niczego poza surowym Whisper.

Mocne strony:

Najnowocześniejsza dokładność w szerokim zakresie zadań i języków od razu po uruchomieniu deepgram.com zilliz.com. Szczególnie dobrze radzi sobie z angielskim z akcentem oraz wieloma językami innymi niż angielski, gdzie wcześniej trzeba było korzystać z mniej zoptymalizowanych usług dla danego języka.
Wielojęzyczność i wielozadaniowość: Jeden model dla wszystkich języków, a nawet tłumaczenia – bardzo elastyczny.
Open Source i napędzany przez społeczność: sprzyja innowacjom; np. istnieją forki działające szybciej lub z alternatywnym dekodowaniem, aby lepiej zachować interpunkcję itp.
Opłacalność: Praktycznie darmowy, jeśli masz sprzęt, a API jest bardzo tanie, co sprawia, że projekty transkrypcji na dużą skalę są opłacalne.
Prywatność i tryb offline: Użytkownicy mogą uruchamiać Whisper lokalnie, na własnej infrastrukturze, dla wrażliwych danych (np. szpitale mogą wdrożyć go wewnętrznie do transkrypcji nagrań bez wysyłania ich do chmury). To ogromna zaleta w niektórych kontekstach, podobnie jak posiadanie modelu offline, który dorównuje temu, co mogły oferować tylko IBM lub Nuance na miejscu.
Integracja: Wiele istniejących narzędzi audio szybko zintegrowało Whisper (ffmpeg ma teraz filtr do uruchamiania whisper, na przykład). Jego popularność oznacza wiele wrapperów (WebWhisper, Whisper.cpp do wdrożeń w C++ itd.), więc łatwo go podłączyć.
Ciągłe ulepszenia przez społeczność: Podczas gdy wersja OpenAI jest statyczna, inni ją dostrajali lub rozbudowywali. Ponadto, OpenAI może wypuścić ulepszone wersje (krążą plotki o Whisper v3 lub integracji z ich nową pracą multimodalną).

Słabości:

Brak wbudowanej personalizacji pod konkretne słownictwo: W przeciwieństwie do niektórych usług chmurowych lub Dragon, nie można podać Whisperowi własnego słownika, by go ukierunkować. Dlatego przy bardzo specjalistycznych terminach (np. nazwy chemiczne), Whisper może się pomylić, jeśli nie widział podobnych w treningu. Jednak dostrajanie jest możliwe, jeśli masz dane i wiedzę.
Wymaga dużo zasobów: Uruchamianie dużego modelu w czasie rzeczywistym wymaga porządnego GPU. Na CPU jest wolny (choć mniejsze modele mogą działać w czasie rzeczywistym na CPU, kosztem jakości). API OpenAI rozwiązuje to, wykonując ciężką pracę w chmurze, ale jeśli chcesz samodzielnie hostować na dużą skalę, potrzebujesz GPU.
Opóźnienie: Whisper przetwarza dźwięk w kawałkach i często z niewielkim opóźnieniem finalizuje segmenty. W zastosowaniach na żywo (np. napisy na żywo) może być ok. 2 sekundy opóźnienia zanim pojawi się pierwszy tekst, bo czeka na fragment. W wielu przypadkach to akceptowalne, ale nie jest tak niskie jak w niektórych systemach zoptymalizowanych pod streaming, jak Google, które mogą zacząć wyjście poniżej 300 ms. Społeczność pracuje nad „streaming Whisper”, ale to nie jest trywialne.
Przewaga języka angielskiego w treningu: Choć jest wielojęzyczny, ok. 2/3 danych treningowych było po angielsku. Nadal działa świetnie w wielu językach (szczególnie hiszpański, francuski itd.), ale niektóre języki z mniejszą ilością danych treningowych mogą być mniej dokładne lub preferować angielski, jeśli nie jest pewny. Na przykład, dla bardzo rzadkich języków lub silnego mieszania kodów, może błędnie rozpoznać lub wygenerować trochę tekstu po angielsku (niektórzy użytkownicy zauważyli, że Whisper czasem wstawia angielskie tłumaczenie lub transliterację, jeśli nie jest pewny słowa).
Brak diarizacji mówców: Whisper transkrybuje całą mowę, ale nie oznacza mówców. Jeśli potrzebujesz „Mówca 1 / Mówca 2”, musisz później zastosować zewnętrzną metodę identyfikacji mówców. Wiele chmurowych STT ma to wbudowane.
Brak formalnego wsparcia: Jako otwarty model, jeśli coś pójdzie nie tak, nie ma oficjalnej linii wsparcia (choć API OpenAI ma wsparcie jako produkt, otwarty model nie).
Dziwactwa formatu wyjściowego: Whisper może dodawać tokeny niebędące mową, jak „[Music]” lub próbować dodać interpunkcję i czasem nie zawsze trzyma się pożądanego formatu (choć generalnie radzi sobie dobrze). Może np. nie dodać znaku zapytania, nawet jeśli zdanie było pytaniem, bo nie był wyraźnie trenowany, by zawsze go wstawiać itd. Potrzebne jest pewne post-processowanie lub podpowiedzi, by dopracować wynik.
Ponadto, API OpenAI ma obecnie limit rozmiaru pliku wynoszący ~25 MB, co oznacza, że dłuższe nagrania audio trzeba dzielić na fragmenty przed wysłaniem.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

Chociaż sam model Whisper (v2 large) nie był publicznie aktualizowany przez OpenAI od 2022 roku, OpenAI Whisper API został uruchomiony na początku 2023 roku, co umożliwiło łatwe i tanie korzystanie z deepgram.com. Dzięki temu moc Whispera stała się dostępna dla wielu więcej deweloperów.
Społeczność dostarczyła Whisper.cpp, port w C++, który może działać na CPU (nawet na urządzeniach mobilnych) poprzez kwantyzację modelu. Do 2024 roku projekt ten dojrzał, umożliwiając uruchamianie małych modeli w czasie rzeczywistym na smartfonach – co pozwoliło niektórym aplikacjom do transkrypcji działać całkowicie offline.
Prowadzono badania rozwijające Whispera: np. dostrajanie modelu do specyficznych dziedzin (jak transkrypcja medyczna) przez różne grupy (choć nie szeroko publikowane, prawdopodobnie robiły to niektóre startupy).
OpenAI prawdopodobnie pracuje nad modelem mowy nowej generacji, być może integrując techniki z GPT (w ich publikacjach pojawiają się wzmianki o potencjalnym modelu multimodalnym obsługującym mowę i tekst). Jeśli taki model się pojawi, może zastąpić Whispera, ale na połowę 2025 roku Whisper pozostaje główną ofertą ASR tej firmy.
Jeśli chodzi o adopcję, do 2025 roku wiele projektów open-source (jak narzędzia Mozilli, społeczność Kaldi itd.) przeszło na używanie Whispera jako podstawy ze względu na jego wysoką dokładność. W praktyce stał się on standardem.
Warto odnotować: Meta’s MMS (Massive Multilingual Speech) (badania z połowy 2023 roku) rozwinęły tę ideę, udostępniając modele obejmujące ponad 1100 języków dla ASR (choć nie tak dokładne jak Whisper dla głównych języków). Ta konkurencja jeszcze bardziej zwiększyła zainteresowanie wielojęzyczną mową – Whisper nadal dominuje pod względem jakości, ale być może zobaczymy odpowiedź OpenAI w postaci Whisper v3 obejmującego więcej języków lub dostosowanego do takich trendów.
Podsumowując, „aktualizacja” polega na tym, że Whisper stał się niezwykle powszechny, a ulepszenia dotyczą głównie szybkości i wdrażania, a nie samego modelu. W 2025 roku pozostaje najlepszym wyborem dla każdego, kto chce wdrożyć transkrypcję głosu w swoim produkcie, ze względu na połączenie jakości, wsparcia językowego i kosztów.

Oficjalne źródła: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; dokumentacja OpenAI Whisper API (strona OpenAI) zilliz.com. (Brak jednej „strony produktu”, ponieważ to model, ale powyższe odnośniki do GitHub/Glossary dają oficjalny kontekst).

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

Przegląd: Deepgram to platforma zamiany mowy na tekst skierowana do deweloperów, oferująca szybkie i bardzo dokładne transkrypcje dzięki zestawowi modeli AI i solidnym interfejsom API. Deepgram wyróżnia się naciskiem na dostosowanie, szybkość i efektywność kosztową dla zastosowań korporacyjnych. Założona w 2015 roku, firma stworzyła własne modele rozpoznawania mowy oparte na uczeniu głębokim (zamiast korzystać z rozwiązań dużych firm technologicznych) i wypracowała sobie niszę, szczególnie wśród centrów kontaktowych, firm zajmujących się analizą głosu oraz firm technologicznych wymagających transkrypcji na dużą skalę lub w czasie rzeczywistym. W latach 2024–2025 Deepgram jest często wymieniany jako czołowa alternatywa dla dużych dostawców chmurowych w zakresie STT, zwłaszcza po zaprezentowaniu światowej klasy dokładności dzięki najnowszemu modelowi „Nova-2” deepgram.com. Platforma oferuje nie tylko gotowe modele, ale także narzędzia do trenowania własnych modeli mowy na danych konkretnej firmy (co jest rzadkością wśród chmurowych API dostępnych samoobsługowo). Deepgram może być wdrażany zarówno w chmurze, jak i lokalnie, co odpowiada firmom potrzebującym elastyczności.

Typ: Przede wszystkim zamiana mowy na tekst (transkrypcja). (Deepgram rozpoczął testy beta usług zamiany tekstu na mowę oraz narzędzi do przetwarzania Voice AI w czasie rzeczywistym od 2025 roku deepgram.com deepgram.com, ale STT pozostaje ich główną usługą.)

Firma/Deweloper:Deepgram, Inc. (niezależny startup, choć w 2025 roku pojawiają się plotki o możliwym przejęciu ze względu na przewagę technologiczną w STT).

Możliwości i docelowi użytkownicy:

Transkrypcja w czasie rzeczywistym i wsadowa: API Deepgram umożliwia zarówno transkrypcję strumieniową z minimalnym opóźnieniem, jak i wsadowe przetwarzanie plików audio. Jest w stanie obsłużyć duże wolumeny (reklamują przepustowość na poziomie tysięcy godzin audio przetwarzanych szybko).
Wysoka dokładność i wybór modelu: Oferują kilka poziomów modeli (np. „Nova” dla najwyższej dokładności, „Base” dla szybszego/lżejszego użycia oraz czasem modele branżowe). Najnowszy model Nova-2 (wprowadzony w 2024) może pochwalić się o 30% niższym WER niż konkurencja i wyróżnia się dokładnością w czasie rzeczywistym deepgram.com deepgram.com.
Dostosowanie: Główna zaleta – klienci mogą przesyłać oznaczone dane, aby trenować własne modele Deepgram dostosowane do ich specyficznego słownictwa (np. nazwy produktów, unikalne zwroty). Takie dostrajanie może znacząco poprawić dokładność w danej branży klienta.
Obsługa wielu języków: Deepgram obsługuje transkrypcję w wielu językach (ponad 30 języków na 2025 rok, w tym angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, japoński, mandaryński itd.). Główną siłą jest język angielski, ale firma rozwija wsparcie dla innych.
Odporność na szumy i formaty audio: Deepgram pierwotnie przetwarzał dźwięk za pomocą potoku wstępnego przetwarzania, który radzi sobie z różną jakością dźwięku (rozmowy telefoniczne itp.). Akceptuje szeroki zakres formatów (w tym popularne kodeki, takie jak MP3, WAV, a nawet strumienie RTP w czasie rzeczywistym).
Funkcje: Oferuje diarystykę (oznaczanie mówców) na żądanie, interpunkcję, wielkość liter, filtrowanie wulgaryzmów, a nawet wykrywanie encji (np. rozpoznawanie liczb, walut wypowiadanych). Mają także funkcję wykrywania słów kluczowych lub wykonywania NLP na transkrypcjach przez ich API.
Szybkość: Deepgram jest znany z bardzo szybkiego przetwarzania – dzięki temu, że został zbudowany od podstaw w CUDA (od początku używali GPU). Twierdzą, że przetwarzają dźwięk szybciej niż w czasie rzeczywistym na GPU, nawet przy dużych modelach.
Skalowalność i wdrożenie: Dostępny jako API w chmurze (z gwarancjami SLA klasy korporacyjnej), a także jako wdrożenie lokalne lub w prywatnej chmurze (mają wersję konteneryzowaną). Podkreślają skalowalność do wolumenów korporacyjnych oraz oferują pulpity i analitykę użycia dla klientów.
Zastosowania: Docelowi użytkownicy to m.in. centra kontaktowe (do transkrypcji i analizy rozmów), firmy programistyczne dodające funkcje głosowe, firmy medialne transkrybujące archiwa audio oraz firmy AI potrzebujące bazowego STT do budowy produktów głosowych. Na przykład, call center może używać Deepgram do transkrypcji tysięcy rozmów jednocześnie, a następnie analizować je pod kątem nastrojów klientów lub zgodności. Programiści doceniają ich proste API i szczegółową dokumentację.

Kluczowe funkcje:

Łatwość użycia API: Jeden endpoint API może obsłużyć plik audio lub strumień z różnymi parametrami (język, model, interpunkcja, diarystyka itp.). Dostępne SDK dla popularnych języków (Python, Node, Java itd.).
Wzmacnianie słów kluczowych: Możesz podać konkretne słowa kluczowe, aby zwiększyć prawdopodobieństwo ich rozpoznania (jeśli nie trenujesz własnego modelu, to szybki sposób na poprawę dokładności dla wybranych terminów).
Jednolitość batch vs. stream: W zasadzie to samo API; mają też koncepcję pre-recorded vs live z odpowiednio zoptymalizowanymi endpointami.
Bezpieczeństwo: Deepgram oferuje funkcje takie jak wdrożenie lokalne i domyślnie nie przechowuje dźwięku po przetworzeniu (chyba że użytkownik wyrazi zgodę). Dla klientów z branży finansowej/medycznej to kluczowe.
Funkcje asysty agenta w czasie rzeczywistym: Poprzez swoje API lub nadchodzące “Voice Assistant API” deepgram.com, umożliwiają zastosowania takie jak transkrypcja + podsumowanie rozmów agenta w czasie rzeczywistym (szczególnie podkreślają użycie w call center z pipeline’m STT -> analiza -> nawet wysyłanie odpowiedzi).
Twierdzenia dotyczące dokładności: Publicznie przedstawili benchmarki Nova-2, osiągając np. 8,4% mediany WER w różnych domenach, pokonując innych dostawców, gdzie najbliższy wynik to około 12% deepgram.com, a konkretnie o 36% relatywnie lepiej niż Whisper-large deepgram.com – co oznacza, że dla firm, którym zależy na każdym punkcie dokładności, Deepgram jest liderem.
Efektywność kosztowa: Często podkreślają, że uruchamianie ich modelu na GPU jest bardziej opłacalne, a ich ceny (patrz poniżej) mogą być niższe przy dużych wolumenach niż u niektórych konkurentów.
Wsparcie i monitorowanie: Funkcje dla przedsiębiorstw, takie jak szczegółowe logi, wyszukiwanie w transkrypcjach i monitorowanie przez ich konsolę.

Obsługiwane języki: Głównym językiem Deepgram jest angielski (US i akcenty), ale od 2025 roku obsługuje 20-30+ języków natywnie, w tym główne języki europejskie, japoński, koreański, mandaryński, hindi itd. Stale się rozwijają, ale prawdopodobnie nie obsługują jeszcze 100 języków (mniej niż Whisper). Pozwalają jednak na modele niestandardowe dla obsługiwanych języków (jeśli język nie jest obsługiwany, trzeba go zgłosić lub użyć bazowego modelu wielojęzycznego, jeśli jest dostępny). Model Nova może być obecnie tylko po angielsku (najwyższa dokładność często dla angielskiego, czasem hiszpańskiego). Obsługują dialekty angielskiego (można określić brytyjski lub amerykański dla subtelnych różnic w pisowni).

Podstawy techniczne: Deepgram używa modelu głębokiego uczenia end-to-end, historycznie opartego na autonomicznym researchu – prawdopodobnie zaawansowany wariant sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych lub Transformerów. Nova-2 jest opisywana jako „architektura oparta na Transformerze z optymalizacjami pod kątem mowy” deepgram.com. Wspominają, że Nova-2 była trenowana na 47 miliardach tokenów i 6 milionach zasobów deepgram.com, co jest ogromną liczbą i wskazuje na dużą różnorodność danych. Twierdzą, że Nova-2 to „najgłębiej wytrenowany model ASR na rynku” deepgram.com. Kluczowe osiągnięcia techniczne:

Poprawili rozpoznawanie encji, obsługę kontekstu itp. poprzez zmiany w architekturze deepgram.com.
Koncentrują się na streamingu – ich modele mogą szybko zwracać częściowe wyniki, co sugeruje architekturę dekodowania synchronicznego blokowego.
Optymalizują pod kątem GPU: od początku używali GPU i dużo pisali w CUDA C++ do inferencji, osiągając wysoką przepustowość.
Własne modele prawdopodobnie wykorzystują transfer learning – dostrajanie swoich bazowych modeli na danych klienta. Udostępniają narzędzia lub sami trenują model dla Ciebie w zależności od planu.
Wprowadzają także równoważenie szybkości/dokładności z wieloma rozmiarami modeli: np. wcześniej mieli „Enhanced model” vs „Standard model”. Nova-2 może to ujednolicać lub być modelem najwyższej klasy, a inne to mniejsze, szybsze modele.
Ciekawostka: Deepgram nabył lub zbudował zbiór danych mowy z wielu dziedzin (na blogu wspominają o trenowaniu na „wszystkich typach rozmów, spotkań, wideo itd.”). Podkreślają też wyniki adaptacji do domen, np. wyspecjalizowane modele dla call center (być może dostrajane na danych z rozmów).
Wspominają o modelu 2-etapowym w starszej architekturze, ale Nova-2 wydaje się być dużym, zunifikowanym modelem.
Prawdopodobnie używają też destylacji wiedzy do kompresji modeli (ponieważ mają dostępne mniejsze modele).
Wspominają także o użyciu biasów kontekstowych (np. podpowiadanie modelowi oczekiwanych słów, co jest podobne do dawania wskazówek).
Wraz z premierą Nova-2 opublikowali porównania: Nova-2 ma medianę WER 8,4% vs Whisper large 13,2% itd., osiągnięte dzięki treningowi i ulepszeniom architektury deepgram.com deepgram.com.

Przykłady zastosowań (kilka przykładów poza wymienionymi):

Transkrypcja rozmów w call center na żywo: Firma używa Deepgram do transkrypcji rozmów z klientami w czasie rzeczywistym, a następnie wykorzystuje tekst do wyświetlania agentom istotnych informacji lub do analizy rozmowy po zakończeniu pod kątem zgodności.
Transkrypcja spotkań SaaS: Narzędzia takie jak Fireflies.ai lub alternatywy dla Otter.ai mogą używać Deepgram w backendzie do notatek i podsumowań spotkań na żywo.
Wyszukiwanie głosowe w aplikacjach: Jeśli aplikacja dodaje funkcję wyszukiwania głosowego lub komend, może użyć STT Deepgram do zamiany zapytania na tekst (niektórzy wybierają to ze względu na szybkość lub prywatność).
Media i rozrywka: Studio postprodukcyjne może przesłać ogromne ilości surowego dźwięku do Deepgram, aby uzyskać transkrypcje do tworzenia napisów lub umożliwić przeszukiwanie treści.
Urządzenia IoT: Niektóre inteligentne urządzenia mogą używać Deepgram na urządzeniu (w wersji edge) lub przez chmurę o niskich opóźnieniach do transkrypcji komend.
Narzędzia dla deweloperów: Deepgram został zintegrowany z platformami no-code lub narzędziami do danych, aby ułatwić przetwarzanie danych audio; na przykład pipeline analityczny przetwarzający nagrania rozmów używa Deepgram do zamiany ich na tekst do dalszej analizy.

Model cenowy: Deepgram stosuje model rozliczania za zużycie, z darmowymi kredytami na start (np. 200$ kredytu dla nowych kont). Następnie:

Mają progi cenowe: np. darmowy próg może pozwalać na pewną liczbę minut miesięcznie, potem płatny próg ok. 1,25$ za godzinę dla standardowego modelu (czyli 0,0208$ za minutę) i może 2,50$/h dla Nova (liczby poglądowe; blog Telnyx pokazuje, że Deepgram zaczyna się od darmowego i do 10 tys. $/rok dla enterprise, co sugeruje indywidualne oferty).
Oferują także plany zobowiązaniowe: np. płacisz z góry określoną kwotę za niższą stawkę za minutę. Lub stałą roczną licencję enterprise.
W porównaniu do dużych dostawców, są zazwyczaj konkurencyjni lub tańsi przy dużej skali; dodatkowo wyższa dokładność oznacza mniej ręcznej korekty, co jest istotnym kosztem w BPO.
Trening modelu na zamówienie może być dodatkowo płatny lub wymagać planu enterprise.
Reklamują brak opłat za interpunkcję, diarizację itp. – to są funkcje wliczone w cenę.

Mocne strony:

Najwyższa dokładność z Nova-2 – lider w dziedzinie rozpoznawania mowy angielskiej deepgram.com deepgram.com.
Możliwość dostosowania AI – to nie tylko czarna skrzynka; możesz dopasować model do swojej branży, co jest ogromną zaletą dla firm (zmiana “dobrej” dokładności na “świetną” dla Twojego przypadku).
Wydajność w czasie rzeczywistym – streaming Deepgram w czasie rzeczywistym jest niskolatencyjny i wydajny, co sprawia, że nadaje się do aplikacji na żywo (niektóre chmurowe API mają z tym problem; Deepgram został do tego stworzony).
Elastyczne wdrożenie – chmura, on-prem, hybrydowe; dostosowują się do potrzeb firm, także pod kątem wymagań dotyczących prywatności danych.
Koszt i skalowalność – Często wychodzą taniej przy dużych wolumenach i skalują się do bardzo dużych obciążeń (podkreślają przypadki transkrypcji dziesiątek tysięcy godzin miesięcznie).
Doświadczenie deweloperskie – Ich API i dokumentacja są chwalone; skupiają się wyłącznie na mowie, więc zapewniają dobre wsparcie i ekspertyzę w tym zakresie. Funkcje jak custom keyword boosting, wielojęzyczność w jednym API itp. są wygodne.
Skupienie na potrzebach biznesu – funkcje takie jak detekcja sentymentu, podsumowania (dodają niektóre możliwości voice AI poza samym STT) oraz szczegółowa analityka są częścią ich platformy ukierunkowanej na biznesowe wnioski z głosu.
Wsparcie i partnerstwa – Integrują się z platformami jak Zoom, mają partnerstwa technologiczne (np. niektórzy dostawcy telekom pozwalają podłączyć Deepgram bezpośrednio do streamowania audio z rozmów).
Bezpieczeństwo – Deepgram jest zgodny z SOC2 itd., a dla tych, którzy chcą jeszcze większej kontroli, można wdrożyć samodzielnie.

Słabości:

Mniejsza rozpoznawalność marki w porównaniu do Google/AWS; niektóre konserwatywne przedsiębiorstwa mogą wahać się przed wyborem mniejszego dostawcy (choć udział Microsoftu w Nuance to podobny scenariusz, Deepgram jest po prostu niezależny).
Zakres obsługiwanych języków jest węższy niż u globalnych gigantów technologicznych – jeśli potrzebujesz transkrypcji w języku, którego Deepgram jeszcze nie obsługuje, być może będziesz musiał ich o to poprosić lub skorzystać z innych rozwiązań.
Szerokość funkcji – Skupiają się wyłącznie na STT (z pewnymi dodatkami ML). Nie oferują TTS ani pełnego rozwiązania konwersacyjnego (choć mają już API voice bota, brakuje im całej platformy jak Google Contact Center AI czy Watson Assistant). Jeśli więc klient chce kompleksowego rozwiązania głosowego i konwersacyjnego, Deepgram obsługuje tylko część transkrypcyjną.
Samodzielna personalizacja – Choć personalizacja to zaleta, wymaga od klienta posiadania danych i być może wiedzy z zakresu ML (choć Deepgram stara się to uprościć). Nie jest to tak plug-and-play jak użycie modelu ogólnego – ale to kompromis za poprawę jakości.
Aktualizacje – Mniejsza firma może aktualizować modele rzadziej niż np. Google (choć ostatnio zrobili to z Nova-2). Ponadto, ewentualne przestoje lub limity usług mogą mieć mniejszą globalną redundancję niż duże chmury (choć do tej pory Deepgram był niezawodny).
W przypadku użycia on-prem, klient musi sam zarządzać wdrożeniem na GPU, co może być złożone (ale wielu ceni sobie taką kontrolę).
Porównanie z open source – Niektórzy mogą wybrać Whisper (darmowy), jeśli ultra-niska cena i nieco niższa dokładność są akceptowalne; Deepgram musi stale uzasadniać swoją wartość względem otwartych modeli, utrzymując przewagę w dokładności i oferując wsparcie dla przedsiębiorstw.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

Najważniejsze: Wydanie modelu Nova-2 pod koniec 2024 roku, znacznie poprawiające dokładność (o 18% lepsza niż poprzednia Nova, a firma chwaliła się dużymi postępami względem konkurencji) deepgram.com deepgram.com. To utrzymuje Deepgram na czele innowacji. Udostępnili szczegółowe benchmarki i white papery na potwierdzenie.
Deepgram uruchomił Voice Agent API (beta) w 2025 roku deepgram.com, umożliwiając budowanie agentów AI w czasie rzeczywistym – czyli dodając możliwość nie tylko transkrypcji, ale także analizy i odpowiedzi (prawdopodobnie z integracją LLM do rozumienia oraz TTS do odpowiedzi). To wskazuje na ekspansję poza czyste STT w kierunku rozwiązania AI do konwersacji (bezpośrednia konkurencja w obszarze contact center AI).
Rozszerzyli obsługę języków (dodali więcej języków europejskich i azjatyckich w 2024 roku).
Dodali funkcje takie jak podsumowywanie: Na przykład w 2024 roku wprowadzili opcjonalny moduł, w którym po transkrypcji rozmowy Deepgram może dostarczyć podsumowanie rozmowy wygenerowane przez AI. Wykorzystuje to LLM na bazie transkryptów, podobnie jak oferta podsumowywania rozmów w Azure.
Ulepszone funkcje bezpieczeństwa: W 2024 roku Deepgram osiągnął wyższe standardy zgodności (ogłoszono zgodność z HIPAA, co umożliwiło korzystanie z ich usług większej liczbie klientów z sektora opieki zdrowotnej).
Poprawili doświadczenie deweloperów – np. wydając nowy Node SDK v2, narzędzie CLI do transkrypcji oraz lepszą stronę z dokumentacją.
Pod względem wydajności zoptymalizowali protokoły strumieniowania, osiągając opóźnienie poniżej 300 ms dla częściowych transkryptów.
Możliwe, że uruchomiono partnerstwo z dostawcami usług telefonicznych (np. integracja z Twilio itp.), aby umożliwić łatwą transkrypcję rozmów PSTN przez API Deepgram.
Brali także udział w otwartych ewaluacjach; na przykład jeśli pojawia się wyzwanie ASR, Deepgram często w nim uczestniczy – pokazując transparentność wyników.
Od strony biznesowej Deepgram pozyskał kolejne finansowanie (runda C w 2023 roku), co wskazuje na stabilność i możliwość inwestowania w badania i rozwój.

Oficjalna strona: Deepgram Speech-to-Text API telnyx.com deepgram.com (oficjalne strony produktu i dokumentacji Deepgram).

8. Speechmatics (Silnik STT dla dowolnego kontekstu) – Speechmatics Ltd.

Przegląd: Speechmatics to wiodący silnik zamiany mowy na tekst, znany z nacisku na rozumienie „każdego głosu” – co oznacza, że kładzie nacisk na dokładność w szerokim zakresie akcentów, dialektów i demografii mówców. Firma z siedzibą w Wielkiej Brytanii zbudowała w latach 2010. reputację dzięki samoobsługowemu API STT i rozwiązaniom on-premise, często przewyższając dużych graczy w scenariuszach z silnymi akcentami lub trudnym dźwiękiem. Ich technologia opiera się na zaawansowanym uczeniu maszynowym i przełomie w uczeniu samonadzorowanym, który pozwolił na trenowanie na ogromnych ilościach nieoznakowanego dźwięku, aby poprawić sprawiedliwość rozpoznawania speechmatics.com speechmatics.com. Do 2025 roku Speechmatics oferuje STT w wielu formach: API w chmurze, kontenery do wdrożenia oraz integracje OEM (ich silnik wewnątrz innych produktów). Obsługują przypadki użycia od napisów medialnych (napisy na żywo w transmisjach) po analitykę rozmów, a ich najnowsza innowacja, API „Flow”, łączy STT z zamianą tekstu na mowę i LLM do interakcji głosowych audioxpress.com audioxpress.com. Są rozpoznawani za dokładne transkrypcje niezależnie od akcentu czy wieku mówcy, twierdząc, że przewyższają konkurencję zwłaszcza w eliminowaniu uprzedzeń (na przykład ich system osiągnął znacznie lepszą dokładność dla głosów Afroamerykanów i dzieci niż inne) speechmatics.com speechmatics.com.

Typ:Zamiana mowy na tekst (ASR) z rozwijającymi się wielomodowymi rozwiązaniami do interakcji głosowych (Speechmatics Flow).

Firma/Deweloper:Speechmatics Ltd. (Cambridge, Wielka Brytania). Niezależna, choć z partnerstwami w branży nadawczej i AI.

Możliwości i docelowi użytkownicy:

Uniwersalny silnik STT: Jednym z atutów Speechmatics jest jeden silnik, który działa dobrze dla „każdego mówcy, każdego akcentu, każdego dialektu” w obsługiwanych językach. To przemawia do globalnych firm i nadawców, którzy mają do czynienia z mówcami z całego świata (np. BBC, która używała Speechmatics do napisów).
Transkrypcja w czasie rzeczywistym: Ich system może transkrybować transmisje na żywo z niskim opóźnieniem, co czyni go odpowiednim do napisów na żywo podczas wydarzeń, transmisji i rozmów.
Transkrypcja wsadowa: Wysokowydajna obróbka nagranych wcześniej plików audio/wideo z wiodącą w branży dokładnością. Często używana do archiwów wideo, generowania napisów lub transkryptów.
Obsługa wielu języków: Rozpoznaje ponad 30 języków (w tym warianty angielskiego, hiszpański, francuski, japoński, mandaryński, arabski itd.) i potrafi obsłużyć nawet code-switching (ich system wykrywa, gdy mówca zmienia język w trakcie rozmowy) docs.speechmatics.com. Obsługują także automatyczne wykrywanie języka.
Słownik niestandardowy (własne słowa): Użytkownicy mogą podać konkretne nazwy lub żargon do priorytetyzacji (dzięki czemu silnik wie, jak zapisać rzadko spotykane nazwy własne, na przykład).
Elastyczne wdrożenie: Speechmatics może działać w chmurze (mają platformę SaaS) lub całkowicie lokalnie przez kontener Docker, co jest atrakcyjne dla środowisk wrażliwych. Wielu nadawców uruchamia Speechmatics we własnych centrach danych do napisów na żywo, aby uniknąć zależności od internetu.
Dokładność w hałaśliwym otoczeniu: Mają wysoką odporność na szumy, a także opcjonalne formatowanie jednostek (daty, liczby) i funkcje takie jak speaker diarization do rozróżniania wielu mówców.
Docelowi użytkownicy: Firmy medialne (sieci telewizyjne, platformy wideo), centra kontaktowe (do transkrypcji rozmów), rozwiązania transkrypcyjne dla przedsiębiorstw, dostawcy oprogramowania potrzebujący STT (Speechmatics często licencjonuje swoją technologię innym dostawcom—relacje OEM), sektor rządowy (transkrypcje posiedzeń parlamentu lub rady), oraz dostawcy AI skupiający się na bezstronnym ASR.
Speechmatics Flow (2024): Łączy ich STT z TTS i integracją LLM, aby tworzyć asystentów głosowych, którzy potrafią słuchać, rozumieć (z pomocą LLM) i odpowiadać zsyntezowaną mową audioxpress.com audioxpress.com. Wskazuje to na celowanie w interaktywne rozwiązania głosowe AI (np. voiceboty, które naprawdę rozumieją różne akcenty).

Kluczowe funkcje:

Dokładne akcenty: Według ich testów uprzedzeń, znacząco zmniejszyli różnice w błędach między różnymi grupami akcentowymi, trenując na dużych niezlabelowanych danych speechmatics.com speechmatics.com. Na przykład, wskaźnik błędów dla głosów Afroamerykanów został poprawiony o około 45% względem konkurencji speechmatics.com.
Rozpoznawanie mowy dzieci: Wskazują na lepsze wyniki dla głosów dzieci (co zwykle jest trudne dla ASR) – 91,8% dokładności vs około 83% dla Google w teście speechmatics.com.
Model samonadzorowany (AutoML): Ich „Autonomous Speech Recognition” wprowadzony około 2021 roku wykorzystywał 1,1 miliona godzin nagrań audio do treningu z uczeniem samonadzorowanym speechmatics.com. To ogromne podejście treningowe poprawiło rozumienie zróżnicowanych głosów tam, gdzie oznaczone dane były rzadkie.
Modele neuronowe: Całkowicie oparte na sieciach neuronowych (przeszli z wcześniejszych modeli hybrydowych na end-to-end neural pod koniec lat 2010).
API i SDK: Udostępniają API REST i websocket do pracy na żywo i wsadowej. Także SDK dla łatwiejszej integracji. Wynik to szczegółowy JSON zawierający słowa, czas, pewność itp.
Funkcje takie jak jednostki: Stosują inteligentne formatowanie (np. wyświetlają „£50”, gdy ktoś mówi „pięćdziesiąt funtów”) i mogą tagować jednostki.
Obsługa języków: Około 34 języki na wysokim poziomie jakości na rok 2025, w tym niektóre, których inni mogą nie obsługiwać dobrze (np. walijski, bo korzystało z nich BBC Wales).
Ciągłe aktualizacje: Regularnie publikują notatki o wydaniach z ulepszeniami (jak w ich dokumentacji: np. poprawa dokładności mandaryńskiego o 5% w jednej aktualizacji docs.speechmatics.com, czy dodanie nowych języków jak maltański itd.).
Szczegóły dotyczące Flow: API Flow pozwala deweloperom na płynne łączenie wyników STT z rozumowaniem LLM i wyjściem TTS, celując w asystentów głosowych nowej generacji audioxpress.com audioxpress.com. Na przykład można wysłać dźwięk i otrzymać odpowiedź głosową (odpowiedź dostarczoną przez LLM, wypowiedzianą przez TTS) – Speechmatics zapewnia spoiwo dla interakcji w czasie rzeczywistym.

Obsługiwane języki: Aktywnie obsługiwanych jest około 30-35 języków (angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, portugalski, włoski, niderlandzki, rosyjski, chiński, japoński, koreański, hindi, arabski, turecki, polski, szwedzki itd.). Podkreślają pokrycie „globalnych” języków i mówią, że mogą dodać więcej na życzenie docs.speechmatics.com. Mają także tryb dwujęzyczny dla hiszpańskiego/angielskiego, który potrafi transkrybować płynnie mieszany angielsko-hiszpański docs.speechmatics.com. W notatkach: nowe języki takie jak irlandzki i maltański zostały dodane w 2024 roku docs.speechmatics.com, co wskazuje, że obsługują także mniejsze języki, jeśli istnieje zapotrzebowanie. Są dumni z pokrycia akcentów w obrębie języków, np. ich model angielskiego to jeden globalny model obejmujący akcenty amerykańskie, brytyjskie, indyjskie, australijskie, afrykańskie kompleksowo, bez potrzeby oddzielnych modeli.

Podstawy techniczne:

Uczenie samonadzorowane: Wykorzystali techniki podobne do wav2vec 2.0 Facebooka (prawdopodobnie mają własny wariant), aby wykorzystać ogromne ilości nieoznakowanego dźwięku (np. YouTube, podcasty) do wstępnego trenowania reprezentacji akustycznych, a następnie dopracowali je na danych transkrybowanych. Dało im to ogromny wzrost pokrycia akcentów/dialektów, co odnotowano w 2021 roku speechmatics.com.
Architektura neuronowa: Prawdopodobnie połączenie CNN do ekstrakcji cech i Transformerów do modelowania sekwencji (większość nowoczesnych ASR używa obecnie architektur Conformer lub podobnych). Swoją główną aktualizację modelu nazwali „Ursa” w notatkach z wydania docs.speechmatics.com, co dało szeroki wzrost dokładności we wszystkich językach – prawdopodobnie nowa, duża architektura modelu (Conformer lub Transducer).
Rozmiary modeli: Nie są publicznie szczegółowo opisane, ale dla wdrożeń lokalnych mają opcje (np. modele „standardowe” vs „rozszerzone”). Zawsze podkreślają „niskie opóźnienia”, więc prawdopodobnie używają architektury przyjaznej dla streamingu (np. modelu typu Transducer lub opartego na CTC dla przyrostowego generowania wyników).
Podejście do uprzedzeń i równości: Dzięki trenowaniu na nieoznaczonych, zróżnicowanych danych, model z natury nauczył się wielu wariantów mowy. Prawdopodobnie przeprowadzili też staranne wyważenie – ich opublikowane wyniki w zakresie redukcji uprzedzeń sugerują ukierunkowane działania, by zapewnić równą dokładność dla różnych grup mówców.
Uczenie ciągłe: Możliwe, że uwzględniają poprawki klientów jako opcjonalną pętlę zwrotną do ulepszania (nie wiadomo, czy jest to dostępne dla klientów, ale prawdopodobnie wewnętrznie).
Sprzęt i wydajność: Mogą działać na standardowych procesorach CPU (dla wielu klientów wdrażających lokalnie prawdopodobnie używają klastrów CPU). Jednak prawdopodobnie są też zoptymalizowani pod GPU, jeśli to potrzebne. W niektórych kontekstach wspominają o „niskim zapotrzebowaniu na zasoby”.
Technologia Flow API: Łączy ich ASR z dowolnym LLM (może to być OpenAI lub inne) oraz partnerem TTS – prawdopodobnie ta architektura używa ich STT do uzyskania tekstu, następnie wywołuje wybrany LLM, a potem korzysta z silnika TTS (może Amazon Polly lub Azure w tle, chyba że mają własny, ale strona sugeruje łączenie z „preferowanym LLM” i „preferowanym TTS”) audioxpress.com.

Przypadki użycia:

Nadawcy i media: Wiele transmisji telewizyjnych na żywo w Wielkiej Brytanii korzysta ze Speechmatics do napisów na żywo, gdy nie ma dostępnych stenografów lub by ich wspomóc. Studia postprodukcyjne używają go także do generowania transkrypcji na potrzeby montażu lub zgodności.
Badania rynku i analityka: Firmy analizujące wywiady z klientami lub dyskusje grupowe na całym świecie używają Speechmatics do dokładnej transkrypcji treści z wieloma akcentami (np. analiza sentymentu w międzynarodowych grupach fokusowych).
Sektor rządowy/publiczny: Transkrypcje posiedzeń rad miejskich lub sesji parlamentarnych (szczególnie w krajach z wieloma językami lub silnymi lokalnymi akcentami – Speechmatics sprawdza się tam świetnie).
Analityka call center: Podobnie jak inni, ale Speechmatics jest atrakcyjny tam, gdzie agenci lub klienci call center mają silne akcenty, które inne silniki mogą źle transkrybować. Dodatkowo, mogą być wdrażani lokalnie (niektóre telekomy lub banki w Europie to preferują).
Edukacja: Transkrypcja nagrań wykładów lub dostarczanie napisów do treści uniwersyteckich (szczególnie tam, gdzie wykładowcy lub studenci mają różnorodne akcenty).
Dostawcy technologii głosowych: Niektóre firmy włączyły silnik Speechmatics do swojego rozwiązania (pod własną marką) ze względu na znaną odporność na akcenty, co daje im przewagę dla globalnych użytkowników.
Napisy do treści tworzonych przez użytkowników: Niektóre platformy umożliwiające użytkownikom dodawanie napisów do swoich filmów mogą korzystać ze Speechmatics w tle, by obsłużyć różne głosy.

Model cenowy:

Zazwyczaj przygotowują indywidualną wycenę dla przedsiębiorstw (szczególnie licencja on-prem – prawdopodobnie roczna licencja w zależności od użycia lub liczby kanałów).
Dla chmurowego API mieli kiedyś opublikowany cennik około 1,25 USD za godzinę lub podobnie, konkurencyjny wobec innych. Możliwe, że około 0,02 USD/min. Może istnieć minimalne miesięczne zobowiązanie dla bezpośrednich klientów korporacyjnych.
Oferowali także darmowy okres próbny lub 600 darmowych minut w swoim SaaS w pewnym momencie.
Podkreślają nieograniczone użycie on-prem za stałą opłatą, co dla intensywnych użytkowników może być atrakcyjne w porównaniu do opłat za minutę.
Ponieważ celują w przedsiębiorstwa, nie są najtańsi, jeśli masz bardzo małe użycie (ktoś może wybrać OpenAI Whisper do celów hobbystycznych). Ale dla profesjonalnego użycia ich ceny są na poziomie lub nieco niższe niż Google/Microsoft przy dużych wolumenach, szczególnie podkreślając stosunek kosztów do jakości.
Ich Flow API może być wyceniane inaczej (może za interakcję lub coś podobnego, na razie niejasne, bo to nowość).
Obecnie nie ma łatwo dostępnego publicznego cennika (prawdopodobnie przejście na model sprzedażowy), ale są znani z rozsądnych cen i przejrzystych licencji (szczególnie ważne dla nadawców, gdzie użycie 24/7 wymaga przewidywalnych kosztów).

Mocne strony:

Dokładność akcentów/dialektów: Najlepsi w swojej klasie pod względem globalnej dokładności angielskiego i wielojęzyczności przy minimalnych uprzedzeniach speechmatics.com speechmatics.com. To motto „rozumie każdy głos” jest poparte danymi i uznane w branży – to ogromna przewaga, zwłaszcza gdy różnorodność i inkluzywność stają się kluczowe.
Przyjazny dla on-prem i prywatnej chmury: Wielu konkurentów stawia tylko na chmurę; Speechmatics daje klientom pełną kontrolę, jeśli to potrzebne, wygrywając kontrakty w wrażliwych i ograniczonych pod względem przepustowości scenariuszach.
Skupienie na przedsiębiorstwach: Wysoka zgodność (prawdopodobnie posiadają certyfikaty ISO speechmatics.com), solidne wsparcie, gotowość do realizacji niestandardowych potrzeb (np. dodanie nowego języka na życzenie lub dostrojenie).
Napisy na żywo w czasie rzeczywistym: Sprawdzone podczas wydarzeń na żywo i w telewizji, gdzie wymagana jest niska latencja i wysoka dokładność jednocześnie.
Innowacyjność i etos: Mają silną narrację dotyczącą redukcji uprzedzeń AI – co może być atrakcyjne dla firm dbających o sprawiedliwość. Ich technologia bezpośrednio odpowiada na powszechną krytykę ASR (że działa gorzej dla niektórych grup demograficznych).
Wiele języków w jednym modelu: Obsługa przełączania kodu i brak konieczności ręcznego wybierania akcentów lub języków w niektórych przypadkach – model sam to rozpoznaje – jest przyjazne dla użytkownika.
Stabilność i doświadczenie: Obecny w branży od połowy lat 2010., używany przez duże marki (TED talks itp.), więc jest sprawdzony i przetestowany.
Rozszerzanie poza STT: Platforma do interakcji głosowych Flow sugeruje, że rozwijają się, by sprostać przyszłym potrzebom (czyli inwestują nie tylko w transkrypcję, ale umożliwiają pełny dupleksowy AI głosowy).

Słabości:

Mniej rozpoznawalny w społeczności deweloperów niż niektórzy gracze z USA lub modele open source, co oznacza mniejsze wsparcie społeczności.
Mniejsza liczba obsługiwanych języków niż Whisper lub Google – jeśli ktoś potrzebuje języka niskozasobowego, jak suahili czy tamilski, Speechmatics może go nie mieć, chyba że zostanie specjalnie opracowany.
Przejrzystość cenowa: Jako firma nastawiona na przedsiębiorstwa, mali deweloperzy mogą uznać, że nie jest tak samoobsługowa lub tania do eksperymentowania jak np. $0,006/min OpenAI. Ich priorytetem jest jakość i segment enterprise, a niekoniecznie najniższa cena.
Brak wbudowanego rozumienia języka (do czasu Flow) – surowe transkrypcje mogą wymagać dodatkowego NLP do uzyskania wniosków; historycznie nie oferowali np. analizy sentymentu czy podsumowań (zostawiali to klientom lub partnerom).
Konkurencja ze strony Big Tech: W miarę jak Google, Azure poprawiają rozpoznawanie akcentów (a Whisper jest darmowy), Speechmatics musi stale wyprzedzać, by uzasadnić wybór ich rozwiązania zamiast bardziej powszechnych opcji.
Brak TTS lub innych modalności (na razie) – firmy szukające kompleksowego rozwiązania mogą wybrać Azure, które ma STT, TTS, tłumacza itp., chyba że Speechmatics nawiąże partnerstwo, by to uzupełnić (Flow sugeruje partnerstwo w zakresie TTS/LLM zamiast budowania własnych rozwiązań).
Skalowanie biznesu: jako mniejsza firma, skala może budzić pytania – czy są w stanie obsłużyć wolumeny na poziomie Google globalnie? Prawdopodobnie mogą obsłużyć dużo, biorąc pod uwagę klientów z branży nadawczej, ale niektórzy mogą się martwić o długoterminowe wsparcie lub czy nadążą z kosztami trenowania modeli itp. jako niezależna firma.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

Speechmatics uruchomił Flow API w połowie 2024 roku audioxpress.com audioxpress.com, co oznacza strategiczne rozszerzenie na AI do interakcji głosowych poprzez połączenie STT + LLM + TTS w jednym pipeline. Otworzyli listę oczekujących i skierowali ofertę do tworzenia asystentów głosowych dla firm, pokazując wejście w integrację AI konwersacyjnej.
Wprowadzili nowe języki (irlandzki gaelicki i maltański w sierpniu 2024) docs.speechmatics.com i kontynuowali ulepszanie modeli (modele Ursa2 zostały wdrożone, przynosząc wzrost dokładności w wielu językach w sierpniu 2024 docs.speechmatics.com).
Udoskonalili diaryzację mówców oraz możliwości wykrywania wielu języków (np. poprawa transkrypcji hiszpańsko-angielskiej na początku 2024 roku).
Położono nacisk na aktualizacje batch container z poprawą dokładności dla wielu języków (informacje o wydaniu pokazują ~5% wzrost w mandaryńskim, ulepszenia w arabskim, szwedzkim itd. w 2024) docs.speechmatics.com.
W kwestii uprzedzeń i inkluzywności: po przełomie w 2021 roku prawdopodobnie ponownie zaktualizowali swoje modele o więcej danych (może zgodnie z badaniami z 2023 roku). Możliwe, że wprowadzili zaktualizowaną wersję „Autonomous Speech Recognition 2.0” z dalszymi ulepszeniami.
Brali udział lub byli cytowani w badaniach takich jak Stanford czy MIT dotyczących sprawiedliwości ASR, podkreślając swoje osiągi.
Wykazali zainteresowanie wdrażaniem w większych platformach – być może zwiększając liczbę partnerstw (np. integracja z Nvidia Riva lub transkrypcją Zoom – hipotetycznie, ale mogą mieć takie umowy po cichu).
Pod względem biznesowym Speechmatics mogło rozwijać się na rynku USA poprzez nowe biuro lub partnerstwa, ponieważ historycznie byli silni w Europie.
W 2025 roku pozostają niezależni i innowacyjni, często postrzegani jako czołowy ASR, gdy kluczowa jest bezstronna dokładność.

Oficjalna strona: Speechmatics Speech-to-Text API audioxpress.com speechmatics.com (oficjalna strona produktu i zasoby Speechmatics).

9. ElevenLabs (Platforma do generowania i klonowania głosu) – ElevenLabs

Przegląd: ElevenLabs to nowoczesna platforma do generowania i klonowania głosu AI, która zyskała rozgłos w 2023 roku dzięki niezwykle realistycznym i wszechstronnym syntetycznym głosom. Specjalizuje się w Text-to-Speech (TTS), które potrafi generować mowę z wyczuwalnymi emocjami, oraz w Voice Cloning, umożliwiając użytkownikom tworzenie własnych głosów (nawet klonowanie głosu konkretnej osoby za jej zgodą) z niewielkiej próbki dźwiękowej. ElevenLabs oferuje prosty interfejs internetowy i API, umożliwiając twórcom treści, wydawcom i deweloperom generowanie wysokiej jakości mowy w wielu głosach i językach. Do 2025 roku ElevenLabs jest uznawane za jedną z czołowych platform do ultrarealistycznego TTS, często nie do odróżnienia od ludzkiej mowy w wielu zastosowaniach zapier.com zapier.com. Wykorzystywana jest do wszystkiego – od narracji audiobooków, przez podkłady głosowe do filmów na YouTube, głosy postaci w grach, po narzędzia dostępnościowe. Kluczową cechą wyróżniającą jest poziom ekspresji i personalizacji: użytkownicy mogą dostosowywać ustawienia stabilności i podobieństwa, aby uzyskać pożądany ton emocjonalny zapier.com, a platforma oferuje dużą bibliotekę gotowych głosów oraz klony tworzone przez użytkowników.

Typ:Text-to-Speech & Voice Cloning (z pewnymi dodatkowymi funkcjami speech-to-text wspomagającymi proces klonowania, ale głównie platforma do generowania głosu).

Firma/Deweloper:ElevenLabs (startup założony w 2022, z siedzibą w USA/Polsce, wyceniany na ok. 1 mld USD w 2023 roku zapier.com).

Możliwości i docelowi użytkownicy:

Ultrarealistyczny TTS: ElevenLabs potrafi generować mowę z naturalną intonacją, tempem i emocjami. Nie brzmi jak robot; oddaje subtelności, takie jak śmiech, szept, wahanie, jeśli to potrzebne. Docelowymi użytkownikami są twórcy treści (narracja do wideo, podcasty, audiobooki), deweloperzy gier (głosy NPC), filmowcy (prototypowanie dubbingu), a nawet osoby prywatne do zabawy lub dostępności (czytanie artykułów na głos wybranym głosem).
Biblioteka głosów: Oferuje ponad 300 gotowych głosów w swojej publicznej bibliotece na 2024 rok, w tym niektóre wzorowane na znanych aktorach lub stylach (licencjonowane lub dodane przez użytkowników) zapier.com. Użytkownicy mogą przeglądać według stylu (narracyjny, radosny, straszny itp.) i języków.
Klonowanie głosu (Głosy niestandardowe): Użytkownicy (z odpowiednimi uprawnieniami) mogą stworzyć cyfrową replikę głosu, dostarczając kilka minut nagrania audio. Platforma stworzy niestandardowy głos TTS, który mówi w tym samym tembrze i stylu elevenlabs.io elevenlabs.io. Jest to popularne wśród twórców, którzy chcą mieć unikalny głos narratora lub dla firm lokalizujących markę głosową.
Wielojęzyczność i głosy międzyjęzykowe: ElevenLabs umożliwia generowanie mowy w 30+ językach dowolnym głosem, co oznacza, że możesz sklonować głos mówiącego po angielsku i sprawić, by mówił po hiszpańsku lub japońsku, zachowując cechy wokalne elevenlabs.io elevenlabs.io. To potężne narzędzie do dubbingu treści na wiele języków z zachowaniem tej samej tożsamości głosu.
Kontrola emocji: Interfejs/API pozwala na regulację ustawień takich jak stabilność (spójność vs. zmienność w sposobie mówienia), podobieństwo (jak ściśle trzyma się cech oryginalnego głosu) zapier.com, a nawet styl i akcent poprzez wybór głosu. Umożliwia to precyzyjne dostosowanie wykonania – np. sprawienie, by nagranie było bardziej ekspresyjne lub monotonne.
Działanie w czasie rzeczywistym i niskie opóźnienia: Do 2025 roku ElevenLabs poprawiło szybkość generowania – potrafi generować dźwięk wystarczająco szybko do niektórych zastosowań w czasie rzeczywistym (choć głównie działa asynchronicznie). Mają nawet model o niskim opóźnieniu do interaktywnych zastosowań (beta).
Platforma i API: Oferują studio internetowe, w którym nietechniczni użytkownicy mogą wpisać tekst, wybrać lub dostroić głos i wygenerować dźwięk. Dla deweloperów dostępne jest API i SDK. Mają także funkcje takie jak Eleven Multilingual v2 – model do ulepszonej syntezy nieanglojęzycznej.
Narzędzia do publikowania: Skierowane szczególnie do twórców audiobooków – np. umożliwiają wprowadzanie długich tekstów, zachowanie spójnej tożsamości głosu w rozdziałach itp. Docelowi użytkownicy to samodzielni autorzy, wydawcy lokalizujący audiobooki, twórcy wideo i producenci treści do mediów społecznościowych, którzy potrzebują narracji.

Kluczowe funkcje:

Voice Lab i Biblioteka: Przyjazne dla użytkownika „Voice Lab”, gdzie możesz zarządzać niestandardowymi głosami oraz Voice Library, gdzie możesz odkrywać głosy według kategorii (np. style „narrator”, „bohaterski”, „prezenter wiadomości”) zapier.com. Wiele głosów jest udostępnianych przez społeczność (z prawami).
Modele o wysokiej ekspresji: ElevenLabs wypuściło nowy model (v3 od końca 2023 w wersji alfa), który potrafi naturalniej oddawać śmiech, zmieniać ton w trakcie zdania, szeptać itp. elevenlabs.io elevenlabs.io. Przykład w ich demo zawierał dynamiczne emocje, a nawet śpiew (do pewnego stopnia).
Stabilność vs. kontrola wariacji: Suwak „Stability” – wyższa stabilność daje spójny ton (dobre do długiej narracji), niższa sprawia, że głos jest bardziej dynamiczny/emocjonalny (dobre do dialogów postaci) zapier.com.
Klonowanie za zgodą i zabezpieczenia: Wymagają wyraźnej zgody lub weryfikacji przy klonowaniu zewnętrznego głosu (by zapobiec nadużyciom). Na przykład, aby sklonować własny głos, trzeba przeczytać podane frazy, w tym oświadczenie o zgodzie (weryfikują to).
Wielogłosowość i dialogi: Ich interfejs pozwala łatwo tworzyć audio z wieloma mówcami (np. różne głosy dla różnych akapitów/linijek dialogu). Świetne do słuchowisk lub symulacji rozmów.
Języki: Na rok 2025 obejmują główne języki Europy i niektóre azjatyckie; wspominają o 30+ (prawdopodobnie w tym angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, portugalski, polski, hindi, japoński, koreański, chiński itd.). Stale je ulepszają – v3 poprawił naturalność wielojęzyczną.
Jakość dźwięku: Wyjście jest wysokiej jakości (44,1 kHz), odpowiednie do profesjonalnych mediów. Oferują wiele formatów (MP3, WAV).
Funkcje API: Możesz określić głos po ID, dostosować ustawienia dla każdego żądania, a nawet np. opcjonalnie morfować głos (zmieniać styl między dwoma głosami).
ElevenLabs ma też drobne STT (wprowadzili narzędzie do transkrypcji oparte na Whisper, by może ułatwić dopasowanie dubbingu), ale to nie jest ich główny cel.

Obsługiwane języki:32+ języki do generowania TTS elevenlabs.io. Co ważne, zdolność międzyjęzykowa oznacza, że nie potrzebujesz osobnego głosu do każdego języka – jeden głos może mówić we wszystkich, choć z akcentem, jeśli oryginalny głos go ma. Podkreślają możliwość w języku docelowym (np. sklonować polskiego mówcę, by mówił po japońsku). Nie wszystkie głosy działają równie dobrze we wszystkich językach (niektóre dopracowane głosy mogą być głównie trenowane po angielsku, ale model v3 rozwiązuje trening wielojęzyczny). Języki obejmują wszystkie główne i niektóre mniejsze (prawdopodobnie te potrzebne na rynkach treści, np. niderlandzki, szwedzki, być może arabski itd.). Społeczność często raportuje o jakości w różnych językach – do 2025 ElevenLabs znacznie poprawił jakość nieangielską.

Podstawy techniczne:

ElevenLabs używa zastrzeżonego modelu głębokiego uczenia, prawdopodobnie będącego zespołem enkodera tekstu opartego na Transformerze i generatywnego dekodera audio (wokodera), być może podobnego do modeli takich jak VITS lub Grad-TTS, ale mocno zoptymalizowanego. Zainwestowali w badania nad ekspresywnością – prawdopodobnie stosując techniki takie jak wstępnie wytrenowane enkodery mowy (np. Wav2Vec2) do uchwycenia tożsamości głosu z próbek oraz podejście mieszane (mixture-of-speaker) lub oparte na promptach do stylu.
Wzmianka o modelu v3 „Eleven v3” sugeruje, że zbudowali nową architekturę, prawdopodobnie łączącą trening wielojęzyczny i tokeny stylu dla emocji elevenlabs.io.
Wspominają o „przełomowych algorytmach AI” elevenlabs.io – prawdopodobnie używają dużej ilości danych treningowych (mówili, że trenowali na tysiącach godzin, w tym wielu audiobookach z domeny publicznej itd.), skupiając się na treningu wielomówcowym, aby jeden model mógł generować wiele głosów.
Jest to w pewnym sensie analogiczne do działania TTS OpenAI (funkcja głosowa ChatGPT): pojedynczy model wielogłosowy. ElevenLabs jest tu liderem.
Wprowadzili zero-shot cloning: z krótkiej próbki ich model potrafi dostosować się do tego głosu. Prawdopodobnie stosują podejście takie jak ekstrakcja osadzenia mówcy (np. d-vector lub podobne), a następnie podają to do modelu TTS, aby warunkować na głosie. Tak powstają klony natychmiastowo.
Pracowali nad emotional conditioning – być może używając tokenów stylu lub wielu referencyjnych nagrań audio (np. trenowanie głosów oznaczonych emocjami).
Skupiają się także na fast synthesis: być może używając akceleracji GPU i wydajnych wokoderów do generowania dźwięku niemal w czasie rzeczywistym. (Mogą używać wokodera równoległego dla szybkości).
Jednym z wyzwań jest dopasowanie międzyjęzykowe – prawdopodobnie używają IPA lub jakiejś zunifikowanej przestrzeni fonemów, aby model mógł mówić innymi językami tym samym głosem z poprawną wymową (niektórzy użytkownicy zgłaszają, że radzi sobie z tym całkiem nieźle).
Zdecydowanie dużo robią też w zakresie przetwarzania tekstu na wejściu: poprawna wymowa imion, homografów, świadomość kontekstu (wysoka jakość sugeruje dobrą normalizację tekstu i być może wewnętrzny model językowy pomagający wybrać wymowę w kontekście).
ElevenLabs prawdopodobnie stosuje też pętlę sprzężenia zwrotnego: mają wielu użytkowników, więc możliwe, że zbierają dane o miejscach, gdzie model może źle wymawiać i stale go dostrajają/poprawiają (szczególnie na podstawie częstych korekt użytkowników itd.).

Zastosowania:

Narracja audiobooków: Niezależni autorzy używają ElevenLabs do tworzenia wersji audiobooków bez zatrudniania lektorów, wybierając odpowiedni głos narratora z biblioteki lub klonując własny głos. Wydawcy lokalizują książki, klonując głos narratora na inny język.
Lektoring do wideo (YouTube, e-learning): Twórcy szybko generują narrację do filmów wyjaśniających lub kursów. Niektórzy używają tego do testowania różnych stylów głosu dla swoich treści (A/B testy).
Tworzenie gier: Niezależni twórcy gier używają tego do nadawania głosów postaciom NPC, wybierając różne głosy dla każdej postaci i generując dialogi, co pozwala zaoszczędzić ogromne koszty nagrań.
Dubbing i lokalizacja: Studio może zdubbingować film lub serial na wiele języków, używając klona głosu oryginalnego aktora mówiącego w tych językach – zachowując oryginalną osobowość głosową. Już teraz ElevenLabs zostało użyte w niektórych projektach fanowskich, aby oryginalni aktorzy „mówili” nowe kwestie.
Dostępność i czytanie: Ludzie używają tego do czytania artykułów, e-maili lub PDF-ów przyjemnym głosem według własnego wyboru. Osoby niedowidzące korzystają z bardziej naturalnego TTS, co sprawia, że długie słuchanie jest wygodniejsze.
Prototypowanie głosu: Agencje reklamowe lub filmowcy prototypują lektorskie nagrania i reklamy z głosami AI, aby uzyskać akceptację klienta przed zleceniem nagrania przez człowieka. Czasem głos AI jest tak dobry, że zostaje w finalnej wersji przy mniejszych projektach.
Klonowanie głosu osobistego: Niektórzy klonują głosy starszych krewnych (za zgodą), by je zachować, lub klonują własny głos, by delegować niektóre zadania (np. by „ich głos” czytał ich teksty).
Interaktywne opowiadanie historii: Aplikacje lub gry generujące treści na bieżąco używają ElevenLabs do wypowiadania dynamicznych kwestii (z uwzględnieniem pewnych opóźnień).
Głosy do call center lub wirtualnych asystentów: Firmy mogą stworzyć charakterystyczny, markowy głos poprzez klonowanie lub niestandardowe tworzenie z ElevenLabs i używać go w IVR lub wirtualnym asystencie, by był unikalny i zgodny z marką.
Efektywność tworzenia treści: Pisarze generują dialogi postaci w formie audio, by sprawdzić, jak brzmią w wykonaniu, co pomaga w pisaniu scenariuszy.

Model cenowy: ElevenLabs oferuje model freemium i subskrypcyjny:

Darmowy poziom: ~10 minut wygenerowanego audio miesięcznie do testów zapier.com.
Plan Starter: 5 USD/miesiąc (lub 50 USD/rok) daje ~30 minut miesięcznie plus dostęp do klonowania głosu i podstawowe prawa do użytku komercyjnego zapier.com.
Wyższe plany (np. Creator, Independent Publisher itd.) kosztują więcej miesięcznie i dają większy limit (godziny generowania) oraz dodatkowe funkcje, takie jak wyższa jakość, więcej niestandardowych głosów, priorytet, być może dostęp do API w zależności od poziomu zapier.com zapier.com.
Enterprise: indywidualna wycena dla dużego zużycia (plany nielimitowane do negocjacji itd.).
W porównaniu do chmurowych TTS, które często pobierają opłaty za znak, ElevenLabs pobiera opłaty za czas trwania nagrania. Np. 5 USD za 30 minut, co daje efektywnie 0,17 USD za minutę, co jest konkurencyjne, biorąc pod uwagę jakość i zawarte prawa.
Dodatkowe wykorzystanie można często dokupić (przekroczenia limitu lub jednorazowe pakiety).
Cennik obejmuje korzystanie z gotowych głosów oraz klonowanie głosu. Mają zastrzeżenia, że jeśli sklonujesz czyjś głos z ich biblioteki, możesz potrzebować dowodu praw, itp., ale zakłada się, że usługa zapewnia legalność.
Mają API dla subskrybentów (prawdopodobnie od planu za 5 USD, ale z ograniczonym limitem).
Ogólnie bardzo dostępne dla indywidualnych twórców (co napędziło popularność), z możliwością skalowania na większe potrzeby.

Mocne strony:

Bezkonkurencyjna jakość i realizm głosu: Częste opinie użytkowników są takie, że głosy z ElevenLabs należą do najbardziej ludzkich dostępnych publicznie zapier.com zapier.com. Przekazują emocje i naturalny rytm, przewyższając pod względem ekspresji wiele dużych rozwiązań TTS od big tech.
Przyjazność dla użytkownika i swoboda twórcza: Platforma została zaprojektowana tak, by nawet osoby bez doświadczenia mogły łatwo sklonować głos lub dostosować parametry stylu. To obniża próg wejścia dla kreatywnego wykorzystania AI voice.
Ogromny wybór głosów: Setki głosów i możliwość tworzenia własnych oznacza, że praktycznie każdy styl lub persona jest osiągalny – znacznie większa różnorodność niż w typowych usługach TTS (które mają 20-50 głosów).
Wielojęzyczność i głosy międzyjęzykowe: Możliwość przenoszenia głosu między językami z zachowaniem akcentu/emocji to unikalna cecha, ułatwiająca tworzenie treści wielojęzycznych.
Szybki cykl rozwoju: Jako wyspecjalizowany startup, ElevenLabs szybko wprowadzał nowe funkcje (np. szybka iteracja od modelu v1 do v3 w ciągu roku, dodawanie języków, dodanie śmiechu/szeptu). Szybko też wdrażają opinie społeczności.
Zaangażowana społeczność: Wielu twórców przyciągnęła ta platforma, dzieląc się poradami i głosami, co zwiększa jej zasięg i sprawia, że eksplorowanych jest wiele przypadków użycia, czyniąc produkt bardziej dopracowanym.
Elastyczna integracja API: Deweloperzy mogą wbudować ją w aplikacje (niektóre aplikacje, jak narzędzia do narracji czy boty Discord, zaczęły używać ElevenLabs do generowania głosu).
Opłacalność względem oferty: Przy małym i średnim użyciu jest to znacznie tańsze niż zatrudnianie lektora i wynajem studia, a daje niemal profesjonalne rezultaty. To ogromna wartość dla niezależnych twórców.
Kontrole etyczne: Wprowadzili pewne zabezpieczenia (klonowanie głosu wymaga weryfikacji lub jest dostępne w wyższym planie, by zapobiec nadużyciom, dodatkowo stosują wykrywanie głosu, by wyłapać nadużycia). To jest atut w budowaniu zaufania u właścicieli IP.
Finansowanie i rozwój: Dobrze finansowany i szeroko przyjęty, więc prawdopodobnie będzie obecny i stale się rozwijał.

Słabości:

Potencjał do nadużyć: Te same zalety (realistyczne klonowanie) mają ciemną stronę – już na początku pojawiły się incydenty użycia do deepfake’ów głosowych. Zmusiło to firmę do wprowadzenia surowszych zasad użytkowania i detekcji. Mimo to, istnienie tej technologii oznacza ryzyko podszywania się, jeśli nie jest dobrze chroniona.
Spójność w długich formach: Utrzymanie dokładnie tej samej emocjonalnej spójności przy bardzo długich narracjach bywa trudne. Model może nieznacznie zmieniać ton lub tempo między rozdziałami (choć ustawienia stabilności i nadchodząca wersja v3 lepiej to rozwiązują).
Wymowa nietypowych słów: Choć jest całkiem dobra, czasem źle wymawia imiona lub rzadkie terminy. Oferują ręczne poprawki (można fonetycznie zapisać słowa), ale nie jest to idealne rozwiązanie dla każdego rzeczownika własnego od razu po wyjęciu z pudełka. Konkurencyjne chmurowe TTS mają podobne problemy, ale to coś, czym trzeba zarządzać.
Limity API / skalowanie: Przy bardzo dużej skali (np. generowanie tysięcy godzin automatycznie) można napotkać limity przepustowości, choć prawdopodobnie dostosowują zaplecze do potrzeb przedsiębiorstw. Duzi dostawcy chmurowi mogą obecnie obsługiwać masowe równoległe żądania bardziej płynnie.
Brak wbudowanego rozpoznawania mowy lub zarządzania dialogiem: To nie jest pełna platforma konwersacyjna AI – trzeba ją połączyć z STT i logiką (niektórzy mogą to uznać za wadę w porównaniu do rozwiązań end-to-end jak Amazon Polly + Lex itd. Jednak ElevenLabs łatwo integruje się z innymi).
Silna konkurencja na horyzoncie: Duzi gracze i nowe startupy zauważyły sukces ElevenLabs; samo OpenAI może wejść z zaawansowanym TTS, lub inne firmy (jak nowe badania Microsoftu VALL-E) mogą w końcu dorównać. Dlatego ElevenLabs musi stale wprowadzać innowacje, by utrzymać przewagę w jakości i funkcjach.
Licencjonowanie i prawa: Użytkownicy muszą uważać, używając głosów brzmiących jak prawdziwe osoby lub ich klony. Nawet za zgodą mogą pojawić się prawne szare strefy (prawo do wizerunku) w niektórych jurysdykcjach. Ta złożoność może odstraszać niektórych komercyjnych użytkowników, dopóki prawo/etyka nie będą jaśniejsze.
Ograniczenia akcentu i języka: Mimo wielojęzyczności, głos może mieć akcent źródłowy. W niektórych zastosowaniach potrzebny jest natywnie brzmiący głos dla każdego języka (ElevenLabs może to w przyszłości rozwiązać przez adaptację głosu do języka lub oferowanie natywnej biblioteki głosów).
Zależność od chmury: To zamknięta usługa chmurowa; brak rozwiązania offline lokalnie. Niektórzy użytkownicy mogą woleć rozwiązania on-prem dla wrażliwych treści (niektóre firmy nie chcą przesyłać poufnych skryptów do chmury). Nie ma wersji do samodzielnego hostowania (w przeciwieństwie do niektórych otwartych silników TTS).

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

ElevenLabs wprowadziło Eleven Multilingual v2 pod koniec 2023 roku, znacznie poprawiając jakość wyjścia nieangielskiego (mniej akcentu, lepsza wymowa).
Wydali alfę Voice Generation v3, która potrafi obsługiwać takie rzeczy jak śmiech, zmiana stylu w trakcie zdania i ogólnie większy zakres dynamiki elevenlabs.io elevenlabs.io. Najprawdopodobniej w pełni wdrożono to w 2024 roku, sprawiając, że głosy są jeszcze bardziej realistyczne (np. w demo były w pełni odegrane sceny).
Rozszerzyli klonowanie głosu, umożliwiając natychmiastowe klonowanie głosu z zaledwie ~3 sekund nagrania w ograniczonej becie (jeśli to prawda, być może wykorzystując technologię podobną do VALL-E Microsoftu, o której z pewnością wiedzieli). To drastycznie uprościłoby klonowanie przez użytkowników.
Biblioteka głosów gwałtownie się rozrosła, gdy uruchomili funkcję udostępniania głosów: do 2025 roku dostępne są tysiące głosów stworzonych przez użytkowników (niektóre w domenie publicznej lub oryginalne) – coś w rodzaju „marketplace’u” głosów.
Zabezpieczyli więcej partnerstw; np. niektórzy wydawcy otwarcie korzystają z ElevenLabs do audiobooków lub integracji z popularnym oprogramowaniem wideo (może wtyczka do Adobe Premiere lub After Effects do generowania narracji w aplikacji).
Pozyskali więcej funduszy przy wysokiej wycenie zapier.com, co wskazuje na ekspansję (być może na powiązane obszary, takie jak dialogi głosowe lub badania nad prozodią).
W kwestii bezpieczeństwa wdrożyli system odcisków głosu – każde audio wygenerowane przez ElevenLabs można zidentyfikować jako takie dzięki ukrytemu znakowi wodnemu lub AI do wykrywania, które rozwijają, by zniechęcić do nadużyć.
Dodali narzędzie Voice Design (w becie), które pozwala użytkownikom „mieszać” głosy lub dostosowywać niektóre cechy, by stworzyć nowy głos AI bez potrzeby próbki ludzkiej. Otwiera to kreatywne możliwości generowania unikalnych głosów niezwiązanych z prawdziwymi osobami.
Ulepszono także korzystanie z API dla deweloperów – dodano funkcje takie jak asynchroniczne generowanie, większa kontrola przez API, a być może opcja on-prem dla przedsiębiorstw (niepotwierdzone, ale mogą to zrobić dla dużych klientów).
Podsumowując, ElevenLabs nadal wyznacza standardy generowania głosu AI w 2025 roku, zmuszając innych do nadążania.

Oficjalna strona: ElevenLabs Voice AI Platform zapier.com zapier.com (oficjalna strona do zamiany tekstu na mowę i klonowania głosu od ElevenLabs).

10. Resemble AI (Klonowanie głosu i platforma Custom TTS) – Resemble AI

Przegląd: Resemble AI to wiodąca platforma klonowania głosu przez AI i niestandardowego tekstu na mowę, która umożliwia użytkownikom tworzenie bardzo realistycznych modeli głosu i generowanie mowy w tych głosach. Założona w 2019 roku, Resemble koncentruje się na szybkim i skalowalnym klonowaniu głosu do zastosowań kreatywnych i komercyjnych. Wyróżnia się oferowaniem wielu sposobów klonowania głosów: z tekstu (istniejące głosy TTS, które można dostosować), z danych audio, a nawet w czasie rzeczywistym (konwersja głosu na głos). Do 2025 roku Resemble AI jest wykorzystywane do produkcji realistycznych głosów AI do filmów, gier, reklam i asystentów wirtualnych, często tam, gdzie potrzebny jest konkretny głos – czy to replikujący prawdziwą osobę, czy będący unikalnym głosem marki. Posiada także funkcję „Localize”, pozwalającą jednemu głosowi mówić w wielu językach (podobnie jak ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble oferuje API i studio internetowe, a szczególnie atrakcyjny jest dla firm chcących zintegrować niestandardowe głosy w swoich produktach (z większą kontrolą korporacyjną, np. wdrożeniem lokalnym, jeśli to konieczne).

Typ:Tekst na mowę i klonowanie głosu, plus konwersja głosu w czasie rzeczywistym.

Firma/Deweloper:Resemble AI (startup z Kanady).

Możliwości i docelowi użytkownicy:

Klonowanie głosu: Użytkownicy mogą stworzyć klon głosu już z kilku minut nagranego dźwięku. Klonowanie Resemble jest wysokiej jakości, oddaje barwę i akcent głosu źródłowego. Docelowymi użytkownikami są studia tworzące syntetyczne głosy aktorów, marki budujące własną personę głosową oraz deweloperzy chcący unikalnych głosów do aplikacji.
Niestandardowa generacja TTS: Po sklonowaniu lub zaprojektowaniu głosu można wprowadzić tekst, aby wygenerować mowę w tym głosie przez aplikację internetową lub API. Mowa może wyrażać szeroki zakres emocji (Resemble potrafi uchwycić emocje z zestawu danych lub przez dodatkową kontrolę).
Konwersja głosu w czasie rzeczywistym: Wyróżniająca się funkcja – Resemble potrafi dokonać konwersji mowy na mowę, czyli mówisz, a system niemal w czasie rzeczywistym wypowiada to w docelowym, sklonowanym głosie resemble.ai resemble.ai. Jest to przydatne do dubbingu lub zastosowań na żywo (np. osoba mówi, a jej głos wychodzi jako inna postać).
Localize (wielojęzyczność): Ich narzędzie Localize potrafi tłumaczyć i konwertować głos na ponad 60 języków resemble.ai. Zasadniczo mogą wziąć angielski model głosu i sprawić, by mówił w innych językach, zachowując tożsamość głosu. Służy to globalnej lokalizacji dialogów lub treści.
Emocje i styl: Resemble podkreśla kopiowanie nie tylko głosu, ale także emocji i stylu. Ich system potrafi przenieść ton emocjonalny obecny w nagraniach referencyjnych do generowanego dźwięku resemble.ai resemble.ai.
Elastyczne wejście i wyjście: Obsługują nie tylko zwykły tekst, ale także API, które może przyjmować parametry dotyczące emocji, oraz system „Dialogue” do zarządzania rozmowami. Wynik generowany jest w standardowych formatach audio i umożliwia precyzyjną kontrolę, np. regulację prędkości itp.
Integracja i wdrożenie: Resemble oferuje chmurowe API, ale może być także wdrożone lokalnie lub w prywatnej chmurze dla przedsiębiorstw (dane nigdy nie opuszczają firmy). Mają wtyczkę do Unity dla twórców gier, co ułatwia integrację głosów w grach. Prawdopodobnie obsługują także integrację z telefonią.
Zastosowania i użytkownicy: Twórcy gier (Resemble było używane w grach do głosów postaci), postprodukcja filmowa (np. do poprawy dialogów lub tworzenia głosów dla postaci CGI), reklama (klony głosów celebrytów do reklam, za zgodą), centra obsługi telefonicznej (tworzenie wirtualnych agentów z niestandardowym głosem) oraz dostępność (np. nadanie osobom, które straciły głos, cyfrowego głosu pasującego do ich dawnego).

Kluczowe funkcje:

4 sposoby klonowania: Resemble oferuje klonowanie poprzez nagranie swojego głosu na ich stronie (przeczytanie 50 zdań itp.), przesłanie istniejących danych, wygenerowanie nowego głosu przez mieszanie głosów lub jednorazowe połączenie kilku głosów, aby uzyskać nowy styl.
Pipeline mowa-do-mowy: Podajesz nagranie audio (może to być Twój głos mówiący nowe kwestie), a Resemble konwertuje je na głos docelowy, zachowując niuanse, takie jak intonacja z wejścia. Działa to niemal w czasie rzeczywistym (krótkie opóźnienie).
API i GUI: Użytkownicy nietechniczni mogą korzystać z przejrzystego interfejsu webowego do generowania klipów, regulowania intonacji przez wybór słów i ich modyfikację (mają funkcję ręcznej regulacji tempa lub akcentu na słowach, podobnie jak edycja audio) – porównywalne z możliwościami edycji Descript Overdub.
Wychwytywanie emocji: Reklamują „wychwytywanie emocji w pełnym spektrum” – jeśli głos źródłowy miał różne stany emocjonalne w danych treningowych, model potrafi je odtworzyć. Pozwalają także oznaczać dane treningowe według emocji, by umożliwić tryb „zły” lub „szczęśliwy” podczas syntezy.
Masowa generacja i personalizacja: API Resemble umożliwia dynamiczne generowanie na dużą skalę (np. automatyczna produkcja tysięcy spersonalizowanych komunikatów – mają przypadek użycia z personalizowanymi reklamami audio z unikalnymi imionami itp.).
Jakość i ulepszenia: Używają neuronowego, wysokiej jakości wokodera, by zapewnić, że dźwięk jest wyraźny i naturalny. Wspominają o analizie i korekcji słabych sygnałów audio przed rozpoczęciem transkrypcji telnyx.com – może to dotyczyć kontekstu STT w Watsonie. W przypadku Resemble nie jestem pewien, ale prawdopodobnie w razie potrzeby wstępnie przetwarzają audio.
Projekty i współpraca: Mają funkcje zarządzania projektami w swoim web studio, więc zespoły mogą współpracować nad projektami głosowymi, odsłuchiwać nagrania itp.
Etyka/Weryfikacja: Oni również mają środki potwierdzające własność głosu – np. wymagają wypowiedzenia konkretnych fraz zgody. Zapewniają także znakowanie wodne na wyjściach, jeśli jest to potrzebne do wykrywania.
Resemble Fill – jedna z ciekawszych funkcji: pozwala przesłać prawdziwe nagranie głosu i jeśli są brakujące lub źle wypowiedziane słowa, można wpisać nowy tekst, a system płynnie wkomponuje go w oryginał, używając sklonowanego głosu – to właściwie AI „łatanie” głosu. Przydatne w postprodukcji filmowej do poprawy kwestii bez ponownego nagrywania.
Analiza i dostrajanie: Dla firm oferują analitykę użycia, możliwość dostrajania leksykonu (dla niestandardowych wymówień) itd.

Obsługiwane języki: Ponad 50 języków obsługiwanych dla syntezy głosu aibase.com, a w narzędziu Localize do dubbingu wymieniają konkretnie 62 języki resemble.ai. Bardzo szeroki zakres (podobnie jak ElevenLabs). Obejmują takie języki jak angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, polski, portugalski, rosyjski, chiński, japoński, koreański, prawdopodobnie różne języki indyjskie, arabski itd. Często podkreślają, że głos może mówić w językach, których nie było w oryginalnych danych, co oznacza, że mają wielojęzyczny silnik TTS.
Wspominają też o możliwości obsługi code-switchingu, jeśli to potrzebne, ale to raczej domena STT. Dla TTS wielojęzyczne głosy to kluczowa funkcja.

Podstawy techniczne:

Silnik Resemble prawdopodobnie opiera się na wielomówcowym neuronowym modelu TTS (np. wariant Glow-TTS lub FastSpeech) oraz wysokiej jakości wokoderze (prawdopodobnie coś w rodzaju HiFi-GAN). Wykorzystują enkoder głosu (podobny do technik osadzania mówcy), co pozwala na szybkie klonowanie na podstawie przykładów.
Wspominają o użyciu uczenia maszynowego na dużą skalę – prawdopodobnie trenując na ogromnych zbiorach danych głosowych (być może licencjonowanych ze studiów, publicznych zbiorów itd.).
Konwersja mowy w czasie rzeczywistym sugeruje model, który potrafi pobrać cechy audio głosu źródłowego i odwzorować je na cechy głosu docelowego niemal w czasie rzeczywistym. Prawdopodobnie używają połączenia automatycznego rozpoznawania mowy (do uzyskania fonemów/wyrównania czasowego), a następnie ponownej syntezy z barwą głosu docelowego, lub end-to-end modelu konwersji głosu, który nie wymaga jawnej transkrypcji dla szybkości.
Kontrola emocji: Mogą stosować podejście z tokenami stylu lub mieć osobne modele dla każdej emocji, albo dostrajać modele z etykietami emocji.
Localize: Możliwe, że stosują pipeline: mowa-na-tekst (z tłumaczeniem), a potem tekst-na-mowę. Albo mają bezpośredni model głosu międzyjęzykowego (mniej prawdopodobne). Najpewniej integrują krok tłumaczenia. Podkreślają jednak zachowanie osobowości głosu w nowych językach, co sugeruje użycie tego samego modelu głosu z nieangielskimi danymi wejściowymi.
Skalowalność i szybkość: Twierdzą, że oferują konwersję w czasie rzeczywistym z minimalnym opóźnieniem. Ich generowanie TTS dla zwykłego tekstu może być nieco wolniejsze niż w ElevenLabs, jeśli mają więcej backendu, ale prawdopodobnie stale optymalizują. Wspominają o generowaniu 15 minut audio z zaledwie 50 nagranych zdań (szybkie klonowanie).
Prawdopodobnie skupiają się na precyzyjnym odwzorowaniu szczegółów akustycznych, aby klon był nie do odróżnienia. Możliwe, że używają zaawansowanych funkcji straty lub GAN-ów do uchwycenia tożsamości głosu.
Wspominają, że analizują i korygują wejściowe nagrania audio dla S2S – prawdopodobnie chodzi o redukcję szumów lub dopasowanie tonu pomieszczenia.
Technologia obejmuje funkcje Voice Enhancer (np. poprawę jakości dźwięku), jeśli jest to potrzebne dla sygnałów wejściowych.

Zastosowania:

Film i TV: Resemble było używane do klonowania głosów aktorów na potrzeby postprodukcji (np. do poprawienia kwestii lub wygenerowania ich, jeśli aktor nie jest dostępny). Używane także do tworzenia głosów AI dla postaci CG lub odmładzania głosu (sprawienie, by głos starszego aktora brzmiał młodziej).
Gry: Studia gier używają Resemble do generowania godzin dialogów NPC po sklonowaniu kilku aktorów głosowych (oszczędność kosztów i szybka iteracja scenariuszy).
Reklama i marketing: Marki klonują głos celebryty (za zgodą), aby generować warianty reklam lub spersonalizowane promocje na dużą skalę. Albo tworzą fikcyjny głos marki, by zachować spójność na rynkach globalnych, zmieniając język, ale zachowując tę samą tożsamość głosową.
Konwersacyjne AI: Niektóre firmy zasilają swoje IVR lub wirtualnych asystentów niestandardowym głosem Resemble, który pasuje do ich wizerunku marki, zamiast używać genericznego głosu TTS. (Np. asystent głosowy banku mówiący unikalnym głosem).
Użytek osobisty przy utracie głosu: Osoby tracące głos z powodu choroby używały Resemble do sklonowania i zachowania swojego głosu, a następnie korzystały z niego jako głosu „text-to-speech” do komunikacji. (Podobnie robiły firmy takie jak Lyrebird (kupione przez Descript); Resemble również to oferuje).
Lokalizacja mediów: Studia dubbingowe używają Resemble Localize do szybkiego dubbingu treści – wprowadzają oryginalne kwestie głosowe, otrzymują wyjście w docelowym języku w podobnym głosie. Znacznie skraca to czas, choć często wymaga poprawek przez człowieka.
Interaktywne narracje: Resemble można zintegrować z aplikacjami do interaktywnych opowieści lub AI storytellerami, gdzie głosy muszą być generowane na bieżąco (może mniej popularne niż pre-generacja ze względu na opóźnienia, ale możliwe).
Szkolenia korporacyjne/E-learning: Generowanie narracji do filmów szkoleniowych lub kursów przy użyciu klonów profesjonalnych lektorów, w wielu językach bez konieczności ponownego nagrywania, co zapewnia spójny ton.

Model cenowy: Resemble jest bardziej nastawione na klientów biznesowych, ale podają pewne informacje:

Mają darmowy okres próbny (prawdopodobnie pozwala na ograniczone klonowanie głosu i kilka minut generowania z znakiem wodnym).
Ceny są zazwyczaj oparte na zużyciu lub subskrypcji. Dla indywidualnych twórców mieli coś w rodzaju 30 USD/miesiąc za określone zużycie i głosy, a potem dodatkowe opłaty za dalsze korzystanie.
Dla przedsiębiorstw prawdopodobnie oferta indywidualna. Mieli też opcję płatności za zużycie dla API.
Na przykład, jedno źródło wskazywało koszt 0,006 USD za sekundę wygenerowanego dźwięku (~0,36 USD/min) dla standardowej generacji, z rabatami przy większych wolumenach.
Mogą pobierać osobną opłatę za tworzenie głosu (np. opłata za głos, jeśli jest tworzony w wysokiej jakości z ich pomocą).
Biorąc pod uwagę, że EleveLabs jest tańszy, Resemble może nie konkurować ceną na najniższym poziomie, ale funkcjami i gotowością dla przedsiębiorstw (np. podkreślają nielimitowane użycie w planie indywidualnym lub negocjują licencję na całą firmę).
Mieli opcję wykupienia licencji na model do użytku lokalnego (on-prem), co prawdopodobnie jest drogie, ale daje pełną kontrolę.
Ogólnie rzecz biorąc, prawdopodobnie droższy niż ElevenLabs przy porównywalnym zużyciu, ale oferuje funkcje, których nie mają niektórzy konkurenci (działanie w czasie rzeczywistym, bezpośrednie integracje w pipeline’ach itp., co uzasadnia wybór dla niektórych klientów).

Mocne strony:

Kompleksowy zestaw narzędzi Voice AI: Resemble obejmuje wszystko – TTS, klonowanie, konwersję głosu w czasie rzeczywistym, dubbing wielojęzyczny, edycję audio (uzupełnianie luk). To kompleksowe rozwiązanie dla potrzeb syntezy głosu.
Nastawienie na przedsiębiorstwa i personalizacja: Oferują dużą elastyczność (opcje wdrożenia, wsparcie premium, integracje na zamówienie), co ułatwia wdrożenie w biznesie.
Wysokiej jakości klonowanie i wierność emocjonalna: Ich klony są bardzo wysokiej jakości, a liczne studia przypadków pokazują, jak dobrze oddają styl i emocje resemble.ai resemble.ai. Np. kampania z okazji Dnia Matki z dostarczeniem 354 tys. spersonalizowanych wiadomości przy 90% dokładności głosu resemble.ai to mocny dowód na skalę i jakość.
Możliwości działania w czasie rzeczywistym: Możliwość konwersji głosu na żywo wyróżnia ich na tle innych – niewielu to oferuje. Otwiera to zastosowania w występach na żywo czy transmisjach (np. można na żywo podkładać głos mówcy innym głosem niemal w czasie rzeczywistym).
Lokalizacja/języki: Ponad 60 języków i skupienie na zachowaniu tego samego głosu we wszystkich resemble.ai to duży plus dla globalnej produkcji treści.
Etyka i kontrola: Pozycjonują się jako etyczni (wymagana zgoda itp.). Mocno to promują w marketingu, co jest dobre dla klientów z obawami o własność intelektualną. Mają też technologie zapobiegające nadużyciom (np. wymaganie przeczytania konkretnego zdania weryfikacyjnego, podobnie jak inni).
Studia przypadków i doświadczenie: Resemble było wykorzystywane w projektach wysokiego szczebla (niektóre hollywoodzkie produkcje itp.), co daje im wiarygodność. Np. przykład na ich stronie o grze nagrodzonej Apple Design Award, która korzysta z ich rozwiązań resemble.ai pokazuje możliwą kreatywność (Crayola Adventures z dynamicznymi lektorkami).
Skalowalność i ROI: Niektórzy klienci wspominają o ogromnych wzrostach treści (przypadek Truefan: 70-krotny wzrost produkcji treści, 7-krotny wpływ na przychody resemble.ai). To pokazuje, że potrafią skutecznie obsłużyć produkcję na dużą skalę.
Wiele głosów i emocji w jednym nagraniu: Pokazują, jak łatwo można tworzyć dialogi lub interaktywne głosy (np. aplikacja ABC Mouse używa tego do pytań i odpowiedzi z dziećmi resemble.ai).
Kontrola jakości głosu: Mają funkcje zapewniające jakość nagrań (np. miksowanie dźwięku w tle lub mastering do jakości studyjnej), czego nie oferują niektóre zwykłe API TTS.
Ciągły rozwój: Wypuszczają ulepszenia (np. ostatnio nowe „kontekstowe głosy AI” lub aktualizacje algorytmów).

Słabości:

Nie tak łatwe/tanie dla hobbystów: W porównaniu do ElevenLabs, Resemble jest bardziej skierowane do firm/korporacji. Interfejs jest zaawansowany, ale może być mniej intuicyjny niż bardzo uproszczony Eleven dla początkujących. Również ceny mogą być barierą dla małych użytkowników (mogą wybrać ElevenLabs zamiast tego).
Nieco mniejszy rozgłos: Choć są szeroko szanowani w pewnych kręgach, nie mają takiej wiralowej rozpoznawalności jak ElevenLabs wśród ogólnych twórców w 2023. Mogą być postrzegani bardziej jako usługa dla profesjonalistów „za kulisami”.
Jakość vs. ElevenLabs: Różnica nie jest duża, ale niektórzy entuzjaści głosów zauważają, że ElevenLabs może mieć przewagę w ultra-realistycznych emocjach po angielsku, podczas gdy Resemble jest bardzo blisko, a czasem lepsze w innych aspektach (np. w czasie rzeczywistym). Wyścig jest wyrównany, ale liczy się percepcja.
Kompromisy w skupieniu: Oferowanie zarówno TTS, jak i rozwiązań w czasie rzeczywistym oznacza, że muszą optymalizować oba, podczas gdy ElevenLabs skupia się wyłącznie na jakości TTS offline. Jeśli nie jest to dobrze zarządzane, jedna z tych dziedzin może lekko odstawać (choć na razie sobie radzą).
Zależność od jakości danych treningowych: Aby uzyskać najlepsze efekty z klonowania w Resemble, najlepiej dostarczyć czyste, wysokiej jakości nagrania. Jeśli dane wejściowe są zaszumione lub ograniczone, jakość wyjściowa spada. Mają ulepszenia, by to łagodzić, ale fizyki nie da się oszukać.
Kwestie prawne dotyczące użycia: Ten sam problem kategorii – etyka klonowania. Dobrze sobie z tym radzą, ale potencjalni klienci mogą się wahać, myśląc o przyszłych regulacjach lub postrzeganiu publicznym używania klonowanych głosów (obawa przed etykietą „deepfake”). Resemble, jako firma nastawiona na biznes, prawdopodobnie radzi sobie z tym przez NDA i zgody, ale to ogólne wyzwanie rynkowe.
Konkurencja i nakładanie się usług: Pojawiło się wiele nowych usług (niektóre oparte na otwartych modelach) oferujących tańsze klonowanie. Resemble musi wyróżniać się jakością i funkcjami. Duże chmury (jak Custom Neural Voice Microsoftu) konkurują bezpośrednio o kontrakty korporacyjne (zwłaszcza że Microsoft jest teraz właścicielem Nuance).
Kontrola użytkownika: Choć dostępne są pewne narzędzia do edycji, dostosowanie subtelnych elementów mowy może nie być tak szczegółowe jak w przypadku człowieka – twórcy mogą generować wiele wersji lub nadal wykonywać pewne postprodukcje audio, by uzyskać dokładnie to, czego chcą (dotyczy to jednak wszystkich głosów AI).

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

Resemble wprowadziło „Resemble AI 3.0” około 2024 roku z dużymi ulepszeniami modelu, skupiając się na większym zakresie emocji i lepszej wielojęzyczności. Możliwe, że wdrożono coś na wzór VALL-E lub ulepszone możliwości zero-shot, by ograniczyć ilość danych potrzebnych do klonowania.
Rozszerzono liczbę języków Localize z około 40 do 62 oraz poprawiono dokładność tłumaczeń, tak by zachować intonację oryginału (może przez powiązanie tłumaczenia tekstu z cechami stylu głosu).
Opóźnienia w konwersji głosu w czasie rzeczywistym zostały jeszcze bardziej zredukowane – być może teraz odpowiedź pojawia się w mniej niż 1 sekundę.
Wprowadzono funkcję kontroli stylu na podstawie przykładu – np. podajesz próbkę docelowej emocji lub kontekstu, a TTS naśladuje ten styl. Pomaga to, gdy chcesz, by głos zabrzmiał np. ekscytująco lub smutno w danej kwestii; dostarczasz referencyjny klip z takim tonem (może pochodzić od oryginalnego mówcy lub innego głosu), by poprowadzić syntezę.
Prawdopodobnie zintegrowano małoskalowy LLM do wspomagania np. przewidywania intonacji (automatyczne ustalanie, gdzie położyć akcent lub jak emocjonalnie odczytać zdanie na podstawie treści).
Ulepszono platformę deweloperską: np. bardziej uproszczone API do generowania wielu klipów głosowych równolegle, websockety do strumieniowego TTS w czasie rzeczywistym itd.
W kwestii bezpieczeństwa: wprowadzono Voice Authentication API, które może sprawdzić, czy dane nagranie audio zostało wygenerowane przez Resemble lub czy ktoś próbuje sklonować głos, do którego nie ma praw (wewnętrzny znak wodny lub wykrywanie sygnatury głosu).
Pozyskano duże partnerstwa – np. z dużym studiem dubbingowym lub firmami medialnymi w celu lokalizacji treści. Przykładem jest współpraca z Age of Learning (ABC Mouse), ale możliwe są kolejne.
Prawdopodobnie rozwinęli swój marketplace talentów głosowych: być może nawiązując współpracę z aktorami głosowymi w celu tworzenia licencjonowanych „skórek głosowych”, z których inni mogą korzystać odpłatnie (etyczna monetyzacja głosów).
Ciągłe prace B+R Resemble utrzymują ich wśród czołowych usług klonowania głosu w 2025 roku z silną bazą klientów korporacyjnych.

Oficjalna strona internetowa: Platforma klonowania głosu Resemble AI aibase.com resemble.ai (oficjalna strona opisująca ich możliwości tworzenia niestandardowych głosów i mowy w czasie rzeczywistym).

Źródła:

Google Cloud Text-to-Speech – „Ponad 380 głosów w ponad 50 językach i wariantach.” (dokumentacja Google Cloud cloud.google.com】
Google Cloud Speech-to-Text – Wysoka dokładność, obsługa ponad 120 języków, transkrypcja w czasie rzeczywistym. (Blog Krisp krisp.ai】
Microsoft Azure Neural TTS – „Obsługuje 140 języków/wariantów i 400 głosów.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
Microsoft Azure STT – STT przyjazny dla przedsiębiorstw z możliwością dostosowania i bezpieczeństwem dla ponad 75 języków. (Blog Telnyx telnyx.com telnyx.com】
Amazon Polly – „Amazon Polly oferuje ponad 100 głosów w ponad 40 językach… generatywne głosy angażujące emocjonalnie.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
Amazon Transcribe – Nowoczesny model ASR z obsługą ponad 100 języków, diarystyka mówców, tryb rzeczywisty i wsadowy. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
IBM Watson STT – „Modele dostosowywane do terminologii branżowej, silne bezpieczeństwo danych; używane w opiece zdrowotnej/prawie.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
Nuance Dragon – „Dragon Medical oferuje bardzo dokładną transkrypcję złożonej terminologii medycznej; elastyczne wdrożenie lokalne lub w chmurze.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
OpenAI Whisper – Model open-source wytrenowany na 680 tys. godzin, „obsługuje 99 języków”, z niemal najnowocześniejszą dokładnością w wielu językach. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
OpenAI Whisper API – „0,006 USD za minutę” dla Whisper-large przez OpenAI, umożliwiając niskokosztową, wysokiej jakości transkrypcję dla deweloperów deepgram.com】.
Deepgram Nova-2 – „30% niższy WER niż konkurenci; najdokładniejsze angielskie STT (mediana WER 8,4% vs 13,2% Whispera).” (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
Deepgram Customization – Umożliwia trenowanie modelu pod konkretne słownictwo i wzrost dokładności o ponad 18% względem poprzedniego modelu. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
Speechmatics Accuracy & Bias – „Uzyskano 91,8% dokładności na głosach dzieci w porównaniu do 83,4% Google; 45% redukcji błędów na głosach Afroamerykanów.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
Speechmatics Flow (2024) – Rozpoznawanie mowy w czasie rzeczywistym + LLM + synteza mowy dla asystentów głosowych; obsługa 50 języków z różnorodnymi akcentami. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
ElevenLabs Voice AI – „Ponad 300 głosów, ultrarealistyczne z emocjonalną modulacją; dostępne klonowanie głosu (5 minut nagrania → nowy głos).” (Recenzja Zapier zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Cennik – Darmowe 10 min/mies., płatne plany od 5 USD/mies. za 30 min z klonowaniem i komercyjnym wykorzystaniem. (Zapier zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Wielojęzyczny – Jeden głos mówi w ponad 30 językach; ekspresyjny model v3 potrafi szeptać, krzyczeć, a nawet śpiewać. (Blog ElevenLabs elevenlabs.io elevenlabs.io】
Resemble AI Klonowanie Głosu – „Generuj mowę w swoim sklonowanym głosie w 62 językach; konwersja głosu na głos w czasie rzeczywistym.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
Resemble Studium przypadku – Kampania Truefan: 354 tys. spersonalizowanych wiadomości wideo z głosami celebrytów sklonowanymi przez AI z 90% podobieństwem, 7× ROI resemble.ai】, *ABC Mouse użyło Resemble do interaktywnej aplikacji dla dzieci z głosowym Q&A w czasie rzeczywistym resemble.ai】.
Funkcje Resemble AI – Wychwytywanie emocji i transfer stylu w klonowanych głosach; możliwość poprawiania istniejącego dźwięku („Resemble Fill”). (Dokumentacja Resemble AI resemble.ai resemble.ai】

10 najlepszych technologii głosu i mowy AI dominujących w 2025 roku (TTS, STT, klonowanie głosu)

Wprowadzenie

Tabela porównawcza – podsumowanie

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

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, Klonowanie głosu) – Microsoft

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

4. IBM Watson Usługi Mowy (TTS & STT) – IBM

5. Nuance Dragon (rozpoznawanie mowy i dyktowanie głosowe) – Nuance (Microsoft)

6. OpenAI Whisper (Model rozpoznawania mowy & API) – OpenAI

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

8. Speechmatics (Silnik STT dla dowolnego kontekstu) – Speechmatics Ltd.

9. ElevenLabs (Platforma do generowania i klonowania głosu) – ElevenLabs

10. Resemble AI (Klonowanie głosu i platforma Custom TTS) – Resemble AI

Zakup akcji Tesli przez Elona Muska za miliard dolarów – przełomowy zakład, który wstrząsa akcjami spółek EV