Wprowadzenie

Technologia Voice AI w 2025 roku charakteryzuje się niezwykłym postępem w zakresie Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) oraz klonowania głosu. Wiodące platformy branżowe oferują coraz bardziej naturalną syntezę mowy oraz bardzo precyzyjne rozpoznawanie mowy, umożliwiając zastosowania od wirtualnych asystentów, przez transkrypcję w czasie rzeczywistym, po realistyczny dubbing wielojęzyczny i lifelike lektorów. Ten raport prezentuje 10 najważniejszych platform voice AI dominujących w 2025 roku, wyróżniających się w jednej lub kilku z tych dziedzin. Każda pozycja zawiera przegląd funkcjonalności, kluczowe cechy, obsługiwane języki, zastosowaną technologię, przypadki użycia, model cenowy, mocne i słabe strony, najnowsze innowacje (2024–2025) oraz link do oficjalnej strony produktu. Dla szybkiego porównania wyróżnionych funkcji przygotowano także tabelę porównawczą.

Tabela porównawcza – podsumowanie

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

Przegląd: Google Cloud Speech AI obejmuje API Cloud Text-to-Speech oraz Speech-to-Text, znane z wysokiej jakości i skalowalności. Technologia TTS Google wykorzystuje zaawansowane modele głębokiego uczenia (m.in. WaveNet, Neural2), by tworzyć naturalne, ludzkopodobne głosy videosdk.live, podczas gdy STT zapewnia dokładną transkrypcję w czasie rzeczywistym w ponad 120 językach i dialektach krisp.ai. Adresatami są zarówno firmy realizujące globalne, wielojęzyczne wdrożenia głosowe, jak i deweloperzy wbudowujący głos do aplikacji czy urządzeń. Google oferuje też usługę Custom Voice, która umożliwia klientom tworzenie unikatowego głosu AI na podstawie ich własnych nagrań id.cloud-ace.com (z zachowaniem zasad etycznych).

Kluczowe funkcje:

• Synteza mowy (Text-to-Speech): Ponad 380 głosów w ponad 50 językach i wariantach cloud.google.com, w tym głosy WaveNet i najnowsze Neural2 zapewniające naturalną intonację. Dostępne są style głosów (np. głosy „Studio” naśladujące profesjonalnych lektorów) oraz precyzyjna kontrola przez SSML: ton, wysokość, szybkość i pauzy videosdk.live videosdk.live.
• Rozpoznawanie mowy (Speech-to-Text): Transkrypcja w czasie rzeczywistym i wsadowa z obsługą ponad 125 języków, automatyczną interpunkcją, znacznikami czasowymi na poziomie słów i diarystyką mówców krisp.ai krisp.ai. Umożliwia adaptację mowy (niestandardowe słowniki) do lepszego rozpoznawania terminologii branżowej krisp.ai krisp.ai.
• Modele niestandardowe: Cloud STT umożliwia użytkownikom dostrajanie modeli pod kątem specyficznej terminologii, a Cloud TTS oferuje Custom Voice (klonowanie głosu neuronowego) dla indywidualnej tożsamości głosowej id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Integracja i narzędzia: Bezproblemowa integracja z ekosystemem Google Cloud (np. Dialogflow CX dla voicebotów). Dostępne są SDK/REST API oraz wsparcie wdrożeń na różnych platformach.

Obsługiwane języki: Ponad 50 języków w TTS (wszystkie główne języki świata i wiele regionalnych wariantów) cloud.google.com, oraz ponad 120 języków w STT krisp.ai. Tak szeroka obsługa językowa sprawia, że usługa jest odpowiednia do globalnych zastosowań i lokalizacji. Oba API obsługują wiele odmian i akcentów angielskiego; STT potrafi automatycznie wykrywać języki w nagraniach wielojęzycznych i transkrybować naprzemiennie używane języki (do 4 języków w jednej wypowiedzi) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Podstawy technologiczne: Google TTS opiera się na badaniach DeepMind – m.in. WaveNet (neuronalne wokodery) oraz kolejne osiągnięcia AudioLM/Chirp zapewniające ekspresyjną i niskolatencyjną mowę cloud.google.com cloud.google.com. Głosy syntetyzowane są z użyciem głębokich sieci neuronowych, osiągających niemal ludzką jakość prozodii. STT bazuje na modelach end-to-end głębokiego uczenia (wzbogacanych wielkimi wolumenami danych audio Google); aktualizacje wdrażają architektury transformerowe i uczenie na dużą skalę, stale poprawiając dokładność. Google dba także o optymalizację modeli pod wdrożenia w chmurze, oferując np. strumieniowe rozpoznawanie z niską latencją oraz odporność na szum (noise-robust training).

Zastosowania: Wszechstronność API głosowych Google umożliwia zastosowania takie jak:

• Automatyzacja centrów kontaktowych: Systemy IVR i voiceboty prowadzące naturalne rozmowy z klientami (np. agent głosowy Dialogflow udzielający informacji o koncie) cloud.google.com.
• Transkrypcja i napisy w mediach: Transkrypcja podcastów, filmów lub transmisji na żywo (napisy w czasie rzeczywistym) w różnych językach – na potrzeby dostępności lub indeksowania.
• Asystenci głosowi i IoT: Zasilanie wirtualnych asystentów na smartfonach i urządzeniach smart-home (sam Asystent Google używa tej technologii) oraz sterowanie głosowe w aplikacjach IoT.
• E-learning i tworzenie treści: Generowanie czytanych audiobooków czy voice-overów do wideo naturalnymi głosami oraz transkrypcja wykładów czy spotkań do późniejszej analizy.
• Dostępność: Konwersja tekstu na mowę dla czytników ekranu i urządzeń asystujących, a także rozpoznanie mowy dla osób dyktujących zamiast pisać.

Cennik: Google Cloud stosuje model rozliczeniowy pay-as-you-go. W TTS płatność jest za milion znaków (np. ok. 16 USD za 1M znaków dla głosów WaveNet/Neural2, mniej dla zwykłych głosów). STT jest rozliczane za każde 15 sekund lub minutę nagrania (~0,006 USD za 15s dla modeli standardowych), w zależności od poziomu modelu oraz trybu pracy (transkrypcja w czasie rzeczywistym lub wsadowa). Google oferuje hojny darmowy pakiet testowy – nowi klienci otrzymują 300 USD na start oraz miesięczne limity bezpłatnego użycia (np. 1h transkrypcji STT i kilka milionów znaków TTS) cloud.google.com. Pozwala to tanio rozpocząć testy. Przy dużych wolumenach dostępne są rabaty i kontrakty zobowiązujące (committed use).

Mocne strony: Platforma Google wyróżnia się bardzo wysoką jakością dźwięku i dokładnością (dzięki badaniom Google AI). Oferuje szeroką obsługę języków (prawdziwie międzynarodowy zasięg) i skalowalność na infrastrukturze Google (obsługuje duże wolumeny w czasie rzeczywistym). Usługi są przyjazne programistom (proste REST/gRPC API, biblioteki klienckie). Ciągła innowacja Google (nowe głosy, ulepszenia modeli) zapewnia najwyższy poziom technologiczny cloud.google.com. Jako część całego ekosystemu chmurowego Google integruje się łatwo z innymi usługami (Storage, Tłumacz, Dialogflow) – budowa kompletnych rozwiązań głosowych jest prosta.

Słabe strony: Koszty mogą rosnąć przy dużej skali, zwłaszcza przy generowaniu długich treści TTS czy 24/7 transkrypcji – użytkownicy wskazują, że ceny Google mogą być wysokie przy masowym wykorzystaniu bez rabatów wolumenowych telnyx.com. Niektórzy użytkownicy zauważają, że dokładność STT wciąż bywa różna przy mocnych akcentach lub dużym szumie, co wymaga adaptacji modeli. Rozpoznawanie mowy w czasie rzeczywistym może mieć wyższe opóźnienia przy dużym obciążeniu telnyx.com. Dodatkowo należy wziąć pod uwagę politykę danych Google – choć dostępne są opcje prywatności, część organizacji przetwarzających bardzo wrażliwe dane może preferować rozwiązania on-prem (czego Google nie proponuje, w przeciwieństwie do niektórych konkurentów).

Nowości (2024–2025): Google stale rozwija swoją ofertę głosową. Pod koniec 2024 roku rozpoczęto modernizację wielu głosów TTS w językach europejskich na nowe, bardziej naturalne wersje googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS obsługuje teraz głosy Chirp v3 (oparte na AudioLM dla spontanicznych konwersacji) oraz syntezę dialogów wielu mówców cloud.google.com cloud.google.com. Po stronie STT Google wprowadziło ulepszone modele z większą dokładnością oraz szerszym pokryciem językowym (ponad 125 języków) gcpweekly.com telnyx.com. Warto podkreślić, że Google udostępniło Custom Voice w wersji produkcyjnej – pozwala klientom trenować i wdrażać własne głosy TTS na bazie ich nagrań (za zgodą Google po przeglądzie etycznym) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Te innowacje oraz systematyczne dodawanie języków i dialektów utrzymują Google na czele technologii głosowych AI w 2025 roku.

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

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

Opis: Microsoft Azure AI Speech to platforma klasy korporacyjnej oferująca Neural Text-to-Speech, Speech-to-Text, a także funkcje takie jak Speech Translation i Custom Neural Voice. Azure TTS zapewnia ogromny wybór głosów (ponad 400 głosów w 140 językach/lokalizacjach) o ludzkiej jakości techcommunity.microsoft.com, w wielu stylach i emocjach. STT (rozpoznawanie mowy) cechuje się wysoką dokładnością, wspierając 70+ języków podczas transkrypcji na żywo lub wsadowych telnyx.com, a także może tłumaczyć mowę na inne języki w czasie rzeczywistym krisp.ai. Kluczowy atut to dostosowanie do potrzeb firmy: klienci mogą trenować własne modele akustyczne/językowe lub stworzyć klon głosu swojej marki. Azure Speech jest mocno zintegrowany z ekosystemem chmurowym Azure (SDK i REST API) i oparty na dziesięcioleciach badań Microsoftu nad rozpoznawaniem mowy (w tym technologia Nuance, przejęta przez Microsoft).

Najważniejsze funkcje:

• Neural Text-to-Speech: Ogromna biblioteka gotowych głosów neuronalnych w 144 językach/wariantach (446 głosów na połowę 2024 roku) techcommunity.microsoft.com, od luźnych, rozmownych tonów po formalny styl narracji. Głosy tworzone są przez zaawansowane modele głębokiego uczenia Microsoftu do prozodii (np. odmiany Transformer i Tacotron). Azure oferuje unikalne style głosowe (pogodny, empatyczny, obsługa klienta, styl wiadomości itp.) i precyzyjną kontrolę (poprzez SSML) nad tonem, tempem czy wymową. Ważna funkcja to wielojęzyczność i wielomówcowość: niektóre głosy obsługują mieszanie języków, a system wspiera role wielu mówców do odtwarzania dialogów.
• Speech-to-Text: Wysoka dokładność ASR z funkcjami strumieniowania na żywo i transkrypcji wsadowej. Obsługuje ponad 75 języków/dialektów telnyx.com oraz oferuje takie funkcje jak automatyczna interpunkcja, filtracja wulgaryzmów, diarizacja mówców, własny słownik czy tłumaczenie mowy (transkrypcja i tłumaczenie jednocześnie) krisp.ai. Azure STT sprawdza się zarówno w krótkich poleceniach, jak i długich transkrypcjach, z opcją modeli ulepszonych dla specyficznych branż (np. call center).
• Custom Neural Voice: Usługa klonowania głosu, która pozwala organizacjom stworzyć unikalny głos AI wzorowany na wskazanym mówcy (wymaga ok. 30 minut nagrań treningowych oraz ścisłych zgód). Pozwala to otrzymać syntetyczny głos reprezentujący markę lub postać, stosowany m.in. w grach i agentach konwersacyjnych. Custom Neural Voice Microsoftu znany jest z wysokiej jakości – korzystają z niego np. marki jak Flo (Progressive) czy chatboty AT&T.
• Bezpieczeństwo i wdrożenie: Azure Speech podkreśla bezpieczeństwo korporacyjne – szyfrowanie danych, zgodność z przepisami o prywatności i opcje wdrożenia jako kontener (co pozwala firmom uruchamiać modele mowy lokalnie lub na brzegu sieci w sytuacjach wymagających szczególnej poufności) krisp.ai. Ta elastyczność (chmura lub kontener lokalny) jest ceniona np. w ochronie zdrowia.
• Integracja: Zbudowany do integracji z ekosystemem Azure – np. w połączeniu z usługami Cognitive Services (Tłumaczenie, Cognitive Search), Bot Framework (dla botów głosowych) lub Power Platform. Obsługuje również rozpoznawanie mówców (biometria głosu) jako część oferty mowy.

Obsługiwane języki: AI głosu Azure jest wyjątkowo wielojęzyczny. TTS obejmuje ponad 140 języków i wariantów (głosy praktycznie we wszystkich najważniejszych językach świata, a także wiele odmian regionalnych – np. różne akcenty angielskiego, dialekty chińskie, języki indyjskie i afrykańskie) techcommunity.microsoft.com. STT obsługuje ponad 100 języków do transkrypcji (może automatycznie rozpoznawać język w nagraniu lub obsługiwać mowę mieszaną) techcommunity.microsoft.com. Funkcja Speech Translation obsługuje dziesiątki par językowych. Microsoft stale dodaje także języki niskoresursowe, zwiększając inkluzywność. Szerokość wsparcia językowego czyni Azure idealnym wyborem dla aplikacji wymagających globalnego zasięgu lub wsparcia lokalnych języków.

Podstawy technologiczne: Technologia mowy Microsoftu bazuje na głębokich sieciach neuronowych oraz rozległych badaniach (częściowo pochodzących z Microsoft Research i przejętych algorytmów Nuance). Neural TTS wykorzystuje m.in. modele Transformer i ich warianty (FastSpeech) do generacji fali dźwiękowej oraz wokodery podobne do WaveNet. Najnowszy przełom polegał na osiągnięciu parytetu z mową ludzką w wybranych zadaniach TTS – możliwe dzięki ogromnej skali treningu i dostrajaniu pod kątem oddania niuansów techcommunity.microsoft.com. W STT Azure stosuje połączenie modeli akustycznych i językowych; od 2023 roku wdraża akustyczne modele Transformer (zwiększające dokładność i odporność na szum) oraz zunifikowane modele „Conformer”. Azure wykorzystuje też ensamblowanie modeli i uczenie przez wzmocnienie do ciągłego doskonalenia. Dostępne jest uczenie adaptacyjne – poprawa rozpoznawania specyficznej terminologii dzięki własnym danym tekstowym (modele językowe na zamówienie). Na poziomie infrastruktury usługa może korzystać z akceleracji GPU w chmurze dla niskich opóźnień i automatycznie się skalować (np. podczas napisów na żywo dla dużych wydarzeń).

Zastosowania: Azure Speech jest wykorzystywany w wielu branżach:

• Obsługa klienta i IVR: Wiele firm stosuje STT i TTS Azure do automatyzacji obsługi call center i chatbotów głosowych. Na przykład linie lotnicze używają STT do transkrypcji próśb klientów i odpowiadają głosem neuronalnym, nawet tłumacząc komunikację na żądanie krisp.ai.
• Asystenci wirtualni: Usługa stanowi podstawę głosu wirtualnych agentów takich jak Cortana i asystentów w autach czy urządzeniach. Dzięki własnym głosom mogą mieć unikatową „osobowość”.
• Tworzenie treści i media: Twórcy gier czy animacji korzystają z Custom Neural Voice, aby nadać postaciom wyjątkowe głosy bez angażowania aktorów. Media stosują TTS Azure w czytaniu wiadomości, audiobookach i dubbingowaniu treści na różne języki.
• Dostępność i edukacja: STT Azure wspomaga napisy na żywo w spotkaniach (np. Microsoft Teams) i na wykładach, pomagając osobom z niepełnosprawnościami słuchu lub barierami językowymi. TTS wykorzystywany jest w funkcji czytania na głos w Windows, e-bookach i aplikacjach edukacyjnych.
• Produktywność w firmach: Transkrypcje spotkań, poczty głosowej czy dyktowania dokumentów są powszechne. Technologia Nuance Dragon (dziś Microsoft) jest zintegrowana na potrzeby m.in. lekarzy (STT do notatek klinicznych) czy prawników – dyktowanie pism z wysoką dokładnością branżową krisp.ai krisp.ai.

Cennik: Azure Speech korzysta z modelu rozliczenia za zużycie. STT rozliczane jest za godzinę przetworzonego dźwięku (inne stawki dla modeli standardowych i zaawansowanych). Np. standardowa transkrypcja na żywo to ok. 1 USD za godzinę dźwięku. TTS rozliczany jest za znak lub za 1 mln znaków (ok. 16 USD za mln znaków głosów neuronalnych, podobnie jak u konkurencji). Za Custom Neural Voice pobierana jest dodatkowa opłata za wdrożenie/trenowanie oraz opłaty za użycie. Azure oferuje darmowe limity: np. określoną liczbę godzin STT za darmo przez pierwsze 12 miesięcy i darmowe znaki TTS. Usługi mowy są częścią pakietu Cognitive Services, który klienci korporacyjni mogą kupować z rabatami wolumenowymi. Cennik jest konkurencyjny, jednak zaawansowane funkcje (np. modele własne lub najlepsze style) mogą być dodatkowo płatne.

Mocne strony: Usługa mowy Microsoft jest gotowa na potrzeby przedsiębiorstw – znana z solidnych zabezpieczeń, ochrony prywatności i zgodności z przepisami (ważne dla branż regulowanych) krisp.ai. Oferuje bezkonkurencyjną personalizację: niestandardowe głosy i modele STT dają organizacjom pełną kontrolę. Szerokość wsparcia języków i głosów jest liderem w branży techcommunity.microsoft.com, czyniąc usługę uniwersalnym rozwiązaniem dla globalnych potrzeb. Integracja z szerokim ekosystemem Azure oraz narzędziami deweloperskimi (doskonałe SDK dla .NET, Python, Java itd.) to kolejna zaleta, upraszczająca tworzenie kompleksowych rozwiązań. Głosy Microsoftu są bardzo naturalne, często chwalone za ekspresję i różnorodność stylów. Kolejną mocną stroną jest elastyczne wdrożenie – możliwość uruchamiania w kontenerach oznacza obsługę trybu offline lub edge, czego niewielu dostawców chmurowych oferuje. Co więcej, ciągłe aktualizacje ze strony Microsoftu (często inspirowane doświadczeniami własnych produktów, takich jak Windows, Office, Xbox wykorzystujących tech. mowy) sprawiają, że Azure Speech korzysta z najnowocześniejszych badań i dużej liczby testów w realnych warunkach.

Słabości: Choć jakość Azure jest wysoka, koszty mogą szybko rosnąć w przypadku intensywnego użycia, szczególnie dla Custom Neural Voice (wymaga znacznych inwestycji i procesu akceptacji Microsoftu) oraz długich transkrypcji, jeśli nie ma się umowy korporacyjnej telnyx.com. Wielość funkcji i opcji usługi powoduje większą krzywą uczenia się – nowi użytkownicy mogą uznać za trudne poruszanie się po wszystkich ustawieniach (np. wybór z wielu głosów lub konfigurowanie własnych modeli wymaga doświadczenia). Pod względem dokładności Azure STT jest w czołówce, lecz niektóre niezależne testy wykazują, że Google lub Speechmatics są nieznacznie lepsze w wybranych benchmarkach (dokładność zależy od języka czy akcentu). Pełne wykorzystanie potencjału Azure Speech zakłada też często obecność w ekosystemie Azure – najlepiej działa, gdy jest zintegrowany z Azure Storage itp., co może nie odpowiadać osobom korzystającym z multi-cloud lub poszukującym prostszego, niezależnego rozwiązania. Wreszcie, jak przy każdej chmurze, korzystanie z Azure Speech oznacza wysyłanie danych do chmury – organizacje przetwarzające wyjątkowo wrażliwe dane mogą preferować wyłącznie rozwiązania lokalne (kontener Azure pomaga, ale nie jest bezpłatny).

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): Microsoft dynamicznie rozbudował ofertę języków i głosów. W 2024 roku Azure Neural TTS dodał 46 nowych głosów i 2 nowe języki, osiągając razem 446 głosów w 144 językach techcommunity.microsoft.com. Wycofano również stare „standardowe” głosy na rzecz wyłącznie neuralnych (od września 2024 roku), by podnieść ogólną jakość learn.microsoft.com. Microsoft wprowadził innowacyjną funkcję Voice Flex Neural (podgląd), pozwalającą jeszcze dynamiczniej regulować styl mówienia. W STT pojawiły się elementy Nuance Dragon – np. model Dragon Legal i Medical dostępny w Azure do transkrypcji specjalistycznej z bardzo wysoką dokładnością w zakresie terminologii branżowej. Zaktualizowano także Speech Studio – narzędzie GUI do łatwego tworzenia własnych modeli mowy i głosów. Kolejna ważna zmiana: Speech to Text w Azure zyskał nowy model bazowy (podobno wielomiliardowy), który poprawił dokładność o ok. 15% i umożliwił transkrypcję kilku języków w jednej wypowiedzi aws.amazon.com aws.amazon.com. Dodatkowo Microsoft ogłosił integrację mowy z usługami Azure OpenAI – dzięki czemu możliwe jest np. konwertowanie mowy z zebrania na tekst, a następnie streszczenie przez GPT-4 (wszystko w Azure). Stała integracja generatywnej AI (np. GPT) z mową oraz postępy w obsłudze akcentów i redukcji błędów dla różnych użytkowników (wynikające ze współpracy z organizacjami) utrzymują Azure Speech na czele trendów także w 2025.

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

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

Przegląd: Amazon Web Services (AWS) oferuje zaawansowaną chmurową AI głosu poprzez Amazon Polly do Text-to-Speech oraz Amazon Transcribe do Speech-to-Text. Polly zamienia tekst w naturalną mowę w wielu głosach i językach, podczas gdy Transcribe używa automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) do generowania bardzo dokładnych transkrypcji z dźwięku. Usługi te są częścią szerokiej oferty AI AWS i korzystają ze skalowalności oraz integracji AWS. Technologie głosowe Amazon wyróżniają się niezawodnością i są wykorzystywane w sektorach takich jak centrale IVR, napisy dla mediów, asystenci głosowi i inne. Choć Polly i Transcribe to oddzielne usługi, razem pokrywają cały zakres potrzeb wejścia/wyjścia głosowego. Amazon oferuje także powiązane usługi: Amazon Lex (do botów konwersacyjnych), Transcribe Call Analytics (do analityki contact center) oraz dedykowany program Brand Voice (Amazon tworzy na zamówienie głos TTS dla marki klienta). AWS Voice AI jest kierowany do deweloperów i organizacji już korzystających z AWS, zapewniając im łatwą integrację z pozostałymi zasobami AWS.

Najważniejsze funkcje:

• Amazon Polly (TTS): Polly oferuje ponad 100 głosów w 40+ językach i odmianach aws.amazon.com, w tym męskie i żeńskie głosy oraz wybór między neuralnymi i standardowymi opcjami. Głosy są „naturalne”, zbudowane przy użyciu deep learningu, oddają naturalną intonację i rytm. Polly obsługuje neural TTS dla najwyższej jakości mowy i niedawno wprowadziła Neural Generative TTS engine – nowoczesny model (z 13 super- ekspresyjnymi głosami na końcu 2024) generujący bardziej uczuciową, konwersacyjną mowę aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly umożliwia stosowanie Speech Synthesis Markup Language (SSML) do precyzyjnej kontroli mowy (np. wymowa, akcenty, pauzy) aws.amazon.com. Obejmuje także specjalne style, np. Newscaster (lektor wiadomości) lub Conversational (swobodny ton). Unikalną zaletą jest umiejętność automatycznej regulacji tempa czytania długich tekstów (oddechy, interpunkcja) przez syntezator long-form – zapewnia to naturalność przy audiobookach i newsach (są nawet dedykowane głosy do długich tekstów).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe obsługuje zarówno transkrypcje wsadowe z plików audio, jak i transkrypcję w czasie rzeczywistym. Zapewnia ponad 100 języków i dialektów aws.amazon.com i potrafi automatycznie rozpoznawać język wypowiedzi. Kluczowe funkcje: diaryzacja mówców (rozpoznawanie osób w nagraniu wieloosobowym) krisp.ai, własne słownictwo (uczenie systemu specyficznych nazw/pojęć) telnyx.com, interpunkcja i wielkie litery (system automatycznie poprawia czytelność) krisp.ai oraz generacja znaczników czasu dla każdego słowa. Transcribe zapewnia filtrowanie treści (maskowanie/tagowanie wulgaryzmów lub danych wrażliwych) i redakcję – przydatne w call center do anonimizacji nagrań. W scenariuszach telekomunikacyjnych są specjalne rozszerzenia: np. Transcribe Medical (dla ochrony zdrowia, zgodny z HIPAA) i Call Analytics – usługa transkrypcji plus analiza emocji, klasyfikacja rozmów i generowanie podsumowań dzięki ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Integracja i narzędzia: Polly i Transcribe integrują się z innymi usługami AWS. Przykładowo, wyjście z Transcribe można przekazać bezpośrednio do Amazon Comprehend (NLP) do pogłębionej analizy tekstu lub do Translate – do tłumaczenia transkrypcji. Polly współpracuje z AWS Translate do tworzenia głosu w tym samym lub innym języku. AWS udostępnia SDK w wielu językach (Python boto3, Java, JavaScript itd.) do prostego wywoływania usług. Praktyczne funkcje to m.in. Amazon MediaConvert – automatyczne generowanie napisów do wideo przez Transcribe. AWS oferuje też Presign APIs do bezpiecznych, klientowskich uploadów bezpośrednich na potrzeby transkrypcji lub streamingu.
• Personalizacja: Głosy Polly są prefabrykowane, ale AWS prowadzi program Brand Voice, w ramach którego specjaliści Amazon tworzą na zamówienie głos TTS dla klienta (nie jest to usługa self-service; wymaga współpracy – np. KFC Canada razem z AWS stworzyła głos pułkownika Sandersa przez Polly Brand Voice venturebeat.com). W Transcribe personalizacja polega na własnych słownikach lub Custom Language Models (dla kilku języków AWS umożliwia ograniczone własne trenowanie modeli, obecnie w wersji preview).
• Wydajność i skalowalność: Usługi Amazon są znane z niezawodności w produkcji na dużą skalę (Amazon zapewne sam korzysta z Polly/Transcribe do Alexa i usług AWS). Obie obsługują duże wolumeny: Transcribe streaming jest skalowalny horyzontalnie, a transkrypcje wsadowe przetwarzają wiele godzin audio z S3. Polly generuje mowę szybko, wspierając cache’owanie wyników, oferuje także neuronalne cache’owanie często używanych fraz. Latencja jest niska, zwłaszcza przy korzystaniu z regionów AWS blisko użytkownika. Dla IoT/edge AWS nie oferuje kontenerowej wersji offline tych usług (w odróżnieniu od Azure), ale zapewnia połączenia edge za pośrednictwem AWS IoT do przesyłania danych 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 posiada wiele głosów (np. angielski amerykański ma ponad 15 głosów). AWS nieustannie dodaje nowe języki – na przykład pod koniec 2024 roku wprowadzono głosy czeskie i szwajcarsko-niemieckie docs.aws.amazon.com. Nie każdy język świata jest dostępny, 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 znacząco poszerzył zakres, wykorzystując model nowej generacji, by dodać wiele kolejnych (m.in. języki takie jak wietnamski, perski, suahili itd.). Oferuje także wielojęzyczną transkrypcję – potrafi rozpoznawać i transkrybować rozmowy dwujęzyczne (np. mieszankę angielskiego i hiszpańskiego w jednej rozmowie). Wersja branżowa: Transcribe Medical obsługuje obecnie dyktowanie medyczne w wielu dialektach angielskiego i hiszpańskiego.

Podstawy techniczne: Generatywny głos Amazona (Polly) korzysta z zaawansowanych modeli sieci neuronowych, w tym modelu Transformer o miliardzie parametrów dla najnowszych głosów aws.amazon.com. Taka architektura pozwala Polly generować mowę w trybie strumieniowym przy zachowaniu wysokiej jakości – tworząc mowę „emocjonalnie zaangażowaną i bardzo potoczną” aws.amazon.com. Starsze głosy wykorzystują podejście konkatenacyjne lub starsze sieci neuronowe dla głosów standardowych, ale obecny nacisk jest na neural TTS. Po stronie STT (rozpoznawania mowy), Amazon Transcribe oparty jest o model ASR nowej generacji (wielomiliardowy), opracowany i wytrenowany na ogromnych ilościach nagrań (podobno miliony godzin) aws.amazon.com. Model prawdopodobnie wykorzystuje architekturę Transformer lub Conformer, aby uzyskać wysoką dokładność. Jest zoptymalizowany do obsługi różnych warunków akustycznych i akcentów (Amazon wyraźnie podkreśla, że uwzględnia różne akcenty i szumy w tle) aws.amazon.com. Co istotne, ewolucja Transcribe była inspirowana postępami w rozpoznawaniu mowy w Amazon Alexa – ulepszenia modeli Alexa są często wprowadzane do Transcribe dla szerszego zastosowania. AWS stosuje uczenie samonadzorowane dla języków niskozasobowych (podobnie jak SpeechMix czy wav2vec), aby rozszerzać obsługiwane języki. Modele te działają na zarządzanej infrastrukturze AWS – AWS posiada wyspecjalizowane procesory do inferencji (np. AWS Inferentia), które mogą służyć do wydajnego kosztowo uruchamiania tych modeli.

Zastosowania:

• Interactive Voice Response (IVR): Wiele firm wykorzystuje Polly do odczytywania komunikatów oraz Transcribe do rejestracji wypowiedzi dzwoniących w automatycznych menu telefonicznych. Przykładowo, bankowe IVR może odczytywać informacje o koncie przez Polly i korzystać z Transcribe do rozpoznawania żądań słownych.
• Analiza centrum kontaktowego: Wykorzystanie Transcribe do transkrypcji rozmów z klientami (przez Amazon Connect lub inne platformy call center), a następnie ich analiza pod kątem nastroju klienta lub wydajności pracownika. Funkcje Call Analytics (z wykrywaniem sentymentu i podsumowaniami) pozwalają automatyzować kontrolę jakości połączeń aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Media i rozrywka: Polly jest wykorzystywana do generowania narracji do wiadomości czy wpisów blogowych (niektóre portale oferują „posłuchaj tego artykułu” z użyciem głosów Polly). Transcribe stosowane jest do tworzenia napisów na żywo w telewizji czy na platformach wideo do automatycznego generowania napisów pod filmami użytkowników. W studiach produkcyjnych często korzysta się z Transcribe do przygotowywania transkryptów nagrań (by ułatwić wyszukiwanie tekstu w materiale wideo).
• E-learning i dostępność: Platformy e-learningowe używają Polly do zamiany tekstów na dźwięk w wielu językach, dzięki czemu materiały edukacyjne są bardziej dostępne. Transcribe pomaga przygotowywać transkrypcje lekcji lub umożliwia studentom przeszukiwanie nagrań z wykładów.
• Funkcje głosowe w urządzeniach i aplikacjach: Wiele aplikacji mobilnych czy urządzeń IoT korzysta z usług głosowych AWS. Przykładowo, aplikacja mobilna może używać Transcribe jako funkcji wyszukiwania głosowego (nagrywamy pytanie, wysyłamy do Transcribe, otrzymujemy tekst). Głosy Polly mogą być wykorzystywane np. w inteligentnych lustrach lub systemach ogłoszeniowych do odczytywania alertów czy powiadomień.
• Automatyczny dubbing wielojęzyczny: Dzięki połączeniu usług AWS (Transcribe + Translate + Polly), deweloperzy mogą tworzyć automatyczne rozwiązania do dubbingu. Np. bierzemy angielski materiał wideo, transkrybujemy, tłumaczymy transkrypt na hiszpański, a następnie używamy Polly z hiszpańskim głosem do wygenerowania ścieżki audio do dubbingu.
• Gry i media interaktywne: Twórcy gier mogą wykorzystywać Polly do dynamicznych dialogów NPC (aby tekst był mówiony bez nagrywania aktorów głosowych dla każdej kwestii). Polly oferuje głos NTTS (Justin), który został zaprojektowany także do śpiewania – wykorzystywany bywa w oryginalnych projektach kreatywnych.

Cennik: Opłaty za AWS są uzależnione od zużycia:

• Amazon Polly: Opłata naliczana za milion znaków tekstu wejściowego. Pierwsze 5 milionów znaków miesięcznie jest darmowe przez 12 miesięcy (dla nowych kont) aws.amazon.com. Po tym okresie głosy standardowe kosztują około 4 USD za 1 mln znaków, a głosy neuronowe – ok. 16 USD za 1 mln znaków (ceny mogą się różnić w zależności od regionu). Nowe „generatywne” głosy mogą mieć wyższą cenę (z powodu większych wymagań obliczeniowych). Koszt Polly jest zbliżony do Google/Microsoft w kategorii głosów neuronowych. Nie ma dodatkowych opłat za przechowywanie/odtwarzanie audio (poza minimalnymi kosztami S3 czy transferu danych, jeśli przechowujesz/udostępniasz nagrania).
• Amazon Transcribe: Opłata naliczana za każdą sekundę nagrania. Przykładowo, standardowa transkrypcja to 0,0004 USD za sekundę (czyli 0,024 USD za minutę). Godzina to ok. 1,44 USD. Dla wybranych funkcji ceny mogą się różnić: np. Call Analytics czy Transcribe Medical – ok. 0,0008 USD/sek. Transkrypcja w czasie rzeczywistym rozliczana jest podobnie. AWS oferuje 60 minut transkrypcji miesięcznie za darmo przez 12 miesięcy dla nowych użytkowników aws.amazon.com. Często dostępne są rabaty wolumenowe lub kontrakty enterprise przez AWS Enterprise Support.
• Oferty AWS są modularne: jeśli korzystasz jednocześnie z Translate lub innych usług, są rozliczane osobno. Plusem jest płatność wyłącznie za faktyczne użycie oraz możliwość wyłączenia usługi do zera, gdy nie jest potrzebna. To opłacalne przy sporadycznym użytkowaniu, ale przy bardzo dużych stałych wolumenach warto negocjować rabaty lub korzystać z planów oszczędnościowych AWS.

Zalety: Największą zaletą usług głosowych AWS jest ich udowodniona skalowalność i niezawodność – są zaprojektowane do pracy produkcyjnej (SLA AWS 99,9%, redundancja wieloregionowa itd.). Głęboka integracja z ekosystemem AWS to plus dla osób już korzystających z AWS (IAM do kontroli dostępu, S3 do wejścia/wyjścia itd. – wszystko działa razem). Głosy Polly są uznawane za bardzo naturalne – nowe głosy generatywne jeszcze bardziej zbliżyły się do mowy ludzkiej, szczególnie pod względem ekspresji emocjonalnej aws.amazon.com. Transcribe słynie z odporności na trudne nagrania (AWS jako jeden z pierwszych mocno postawił na obsługę różnych akcentów i szumów w tle aws.amazon.com). Usługi są stosunkowo łatwe do wdrożenia przez API, a dokumentacja AWS jest bogata i poparta przykładami. AWS oferuje konkurencyjne ceny, a bezpłatny próg ułatwia wejście nowym użytkownikom. Kolejną zaletą jest szybkie tempo rozwoju – Amazon regularnie dodaje funkcje (np. wykrywanie toksyczności w Transcribe do moderacji), obsługę kolejnych języków oraz nowości napędzane realnymi potrzebami klientów. Pod kątem bezpieczeństwa AWS wypada bardzo dobrze: treść jest szyfrowana, a użytkownik może wybrać brak przechowywania danych lub automatyczne usuwanie po przetworzeniu. Klienci korporacyjni otrzymują także wsparcie ludzi oraz doradztwo architektów rozwiązań przy wdrażaniu usług.

Słabości: Dla niektórych deweloperów minusem jest to, że AWS wymaga założenia konta i znajomości AWS IAM oraz konsoli, co może być przerostem formy nad treścią, jeśli ktoś chce tylko szybko przetestować głos (w przeciwieństwie do niektórych konkurentów, oferujących prostsze publiczne endpointy lub GUI). W przeciwieństwie do Google czy Microsoft, AWS nie udostępnia usługi samodzielnego klonowania głosu szeroko – Brand Voice jest dostępny tylko dla dużych klientów. To oznacza, że mniejsze firmy nie mogą obecnie trenować własnych głosów na AWS (poza funkcją słownika). AWS nie oferuje obecnie wdrożeń on-prem/offline dla Polly czy Transcribe – są tylko w chmurze (choć można wykorzystać AWS Outposts czy lokalne strefy brzegowe, to nie to samo co offline w kontenerze). Jeśli chodzi o dokładność rozpoznania mowy, choć Transcribe jest bardzo mocny, niezależne testy czasem wskazują nieco wyższą dokładność Microsoft lub Google dla niektórych języków czy scenariuszy (choć nowy model AWS mocno zmniejszył tę różnicę). Kolejny aspekt: liczba obsługiwanych języków w TTS – 40+ to dużo, ale Google i Microsoft mają jeszcze więcej; AWS może mieć mniej niszowych wariantów (np. Google obecnie oferuje więcej języków indyjskich w TTS niż Polly). Wreszcie, mnogość powiązanych usług AWS może bywać myląca (np. wybór między Transcribe a Lex dla różnych zastosowań), co wymaga pewnej znajomości architektury chmury.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025): AWS wprowadził istotne zmiany zarówno w Polly, jak i Transcribe:

• Polly: W listopadzie 2024 AWS udostępnił sześć nowych głosów „generatywnych” w różnych językach (francuski, hiszpański, niemiecki, odmiany angielskiego), rozszerzając kategorię z 7 do 13 głosów aws.amazon.com. Te głosy wykorzystują nowy, generatywny silnik TTS i cechują się wysoką ekspresyjnością, skierowaną głównie do zastosowań konwersacyjnej AI. Dodano również Long-Form NTTS voices dla języka hiszpańskiego i angielskiego, które zachowują klarowność na bardzo długich fragmentach aws.amazon.com aws.amazon.com. Już wcześniej, w 2024 roku, AWS wprowadził styl głosu Newscaster w brazylijskim portugalskim oraz innych językach. W marcu 2025 dokumentacja Amazon Polly informuje, że usługa ta obsługuje już czeski i niemiecki szwajcarski, co pokazuje ciągłe poszerzanie oferty języków docs.aws.amazon.com. Kolejna nowość: AWS poprawił jakość głosów neuralnych Polly (prawdopodobnie aktualizacja modelu) – niektórzy użytkownicy zauważyli płynniejszą prozodię w zaktualizowanych głosach.
• Transcribe: W połowie 2024 roku Amazon ogłosił nową generację modelu ASR (Nova), który napędza Transcribe, znacząco poprawiając dokładność i zwiększając liczbę obsługiwanych języków do ponad 100 aws.amazon.com. Wprowadzono także Transcribe Call Analytics globalnie – z możliwością uzyskiwania podsumowań rozmów z użyciem generatywnej AI (zintegrowanej z AWS Bedrock lub modelami OpenAI), czyli automatycznego streszczania najważniejszych punktów rozmowy po transkrypcji. Kolejna nowa opcja to Real-Time Toxicity Detection (uruchomiona pod koniec 2024), umożliwiająca deweloperom wykrywanie mowy nienawiści lub nękania w transmisjach audio na żywo przez Transcribe, co jest ważne w moderacji czatów głosowych na żywo aws.amazon.com. W 2025 AWS testuje custom language models (CLM) dla Transcribe, pozwalając firmom na dostrajanie ASR na własnych danych (tu konkurencja dla custom STT w Azure). Cenowo AWS uczynił Transcribe bardziej opłacalnym dla dużych klientów, automatycznie wprowadzając ceny progowe po przekroczeniu określonego limitu godzin w ciągu miesiąca. Wszystko to pokazuje, że AWS nieustannie inwestuje w rozwój AI głosowych, ulepszając jakość i funkcjonalność.

Oficjalne strony: Amazon Polly – Text-to-Speech Service aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – Speech-to-Text Service aws.amazon.com aws.amazon.com.

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

Przegląd: IBM Watson oferuje Text-to-Speech oraz Speech-to-Text w ramach swoich usług AI Watson. IBM posiada długą tradycję w technologii mowy, a jego usługi chmurowe skupiają się na dostosowaniu, specjalizacji branżowej oraz prywatności danych. Watson Text-to-Speech syntezuje naturalnie brzmiącą mowę w wielu językach, natomiast Watson Speech-to-Text zapewnia wyjątkowo dokładną transkrypcję z możliwością adaptacji do specjalistycznej terminologii. Usługi mowy IBM są bardzo popularne w branżach takich jak służba zdrowia, finanse i prawo, gdzie słownictwo jest skomplikowane, a bezpieczeństwo danych kluczowe. IBM umożliwia wdrożenia lokalne swoich modeli (przez IBM Cloud Pak), co odpowiada organizacjom, które nie mogą przesyłać danych głosowych do publicznej chmury. Choć udział IBM w chmurze głosowej jest mniejszy od wielkiej trójki (Google, MS, AWS), nadal pozostaje zaufanym, korporacyjnym dostawcą rozwiązań do przetwarzania mowy wymagających dopasowania do konkretnej branży czy integracji z ekosystemem Watsona (tłumaczenia, framework asystentów itd.).

Kluczowe funkcje:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Obsługuje kilka głosów w ponad 13 językach (m.in. angielski US/UK, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, japoński, arabski, portugalski brazylijski, koreański, chiński itd.). Głosy są neuralne, IBM je regularnie aktualizuje – przykładowo wprowadzono nowe wyraziste neuralne głosy dla niektórych języków (np. wyrazisty australijski angielski) cloud.ibm.com. W TTS IBM można sterować parametrami jak wysokość, tempo i akcent z wykorzystaniem rozszerzonego SSML. Część głosów obsługuje ekspresyjne czytanie (np. głos brzmiący empatycznie lub entuzjastycznie). IBM wprowadził też funkcję własnego głosu, gdzie klient, we współpracy z IBM, może stworzyć spersonalizowany głos syntetyczny (brand voice, zwykle jako projekt biznesowy). Wyróżnikiem jest niskie opóźnienie streamingu – TTS IBM może zwracać dźwięk w czasie rzeczywistym, co jest korzystne przy asystentach głosowych.
• Watson Speech-to-Text (STT): Oferuje transkrypcję w czasie rzeczywistym lub wsadowo z funkcjami takimi jak diaryzacja mówców (rozróżnianie mówiących) krisp.ai, wyszukiwanie słów kluczowych (możliwość oznaczania numerów czasowych wybranych słów), oraz alternatywy słów (propozycje alternatywne rangowane według pewności dla niejasnych fragmentów transkrypcji). IBM STT znany jest z rozbudowanej obsługi custom language model: można przesyłać tysiące specjalistycznych terminów lub nawet pary audio/transkrypt do adaptacji pod własną terminologię (np. medyczną lub prawniczą) krisp.ai krisp.ai. Znacząco zwiększa to precyzję w tych dziedzinach. IBM obsługuje również modele szerokopasmowe i wąskopasmowe dostosowane do dźwięku telefonicznego i wysokiej jakości. Transkrybuje ok. 10 języków (angielski, hiszpański, niemiecki, japoński, mandaryński itd.) z wysoką jakością i posiada osobne modele telekomunikacyjne (radzące sobie ze szumem i kodekami telefonicznymi). Ciekawą cechą jest automatyczne inteligentne formatowanie – np. daty, waluty i liczby w tekście są poprawnie zapisywane dla czytelności.
• Optymalizacja pod branżę: IBM oferuje wstępnie wytrenowane modele branżowe, np. Watson Speech Services for Healthcare przystosowane do dyktowania medycznego, czy transkrypcję dla mediów i rozrywki z bibliotekami nazw własnych. To odzwierciedla konsultingowe podejście IBM, w ramach którego rozwiązania są dopasowywane branżowo.
• Bezpieczeństwo i wdrożenie: Główną zaletą IBM jest możliwość uruchomienia Watson Speech we własnym środowisku klienta (poza IBM Cloud) dzięki IBM Cloud Pak for Data. Umożliwia to konteneryzację i przetwarzanie dźwięku tylko na serwerach firmy, odpowiadając na potrzeby związane z bezpieczeństwem i lokalizacją danych. Nawet w chmurze IBM dane nie są przechowywane domyślnie, a transmisja jest szyfrowana. IBM spełnia surowe standardy (HIPAA, GDPR-ready).
• Integracja: Watson Speech integruje się z Watson Assistant (możesz łatwo dodać STT/TTS do chatbotów). Oferuje także połączenia z innymi usługami AI IBM – np. możesz wysłać wynik STT do Watson Natural Language Understanding (analiza sentymentu) lub Watson Translate (przetwarzanie wielojęzykowe). IBM udostępnia web sockety na potrzeby streamingu oraz REST do działań wsadowych.

Obsługiwane języki:

• TTS: IBM TTS natywnie obsługuje około 13 języków (oraz kilka dialektów). Są to kluczowe języki biznesowe. Choć to mniej od Google czy Amazon, IBM stawia na jakość głosów. Najważniejsze języki: angielski (US, UK, AU), francuski, niemiecki, włoski, hiszpański (EU i LatAm), portugalski (BR), japoński, koreański, mandaryński (chiński uproszczony), arabski i prawdopodobnie rosyjski. Najnowsze aktualizacje to raczej nowe głosy niż całkowicie nowe języki – np. w jednym update’cie dodano 27 głosów w 11 językach voximplant.com (np. głosy dziecięce, nowe dialekty).
• STT: IBM STT stabilnie obsługuje ok. 8-10 języków (angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, japoński, koreański, portugalski brazylijski, arabski nowoczesny standardowy, mandaryński oraz włoski). Najbardziej rozbudowane funkcje dostępne są dla angielskiego (US i UK, z tunowaniem oraz modelami narrowband). Niektóre języki posiadają opcję tłumaczenia na angielski bezpośrednio w Watson (osobna usługa). W porównaniu z konkurencją oferta językowa IBM jest węższa, ale obejmuje te najbardziej pożądane w biznesie, a dla nich umożliwia personalizację.

Aspekty techniczne: Technologia mowy IBM rozwijała się od własnych badań (IBM był prekursorem m.in. modelu ukrytych łańcuchów Markova – ViaVoice w latach 90., potem uczenie głębokie). Współczesny Watson STT używa głębokich sieci neuronowych (najpewniej bi-directional LSTM lub akustycznych modeli Transformer) oraz n-gramowych lub neuralnych modeli językowych. IBM mocno rozwija adaptację do dziedziny: stosuje transfer learning, by dopasowywać bazowy model do danych branżowych klienta. IBM eksperymentował także z „Speaker Adaptive Training” w badaniach – możliwa adaptacja modelu do rozpoznanego, powracającego głosu (przydatne w dyktowaniu). Watson TTS opiera się na neuralnym modelu sequence-to-sequence; IBM używa metody expressive tuning – trenowanie głosu na ekspresywnych nagraniach, co pozwala generować bardziej emocjonalną mowę. Prace badawcze IBM nad TTS z emocjami (np. „Expressive Speech Synthesis”) wpłynęły na rozwój przewyższających intonacyjnie głosów Watsona. Kolejna rzecz: IBM wprowadził mechanizm uwagi (attention) w TTS, lepiej radząc sobie ze skrótowcami czy nowymi słowami. Infrastrukturalnie to mikrousługi w kontenerach; wydajność jest dobra, choć historycznie Watson STT mógł być wolniejszy od Google w zwracaniu wyników (stawia na dokładność, choć mogło się to poprawić). IBM prawdopodobnie wykorzystuje akcelerację GPU do generowania TTS.

Przykłady użycia:

• Opieka zdrowotna: Szpitale używają Watson STT (często przez partnerów) do transkrypcji dyktowanych notatek lekarzy (Dragon Medical jest powszechny, ale IBM oferuje alternatywę w niektórych przypadkach). Również interaktywność głosowa w aplikacjach medycznych (np. pielęgniarka zadaje głośno pytanie systemowi informatycznemu szpitala i otrzymuje odpowiedź poprzez Watson Assistant z użyciem STT/TTS).
• Obsługa klienta: IBM Watson Assistant (wirtualny agent) w połączeniu z Watson TTS/STT napędza boty głosowe obsługujące linie wsparcia dla klientów. Na przykład firma telekomunikacyjna może mieć agenta głosowego Watson obsługującego rutynowe połączenia (używając Watson STT do rozpoznania prośby dzwoniącego i Watson TTS do udzielenia odpowiedzi).
• Zgodność i media: Firmy handlujące finansowo mogą korzystać z Watson STT do transkrypcji rozmów handlowców w celach monitoringu zgodności, wykorzystując bezpieczeństwo i możliwość wdrożenia Watson on-premises. Organizacje medialne mogą używać Watson do transkrypcji wideo lub archiwizacji transmisji (zwłaszcza gdy potrzebują rozwiązania on-premises dla dużych archiwów).
• Edukacja i dostępność: Uniwersytety używały Watson do transkrypcji wykładów lub generowania napisów, zwłaszcza gdy prywatność treści jest kluczowa i chcą uruchamiać to we własnej infrastrukturze. Watson TTS był wykorzystywany do generowania audio dla treści cyfrowych i czytników ekranu (np. strona e-commerce korzysta z Watson TTS do odczytywania opisów produktów użytkownikom z niepełnosprawnościami wzroku).
• Administracja publiczna: Bezpieczne wdrażanie Watson czyni go atrakcyjnym dla agencji rządowych potrzebujących technologii głosowych, np. do transkrypcji posiedzeń publicznych (z własnym słownictwem dla lokalnych nazw/pojęć) lub zapewniania wielojęzycznych systemów odpowiedzi głosowej dla usług obywatelskich.
• Motoryzacja: IBM miał partnerstwa w zakresie Watson dla systemów infotainment samochodowych – wykorzystywanie STT do rozpoznawania komend głosowych w aucie i TTS do mówionych odpowiedzi (mapy, informacje o pojeździe). Funkcja własnego słownictwa jest przydatna do słownictwa branży motoryzacyjnej (nazwy modeli itp.).

Cennik: IBM oferuje plan Lite z pewną bezpłatną pulą (np. 500 minut STT miesięcznie oraz określona liczba tysięcy znaków TTS) – dobre do celów deweloperskich. Po przekroczeniu tej puli, rozliczenie odbywa się według użycia:

• STT: Około 0,02 USD za minutę dla modeli standardowych (czyli 1,20 USD za godzinę) na IBM Cloud. Modele własne są droższe (około ~0,03 USD/min). Jednak te wartości mogą się różnić; IBM często ustala indywidualne warunki dla klientów korporacyjnych. Ceny IBM są zazwyczaj konkurencyjne, czasem nawet nieco niższe za minutę niż u największych chmurowych konkurentów, aby przyciągnąć klientów. Minusem jest mniejsza liczba dostępnych języków.
• TTS: Rozliczane za milion znaków, około 20 USD za milion znaków dla głosów neuralnych (głosy standardowe są tańsze). Wcześniejsze ceny IBM to 0,02 USD za ~1000 znaków, co daje właśnie 20 USD za milion. Głosy ekspresyjne zwykle kosztują tyle samo. W planie Lite było np. 10 000 znaków bez opłat.
• Unikalnym aspektem IBM jest licencjonowanie on-premises – jeśli wdrażasz przez Cloud Pak, możesz opłacać roczną licencję lub korzystać z kredytów, co jest istotnym kosztem, ale pozwala na nieograniczone użycie do pełnej wydajności systemu. To przemawia do intensywnych użytkowników, którzy wolą stały koszt lub muszą mieć dane tylko we własnej infrastrukturze.

Mocne strony: Główną siłą IBM jest dostosowanie do potrzeb i ekspertyza branżowa. Watson STT można precyzyjnie dostrajać do złożonego branżowego żargonu z bardzo wysoką dokładnością krisp.ai krisp.ai, przewyższając modele ogólne w kontekstach takich jak dyktowanie medyczne czy transkrypcje prawne. Klienci często chwalą gotowość IBM do współpracy nad rozwiązaniami niestandardowymi – IBM może nawet kompleksowo asystować przy szybkim tworzeniu własnego modelu lub głosu (jako płatna usługa). Prywatność danych i możliwość pracy on-premises to ogromny plus – niewielu oferuje taki poziom kontroli. Sprawia to, że IBM jest wyborem szczególnie dla sektora publicznego i klientów korporacyjnych. Dokładność IBM STT dla czystego dźwięku i odpowiedniego dostrojenia jest znakomita – w niektórych testach Watson STT był liderem dla rozmów telefonicznych po dostrojeniu. Głosy IBM TTS choć mniej liczne, są bardzo wysokiej jakości (szczególnie głosy neuralne wprowadzone w ostatnich latach). Dodatkową zaletą jest integracja z pełnym pakietem AI IBM – dla firm już korzystających z Watson NLP, Knowledge Studio czy platform danych IBM, dodanie obsługi mowy jest proste. IBM posiada też silne wsparcie techniczne; klienci korporacyjni często mają bezpośredni kontakt z inżynierami wsparcia Watson. Na koniec – marka IBM w AI (szczególnie po sławie wygranej w Jeopardy przez DeepQA/Watsona) daje gwarancję – niektórzy decydenci ufają IBM do zastosowań krytycznych ze względu na to dziedzictwo.

Słabe strony: Usługi mowy IBM cechuje mniejszy wybór języków i głosów niż u konkurencji – np. jeśli potrzebujesz TTS po szwedzku lub STT po wietnamsku, IBM może tego nie oferować, a inni już tak. Ogranicza to zastosowania globalne w aplikacjach konsumenckich. Interfejs chmury IBM i dokumentacja, choć solidne, czasem są mniej intuicyjne niż bardzo deweloperska dokumentacja AWS czy zintegrowane studia Azure. Pozycja IBM na rynku AI osłabła względem nowych graczy; dlatego też wsparcie społeczności czy przykłady open source dla Watson Speech są rzadsze. Kolejnym minusem jest skalowalność dla bardzo dużych, czasu rzeczywistego zadań – IBM może skalować rozwiązania, ale nie posiada tylu centrów danych na świecie co np. Google, więc opóźnienia mogą być większe, jeśli klient jest daleko od regionu chmurowego IBM. Kosztowo – jeśli zależy ci na szerokim wachlarzu języków czy głosów, IBM może być droższy, bo być może trzeba korzystać z wielu dostawców. Ponadto, orientacja IBM na sektor korporacyjny oznacza też, że część funkcji „do samodzielnego użycia” jest mniej wygodna – np. dostosowanie modelu może wymagać ręcznych działań lub kontaktu z IBM, gdy Google/AWS umożliwiają to dość automatycznie. IBM też nie reklamuje tak głośno postępów w surowej dokładności modeli – dlatego na rynku panuje przekonanie, że nie są one tak często aktualizowane (choć są, ale mniej spektakularnie). Wreszcie – ekosystem IBM nie jest tak powszechnie przyjęty przez deweloperów, co może być wadą, jeśli liczy się dla ciebie wsparcie społeczności lub integracja z narzędziami stron trzecich.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025): IBM nieustannie modernizuje swoje rozwiązania wokół mowy. W 2024 IBM wprowadził duże modele mowy (w ramach funkcji wczesnego dostępu) dla języka angielskiego, japońskiego i francuskiego, które znacząco podnoszą dokładność dzięki większym sieciom neuronowym (odnotowano to w informacjach o nowych wersjach Watson STT) cloud.ibm.com. Watson TTS otrzymał nowe głosy: IBM dodał ulepszone głosy neuralne dla angielskiego australijskiego, koreańskiego i niderlandzkiego w połowie 2024 cloud.ibm.com. Poprawiono także style ekspresyjne dla niektórych głosów (np. amerykański głos „Allison” został zaktualizowany, by brzmiał bardziej konwersacyjnie w Watson Assistant). Po stronie narzędziowej IBM wypuścił integrację z Watson Orchestrate – znaczy to, że ich low-code’owa orkiestracja AI może teraz łatwo podłączyć STT/TTS, np. by przetranskrybować spotkanie i potem je podsumować przy użyciu Watson NLP. IBM pracował także nad redukcją uprzedzeń w rozpoznawaniu mowy, przyznając, że starsze modele miały wyższy poziom błędów dla niektórych dialektów; nowy duży model angielski znacząco poprawił rozpoznanie dla zróżnicowanych użytkowników dzięki bardziej zróżnicowanym danym treningowym. Marka aktualizacja na 2025: IBM zaczął wykorzystywać modele bazowe z huggingface do części zadań, a spekulacje mówią, że być może IBM zintegruje/otworzy modele (np. Whisper) dla języków, których nie pokrywa; na razie oficjalnego ogłoszenia brak. Podsumowując, aktualizacje IBM dotyczą poprawy jakości oraz zachowania pozycji (choć są mniej medialne niż ogłoszenia konkurencji). Zaangażowanie IBM w hybrydową chmurę AI sugeruje, że kolejne usprawnienia wdrażania Watson Speech na Kubernetes i integracji multi-cloud są możliwe.

Strona oficjalna: 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)

Opis: Nuance Dragon to czołowa technologia rozpoznawania mowy, od lat uznawana za złoty standard dyktowania głosowego i transkrypcji, zwłaszcza w profesjonalnych zastosowaniach. Nuance Communications (obecnie firma Microsoft od 2022) stworzyła Dragon jako rodzinę produktów dla różnych branż: Dragon Professional do uniwersalnego dyktowania, Dragon Legal, Dragon Medical itd., każdy dostosowany do słownictwa swojej dziedziny. Dragon znany jest z bardzo wysokiej dokładności zamiany mowy na tekst, zwłaszcza po krótkim treningu użytkownika. Obsługuje także komendy głosowe (sterowanie oprogramowaniem głosem). W przeciwieństwie do chmurowych API, Dragon tradycyjnie działa jako oprogramowanie na PC lub serwerze firmowym, dlatego stał się podstawowym wyborem dla osób potrzebujących dyktowania w czasie rzeczywistym bez internetu lub z gwarantowaną prywatnością. Po przejęciu, rdzeniowa technologia Nuance jest też zintegrowana z Microsoft Cloud (część funkcji Azure Speech i Office 365), lecz Dragon pozostaje osobną linią produktową. W 2025 Dragon wyróżnia się na tle innych: podczas gdy pozostałe są szerszymi platformami, Dragon skupia się na indywidualnej produktywności i dokładności branżowej.

Typ: Przede wszystkim Speech-to-Text (STT). (Nuance oferuje produkty TTS i głosową biometrię, ale marka „Dragon” to STT. Tutaj skupiamy się na Dragon NaturallySpeaking i powiązanych produktach).

Firma/Deweloper: Nuance (przejęta przez Microsoft). Nuance posiada dekady doświadczenia w dziedzinie rozpoznawania mowy; to oni byli pionierami wielu innowacji głosowych (obsługiwali nawet starsze telefoniczne IVRy oraz wczesny backend Siri). Obecnie, będąc częścią Microsoftu, ich badania napędzają rozwój usług Azure.

Możliwości i docelowi użytkownicy: Możliwości Dragon koncentrują się wokół ciągłego rozpoznawania mowy z minimalną ilością błędów oraz sterowania komputerem głosem. Docelowymi użytkownikami są:

• Pracownicy medyczni: Dragon Medical One jest szeroko stosowany przez lekarzy do dyktowania notatek klinicznych bezpośrednio do systemów EHR, radzi sobie ze skomplikowaną terminologią medyczną i nazwami leków z dokładnością ~99% krisp.ai.
• Prawnicy: Dragon Legal jest wyszkolony w zakresie terminologii i formatów prawniczych (zna cytowania, sformułowania prawnicze). Prawnicy używają go do sporządzania dokumentów za pomocą głosu.
• Firmy i osoby indywidualne: Dragon Professional umożliwia każdemu dyktowanie e-maili, raportów czy sterowanie komputerem (uruchamianie programów, wydawanie komend) przy użyciu głosu, co zwiększa produktywność.
• Dostępność: Osoby z niepełnosprawnościami (np. ograniczona mobilność) często polegają na Dragonie do obsługi komputera bez użycia rąk.
• Służby porządkowe/bezpieczeństwa publicznego: Niektóre departamenty policji korzystają z Dragona do dyktowania raportów zdarzeń w radiowozach.

Kluczowe funkcje:

• Dyktowanie o wysokiej dokładności: Dragon uczy się głosu użytkownika i po krótkim treningu (czytanie fragmentu tekstu) oraz dalszym użyciu osiąga bardzo wysoką dokładność. Korzysta z kontekstu do poprawnego rozpoznawania homofonów i przyswaja poprawki użytkownika.
• Niestandardowe słownictwo i makra: Użytkownicy mogą dodawać własne słowa (np. nazwiska, specjalistyczną terminologię) oraz własne polecenia głosowe (makra). Przykładowo, lekarz może dodać szablon wywoływany komendą „wstaw akapit o prawidłowym badaniu przedmiotowym”.
• Ciągłe uczenie się: W miarę poprawiania błędów przez użytkownika, Dragon aktualizuje jego profil. Może analizować e-maile i dokumenty użytkownika, by poznać jego styl pisania i słownictwo.
• Praca w trybie offline: Dragon działa lokalnie (w wersjach na PC), nie wymaga połączenia z chmurą, co jest kluczowe dla prywatności i niskich opóźnień.
• Integracja poleceń głosowych: Poza dyktowaniem, Dragon pozwala na pełną obsługę komputera komendami głosowymi. Możesz powiedzieć „Otwórz Microsoft Word” lub „Kliknij menu Plik”, a nawet poruszać się głosem. Działa to także przy formatowaniu tekstu („pogrub ostatnie zdanie”) i innych operacjach.
• Obsługa wielu mówców przez specjalizacje: Choć jeden profil Dragon przypisany jest do jednego użytkownika, w przypadku transkrypcji nagrań Nuance oferuje rozwiązania jak Dragon Legal Transcription, które potrafi rozpoznać mówców w nagraniach wieloosobowych (to jednak bardziej rozwiązanie specjalistyczne niż podstawowa funkcja).
• Zarządzanie w chmurze/w przedsiębiorstwie: Dla firm Dragon oferuje scentralizowane zarządzanie użytkownikami i wdrożeniami (np. Dragon Medical One to subskrypcyjna usługa chmurowa, więc lekarze mogą używać jej na wielu urządzeniach). W ofertach chmurowych ruch klient-serwer jest szyfrowany.

Obsługiwane języki: Głównie angielski (wiele akcentów). Nuance oferuje wersje także dla innych ważnych języków, ale flagowy produkt to amerykański angielski. Istnieją produkty Dragon dla brytyjskiego angielskiego, francuskiego, włoskiego, niemieckiego, hiszpańskiego, niderlandzkiego itd. Każda z nich zwykle sprzedawana oddzielnie, bo są dopasowane do danego języka. Wersje branżowe (medyczne, prawne) koncentrują się na angielskim (choć Nuance miał wersje medyczne dla kilku innych języków). Na rok 2025 Dragon ma najsilniejszą pozycję na rynkach anglojęzycznych. Dokładność dyktowania po angielsku jest bezkonkurencyjna, ale dla języków takich, jak chiński czy arabski, nie osiąga poziomu Dragona (Nuance ma inne silniki do obsługi tych języków w produktach dla call center, ale nie jako konsumencka wersja Dragon).

Podstawy techniczne: Dragon zaczynał od ukrytych modeli Markowa (Hidden Markov Models) i zaawansowanych modeli językowych n-gramowych. Z czasem Nuance wprowadził głębokie uczenie (sieci neuronowe) do modeli akustycznych. Najnowsze wersje Dragon korzystają z akustycznego modelu głębokiej sieci neuronowej (DNN), który dostosowuje się do głosu i otoczenia użytkownika, przez co poprawia dokładność, zwłaszcza przy akcentach czy lekkich szumach w tle. Używa także silnika rozpoznawania mowy z bardzo dużym zasobem słownictwa oraz dekodowania kontekstowego (analiza całych fraz). Kluczowa technika to adaptacja do mówcy: model stopniowo dostosowuje wagi do konkretnego głosu użytkownika. Dodatkowo, modele językowe branżowe (medyczny/prawniczy) gwarantują preferencję właściwych terminów (np. w wersji medycznej słowo „organ” zostanie zrozumiane jako narząd, nie instrument muzyczny – zależnie od kontekstu). Nuance opatentował też techniki radzenia sobie z niepłynnością mowy i automatycznym formatowaniem (np. wiedząc, kiedy wstawić przecinek lub kropkę przy pauzie). Po przejęciu przez Microsoft prawdopodobnie część badań nad architekturami transformerowymi jest już wdrażana w zapleczu, ale komercyjny Dragon 16 (najnowsza wersja na PC) nadal korzysta z hybrydy modeli neuronowych i tradycyjnych zoptymalizowanych pod pracę lokalną. Dodatkowo Dragon stosuje rozpoznawanie wieloprzebiegowe – najpierw wstępny przebieg, potem drugi z wyższym poziomem analizy kontekstu dla doprecyzowania wyniku. Wbudowano też algorytmy redukcji szumów do filtrowania sygnału z mikrofonu (Nuance sprzedaje certyfikowane mikrofony do uzyskania najlepszych rezultatów).

Zastosowania (rozszerzone):

• Dokumentacja medyczna: Lekarze dyktujący przebieg wizyty – np. „Pacjent zgłasza się z 5-dniową gorączką i kaszlem…”. Dragon natychmiast transkrybuje to do systemu EHR, pozwalając na kontakt wzrokowy z pacjentem zamiast pisania. Niektórzy używają Dragona na żywo podczas wizyty do sporządzania notatek.
• Tworzenie dokumentów: Prawnicy używający Dragona do sporządzania umów czy pozwów mówiąc, co często jest szybsze niż pisanie długich dokumentów.
• E-mail i notatki: Zajęci profesjonaliści, którzy chcą obsłużyć pocztę głosowo lub sporządzać notatki podczas spotkań mówiąc, zamiast pisać.
• Praca bez użycia rąk: Osoby z powtarzającymi się urazami przeciążeniowymi lub niepełnosprawnościami, które korzystają z Dragona do obsługi komputera (otwierania aplikacji, przeglądania internetu, dyktowania tekstu) całkowicie głosem.
• Usługi transkrypcyjne: Nuance oferuje produkt Dragon Legal Transcription, który umożliwia transkrybowanie plików audio (np. nagranych wywiadów lub rozpraw) na tekst. Wykorzystywane przez kancelarie prawne czy policję do transkrypcji nagrań z kamer lub przesłuchań.

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

• Dragon Professional Individual (PC) – licencja jednorazowa (np. 500 USD) lub subskrypcja. Ostatnio pojawia się trend w kierunku subskrypcji (np. Dragon Professional Anywhere wymaga opłaty subskrypcyjnej).
• Dragon Medical One – subskrypcja SaaS, zwykle ok. 99 USD/użytkownik/miesiąc (jest to wersja premium ze względu na specjalistyczne słownictwo i wsparcie).
• Dragon Legal – licencja jednorazowa lub subskrypcja, zwykle droższa niż wersja Professional.
• Duże organizacje mogą uzyskać licencje zbiorcze. Wraz z integracją z Microsoftem część funkcji może pojawić się w produktach Microsoft 365 (np. nowe dyktowanie w Office ma ulepszenia Nuance).
• W Azure Microsoft oferuje teraz „Azure Cognitive Services – Custom Speech”, które częściowo wykorzystuje technologię Nuance. Jednak sam Dragon pozostaje obecnie osobnym produktem.

Zalety:

• Bezkonkurencyjna dokładność w dziedzinowych dyktandach, zwłaszcza po adaptacji krisp.ai krisp.ai. Precyzyjna transkrypcja złożonych terminów, np. medycznych raportów z nazwami leków i miar, praktycznie bezbłędna – to cecha, która wyróżnia Dragona na tle konkurencji.
• Personalizacja użytkownika: Tworzy profil użytkownika, który „uczy się” i stale zwiększa dokładność – czego nie robią typowe chmurowe API na taką skalę indywidualną.
• Praca w czasie rzeczywistym i offline: Nie zauważysz opóźnienia; słowa pojawiają się niemal natychmiast po wypowiedzi (na dobrym PC). Nie wymaga internetu, więc żadne dane nie opuszczają komputera (duża zaleta dla poufności).
• Polecenia głosowe i integracja z workflow: Możesz w jednej frazie dyktować i formatować („Otwórz Outlooka i odpowiedz na tego maila: Drogi Janie przecinek nowy wiersz dziękuję za wiadomość…”) – Dragon sprawnie łączy dyktowanie z komendami.
• Produkty specjalistyczne: Dostępność wersji branżowych (medycznej, prawnej) oznacza gotowość do pracy w tych dziedzinach zaraz po instalacji, bez konieczności żmudnej personalizacji.
• Konsekwencja i zaufanie: Wielu profesjonalistów używa Dragona od lat i ufa jego wynikom – to dojrzałe, sprawdzone rozwiązanie. Z zapleczem Microsoftu będzie się rozwijać (integracja z AI w chmurze dla dalszego dopracowania).
• Wieloplatformowy: Dragon działa głównie na Windows; Dragon Anywhere (mobilna aplikacja) umożliwia dyktowanie na iOS/Android (chmurowa synchronizacja słownictwa). Dzięki chmurze (Medical One) dostępny także na terminalach/klientach cienkich.
• To także rozpoznawanie mówcy: system jest przeznaczony dla jednego użytkownika jednocześnie, co zdecydowanie poprawia dokładność (w odróżnieniu od modeli ogólnych, Dragon dostosowuje się do twojego głosu).

Słabości:

• Koszt i dostępność: Dragon jest drogi i nie jest dostępny za darmo poza krótkim okresem próbnym. W przeciwieństwie do chmurowych API STT, gdzie płacisz tylko za wykorzystane zasoby (co może być tańsze przy okazjonalnym użyciu), Dragon wymaga początkowej inwestycji lub stałej subskrypcji.
• Krzywa uczenia się: Użytkownicy często muszą poświęcić czas na trenowanie Drgona i naukę specyficznych komend głosowych oraz technik korekty, by osiągnąć najlepsze rezultaty. Jest to potężne narzędzie, ale nie aż tak „plug-and-play” jak dyktowanie głosowe na smartfonie.
• Wrażliwość na środowisko: Mimo dobrej obsługi szumów, Dragon działa najlepiej w cichym otoczeniu z wysokiej jakości mikrofonem. Szumy tła lub niska jakość mikrofonu mogą znacząco pogorszyć wydajność.
• Nacisk na jednego mówcę: Dragon nie jest przeznaczony do transkrypcji wieloosobowych rozmów na żywo (można użyć trybu transkrypcji nagrań, ale na żywo obsługuje jednego mówcę). Do transkrypcji spotkań prostsze mogą być chmurowe usługi obsługujące wiele głosów jednocześnie.
• Zapotrzebowanie na zasoby: Działanie programu Dragon mocno obciąża CPU/RAM komputera, zwłaszcza podczas początkowego przetwarzania. Niektórzy użytkownicy zgłaszają spowolnienie innych zadań lub awarie przy niskich zasobach systemowych. Wersje chmurowe zdejmują ten ciężar, ale wymagają stabilnego internetu.
• Wsparcie dla Maca: Nuance kilka lat temu wycofał Dragon dla Maca (istnieją obejścia przez wersje medyczne i wirtualizację, lecz nie ma obecnie natywnej wersji na Maca), co jest minusem dla użytkowników Apple.
• Konkurencja ze strony ogólnego ASR: Wraz z poprawą dokładności ogólnych chmurowych rozwiązań STT (np. OpenAI Whisper zapewnia wysoką dokładność za darmo), niektórzy użytkownicy indywidualni mogą wybrać te alternatywy, jeśli nie potrzebują wszystkich funkcji Dragona. Jednak alternatywy te nadal są słabsze w interfejsie dyktowania i personalizacji.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025): Od przejęcia przez Microsoft, Nuance działa dość dyskretnie, ale trwa integracja:

• Microsoft zintegrował technologię Dragona z funkcją Dyktuj w Microsoft 365, poprawiając dokładność dla użytkowników Office – korzysta ona z backendu Nuance (nie jest to jawnie oznaczone tą marką, ale zostało ogłoszone jako element współpracy „Microsoft i Nuance w zakresie rozwiązań AI w chmurze”).
• W 2023 roku Dragon Professional Anywhere (cloudowa wersja Drgona streamowana z chmury) otrzymała poprawę dokładności i jest oferowana na platformie Azure dla klientów biznesowych, co pokazuje synergię z chmurą Microsoftu.
• Nuance wprowadził także nowy produkt: Dragon Ambient eXperience (DAX) dla służby zdrowia, który wykracza poza zwykłe dyktowanie – słucha rozmów lekarza z pacjentem i automatycznie generuje notatki. Łączy ASR Dragona z AI do podsumowania wypowiedzi (pokazując, jak Nuance wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję) – to duża innowacja na 2024 rok w służbie zdrowia.
• Dragon Medical One wciąż poszerza zakres języków: Microsoft ogłosił pod koniec 2024 r. rozszerzenie dyktowania medycznego Nuance o angielski brytyjski, australijski i kolejne warianty, a także głębszą integrację z systemem Epic EHR.
• Dla branży prawnej Nuance integruje się z oprogramowaniem do zarządzania sprawami sądowymi, ułatwiając wstawianie dyktatów.
• Niebawem możemy zobaczyć części Dragona w ramach „Custom Speech for Enterprise” w Azure, łączące się z usługami Azure Speech. Na początku 2025 roku w wersjach testowych Azure Custom Speech można już załadować korpus z Dragona lub personalizować rozpoznawanie na wzór Nuance, co zapowiada zbieżność technologii.
• Wśród kluczowych produktów, Dragon NaturallySpeaking 16 trafił na rynek (pierwsza duża wersja pod egidą Microsoftu) na początku 2023, oferując lepsze wsparcie dla Windows 11 i nieco lepszą dokładność. Być może do 2025 roku pojawi się wersja 17 lub unifikacja z produktami Microsoft.
• Podsumowując: Nuance Dragon nadal podnosi dokładność (niewielki postęp, bo już była wysoka), a większe zmiany dotyczą sposobu, w jaki jest dostarczany (chmura, rozwiązania ambient intelligence, integracja z ekosystemem AI Microsoftu).

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

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

Opis: OpenAI Whisper to open-source’owy model automatycznego rozpoznawania mowy (STT), który zyskał ogromną popularność dzięki znakomitej dokładności i wielojęzyczności. Udostępniony przez OpenAI pod koniec 2022 r., Whisper nie jest chmurowym front-endem jak inne rozwiązania, lecz potężnym modelem (a także API), który deweloperzy mogą wykorzystywać do transkrypcji i tłumaczenia nagrań audio. Do 2025 roku Whisper stał się dominującą technologią STT w wielu zastosowaniach, często wykorzystywaną „pod maską”. Słynie z obsługi szerokiej gamy języków (prawie 100) i odporności na akcenty czy szumy tła, ponieważ był szkolony na 680 000 godzin nagrań z internetu zilliz.com. OpenAI oferuje Whisper przez swoje API (płatność za użycie), a wagi modelu są też dostępne za darmo – można je więc pobrać i dostosować lokalnie, jeśli ma się wystarczające zasoby obliczeniowe. Pojawienie się Whisper mocno poprawiło dostępność wysokiej jakości rozpoznawania mowy, szczególnie dla programistów i naukowców poszukujących alternatywy dla chmurowych API big techów, lub potrzebujących otwartego, modyfikowalnego modelu.

Typ: Słowo-mowa-tekst (transkrypcja & tłumaczenie). (Whisper nie generuje głosu; zamienia nagrania mowy na tekst i może tłumaczyć mowę na angielski tekst.)

Firma/developer: OpenAI (ale, jako open source, korzysta z wkładu społeczności).

Możliwości & docelowi użytkownicy:

• Wielojęzyczne rozpoznawanie mowy: Whisper potrafi transkrybować mowę w 99 językach z imponującą dokładnością zilliz.com. Obejmuje to także języki, które są słabo wspierane przez komercyjne API.
• Tłumaczenie mowy: Potrafi bezpośrednio tłumaczyć wiele języków na angielski tekst (np. z francuskiego nagrania generuje angielski tekst) zilliz.com.
• Odporność: Dobrze radzi sobie z różnymi akcentami, dialektami i szumami w tle, lepiej niż wiele modeli, dzięki zróżnicowanym danym treningowym. Rozpoznaje także słowa przerywniki, śmiech („[laughter]”) itd., dzięki czemu transkrypcje są bogatsze.
• Znaczniki czasu: Dostarcza znaczniki czasu na poziomie słowa lub zdania, co pozwala generować napisy i synchronizować tekst z nagraniem.
• Przyjazne API: API OpenAI Whisper (korzysta z modelu large-v2) pozwala programistom na proste przesłanie pliku audio i otrzymanie transkrypcji przez żądanie HTTP – dedykowane dla deweloperów oczekujących szybkiej integracji.
• Naukowcy i hobbyści: Ponieważ model jest open-source, badacze AI lub hobbyści mogą go testować, dostrajać pod konkretne dziedziny lub uruchamiać lokalnie za darmo. Technologia ASR została tym samym szeroko udostępniona.

Kluczowe cechy:

• Wysoka dokładność: W testach największy model Whisper (~1,6 mld parametrów) osiąga wyniki porównywalne lub lepsze niż czołowe usługi chmurowe dla wielu języków deepgram.com deepgram.com. Przykładowo: dla języka angielskiego transkrypcja jest niezwykle dokładna, a rewolucyjna jest wysoka precyzja dla języków innych niż angielski (gdzie inne modele mocno tracą na jakości, Whisper nadal spisuje się świetnie).
• Brak wymogu trenowania do użycia: Już „z pudełka” działa bardzo dobrze. Nie trzeba go trenować pod konkretnego użytkownika jak Dragon – jest uniwersalny (choć nie specjalistyczny).
• Segmentowe znaczniki czasu: Wynik Whispera jest podzielony na segmenty z czasem początku/końca, co przydaje się w napisach. Model stara się też inteligentnie dzielić wypowiedzi na pauzach.
• Różne rozmiary modelu: Whisper występuje w różnych rozmiarach (tiny, base, small, medium, large). Mniejsze modele są szybsze i mogą działać nawet na smartfonach (kosztem dokładności). Największe (large-v2) wymagają GPU i większej mocy, ale dają najlepsze rezultaty deepgram.com.
• Identyfikacja języka: Whisper sam wykrywa język mówiony w pliku audio, a następnie korzysta z odpowiedniego dekodera zilliz.com.
• Open source & społeczność: Dzięki otwartemu charakterowi model doczekał się wielu forków i modyfikacji społeczności – np. szybszych wersji, własnych opcji dekodowania itp.
• API z dodatkami: API OpenAI może zwrócić tekst lub JSON z dodatkowymi informacjami (np. prawdopodobieństwa słów, itp.) oraz obsługuje parametry takie jak prompt (by lekko sterować transkrypcją w kontekście).
• Działanie na urządzeniu (edge deployment): Ponieważ model można uruchomić lokalnie (jeśli hardware pozwala), wykorzystywany jest tam, gdzie nie można użyć chmury (np. dziennikarz transkrybujący poufny wywiad offline lub aplikacja oferująca prywatną transkrypcję notatek głosowych na urządzeniu).

Obsługiwane języki: Whisper oficjalnie obsługuje ~99 języków w transkrypcji zilliz.com. To szerokie spektrum – od najpopularniejszych języków (angielski, hiszpański, mandaryński, hindi, arabski itd.) po języki mniejsze (walijski, mongolski, suahili itp.). Dane treningowe miały przewagę angielskiego (ok. 65%), więc angielski jest najdokładniejszy, ale Whisper sprawdza się bardzo dobrze także w wielu innych (w szczególności w językach romańskich i indoeuropejskich obecnych w zbiorze treningowym). Radzi sobie nawet z tzw. code-switchingiem (mieszaniem języków w jednej wypowiedzi). Funkcja tłumaczenia na angielski działa dla ok. 57 języków, na których była trenowana community.openai.com.

Podstawy techniczne: Whisper to sekwencyjny model Transformer (architektura encoder-decoder), podobny do tych używanych w neuronowym tłumaczeniu maszynowym zilliz.com zilliz.com. Dźwięk jest dzielony na fragmenty i zamieniany na logarytmiczne spektrogramy Mel, które są podawane do enkodera; dekoder generuje tokeny tekstowe. Co wyjątkowe, OpenAI wytrenowało go przy użyciu dużego i zróżnicowanego zestawu danych z 680 000 godzin nagrań audio z internetu, obejmujących wielojęzyczne wypowiedzi i odpowiadające im teksty (część z nich prawdopodobnie pochodziła z korpusów napisów itp.) zilliz.com. Trening był „słabo nadzorowany” – czasem z użyciem nieidealnych transkrypcji – co ciekawe, sprawiło to, że Whisper jest odporny na szumy i błędy. Model ma specjalne tokeny do obsługi różnych zadań: np. posiada token <|translate|> uruchamiający tryb tłumaczenia lub <|laugh|> oznaczający śmiech itp., co pozwala mu na multitasking (dzięki temu model potrafi zarówno transkrybować, jak i tłumaczyć) zilliz.com. Duży model (Whisper large-v2) ma ok. 1,55 miliarda parametrów i był trenowany na potężnych GPU przez wiele tygodni; to absolutna czołówka publicznie dostępnych rozwiązań. Dodatkowo używa znaczników czasowych na poziomie słów, przewidując tokeny określające czas (segmentuje dźwięk przewidując momenty podziału). Projekt Whispera nie zakłada zewnętrznego modelu językowego; to rozwiązanie end-to-end, czyli uczył się modelować język i akustykę równocześnie. Dzięki treningowi na wielu rodzajach szumów tła i różnych warunkach audio, enkoder nauczył się wytrzymałych cech, a dekoder – generować spójny tekst nawet z nieidealnych nagrań. Otwarty kod źródłowy umożliwia uruchamianie modelu na frameworkach takich jak PyTorch; pojawiło się wiele optymalizacji (OpenVINO, ONNX runtime itd.) przyspieszających działanie. Model jest stosunkowo „ciężki” – transkrypcja w czasie rzeczywistym z użyciem dużego modelu wymaga dobrej karty GPU, choć zoptymalizowany model medium (skwantowany) może działać niemal w czasie rzeczywistym na nowoczesnych procesorach CPU.

Zastosowania:

• Usługi i aplikacje transkrypcyjne: Wiele startupów transkrypcyjnych czy projektów buduje swoje rozwiązania na podstawie Whispera, zamiast trenować własny model. Przykłady to narzędzia do transkrypcji podcastów, aplikacje spisujące spotkania (niektóre boty Zoom używają Whispera), workflow dziennikarskie itd., często wykorzystują Whisper ze względu na wysoką dokładność i brak opłat za minutę.
• Napisy YouTube/wideo: Twórcy treści używają Whispera do generowania napisów do nagrań wideo (szczególnie w kilku językach). Istnieją narzędzia, gdzie podajesz wideo i Whisper generuje napisy w formacie srt.
• Nauka języków i tłumaczenie: Tryb tłumaczenia Whispera używany jest do otrzymywania tekstu angielskiego z mowy w innym języku, co pomaga np. w tworzeniu napisów tłumaczonych lub podczas nauki języka – do transkrypcji i tłumaczeń treści obcojęzycznych.
• Dostępność: Deweloperzy integrują Whispera z aplikacjami realizującymi transkrypcję na żywo dla osób niesłyszących lub niedosłyszących (np. aplikacja mobilna nasłuchuje rozmowy i wyświetla napisy na żywo lokalnie z użyciem Whispera).
• Interfejsy głosowe i analityka: Niektóre hobbystyczne projekty asystentów głosowych używają Whispera do konwersji mowy na tekst offline (dla skoncentrowanych na prywatności asystentów głosowych). Również firmy analizujące nagrania z call center mogą używać Whispera do transkrypcji rozmów (choć często wybierają komercyjne API ze względu na wsparcie).
• Badania naukowe i lingwistyczne: Jako model open-source, Whisper jest wykorzystywany przez naukowców do transkrypcji nagrań terenowych w różnych językach i ich analizy. Szerokie wsparcie językowe jest atutem w dokumentowaniu języków mniej zasobnych.
• Osobista produktywność: Technicznie zaawansowani użytkownicy mogą używać Whispera lokalnie do dyktowania notatek (nie tak dopracowane jak Dragon w przypadku interaktywnego dyktowania, ale daje się używać) albo do automatycznej transkrypcji własnych notatek głosowych.

Model cenowy: Whisper jest darmowy, jeśli hostujesz go samodzielnie (płacisz tylko za zużycie mocy obliczeniowej). API Whispera od OpenAI (dla tych, którzy nie chcą go uruchamiać samemu) jest niezwykle tanie: 0,006 USD za minutę przetworzonego audio deepgram.com. To około 1/10 lub nawet mniej ceny typowych chmurowych API STT, co czyni ofertę bardzo atrakcyjną cenowo. Tak niska cena jest możliwa, bo model OpenAI jest niezmienny i najpewniej działa w skali z dużą optymalizacją. Klienci mogą więc korzystać z otwartego modelu na swoim sprzęcie (brak opłat licencyjnych) lub wywoływać API OpenAI za 0,006 USD/min, co bije niemal wszystkie inne opcje (Google: 0,024 USD/min itd.). Jednak usługa OpenAI nie pozwala na personalizację ani funkcje inne niż czyste Whisper.

Mocne strony:

• Najwyższa dokładność na szerokim zakresie zadań i języków „prosto z pudełka” deepgram.com zilliz.com. Szczególnie dobry w rozumieniu angielskiego z akcentem oraz wielu języków innych niż angielski, gdzie dawniej trzeba było używać słabiej zoptymalizowanych usług dedykowanych danemu językowi.
• Wielojęzyczność i multitasking: Jeden model do wszystkich języków, także tłumaczeń – bardzo elastyczny.
• Open Source i rozwój społecznościowy: pobudza innowacje; istnieją forki działające szybciej lub z alternatywnym dekodowaniem lepiej zachowującym interpunkcję itp.
• Ekonomiczność: Praktycznie darmowy przy własnym sprzęcie, a API jest bardzo tanie, co pozwala na duże projekty transkrypcyjne przy sensownych kosztach.
• Poufność i praca offline: Można uruchomić Whispera lokalnie (np. w szpitalu do transkrypcji nagrań bez wysyłania ich do chmury). To ogromna zaleta w niektórych zastosowaniach, porównywalna z tym, co zapewniały tylko IBM czy on-premise Nuance.
• Integracja: Wiele istniejących narzędzi audio szybko zintegrowało Whispera (ffmpeg ma już filtr pozwalający uruchomić whisper, na przykład). Popularność sprawiła, że powstało wiele wrapperów (WebWhisper, Whisper.cpp dla wdrożeń C++ itd.), co pozwala łatwo go używać.
• Ciągłe ulepszenia przez społeczność: Choć wersja OpenAI jest statyczna, inni ją dostrajali lub rozszerzali. Możliwe też, że OpenAI wypuści ulepszoną wersję (krążą plotki o Whisper v3 albo integracji z nowym multimodalnym modelem – możliwe w przyszłości).

Słabe strony:

• Brak wbudowanej personalizacji pod konkretną terminologię: W przeciwieństwie do niektórych usług chmurowych czy Dragona, nie można podać Whisperowi własnego słownictwa do nauki lub tendencyjności. Przy wysoce fachowych terminach (np. nazwy chemiczne) Whisper może się mylić, chyba że zetknął się z nimi w trakcie treningu. Jednak możliwe jest fine-tuningowanie modelu (jeśli masz dane i wiedzę).
• Zapotrzebowanie na zasoby: Uruchomienie dużego modelu w czasie rzeczywistym wymaga wydajnego GPU. Na CPU jest powolny (mniejsze modele mogą działać na żywo na CPU kosztem jakości). API OpenAI wykonuje obliczenia w chmurze, lecz chcąc hostować lokalnie na dużą skalę, potrzebujesz GPU.
• Opóźnienia: Whisper przetwarza dźwięk w blokach i często z niewielkim opóźnieniem kończy segment. Dla aplikacji na żywo (np. napisy w czasie rzeczywistym) może być ok. 2 sekund opóźnienia zanim pojawi się pierwszy tekst, bo model czeka na cały blok audio. Zwykle to akceptowalne, ale nie jest tak niskie jak w systemach streamingowych typu Google (który może zwrócić tekst w 300 ms). Społeczność pracuje nad „streamingowym Whisperem”, ale nie jest to trywialne.
• Bias angielski w treningu: Choć model jest wielojęzyczny, ok. 2/3 danych treningowych to angielski. Działa świetnie na wielu językach (zwłaszcza hiszpański, francuski itd.), ale dla języków rzadziej spotykanych podczas treningu może być mniej dokładny lub preferować tekst angielski jeśli jest niepewny. Np. w przypadku rzadkich języków lub miksowania kodów model może źle rozpoznać lub wygenerować fragment tekstu po angielsku (niektórzy użytkownicy zauważyli, że Whisper czasem wstawia angielskie tłumaczenia lub transliteracje, gdy nie jest pewny słowa).
• Brak diarizacji speakerów: Whisper transkrybuje całą mowę, ale nie oznacza kto mówi. Chcąc uzyskać „Speaker 1 / Speaker 2”, trzeba zastosować zewnętrzną identyfikację mówcy. Wiele chmurowych STT ma to wbudowane.
• Brak oficjalnego wsparcia: Jako open model – w razie problemów nie otrzymasz oficjalnej pomocy (API OpenAI ma wsparcie jako produkt, ale sam model open już nie).
• Peculiarności formatu wyjściowego: Whisper może czasem wygenerować tokeny typu “[Music]” czy próbować dodać interpunkcję i nie zawsze trzymać się wymaganego formatowania (choć zwykle radzi sobie dobrze). Może np. nie dodać znaku zapytania nawet, gdy zdanie jest pytaniem, bo nie został specjalnie wytrenowany by zawsze go wstawić. Często wymagany jest postprocessing lub odpowiednie promptowanie by dopracować wynik.
• Aktualnie API OpenAI ma limit pliku ok. 25 MB, więc dłuższe nagrania muszą być dzielone na fragmenty.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025):

• Sam model Whisper (v2 large) nie był publicznie zaktualizowany przez OpenAI od 2022, natomiast OpenAI Whisper API wystartowało na początku 2023, czyniąc model łatwo dostępnym i tanim deepgram.com. To umożliwiło wielu deweloperom korzystanie z możliwości Whispera.
• Społeczność stworzyła Whisper.cpp, port w C++, który działa na CPU (nawet na urządzeniach mobilnych) poprzez kwantyzację modelu. W 2024 to narzędzie dojrzało, umożliwiając uruchomienie małych modeli w czasie rzeczywistym na smartfonach – napędzając niektóre mobilne aplikacje do transkrypcji offline.
• Prowadzono prace badawcze rozszerzające Whispera – np. fine-tuning pod określone zastosowania branżowe (jak transkrypcje medyczne) w różnych zespołach (choć nie wszędzie publikowane, część startupów zapewne to robiła).
• OpenAI najpewniej pracuje nad kolejnym generacyjnym modelem mowy, być może łącząc techniki z GPT (są przesłanki w publikacjach o potencjalnym modelu multimodalnym, obsługującym mowę i tekst). Jeśli taki model się pojawi, może przewyższyć Whispera, ale do połowy 2025 wciąż główną ofertą ASR pozostaje Whisper.
• Pod względem adopcji, do 2025 wiele projektów open-source (np. narzędzia Mozilli, społeczność Kaldi itd.) przeszło na Whispera jako baseline dzięki wysokiej dokładności, czyniąc z Whispera de facto standard.
• Ważny rozwój: Meta MMS (Massive Multilingual Speech) (lato 2023) rozszerzył tę ideę, wypuszczając modele ASR dla 1100+ języków (choć dla głównych języków mniej dokładne niż Whisper). Ta konkurencja jeszcze bardziej napędziła zainteresowanie rozpoznawaniem wielojęzycznym; Whisper nadal dominuje jakością, ale być może OpenAI odpowie wersją v3 z szerszym pokryciem języków lub inną formą rozwoju.
• Podsumowując, „aktualizacja” polega na tym, że Whisper stał się niezwykle powszechny, a ulepszenia dotyczą raczej szybkości i wdrożeń niż samego modelu. Pozostaje topowym wyborem w 2025 do wszelkich zastosowań transkrypcji głosowej dzięki jakości, wsparciu językowemu i cenie.

Oficjalne zasoby: OpenAI Whisper na GitHubie zilliz.com zilliz.com; dokumentacja OpenAI Whisper API (strona OpenAI) zilliz.com. (Nie ma pojedynczej „strony produktowej”, bo to model, ale GitHub/Glossary wymienione wyżej to oficjalne konteksty).

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

Przegląd: Deepgram to platforma speech-to-text skoncentrowana na deweloperach, oferująca szybkie, bardzo dokładne transkrypcje za pomocą zestawu modeli AI oraz rozbudowanych API. Deepgram wyróżnia się poprzez nacisk na dostosowanie, szybkość i opłacalność dla zastosowań korporacyjnych. Firma została założona w 2015 roku – opracowała własne modele głębokiego uczenia mowy (zamiast korzystać z rozwiązań dużych firm technologicznych) i wypracowała sobie niszę, szczególnie wśród centrów obsługi klienta, 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 STT, zwłaszcza po zaprezentowaniu światowej klasy dokładności w swoim najnowszym modelu „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 w trybie samoobsługowym). Deepgram może być wdrażany zarówno w chmurze jak i lokalnie, co jest atrakcyjne dla firm potrzebujących elastyczności.

Rodzaj: Głównie Speech-to-Text (transkrypcja). (Deepgram rozpoczął wersje beta narzędzi Text-to-Speech i narzędzi pipeline Voice AI na żywo w 2025 roku deepgram.com deepgram.com, ale STT pozostaje ich główną usługą).

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

Możliwości & Docelowi użytkownicy:

• Transkrypcja w czasie rzeczywistym i wsadowa: API Deepgram umożliwia zarówno transkrypcję strumieniowego audio z minimalnym opóźnieniem, jak i wsadowe przetwarzanie plików dźwiękowych. Platforma obsługuje duże wolumeny (promują przepustowość na poziomie tysięcy godzin audio przetwarzanych w krótkim czasie).
• Wysoka dokładność i wybór modeli: Oferują kilka poziomów modelowych (np. „Nova” dla najwyższej dokładności, „Base” dla szybszego/lżejszego zastosowania, a także modele dedykowane określonym branżom). Najnowszy model Nova-2 (wydany w 2024) może się pochwalić o 30% niższym WER niż konkurenci i znakomitą dokładnością w czasie rzeczywistym deepgram.com deepgram.com.
• Dostosowanie: Główna zaleta – klienci mogą przesłać oznaczone dane w celu trenowania własnych modeli Deepgram pod kątem specyficznego słownictwa (np. nazwy produktów, unikalne zwroty). To dostrajanie pozwala znacznie poprawić dokładność w danym obszarze.
• Obsługa wielu języków: Deepgram umożliwia transkrypcję w wielu językach (ponad 30 języków na 2025 rok, w tym angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, japoński, mandaryński itd.). Najsilniejszą stroną pozostaje angielski, ale inne języki są stopniowo rozwijane.
• Odporność na szumy & formaty audio: Deepgram pierwotnie przetwarzał dźwięk przez pipeline wstępnego przetwarzania, co pozwala radzić sobie z różną jakością dźwięku (np. rozmowy telefoniczne). Akceptuje wiele formatów (w tym popularne kodeki: MP3, WAV, nawet strumienie RTP w czasie rzeczywistym).
• Funkcje: Dostarcza diarystykę (rozpoznawanie mówców) na żądanie, interpunkcję, wielkość liter, filtrowanie wulgaryzmów oraz wykrywanie encji (np. rozpoznawanie liczb, walut). Mają także funkcję wykrywania słów kluczowych lub przetwarzania NLP transkrypcji przez API.
• Szybkość: Deepgram jest znany z bardzo szybkiego przetwarzania – zbudowany od podstaw w CUDA (od początku wykorzystywano GPU). Twierdzą, że potrafią przetwarzać audio szybciej niż w czasie rzeczywistym na GPU, nawet przy dużych modelach.
• Skalowalność i wdrożenie: Dostępny jako chmurowe API (z umowami SLA na poziomie przedsiębiorstwa) oraz w wersji do wdrożenia lokalnie lub w chmurze prywatnej (posiadają wersję konteneryzowaną). Kładą nacisk na skalowalność do wielkości korporacyjnych oraz dostarczają dashboardy i analitykę użytkowania klientom.
• Przykłady zastosowań: Docelowi użytkownicy to m.in. centra telefoniczne (do transkrypcji rozmów i analityki), firmy programistyczne wdrażające funkcje głosowe, firmy medialne transkrybujące archiwa audio oraz firmy AI potrzebujące bazowego STT do tworzenia produktów głosowych. Na przykład call center może używać Deepgram do transkrypcji tysięcy połączeń jednocześnie, by analizować je pod kątem nastroju klienta czy zgodności z regulacjami. Programiści doceniają przejrzyste API i szczegółową dokumentację.

Najważniejsze funkcje:

• Łatwość użycia API: Jeden endpoint API obsługuje plik audio lub stream z różnymi parametrami (język, model, interpunkcja, diarystyka, itd.). Dostępne SDK dla popularnych języków (Python, Node, Java, itd.).
• Podbijanie słów kluczowych (Custom Keywords Boosting): Możesz podać konkretne słowa kluczowe, by zwiększyć szansę ich rozpoznania (jeśli nie trenujesz własnego modelu – to szybka metoda poprawy trafności dla wybranych haseł).
• Jednolite API dla batch/stream: Praktycznie to samo API; mają też podział na endpoints dla nagrań wstępnych / na żywo, zoptymalizowane pod konkretne przypadki.
• Bezpieczeństwo: Deepgram oferuje funkcje, takie jak wdrożenie on-prem oraz domyślnie nie przechowuje dźwięku po przetworzeniu (chyba że klient wyraźnie tego chce). To kluczowe dla instytucji finansowych/medycznych.
• Asysta agenta w czasie rzeczywistym: Dzięki API oraz nadchodzącemu „Voice Assistant API” deepgram.com, możliwe są przypadki użycia typu transkrypcja na żywo + podsumowanie dla rozmów agentów (szczególnie podkreślają pipeline: STT → analiza → odpowiedzi).
• Deklaracje dokładności: Publicznie zestawili Nova-2 jako posiadający 8,4% medianę WER w różnych domenach, przewyższając konkurencję, gdzie najbliższy wynik to ~12% deepgram.com, a konkretnie 36% względnie lepszy niż Whisper-large deepgram.com – dla firm, dla których liczy się każdy punkt dokładności, Deepgram przoduje.
• Efektywność kosztowa: Często podkreślają, że uruchamianie ich modelu na GPU jest bardziej opłacalne, a ceny (patrz niżej) mogą być niższe przy dużych wolumenach niż u wielu konkurentów.
• Wsparcie i monitoring: Opcje korporacyjne, takie jak szczegółowe logowanie, wyszukiwanie transkrypcji i monitorowanie przez własną konsolę.

Obsługiwane języki: Podstawowym językiem Deepgram jest angielski (amerykański i akcenty), ale w 2025 roku obsługują 20-30+ języków natywnie, w tym najważniejsze języki europejskie, japoński, koreański, mandaryński, hindi itd. Systematycznie się rozwijają, choć liczba języków nie osiąga jeszcze 100 (mniej niż Whisper). Umożliwiają custom models dla obsługiwanych języków (jeśli język nie jest obsługiwany, trzeba złożyć prośbę lub użyć bazowego modelu wielojęzycznego, jeśli taki jest). Model Nova może obecnie być wyłącznie po angielsku (ich najwyższa dokładność dotyczy zwykle angielskiego, czasem hiszpańskiego). Obsługują także dialekty angielskie (można wskazać brytyjski bądź amerykański dla subtelnych różnic pisowni).

Techniczne podstawy: Deepgram wykorzystuje model deep learning end-to-end, historycznie zbudowany na autonomicznych badaniach – prawdopodobnie zaawansowany wariant sieci konwolucyjnych, rekurencyjnych lub Transformerów. Ich Nova-2 jest opisana jako „architektura oparta na Transformerach z optymalizacjami pod kątem mowy” deepgram.com. Zaznaczają, że Nova-2 był trenowany na 47 miliardach tokenów i 6 milionach zasobów deepgram.com, co jest ogromnym zasobem i wskazuje na dużą różnorodność danych. Twierdzą, że Nova-2 to „najgłębiej wytrenowany model ASR na rynku” deepgram.com. Główne osiągnięcia techniczne:

• Poprawiono rozpoznawanie encji, obsługę kontekstu itd. poprzez modyfikacje architektury deepgram.com.
• Duży nacisk na streaming – ich modele mogą szybko zwracać częściowe wyniki, co sugeruje architekturę synchronicznego dekodowania blokowego.
• Optymalizacja pod GPU: od początku wykorzystywali GPU i sporo kodu w CUDA C++ dla inferencji, osiągając wysoką przepustowość.
• Modele custom zapewne wykorzystują transfer learning – dostrajają bazowe modele na danych klienta. Dostarczają narzędzia lub sami trenują model w zależności od wybranego planu.
• Balansowanie szybkość/ dokładność dzięki wielu rozmiarom modelu: wcześniej istniał model „Enhanced”/„Standard”, Nova-2 być może jest modelem najwyższego poziomu, a inne to warianty szybsze/mniejsze.
• Ciekawostka: Deepgram nabył lub zbudował zbiór danych mowy w wielu domenach (na blogu wspominają o trenowaniu na „wszystkich rodzajach rozmów, spotkań, nagrań video itd.”). Akcentują wyniki adaptacji domenowej, np. specjalistyczne modele dla call center (trening na danych połączeń).
• Starsza architektura zawierała model dwustopniowy, natomiast Nova-2 wydaje się być dużym, zunifikowanym modelem.
• Prawdopodobnie stosują też destylację wiedzy (knowledge distillation) w celu kompresji modeli (ponieważ dostępne są mniejsze warianty).
• Wspominają o używaniu biasowania kontekstowego (podpowiadanie modelowi oczekiwanych słów, jak podanie hintów).
• Przy premierze Nova-2 publikowali porównania: Nova-2 osiąga medianę WER 8,4% vs Whisper large 13,2% itd., dzięki treningowi oraz ulepszeniom architektonicznym deepgram.com deepgram.com.

Przykłady zastosowań (ponad wymienione wcześniej):

• Transkrypcja rozmów w call center na żywo: Firma wykorzystuje Deepgram do transkrypcji rozmów z klientami w czasie rzeczywistym, a następnie używa tekstu, by wyświetlić agentom istotne informacje lub analizować rozmowę po zakończeniu pod kątem zgodności z procedurami.
• SaaS do transkrypcji spotkań: Narzędzia takie jak Fireflies.ai czy alternatywy Otter.ai mogą używać Deepgram w backendzie do tworzenia na żywo notatek i podsumowań spotkań.
• Wyszukiwanie głosowe w aplikacjach: Jeśli aplikacja dodaje funkcję wyszukiwania głosowego lub komend, mogą wykorzystać Deepgram STT do zamiany zapytania na tekst (niektórzy wybierają tę opcję ze względu na szybkość lub prywatność).
• Media i rozrywka: Studio postprodukcyjne może przekazać ogromną ilość surowego materiału audio do Deepgram, by uzyskać transkrypcje potrzebne do tworzenia napisów lub umożliwienia przeszukiwania treści.
• Urządzenia IoT: Niektóre inteligentne urządzenia mogą korzystać z Deepgram lokalnie (edge deployment) lub przez szybkie połączenie z chmurą do transkrypcji komend.
• Narzędzia dla deweloperów: Deepgram jest integrowany z platformami no-code lub narzędziami do analizy danych, by umożliwić łatwe przetwarzanie audio; np. pipeline analityczny przetwarzający nagrania rozmów używa Deepgram, by zamienić je na tekst do dalszej analizy.

Model cenowy: Deepgram rozlicza według zużycia, z darmowymi kredytami na start (np. $200 kredytu dla nowych kont). Potem:

• Mają progi cenowe: np. darmowy próg pozwala na określoną liczbę minut miesięcznie, potem płatny ok. $1,25 za godzinę dla standardowego modelu (czyli $0,0208 za minutę) i być może $2,50/godz. dla Nova (liczby przykładowe; blog Telnyx pokazuje, że Deepgram zaczyna od wersji darmowej i sięga nawet do $10k/rok na poziomie enterprise, co oznacza indywidualne wyceny).
• Oferują także plany commitment: np. płacisz z góry określoną kwotę za niższą stawkę za minutę, lub roczną opłatę licencyjną enterprise.
• W porównaniu do dużych dostawców są generalnie konkurencyjni lub tańsi przy dużej skali; wyższa dokładność oznacza też mniej ręcznych poprawek, co wpływa na koszty BPO.
• Niestandardowe szkolenie modeli to może być koszt dodatkowy albo wymaga planu enterprise.
• Reklamują brak dodatkowych opłat za interpunkcję, diarization itd. – to funkcje w cenie.

Mocne strony:

• Najwyższa dokładność z Nova-2 – lider w rozpoznawaniu mowy angielskiej deepgram.com deepgram.com.
• Możliwość dostosowania AI – to nie tylko czarna skrzynka; możesz dostosować model do swojej dziedziny, co jest bardzo ważne dla biznesu (podnosi „dobrą” dokładność do „świetnej” pod określone zastosowanie).
• Wydajność na żywo – Deepgram ma szybki streaming niskolatencyjny, idealny do zastosowań live (niektóre chmury mają z tym problem przy dużym wolumenie; Deepgram jest pod tym względem budowany od podstaw).
• Elastyczne wdrożenia – chmura, on-prem, hybrydowe; spełniają wymagania firm, także pod względem prywatności i bezpieczeństwa danych.
• Koszty i skalowalność – Przy dużym wolumenie wychodzą często taniej, a obsługują bardzo duże obciążenia (podają przypadki transkrybowania dziesiątek tysięcy godzin miesięcznie).
• Doświadczenie deweloperskie – Ich API i dokumentacja są chwalone; skupiają się wyłącznie na mowie, więc zapewniają dobre wsparcie i ekspertyzę. Funkcje jak boosting słów kluczowych, wielojęzyczność w jednym API itp. są wygodne.
• Fokus na potrzeby biznesowe – funkcje jak wykrywanie sentymentu, podsumowania (dokładają AI głosowe poza zwykłym STT), rozbudowane analizy – to elementy platformy ukierunkowanej na wnioski biznesowe z głosu.
• Wsparcie i partnerstwa – Integrują się z platformami typu Zoom, mają partnerstwa technologiczne (np. niektórzy dostawcy telekom pozwalają podpiąć Deepgram bezpośrednio do streamowania audio z rozmów).
• Bezpieczeństwo – Deepgram ma zgodność SOC2 itd., a jeśli potrzebujesz więcej kontroli, możesz wdrożyć on-prem.

Słabe strony:

• Słabsza rozpoznawalność marki w porównaniu do Google/AWS; konserwatywne firmy mogą się wahać przed wyborem mniejszego dostawcy (chociaż Microsoft i Nuance to podobny przypadek, Deepgram pozostaje niezależny).
• Mniejszy zakres obsługiwanych języków niż duzi gracze – jeśli potrzebujesz transkrypcji dla języka, którego Deepgram jeszcze nie obsługuje, musisz o to poprosić lub skorzystać z innego rozwiązania.
• Katalog funkcji – Skupiają się prawie wyłącznie na STT (z niektórymi dodatkami ML). Nie mają TTS ani pełnej platformy konwersacyjnej (chociaż pojawiło się API voice bota, to nie jest kompleks takie jak Google Contact Center AI czy Watson Assistant). Zatem jeśli klient chce całościowe rozwiązanie głosowe oraz konwersacyjne, to Deepgram może obsłużyć tylko transkrypcję.
• Samodzielna personalizacja – Choć personalizacja to ich zaleta, wymaga od klienta posiadania danych i podstawowej wiedzy ML (jednak Deepgram stara się to uprościć). Nie jest to aż tak plug-and-play jak gotowy model ogólny – to kompromis dla lepszych wyników.
• Aktualizacje – Mniejsza firma może rzadziej aktualizować modele niż np. Google (choć ostatnio zrobili update Nova-2). Potencjalne przestoje lub ograniczenia mogą mieć mniej zapasów/redundancji globalnych niż duże chmury (do tej pory Deepgram jest bardzo stabilny).
• Przy wdrożeniu on-prem, klient sam zarządza instalacją na GPU, co może być wyzwaniem (ale wiele firm ceni taką niezależność).
• Porównanie do open source – Niektórzy mogą sięgnąć po Whisper (darmowy), jeśli liczy się ultraniska cena i zadowala ich trochę niższa dokładność; Deepgram musi nieustannie udowadniać przewagę dzięki wyższej jakości i wsparciu biznesowemu.

Nowości (2024–2025):

• Najważniejsze: premiera modelu Nova-2 pod koniec 2024, znaczna poprawa dokładności (o 18% lepiej niż poprzednia Nova, podają duże przewagi nad konkurencją) deepgram.com deepgram.com. To utrzymuje Deepgram na czele branży. Udostępnili szczegółowe testy i whitepaper.
• Deepgram udostępnił Voice Agent API (beta) w 2025 deepgram.com, co pozwala budować AI agentów na żywo – nie tylko transkrypcja, lecz także analiza i odpowiedź (w praktyce zintegrowany LLM do rozumienia i TTS do odpowiedzi). To oznacza rozszerzanie poza samo STT na pełne konwersacje AI (wprost konkurujące z contact center AI).
• Poszerzono wsparcie językowe (dodano kolejne języki europejskie i azjatyckie w 2024).
• Dodano moduły podsumowań AI: w 2024 wprowadzili opcję, by po transkrypcji rozmowy Deepgram automatycznie generował skrót rozmowy (LLM na transkrypcji, podobnie jak podsumowania Azure).
• Ulepszone funkcjonalności bezpieczeństwa: w 2024 ogłosili zgodność z HIPAA, co otworzyło furtkę dla nowych klientów z branży medycznej.
• Zwiększono wygodę dla deweloperów – np. wydano nowy Node SDK v2, narzędzie CLI do transkrypcji i zmodernizowano dokumentację.
• Pod względem wydajności zoptymalizowali streaming, deklarując opóźnienia w transkrypcji częściowej na poziomie poniżej 300 ms.
• Prawdopodobnie wystartowało partnerstwo z dostawcami telekomunikacyjnymi (integracja z Twilio itd.), co umożliwia transkrypcję rozmów PSTN przez API Deepgram.
• Biorą udział w otwartych testach branżowych – jeśli organizowany jest challenge ASR, Deepgram często startuje, pokazując transparentność rezultatów.
• Od strony biznesowej Deepgram zdobył kolejną rundę finansowania (Seria C w 2023), co świadczy o stabilności i możliwościach inwestowania w R&D.

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

8. Speechmatics (STT dla każdego kontekstu) – Speechmatics Ltd.

Przegląd: Speechmatics to czołowy silnik speech-to-text znany z nacisku na zrozumienie „każdego głosu” – kładącego nacisk na dokładność względem różnorodnych akcentów, dialektów oraz cech demograficznych mówców. Firma z UK już w latach 2010. zdobyła renomę dzięki samoobsługowemu API STT i rozwiązaniom on-prem, często przewyższającym dużych graczy w przypadkach silnych akcentów lub trudnych nagrań. Ich technologia opiera się na zaawansowanym uczeniu maszynowym i przełomie w uczeniu samonadzorowanym, co pozwoliło trenować na ogromnych ilościach nieopisanego audio i poprawić sprawiedliwość rozpoznawania speechmatics.com speechmatics.com. W 2025 Speechmatics oferuje STT w różnych formach: API w chmurze, kontenery do wdrożenia lokalnego oraz integracje OEM (ich silnik w innych produktach). Obsługują potrzeby od napisów telewizyjnych (transkrypcja na żywo) po analitykę rozmów, a nowość „Flow API” łączy STT z syntezą mowy i LLM dla interakcji głosowych audioxpress.com audioxpress.com. Są znani z dokładnej transkrypcji niezależnie od akcentu i wieku mówcy, deklarując przewagę nad konkurencją zwłaszcza w eliminacji biasu (np. zdecydowanie lepsza skuteczność przy głosach afroamerykańskich i dziecięcych niż u innych) speechmatics.com speechmatics.com.

Typ: Speech-to-Text (ASR) z nowymi rozwiązaniami wielomodalnej interakcji głosowej (Speechmatics Flow).

Firma/Deweloper: Speechmatics Ltd. (Cambridge, Wielka Brytania). Niezależna, choć współpracuje z branżą medialną i AI.

Możliwości i grupa docelowa:

• Uniwersalny silnik STT: Jednym z atutów Speechmatics jest pojedynczy silnik, który działa dobrze dla „każdego mówcy, każdego akcentu, każdego dialektu” w obsługiwanych językach. To szczególnie doceniają globalne firmy i nadawcy, którzy mają do czynienia z mówcami z całego świata (np. BBC wykorzystywało Speechmatics do napisów).
• Transkrypcja w czasie rzeczywistym: System potrafi transkrybować transmisje na żywo z niskim opóźnieniem, co czyni go odpowiednim do napisów na żywo podczas wydarzeń, transmisji i rozmów.
• Transkrypcja wsadowa: Wysoka wydajność przy przetwarzaniu wcześniej nagranych materiałów audio/wideo z wiodącą na rynku dokładnością. Często używane do archiwizacji wideo, generowania napisów lub transkryptów.
• Obsługa wielu języków: Rozpoznaje ponad 30 języków (w tym odmiany angielskiego, hiszpański, francuski, japoński, mandaryński, arabski itd.) i potrafi obsłużyć code-switching (system wykrywa, gdy mówca przełącza się z jednego języka na drugi w trakcie rozmowy) docs.speechmatics.com. Obsługuje także automatyczne wykrywanie języka.
• Słownik użytkownika (Custom Words): Użytkownicy mogą podawać konkretne nazwy czy żargon branżowy do priorytetyzacji (silnik wie np. jak poprawnie zapisać rzadkie imiona lub nazwy własne).
• Elastyczne wdrożenie: Speechmatics można uruchomić w chmurze (ma platformę SaaS) lub całkowicie lokalnie przez kontener Docker, co jest istotne w środowiskach wrażliwych. Wielu nadawców uruchamia Speechmatics we własnych data center na potrzeby napisów na żywo, by uniknąć zależności od internetu.
• Dokładność w hałaśliwym otoczeniu: Wysoka odporność na szumy, opcjonalna formatowanie encji (daty, liczby) oraz funkcje jak diaryzacja mówców (rozróżnianie poszczególnych osób w rozmowie).
• Grupa docelowa: Firmy medialne (stacje TV, platformy wideo), centra kontaktowe (transkrypcja rozmów), rozwiązania dla biznesu (transkrypcja spotkań), dostawcy oprogramowania wymagający STT (Speechmatics często licencjonuje swoją technologię innym, partnerstwa OEM), sektor publiczny (transkrypcje posiedzeń), a także firmy AI koncentrujące się na bezstronnym ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Łączy STT, TTS oraz integrację z LLM, umożliwiając tworzenie asystentów głosowych, którzy potrafią słuchać, rozumieć (przez LLM) i odpowiadać syntezowanym głosem audioxpress.com audioxpress.com. Kierowane głównie do rozwiązań z interaktywną AI głosową (jak voiceboty rozumiejące różne akcenty).

Kluczowe cechy:

• Dokładność akcentów: Według ich testów dotyczących uprzedzeń, znacząco zredukowano dysproporcje błędów między grupami akcentów przez trenowanie na dużych zbiorach nieoznaczonych danych speechmatics.com speechmatics.com. Przykładowo, wskaźnik błędu dla głosów Afroamerykanów poprawił się o ok. 45% w stosunku do konkurencji speechmatics.com.
• Rozpoznawanie mowy dzieci: Speechmatics osiąga lepsze wyniki na głosach dzieci (co jest trudne dla ASR) – 91,8% dokładności vs ok. 83% u Google w testach speechmatics.com.
• Model samouczenia (AutoML): Ich „Autonomous Speech Recognition”, wprowadzone około 2021, wykorzystało 1,1 mln godzin audio do uczenia samonadzorowanego speechmatics.com. Taka skala uczenia poprawiła rozumienie różnych głosów tam, gdzie oznaczonych danych brakowało.
• Modele neuronowe: Oparte całkowicie na sieciach neuronowych (przeszli z hybrydowych do end-to-end neural pod koniec lat 2010).
• API & SDK: Dostępne są API REST i websocket dla transkrypcji na żywo i wsadowej oraz SDK ułatwiające integrację. Wyjście w formacie JSON (m.in. słowa, czas trwania, pewność).
• Obsługa encji: Inteligentne formatowanie (np. generowanie “£50”, gdy ktoś mówi „pięćdziesiąt funtów”) oraz oznaczanie encji.
• Pokrycie językowe: ~34 języki na wysokim poziomie jakości (stan na 2025), w tym takie, których inni mogą nie obsługiwać (np. walijski, bo BBC Wales korzystało z tej technologii).
• Ciągłe aktualizacje: Regularnie publikują changelogi z ulepszeniami (np. poprawa dokładności mandaryńskiego o 5% w jednej z aktualizacji docs.speechmatics.com, czy dodanie nowych języków jak maltański).
• Funkcje Flow: Flow API pozwala programistom łączyć wyjście STT z rozumowaniem LLM i odpowiedzią TTS, celując w nowe generacje asystentów głosowych audioxpress.com audioxpress.com. Np. można przesłać nagranie i uzyskać głosową odpowiedź (LLM generuje odpowiedź, a TTS ją czyta) – Speechmatics jest spoiwem dla interakcji w czasie rzeczywistym.

Obsługiwane języki: Aktywnie obsługiwane jest ok. 30-35 języków (angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, portugalski, włoski, niderlandzki, rosyjski, chiński, japoński, koreański, hindi, arabski, turecki, polski, szwedzki itd.). Podkreślają duże pokrycie „globalnych” języków i możliwość dodania kolejnych na życzenie docs.speechmatics.com. Mają także tryb dwujęzyczny hiszpański/angielski pozwalający transkrybować mieszane angielsko-hiszpańskie rozmowy docs.speechmatics.com. W notatkach: nowe języki jak irlandzki i maltański dodano w 2024 docs.speechmatics.com, co pokazuje, że obsługują też „małe” języki jeśli pojawi się zapotrzebowanie. Szczególnie chwalą szeroki zakres akcentów wewnątrz języków — np. ich model angielskiego to jeden, globalny, obejmujący akcenty amerykański, brytyjski, indyjski, australijski, afrykański bez potrzeby oddzielnych modeli.

Podstawy techniczne:

• Uczenie samonadzorowane: Wykorzystali techniki podobne do Facebookowego wav2vec 2.0 (najprawdopodobniej autorską wersję), by trenować reprezentacje akustyczne na ogromnych ilościach nieoznaczonych nagrań (YouTube, podcasty), a następnie dopracować je na danych z transkrypcją. To znacznie poprawiło pokrycie dialektów i akcentów (raport z 2021) speechmatics.com.
• Architektura neuronowa: Prawdopodobnie połączenie CNN do ekstrakcji cech i Transformerów do modelowania sekwencji (współczesne ASR opierają się o architektury typu Conformer). Ogromna aktualizacja modelu pod nazwą „Ursa” w changelogu docs.speechmatics.com najpewniej oznacza nową, dużą architekturę modelu (Conformer lub Transducer).
• Wielkości modeli: Brak szczegółów publicznych, ale przy wdrożeniu lokalnym są różne wersje (np. „standard” i „enhanced”). Zawsze podkreślają niskie opóźnienie, więc prawdopodobnie korzystają z architektury przyjaznej streamingowi (Transducer/CTC dla wyjścia przyrostowego).
• Redukcja uprzedzeń: Dzięki trenowaniu na zróżnicowanych nieoznaczonych danych model uczy się wielu wariantów wymowy. Prawdopodobnie stosują także balanso-wanie datasetów — wyniki opublikowane przez Speechmatics wskazują na ukierunkowane działania na rzecz wyrównania dokładności dla rozmaitych grup mówców.
• Ciągłe uczenie: Prawdopodobnie uwzględniają poprawki użytkowników jako sprzężenie zwrotne (nie wiadomo, czy to dostępne publicznie, ale najpewniej stosowane wewnętrznie).
• Sprzęt i wydajność: Silnik działa na standardowych CPU (większość wdrożeń on-prem bazuje na klastrach CPU), ale można go optymalizować pod GPU. W kontekście niektórych zastosowań podkreślany jest też „mały ślad” (low footprint).
• Technologia Flow API: Łączy autorski ASR z dowolnym LLM (np. OpenAI czy innych dostawców) i TTS — architektura polega na tym, że STT generuje tekst, potem wywoływany jest wybrany LLM, a na końcu wybrany silnik TTS (np. Amazon Polly lub Azure, choć firma reklamuje „dowolny LLM” i „dowolny TTS”) audioxpress.com.

Przykłady zastosowań:

• Nadawanie i media: Wiele transmisji telewizyjnych na żywo w Wielkiej Brytanii korzysta ze Speechmatics do tworzenia napisów na żywo, gdy nie są dostępni stenografowie lub w celu ich wsparcia. Firmy postprodukcyjne używają Speechmatics 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 rady miejskiej lub sesji parlamentarnych (zwłaszcza w krajach z wieloma językami lub wyraźnymi lokalnymi akcentami – tutaj Speechmatics naprawdę się wyróżnia).
• Analityka call center: Podobnie jak inni, ale Speechmatics jest atrakcyjny tam, gdzie agenci lub klienci call center mają silny akcent, który inne silniki mogą błędnie transkrybować. Dodatkowo, mogą być wdrażane lokalnie (niektóre telekomy lub banki w Europie preferują takie rozwiązania).
• Edukacja: Transkrypcja nagrań wykładów lub generowanie napisów do treści uniwersyteckich (szczególnie tam, gdzie zarówno wykładowcy jak i studenci mają różnorodne akcenty).
• Dostawcy technologii głosowych: Niektóre firmy wdrożyły silnik Speechmatics w swoim rozwiązaniu (pod własną marką) ze względu na znaną odporność na akcenty, co daje im przewagę wśród globalnych użytkowników.
• Napisy do treści generowanych przez użytkowników: Niektóre platformy pozwalające użytkownikom na dodawanie napisów mogą korzystać z Speechmatics w tle do obsługi rozmaitych głosów.

Model cenowy:

• Zwykle wycena jest ustalana indywidualnie dla klienta biznesowego (szczególnie przy licencji lokalnej – prawdopodobnie licencja roczna w zależności od użycia lub liczby kanałów).
• Dla chmury (cloud API) wcześniej publikowali ceny: około 1,25 USD za godzinę lub podobnie, konkurencyjnie wobec innych, możliwe że ~0,02 USD/min. Może istnieć minimalne miesięczne zobowiązanie dla dużych klientów biznesowych.
• Zdarzało się, że oferowano darmową wersję próbną lub 600 darmowych minut na SaaS.
• Podkreślają nieograniczone wykorzystanie lokalnie za stałą opłatą, co jest opłacalne dla intensywnych użytkowników w porównaniu do rozliczeń za minutę.
• Jako firma ukierunkowana na biznes, nie są najtańsi dla drobnych zastosowań (hobbysta wybierze OpenAI Whisper), ale dla profesjonalistów ich ceny są zbliżone lub nieco niższe niż Google/Microsoft przy dużej skali, szczególnie podkreślając stosunek ceny do jakości.
• Ich Flow API może być wyceniane inaczej (może za interakcję lub w inny sposób, brak jeszcze jasności, bo produkt jest nowy).
• Obecnie nie publikują otwarcie cen (przejście na model sprzedażowy), ale znani są jako przystępni cenowo i oferują proste warunki licencyjne (co szczególnie ważne w mediach, gdzie wykorzystanie 24/7 wymaga przewidywalnych kosztów).

Mocne strony:

• Dokładność dla akcentów/dialektów: Najlepsi w swojej klasie jeśli chodzi o globalny angielski i wielojęzyczność z minimalną stronniczością speechmatics.com speechmatics.com. Hasło „rozumie każdy głos” jest poparte danymi i uznane w branży – to ogromna przewaga, szczególnie wraz ze wzrostem znaczenia różnorodności i inkluzji.
• Przyjazny dla wdrożeń lokalnych i prywatnej chmury: Wielu konkurentów stawia tylko na chmurę; Speechmatics daje pełną kontrolę klientowi, co wygrywa wrażliwe i ograniczone pod względem przepustowości wdrożenia.
• Skupienie na przedsiębiorstwie: Wysoka zgodność z regulacjami (prawdopodobnie posiadają certyfikaty ISO speechmatics.com), solidne wsparcie, gotowość do realizacji indywidualnych potrzeb (np. dodanie nowego języka lub strojenie na żądanie).
• Napisy na żywo (real-time captioning): Sprawdzone w wydarzeniach na żywo i telewizji, gdzie wymagana jest niska latencja i wysoka dokładność.
• Innowacja i wartości: Silnie komunikują kwestię ograniczania stronniczości AI – to atrakcyjne dla firm dbających o równość. Ich technologia bezpośrednio odpowiada na powszechną krytykę ASR (że gorzej działa dla określonych grup demograficznych).
• Wielojęzyczność w jednym modelu: Obsługa mieszania języków i brak konieczności ręcznego wyboru akcentów lub języków w niektórych przypadkach – model sam to rozpoznaje, co jest bardzo przyjazne użytkownikowi.
• Stabilność i doświadczenie: W branży od połowy lat 2010, używany przez znane marki (np. TED Talks), więc jest sprawdzony w praktyce.
• Rozwój poza STT: Platforma Flow do interakcji głosowych sugeruje rozwój pod przyszłe potrzeby (inwestycje nie tylko w transkrypcję, ale w pełne rozwiązania voice AI, również w trybie full duplex).

Słabe strony:

• Mniej rozpoznawalny wśród deweloperów niż amerykańscy gracze czy open source, co oznacza mniejsze wsparcie społeczności.
• Mniej obsługiwanych języków niż Whisper czy Google – jeśli ktoś potrzebuje języka niskozasobowego (np. suahili lub tamilski), Speechmatics może go nie mieć, chyba że zostanie specjalnie dodany.
• Mniej przejrzysta oferta cenowa: Jako firma nastawiona na biznes, mali deweloperzy mogą uznać, że nie jest to platforma samoobsługowa ani tania do eksperymentów (w porównaniu np. do OpenAI za 0,006 USD/min). Priorytetem jest jakość i rynek przedsiębiorstw, nie niska cena.
• Brak wbudowanego rozumienia języka (do czasu Flow) – surowe transkrypty mogą wymagać dodatkowej analizy NLP do uzyskania insightów; historycznie nie oferowali np. analizy sentymentu czy podsumowania (zostawiali to klientom lub partnerom).
• Konkurencja ze strony Big Techu: Wraz z ulepszaniem obsługi akcentów przez Google, Azure (i darmowym Whisperem) Speechmatics musi stale zostawać o krok przed konkurencją, by być wybieranym zamiast bardziej powszechnych rozwiązań.
• Brak TTS czy innych modalności (jak dotąd) – firmy chcące wszystko w jednym miejscu mogą wybrać Azure (STT, TTS, tłumacz itd.), chyba że Speechmatics zapewni partnerstwa (Flow sugeruje współpracę z dostawcami TTS/LLM zamiast budowy własnych rozwiązań).
• Skalowanie biznesu: są mniejsi, więc skala może budzić pytania – czy poradzą sobie z globalnymi wolumenami typu Google? Prawdopodobnie mogą, biorąc pod uwagę klientów broadcasterskich, ale niektórzy mogą obawiać się długofalowego wsparcia lub kosztów trenowania modeli jako niezależna firma.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

• Speechmatics uruchomił Flow API w połowie 2024 roku audioxpress.com audioxpress.com, co oznacza strategiczne wejście w sferę voice-interactive AI, łącząc STT + LLM + TTS w jednym rozwiązaniu. Uruchomiono listę oczekujących i skierowano ofertę na tworzenie korporacyjnych asystentów głosowych, sygnalizując wejście w konwersacyjną integrację AI.
• Dodali nowe języki (irlandzki gaelicki i maltański w sierpniu 2024) docs.speechmatics.com i kontynuowali ulepszanie modeli (modele Ursa2 dały wzrost dokładności dla wielu języków – sierpień 2024 docs.speechmatics.com).
• Ulepszono diaryzację mówców i wykrywanie wielu języków (np. lepsza transkrypcja dwujęzycznych nagrań hiszpańsko-angielskich na początku 2024).
• Podkreślano aktualizacje kontenerów batchowych ze wzrostem dokładności dla szeregu języków (wzmianki w release notes o ~5% wzroście dla mandaryńskiego, ulepszenia w arabskim, szwedzkim itd. – 2024) docs.speechmatics.com.
• W zakresie stronniczości i inkluzji: po przełomie w 2021, najpewniej zaktualizowali swoje modele na nowo (być może bazując na badaniach z 2023). Możliwe, że wypuścili zaktualizowane „Autonomous Speech Recognition 2.0” z dalszymi ulepszeniami.
• Brali udział, bądź byli cytowani w badaniach takich jak projekty Stanforda czy MIT dotyczących uczciwości ASR, podkreślając wyniki swoich rozwiązań.
• Wyrażają chęć integracji z większymi platformami – możliwy wzrost partnerstw (np. integracja z Nvidia Riva lub transkrypcją Zooma – teoretycznie, ale możliwe, że takie umowy istnieją po cichu).
• Pod względem biznesowym Speechmatics mógł się rozwijać na rynku USA (np. nowe biuro lub partnerstwa) – historycznie mocno obecni byli w Europie.
• W 2025 r. pozostają niezależni i innowacyjni, często uznawani za czołową technologię ASR, gdy wymagana jest bezstronna dokładność.

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

9. ElevenLabs (Platforma Generowania i Klonowania Głosów) – ElevenLabs

Opis ogólny: ElevenLabs to nowoczesna platforma AI do generowania i klonowania głosu, która zyskała rozgłos w 2023 roku dzięki niezwykle realistycznym i wszechstronnym syntetycznym głosom. Specjalizuje się w Text-to-Speech (TTS), pozwalającym generować mowę z wyczuciem emocji oraz w klonowaniu głosu, umożliwiając użytkownikom tworzenie własnych głosów (nawet kopiowanie głosu konkretnej osoby za jej zgodą) na podstawie krótkiej próbki audio. ElevenLabs oferuje łatwy w obsłudze interfejs www i API, dzięki czemu twórcy treści, wydawcy i deweloperzy mogą generować wysokiej jakości mowę w wielu głosach i językach. Do 2025 roku ElevenLabs uważany jest za jedną z najlepszych platform do ultra-realistycznego TTS, często nie do odróżnienia od mowy ludzkiej w wielu zastosowaniach zapier.com zapier.com. Platforma wykorzystywana jest do wszystkiego – od narracji audiobooków, przez podkłady głosowe do filmów na YouTube, głosy postaci w grach, aż po narzędzia dostępnościowe. Kluczową cechą wyróżniającą jest poziom ekspresji i personalizacji: użytkownicy mogą ustawiać stabilność i podobieństwo głosu, aby uzyskać pożądany ton emocjonalny zapier.com, a platforma oferuje rozbudowaną bibliotekę gotowych głosów oraz klonów tworzonych przez użytkowników.

Typ: Text-to-Speech & Voice Cloning (z pomocniczym rozpoznawaniem mowy jedynie do procesu klonowania; głównym celem jest generowanie głosu).

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

Możliwości i użytkownicy docelowi:

• Ultra-realistyczny TTS: ElevenLabs potrafi generować mowę z naturalną intonacją, tempem i emocjami. Głos nie brzmi sztucznie; oddaje niuanse, takie jak śmiech, szept, zawahanie, jeśli jest to potrzebne. Docelowymi użytkownikami są twórcy treści (narracje do wideo, podcasty, audiobooki), deweloperzy gier (głosy NPC), filmowcy (protopying dubbingu), a nawet osoby prywatne dla zabawy lub w celach dostępnościowych (czytanie artykułów na głos wybranym głosem).
• Biblioteka Głosów: W 2024 roku udostępnia ponad 300 gotowych głosów w swojej publicznej bibliotece, w tym niektóre stylizowane na znanych aktorów czy konkretne style (licencjonowane lub dodane przez użytkowników) zapier.com. Użytkownik może filtrować po stylu (narracyjny, radosny, groźny itd.) oraz językach.
• Klonowanie Głosu (Własne głosy): Użytkownicy (z odpowiednimi prawami) mogą stworzyć cyfrową kopię głosu, dostarczając kilka minut próbki audio. Platforma utworzy niestandardowy głos TTS, mówiący tym samym tembrem i w tym samym stylu elevenlabs.io elevenlabs.io. To popularne rozwiązanie wśród twórców, którzy chcą unikalnego głosu lektora lub dla firm lokalizujących głos marki.
• Wielojęzyczność i Cross-Lingual: ElevenLabs umożliwia generowanie mowy w 30+ językach dowolnym wybranym głosem – można np. sklonować głos mówiący po angielsku i sprawić, by mówił po hiszpańsku lub japońsku, zachowując cechy barwy elevenlabs.io elevenlabs.io. To bardzo przydatne przy dubbingu tej samej treści na różne języki bez zmiany głosowej tożsamości.
• Kontrola emocji: Interfejs/API umożliwia regulację takich ustawień jak stabilność (konsekwencja vs. zmienność w delivery), podobieństwo (na ile ściśle zachowuje cechy oryginalnego głosu) zapier.com, a nawet styl i akcent poprzez wybór głosu. Pozwala to na precyzyjne dopasowanie wykonania – np. by był bardziej ekspresyjny lub monotonny.
• Generacja w czasie rzeczywistym i niskie opóźnienie: W 2025 roku ElevenLabs przyspieszył generowanie głosu – jest na tyle szybkie, że sprawdza się w niektórych zastosowaniach interaktywnych (choć głównie generuje asynchronicznie). Udostępniają nawet model o niskim opóźnieniu (beta).
• Platforma i API: Dostępne jest studio internetowe, w którym nietechniczni użytkownicy mogą wpisać tekst, wybrać lub dostroić głos i wygenerować audio. Programiści mają do dyspozycji API i SDK. Wprowadzili też model Eleven Multilingual v2 dla bardziej naturalnej syntezy w językach innych niż angielski.
• Narzędzia publikacji: Specjalnie dla twórców audiobooków – pozwala np. na wprowadzanie długich tekstów, zachowanie spójności głosu między rozdziałami itd. Użytkownikami są self-publisherzy, wydawcy audiobooków na rynki zagraniczne, twórcy wideo, producenci treści na media społecznościowe wymagający narracji.

Najważniejsze funkcje:

• Voice Lab i Biblioteka: Intuicyjny „Voice Lab” do zarządzania własnymi głosami oraz Biblioteka Głosów, gdzie można odkrywać głosy według kategorii (np. „narrator”, „bohaterski”, „prezenter wiadomości”) zapier.com. Wiele głosów jest udostępnianych społecznościowo (z zachowaniem praw).
• Bardzo ekspresyjne modele: ElevenLabs wypuścił nowy model (v3 pod koniec 2023 w wersji alfa), który potrafi naturalnie wychwycić śmiech, zmiany tonu w środku zdania, szept itd. elevenlabs.io elevenlabs.io. W demo pojawiają się przykłady dynamicznej ekspresji, a nawet śpiewu (do pewnego stopnia).
• Kontrola stabilności vs. wariacji: Suwak „Stability” – większa stabilność gwarantuje spójny ton (dobry do długich narracji), mniejsza – większą dynamikę/emocjonalność (lepsze do dialogów postaci) zapier.com.
• Klonowanie za zgodą i zabezpieczenia: Wymagana jest wyraźna zgoda lub weryfikacja do klonowania cudzego głosu (by zapobiec nadużyciom). Np. przy klonowaniu własnego głosu trzeba przeczytać wskazane frazy z oświadczeniem o zgodzie (jest to weryfikowane).
• Wielogłosowość i dialogi: Interfejs umożliwia tworzenie wielogłosowych nagrań (np. różne głosy do kolejnych paragrafów/kwestii dialogowych). Idealne do słuchowisk czy symulacji rozmów.
• Języki: Na 2025 rok obsługiwane są główne języki europejskie i część azjatyckich; deklarują 30+ (najprawdopodobniej angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, portugalski, polski, hindi, japoński, koreański, chiński itd.). Stale rozwijają wsparcie językowe – model v3 poprawił naturalność wielojęzycznego mówienia.
• Jakość dźwięku: Wysokiej jakości wyjście (44,1 kHz), odpowiednie dla profesjonalnych mediów. Kilka formatów do wyboru (MP3, WAV).
• Funkcje API: Możliwość wyboru głosu po ID, dostosowywania parametrów przy każdym wywołaniu oraz opcjonalnego morphowania głosu (zmiana stylu między dwoma głosami).
• *ElevenLabs oferuje także rozpoznawanie mowy (STT), np. transkrypcję opartą na Whisper, głównie w celu ułatwienia dubingu, jednak nie jest to główny fokus.

Obsługiwane języki: 32+ języki do generowania TTS elevenlabs.io. Co ważne, cross-lingualna zdolność oznacza, że nie trzeba osobnego głosu dla każdego języka – jeden głos może mówić we wszystkich, choć z akcentem oryginału. Podkreślają możliwość w-językowego użycia (np. klonujemy Polaka, a ten mówi po japońsku). Nie każdy głos działa równie dobrze w każdym języku (niektóre są optymalizowane pod angielski, lecz model v3 uwzględnia trening wielojęzyczny). Języki obejmują te największe oraz wybrane mniejsze (najprawdopodobniej holenderski, szwedzki czy arabski, itp.). Społeczność często raportuje o jakości w różnych językach – do 2025 r. ElevenLabs znacznie poprawił jakość nieanglojęzyczną.

Techniczne podstawy działania:

• ElevenLabs korzysta z autorskiego modelu deep learning, prawdopodobnie będącego połączeniem enkodera tekstowego opartego na Transformerze i generatywnego dekodera audio (wokodera), podobnego do VITS lub Grad-TTS, ale silnie zoptymalizowanego. Inwestują w ekspresywność, możliwe, że stosując techniki takie jak pretrenowane enkodery mowy (np. Wav2Vec2), by uchwycić tożsamość głosu z próbki, oraz podejście „mixture-of-speaker” lub promptowe do stylu.
• Wzmianka o modelu v3 („Eleven v3”) sugeruje nową architekturę, prawdopodobnie łączącą wielojęzyczne uczenie i tokeny stylu dla emocji elevenlabs.io.
• Wspomniane są „przełomowe algorytmy AI” elevenlabs.io – zapewne korzystają z ogromnych ilości danych treningowych (deklarowali tysiące godzin, m.in. public domain audiobooki) i stawiają na trening multi-speaker, co pozwala jednemu modelowi generować wiele głosów.
• Jest to poniekąd analogiczne do tego, jak działa TTS OpenAI (funkcja głosowa w ChatGPT): jeden wielogłosowy model. ElevenLabs jest liderem na tym polu.
• Stosują zero-shot cloning: już z krótkiej próbki ich model potrafi zaadaptować dany głos. Prawdopodobne podejście: ekstrakcja osadzeń głośnikowych (np. d-vector) i podanie ich do modelu TTS, by uwarunkować generowanie odpowiednią barwą. Dlatego klony powstają natychmiast.
• Rozwijają emocjonalne warunkowanie – być może za pomocą tokenów stylu lub wielokrotnych próbek referencyjnych (głosy z przypisanymi etykietami emocji).
• Kładą nacisk na szybką syntezę: prawdopodobnie użycie GPU i wydajnych wokoderów pozwala na generowanie w niemal czasie rzeczywistym (mogą używać wokodera równoległego dla szybkości).
• Jednym wyzwaniem jest cross-lingual alignment – zapewne stosują IPA lub zunifikowaną przestrzeń fonemów, by dany głos poprawnie wymawiał inne języki (użytkownicy raportują, że radzi sobie z tym nieźle).
• Stosują zaawansowane przetwarzanie tekstu: poprawne wymawianie nazw, homografów, rozumienie kontekstu (wysoka jakość sugeruje sprawny pipeline normalizacji tekstu i wewnętrzny model języka do wybierania wymowy zależnie od kontekstu).
• Prawdopodobnie stosują pętlę sprzężenia zwrotnego: duża liczba użytkowników pozwala zbierać informacje o błędnych wymowach, co pozwala na ciągłe udoskonalanie (zwłaszcza tam, gdzie użytkownicy wskazują poprawki).

Zastosowania:

• Narracja audiobooków: Niezależni autorzy korzystają z ElevenLabs, aby tworzyć wersje audiobookowe bez angażowania lektorów, wybierając odpowiedni głos narratora z biblioteki lub klonując własny głos. Wydawcy lokalizują książki, klonując głos lektora 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 głosowych (A/B) dla swojego materiału.
• Tworzenie gier: Niezależni deweloperzy gier używają tego, aby postacie NPC mówiły własnymi głosami, wybierając różne głosy dla każdej postaci i generując dialogi, co pozwala zaoszczędzić ogromne kwoty na nagraniach.
• Dubbing i lokalizacja: Studio może zdubbingować film lub serial na wiele języków, używając klona oryginalnego głosu aktora mówiącego w innych językach – zachowując unikalną osobowość głosu. ElevenLabs już zostało użyte w niektórych projektach fanowskich, aby oryginalni aktorzy „wypowiadali” nowe kwestie.
• Dostępność i czytanie: Ludzie używają tego do czytania artykułów, e-maili czy plików PDF przyjemnym głosem według własnego wyboru. Osoby z dysfunkcjami wzroku korzystają z bardziej naturalnego TTS, co czyni długie słuchanie wygodniejszym.
• Prototypowanie głosu: Agencje reklamowe lub filmowcy prototypują podkłady głosowe i reklamy z głosami AI, aby uzyskać akceptację klienta przed nagraniem ludzkim. Czasami głos AI jest tak dobry, że zostaje użyty finalnie przy mniejszych projektach.
• Osobiste klonowanie głosu: Niektórzy klonują głos starszych krewnych (za ich zgodą), by zachować ich głos lub klonują swój własny, by delegować zadania (np. by “własny głos” czytał ich teksty).
• Interaktywne opowiadanie historii: Aplikacje lub gry generujące treść na bieżąco korzystają z ElevenLabs do generowania dynamicznych kwestii (przy uwzględnieniu pewnego opóźnienia).
• Głosy do call center lub wirtualnych asystentów: Firmy mogą stworzyć unikalny, markowy głos przez klonowanie lub indywidualną kreację w ElevenLabs i wykorzystywać go w systemach IVR lub asystentach wirtualnych, zapewniając rozpoznawalność i spójność z marką.
• Efektywność tworzenia treści: Pisarze generują dialogi postaci w postaci audio, aby zobaczyć jak brzmią w wykonaniu aktorskim, co ułatwia pisanie scenariuszy.

Model cenowy: ElevenLabs oferuje model freemium oraz subskrypcje:

• Darmowy poziom: ok. 10 minut wygenerowanego audio miesięcznie do testów zapier.com.
• Plan Starter: $5/mies. (lub $50/rok) obejmuje ok. 30 minut miesięcznie oraz dostęp do klonowania głosów i prawa do komercyjnego użycia na podstawowym poziomie zapier.com.
• Wyższe plany (np. Creator, Independent Publisher itd.) kosztują więcej miesięcznie i oferują większe limity (godziny generowania) oraz dodatkowe funkcje jak wyższa jakość, więcej własnych głosów, priorytet, czasem API zależnie od poziomu zapier.com zapier.com.
• Enterprise: wycena indywidualna dla dużych zastosowań (plany nielimitowane do negocjacji itp.).
• W porównaniu z chmurowym TTS, które często rozlicza się za znak, ElevenLabs rozlicza się za długość. Np. $5 za 30 minut, co daje ok. $0.17 za minutę – konkurencyjnie, biorąc pod uwagę jakość i prawa użytkowania.
• Można dokupić dodatkowe minuty/godziny (pakiety jednorazowe lub przekroczenia limitu).
• Cena obejmuje korzystanie z gotowych głosów i klonowania głosu. Jeśli klonujesz czyjś głos z ich biblioteki, możesz być poproszony o dowód prawa do takiego użycia itp., ale usługa dba o zgodność z prawem.
• Mają API dla subskrybentów (prawdopodobnie od planu za $5, z ograniczonym limitem).
• Ogólnie, bardzo przystępny dla indywidualnych twórców (co napędziło jego popularność), z możliwością skalowania pod większe potrzeby.

Zalety:

• Bezkonkurencyjna jakość i realizm głosu: Użytkownicy często podkreślają, że głosy ElevenLabs są jednymi z najbardziej zbliżonych do ludzkiego dostępnych publicznie zapier.com zapier.com. Przekazują emocje i naturalny rytm, przebijając w wyrazistości wiele dużych rozwiązań TTS.
• Przyjazność dla użytkownika i swoboda twórcza: Platforma jest zaprojektowana tak, że nawet laik może łatwo klonować głos czy dostosowywać parametry stylu. Obniża to próg wejścia dla kreatywnego wykorzystania AI voice.
• Ogromna liczba głosów: Setki gotowych głosów oraz możliwość tworzenia własnych pozwala osiągnąć niemal dowolny styl lub personę – znacznie większa różnorodność niż typowe TTS (które mają np. 20-50 głosów).
• Multi-językowość i cross-językowość: Możliwość zachowania jednego głosu przy zmianie języka z zachowaniem akcentu/emocji to unikalna cecha, ułatwiająca tworzenie wielojęzycznych treści.
• Szybkie cykle rozwojowe: Jako dynamiczny startup, ElevenLabs błyskawicznie wprowadza nowe funkcje (np. szybka ewolucja z modelu v1 do v3 w ciągu roku, dodawanie języków, śmiechu/szeptu). Błyskawicznie wdrażają uwagi społeczności.
• Zaangażowana społeczność: Wielu twórców chętnie korzysta z tej platformy, dzieli się poradami i głosami, co zwiększa jej zasięg, a wiele scenariuszy użycia jest eksplorowanych, dzięki czemu produkt jest coraz lepszy.
• Elastyczna integracja API: Programiści mogą budować własne aplikacje (niektóre narzędzia narracyjne czy boty Discord korzystają już z ElevenLabs do generowania głosu).
• Opłacalność względem efektów: Przy małych i średnich zastosowaniach dużo tańsze niż zatrudnianie lektora i wynajem studia, a osiągane efekty są niemal profesjonalne. To ogromna korzyść dla twórców indie.
• Kontrola etyczna: Wprowadzono zabezpieczenia (weryfikacja przy klonowaniu głosów lub konieczność wyższego planu, a także wykrywanie nadużyć). Dzięki temu budują zaufanie właścicieli IP.
• Finansowanie i rozwój: Dobrze finansowani i szeroko używani – raczej nie znikną i nadal będą się rozwijać.

Słabości:

• Potencjał nadużyć: Sama technologia (realistyczne klonowanie) niesie ryzyko – na początku zdarzały się przypadki użycia do deepfake’ów głosowych. Wymusiło to ostrzejsze zasady i wprowadzenie detekcji nadużyć. Jednak samo istnienie technologii niesie ryzyko podszywania się, jeśli nie będzie dobrze kontrolowana.
• Spójność przy długiej formie: Czasem utrzymanie dokładnie tej samej emocji w bardzo długich narracjach bywa trudne. Model może lekko zmienić ton lub tempo między rozdziałami (opcja stabilności i nadchodzący v3 mają to poprawiać).
• Wymowa nietypowych słów: Choć jest bardzo dobra, czasem przekręca imiona czy rzadkie terminy. Można wprowadzać poprawki fonetyczne, ale “z pudełka” nie można tego całkowicie wyeliminować. Inne chmurowe TTS też mają podobne bolączki.
• Limity API / skalowanie: Przy naprawdę masowej skali (automatyzacja tysięcy godzin) można natrafić na limity przepustowości, choć prawdopodobnie duże firmy mogą negocjować podwyższenie limitów. Wielcy dostawcy chmury być może lepiej obsłużą setki równoległych żądań na raz.
• Brak wbudowanego ASR/dialogu: Sama nie jest to platforma end-to-end dla AI konwersacyjnego – trzeba dodać STT i logikę oddzielnie (np. w porównaniu do Amazon Polly + Lex). ElevenLabs łatwo zintegrować, ale to trzeba mieć na uwadze.
• Pojawiająca się konkurencja: Duzi gracze i nowe startupy zauważyły sukces ElevenLabs; OpenAI może wejść z własnym zaawansowanym TTS, Microsoft (np. VALL-E) też już rozwijają produkty zbliżone. ElevenLabs musi stale innowować, by utrzymać przewagę.
• Prawa do wizerunku/licencje: Użytkownicy muszą uważać korzystając z głosów podobnych do prawdziwych osób lub ich klonów. Nawet z uzyskaną zgodą mogą pojawić się szare strefy prawne (prawo do wizerunku) w zależności od kraju. To może odstraszać część komercyjnych nabywców do czasu wyjaśnienia praw i etyki.
• Ograniczenia akcentu/języków: Choć obsługuje wiele języków, głos może przenosić akcent źródłowy. Dla niektórych przypadków potrzeba “rodzimego” brzmienia – być może w przyszłości pojawią się opcje adaptacji głosu per język lub natywna biblioteka głosów.
• Zależność od chmury: To zamknięta chmurowa usługa; brak rozwiązania lokalnego/offline. Niektóre firmy mogą nie chcieć przesyłać poufnych tekstów do chmury. Nie ma wersji samohostowanej (w przeciwieństwie do niektórych otwartoźródłowych TTS).

Ostatnie aktualizacje (2024–2025):

• ElevenLabs wprowadziło Eleven Multilingual v2 pod koniec 2023 roku, znacznie poprawiając generowanie mowy w językach innych niż angielski (mniej akcentu, lepsza wymowa).
• Wydali alfę Voice Generation v3, która potrafi generować śmiech, zmieniać styl w połowie zdania i zapewnia ogólnie szerszy zakres dynamiki elevenlabs.io elevenlabs.io. Najprawdopodobniej wdrożono to w pełni w 2024 r., czyniąc głosy jeszcze bardziej realistycznymi (np. w demach występowały w pełni zagrane sceny).
• Rozszerzyli klonowanie głosu, pozwalając na natychmiastowe klonowanie głosu z zaledwie około 3 sekund nagrania w limitowanej becie (jeśli prawda, być może z wykorzystaniem technologii podobnej do VALL-E Microsoftu, o której na pewno wiedzieli). To drastycznie upraszcza klonowanie przez użytkownika.
• Baza głosów eksplodowała, gdy uruchomili funkcję udostępniania głosów: do 2025 r. tysiące głosów stworzonych przez użytkowników (niektóre z domeny publicznej lub oryginalne) są dostępne do wykorzystania – swego rodzaju „marketplace” głosów.
• Nawiązali więcej partnerstw; np. niektórzy wydawcy oficjalnie używają ElevenLabs do audiobooków, albo integracje z popularnym oprogramowaniem do wideo (być może plugin do Adobe Premiere lub After Effects, pozwalający generować narrację bezpośrednio w aplikacji).
• Pozyskali kolejne środki przy wysokiej wycenie zapier.com, co wskazuje na ekspansję (możliwie w pokrewne dziedziny, takie jak dialogi głosowe czy badania nad prozodią).
• Po stronie bezpieczeństwa wdrożyli system odcisków głosu – każde audio wygenerowane przez ElevenLabs może być zidentyfikowane jako takie przez ukrytą wodę lub AI detekcyjne, które rozwijają, aby zapobiegać nadużyciom.
• Dodali narzędzie Voice Design (w wersji beta), które pozwala użytkownikom „mieszać” głosy lub dostosowywać wybrane cechy i tworzyć nowy głos AI bez próbki ludzkiej. Otwiera to kreatywne możliwości do generowania unikalnych głosów niepowiązanych z rzeczywistymi osobami.
• Ulepszono też dostępność API dla deweloperów – nowe funkcje obejmują asynchroniczne generowanie, większą kontrolę przez API, a być może opcję on-premises dla klientów enterprise (niepotwierdzone, ale możliwe dla dużych klientów).
• Podsumowując, ElevenLabs w 2025 roku wciąż wyznacza standard w generowaniu głosu AI, zmuszając innych do nadrabiania zaległości.

Oficjalna strona: ElevenLabs Voice AI Platform zapier.com zapier.com (oficjalna strona ElevenLabs do syntezy mowy i klonowania głosu).

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

Przegląd: Resemble AI to czołowa platforma do klonowania głosu i niestandardowego text-to-speech, która umożliwia użytkownikom tworzenie bardzo realistycznych modeli głosów i generowanie mowy tymi głosami. Firma powstała w 2019 roku i skupia się na szybkim i skalowalnym klonowaniu głosu dla twórców i zastosowań komercyjnych. Wyróżnia się możliwością klonowania głosów na różne sposoby: z tekstu (istniejących głosów TTS, które można dostosować), z nagrań audio, a nawet w czasie rzeczywistym. Do 2025 roku Resemble AI wykorzystywano do produkcji realistycznych głosów AI w filmach, grach, reklamach i asystentach głosowych – zwłaszcza wszędzie tam, gdzie potrzebny jest konkretny głos będący repliką osoby lub unikalną marką. Posiada też funkcję „Localize”, która umożliwia jednemu głosowi mówić w wielu językach (podobnie jak ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble oferuje API i studio webowe, szczególnie przyciągając klientów biznesowych pragnących zintegrować markowe głosy w swoich produktach (z większą kontrolą, jak np. wdrożenie on-prem jeśli potrzeba).

Typ: Text-to-Speech & Klonowanie Głosu, plus Koverzja Głosu w Czasie Rzeczywistym.

Firma/Deweloper: Resemble AI (kanadyjski startup).

Możliwości i docelowi użytkownicy:

• Klonowanie głosu: Użytkownik może wykonać kopię głosu mając jedynie kilka minut nagranej próbki. Klonowanie Resemble jest wysokiej jakości – odwzorowuje barwę i akcent oryginału. Docelowi użytkownicy to studia treści chcące syntetyzować głos lektora, firmy chcące własny markowy głos oraz deweloperzy chcący unikalny głos do aplikacji.
• Generowanie niestandardowego TTS: Gdy głos zostanie zklonowany lub zaprojektowany, można wprowadzać tekst i generować mowę tym głosem przez aplikację webową lub API. Mowa może być bardzo ekspresyjna (Resemble potrafi uchwycić emocje z danych treningowych lub przez dodatkowe sterowanie).
• Koverzja głosu w czasie rzeczywistym: Wyjątkowa cecha – Resemble potrafi konwertować mowę na mowę, czyli użytkownik mówi, a na wyjściu otrzymuje tekst w docelowym głosie niemal natychmiast resemble.ai resemble.ai. Przydatne np. do dubbingu lub aplikacji live (ktoś mówi, a słychać inny charakterystyczny głos).
• Localize (języki krzyżowe): Ich narzędzie Localize pozwala tłumaczyć i konwertować głos na ponad 60 języków resemble.ai. Pozwala to np. zamienić głos angielski na inne języki z zachowaniem tożsamości głosu. Używane do globalnej lokalizacji dialogów i treści.
• Emocje i styl: Resemble kładzie nacisk na kopiowanie nie tylko głosu, ale też emocji i stylu. System potrafi przenieść ton emocjonalny z nagrania referencyjnego do wygenerowanego głosu resemble.ai resemble.ai.
• Elastyczne wejście i wyjście: Obsługują nie tylko tekst, ale też API przyjmujące parametry emocji oraz system „Dialogue” do zarządzania konwersacjami. Wyniki to standardowe formaty audio z możliwością regulowania tempa itp.
• Integracja i wdrożenia: Resemble oferuje API w chmurze, ale umożliwia też instalację on-premises lub w prywatnej chmurze dla firm (dane nie opuszczają organizacji). Mają plugin do Unity dla game dev, aby łatwo wstawiać głosy do gier. Możliwe też wsparcie dla integracji z telefonią.
• Zastosowania i użytkownicy: Twórcy gier (Resemble użyto w grach do głosów postaci), post-produkcja filmowa (np. naprawa dialogu lub tworzenie głosu dla CGI), reklama (klony głosów gwiazd za zgodą), call center (wirtualny agent z własnym głosem), oraz dostępność (np. oddanie osobom po utracie głosu „własnego” głosu cyfrowego).

Kluczowe cechy:

• 4 sposoby klonowania: Resemble reklamuje klonowanie poprzez nagranie głosu w ich webappce (przeczytaj 50 zdań itd.), przesłanie istniejącego nagrania, wygenerowanie nowego głosu przez mieszanie głosów lub jedno-klikowe połączenie kilku, by stworzyć nowy styl.
• Pipeline mowa-na-mowę: Prześlij nagranie audio (np. osoba mówi nowe kwestie), a Resemble przetworzy je do docelowego głosu, zachowując niuanse, jak intonacja. To prawie w czasie rzeczywistym (krótkie opóźnienie).
• API i GUI: Nietechniczni użytkownicy korzystają z wygodnego webowego interfejsu do generowania klipów, edycji intonacji poprzez zaznaczanie słów i zmienianie ich (mają funkcję ręcznego ustawiania tempa czy akcentowania – podobnie jak Overdub w Descript).
• Przechwytywanie emocji: Reklamują „przechwytywanie emocji w pełnym spektrum” – jeśli źródłowy głos miał różne emocje w danych, model wyprodukuje odpowiednie wersje. Pozwala też oznaczać frazy emocją, np. „zły”, „radosny” podczas syntezy.
• Masowa generacja i personalizacja: API Resemble potrafi masowo generować spersonalizowane wypowiedzi (np. zautomatyzowana produkcja tysięcy reklam audio z unikalnym imieniem itp.).
• Jakość i ulepszanie: Stosują neuronowy, wysokiej jakości wokoder dla naturalności i wyrazistości dźwięku. Wspominają analizę i korektę słabego sygnału audio przed transkrypcją telnyx.com – to raczej dotyczy STT Watsona, ale zapewne także w Resemble wstępnie przetwarzają audio jeśli trzeba.
• Projekty i współpraca: Webowe studio Resemble umożliwia współpracę zespołową – zarządzanie projektami głosu, odsłuch, uwagi do prób itd.
• Aspekty etyczne/weryfikacja: Również wdrażają potwierdzenie własności głosu – np. wymagają specjalnych fraz zgody. Pozwalają także na oznaczanie outputu niewidocznym watermarkiem, jeśli wymagane.
• Resemble Fill – ciekawa opcja: pozwala załadować prawdziwe nagranie głosu i jeśli są w nim złe lub brakujące frazy, można wpisać nowe słowa i sztuczny głos płynnie je wmontuje, korzystając ze zklonowanego głosu – po prostu AI „łatka głosu”. Idealne do postprodukcji filmowej, np. by poprawić pojedynczą wypowiedź bez dogrywek studiu.
• Analiza i strojenie: W wersji enterprise dostępne są analizy użycia, możliwość dostrojenia leksykonu (własna wymowa słów) itp.

Obsługiwane języki: Ponad 50 języków z syntezą głosu aibase.com, a w narzędziu Localize do dubbingu wymieniają zwłaszcza 62 języki resemble.ai. Bardzo szeroko (podobnie jak ElevenLabs). Są to m.in. angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, polski, portugalski, rosyjski, chiński, japoński, koreański, prawdopodobnie różne języki indyjskie, arabski itd. Często podkreślają, że można nadać głosowi mowę w języku innym niż oryginalny, więc pod spodem jest wielojęzyczny silnik TTS.
Mają też możliwość przełączania języka w ramach jednej wypowiedzi, choć to raczej domena STT. Dla TTS kluczową zaletą jest obsługa wielu języków przez te same klony głosu.

Techniczne podstawy działania:

• Silnik Resemble prawdopodobnie wykorzystuje neuronalny model TTS obsługujący wiele głosów (np. wariant Glow-TTS lub FastSpeech) oraz wysokiej jakości wokoder (zapewne coś w stylu HiFi-GAN). Wykorzystują enkoder głosu (podobny do technik osadzania mówców), by umożliwić szybkie klonowanie na podstawie kilku przykładów.
• Wspominają o uczeniu maszynowym na dużą skalę – zapewne trenują modele na ogromnych zbiorach danych głosowych (być może licencjonowanych ze studiów, publicznych zbiorów itp.).
• Konwersja mowy w czasie rzeczywistym sugeruje użycie modelu, który potrafi niemal natychmiast przekształcić cechy głosu źródłowego na cechy głosu docelowego. Prawdopodobnie łączą rozpoznawanie mowy automatyczne (uzyskanie fonemów/wyrównania czasowego) z ponowną syntezą na wybranej barwie głosu albo korzystają z modelu konwersji głosu end-to-end, niewymagającego transkrypcji dla zachowania szybkości.
• Kontrola emocji: Możliwe, że stosują podejście tokenów stylu lub osobne modele na każdą emocję, albo dokonują fine-tuningu z etykietami emocji.
• Localize: Prawdopodobnie wykorzystują pipeline: zamiana mowy na tekst (z tłumaczeniem), a potem tekst na mowę. Możliwe też, że mają bezpośredni wielojęzyczny model głosu (rzadziej spotykane). Integrują krok tłumaczenia. Kładą nacisk na zachowanie osobowości głosu w docelowym języku, co sugeruje użycie tego samego modelu głosowego dla nieangielskich wejść.
• Skalowalność i szybkość: Twierdzą, że konwersja następuje w czasie rzeczywistym przy minimalnych opóźnieniach. Ich TTS dla standardowego tekstu może być nieco wolniejszy od ElevenLabs (jeśli mają więcej back-endu), ale zapewne ciągle go optymalizują. Wspominają generację 15 minut audio z zaledwie 50 nagranych zdań (szybkie klonowanie).
• Kładą nacisk na reprodukcję drobnych szczegółów akustycznych, tak aby klonowany głos był nie do odróżnienia od oryginału. Możliwe także użycie zaawansowanych funkcji straty lub GAN w celu lepszego odwzorowania tożsamości głosu.
• Wspominają analizę i korektę wejściowego audio dla S2S – zapewne redukcję szumów lub dostosowanie tonu tła.
• Technologia obejmuje funkcje Voice Enhancer (np. poprawa jakości dźwięku) dla wejściowych sygnałów audio, jeśli jest taka potrzeba.

Zastosowania:

• Film i TV: Resemble był wykorzystywany do klonowania głosów aktorów na potrzeby postprodukcji (np. poprawki dialogów lub generowanie kwestii, gdy aktor nie jest dostępny). Używany także do tworzenia głosów AI dla postaci CG lub odmładzania głosu (sprawienie, by starszy aktor brzmiał młodziej).
• Gry: Studia gier korzystają z Resemble, by generować godziny dialogów NPC po sklonowaniu kilku głosów aktorów (oszczędność kosztów, szybkie iterowanie skryptów).
• Reklama i marketing: Marki klonują głos celebryty (za zgodą), by generować różne warianty reklam czy personalizowane promocje na dużą skalę. Często tworzone są też własne “brandowe” głosy zachowujące spójność na różnych rynkach, przy dostosowaniu języka do kraju, ale z zachowaniem tej samej tożsamości głosowej.
• Konwersacyjne AI: Niektóre firmy zasilają swoje IVR lub wirtualnych asystentów dostosowanymi głosami Resemble, lepiej oddającymi osobowość marki, zamiast generycznego TTS. (Np. asystent głosowy banku mówi charakterystycznym “firmowym” głosem).
• Użytkowanie osobiste (utrata głosu): Osoby tracące głos z powodu choroby wykorzystują Resemble, by klonować i zachowywać swój głos, a potem używać go jako „text-to-speech” do komunikacji. (To podobne do oferty Lyrebird (kupione przez Descript); Resemble także to umożliwia).
• Lokalizacja mediów: Studia dubbingowe używają Resemble Localize do szybkiego podkładania głosów – oryginalne kwestie, docelowy język i bardzo podobny głos w jednym systemie. Znacznie skraca to czas pracy, choć często wymaga jeszcze ludzkich poprawek.
• Interaktywne narracje: Resemble można zintegrować z aplikacjami fabularnymi lub narratorami AI, gdzie na bieżąco trzeba generować głosy (rzadziej niż pre-generowane audio ze względu na opóźnienia, ale możliwe).
• Szkolenia, e-learning: Generowanie narracji do filmów szkoleniowych lub kursów przy użyciu klonów profesjonalnych lektorów, w różnych językach bez ponownego nagrania, zapewnia spójną jakość i ton.

Model cenowy: Resemble stawia bardziej na klientów biznesowych, ale ogólne zasady są takie:

• Mają darmowy okres próbny (najpewniej pozwala na ograniczone klonowanie i kilka minut syntezy z watermarkiem).
• Ceny są najczęściej uzależnione od zużycia lub w subskrypcji. Dla indywidualnych twórców oferowali miesięczny plan za ok. 30 USD z określonym limitem i opłatami powyżej.
• Dla firm możliwa wycena indywidualna. Jest też rozliczanie pay-as-you-go przez API.
• Przykładowo, jedno źródło podaje koszt 0,006 USD za sekundę wygenerowanego audio (~0,36 USD/min) przy standardowej generacji, z rabatami wolumenowymi.
• Mogą pobierać osobną opłatę za stworzenie nowego głosu (szczególnie jeśli robione przy współpracy i wysokiej jakości).
• Ponieważ ElevenLabs jest tańsze, Resemble nie rywalizuje ceną na półce mass-market, lecz funkcjonalnościami i gotowością do wdrożeń korporacyjnych (np. nieograniczone limity na planie custom lub licencja korporacyjna).
• Istniała opcja całkowitej licencji na model do wdrożenia on-premises – drogie, ale pełna kontrola po stronie klienta.
• Ogólnie drożej od ElevenLabs przy podobnym zużyciu, ale oferują rozwiązania, których u konkurencji brak (czas rzeczywisty, bezpośrednie pipeline’y integracyjne itp.), co uzasadnia ceny przy określonych potrzebach.

Mocne strony:

• Kompletny zestaw narzędzi Voice AI: Resemble pokrywa cały zakres – TTS, klonowanie, konwersja live, dubbing wielojęzyczny, edycja audio (uzupełnianie luk). To uniwersalne rozwiązanie do syntezowania głosu.
• Orientacja na biznes i elastyczność: Oferują dużą swobodę wdrożeniową (różne opcje instalacji, rozbudowany support, integracje custom), co ułatwia wdrożenia korporacyjne.
• Jakość klonowania i emocje: Klony są bardzo wysokiej jakości, a liczne case studies pokazują doskonałe oddanie stylu i emocji resemble.ai resemble.ai. Kampania na Dzień Matki z 354 tys. spersonalizowanych wiadomości przy 90% dokładności resemble.ai jest tego dowodem.
• Real-time: Możliwość konwersji głosu na żywo wyróżnia ich na tle innych – otwiera to nowe przypadki, jak wystąpienia live czy transmisje (np. można „na żywo” podkładać głos innym barwą z niskim opóźnieniem).
• Localize/języki: Ponad 60 języków przy zachowaniu tej samej barwy głosu resemble.ai to ogromna zaleta dla globalnych producentów treści.
• Standardy etyczne: Stawiają na etykę (wymóg zgody itp.). Aktywnie to komunikują w marketingu, co jest ważne dla klientów z IP. Mają też technologie zapobiegania nadużyciom (jak wymaganie nagrania weryfikacyjnego – podobnie jak inni).
• Doświadczenie, studia przypadków: Byli stosowani w prestiżowych projektach (Hollywood itp.). Nawet na ich stronie jest przykład gry nagrodzonej Apple Design Award resemble.ai (Crayola Adventures z dynamicznymi głosami).
• Skalowalność i ROI: Klienci raportują ogromny wzrost produkcji treści (Truefan: 70x wzrost treści, 7x wzrost przychodów resemble.ai). Wskazuje to na możliwość efektywnej obsługi dużej skali.
• Multi-voice/emocje w jednym wyjściu: Pokazują możliwości generowania dialogów lub interaktywnych głosów w prosty sposób (np. aplikacja ABC Mouse do Q&A z dziećmi resemble.ai).
• Kontrola jakości audio: Funkcje zapewniające jakość końcową (np. miksowanie tła, mastering studyjny), których brakuje w wielu prostych TTS API.
• Dynamiczny rozwój: Regularnie wprowadzają nowe funkcje (np. niedawno kontekstowe AI voices czy ulepszenia algorytmów).

Słabości:

• Nie tak łatwy/tani dla hobbystów: W porównaniu do ElevenLabs, Resemble dużo mocniej stawia na rynek korporacyjny. Interfejs jest rozbudowany, ale mniej intuicyjny niż ultraproste ElevenLabs. Cena bywa barierą dla “małych” użytkowników (często wybiorą ElevenLabs).
• Mniej rozpoznawalny w mainstreamie: Doceniany w branży, ale nie ma tej samej „viralowej” rozpoznawalności, co ElevenLabs wśród twórców w 2023. Częściej postrzegany jest jako narzędzie dla profesjonalistów “w tle”.
• Jakość vs. ElevenLabs: Różnica jest niewielka, ale niektórzy audiofile twierdzą, że ElevenLabs wygrywa niemal niezauważalnym realizmem emocji w j. angielskim, podczas gdy Resemble jest bardzo blisko i czasem lepsze pod innymi względami (np. real-time). Walka jest wyrównana, lecz percepcja ma znaczenie.
• Kompromisy funkcjonalności: Oferując TTS i real-time muszą optymalizować oba elementy – podczas gdy ElevenLabs skupia się na jakości off-line TTS. Ryzyko, że któraś strona zostanie w tyle, choć na razie radzą sobie dobrze.
• Zależność od jakości danych treningowych: By uzyskać najlepszy klon głosu, trzeba dostarczyć czyste, wysokiej jakości nagrania. Przy słabych wejściach wynik się pogarsza – mają narzędzia do poprawy, ale fizyki nie oszukają.
• Prawne i etyczne pułapki: Ten sam problem branżowy – etyka klonowania. Mają dobre zabezpieczenia, lecz niektórzy klienci obawiają się przyszłych regulacji lub stygmatyzacji (“deepfake”). Resemble, jako firma enterprise, najpewniej działa na NDAs i zgody, lecz jest to rynkowy problem wszystkich.
• Konkurencja, nakładanie się ofert: Dużo nowych serwisów (często open-source) oferuje tańsze klony. Resemble musi konkurować jakością i funkcjami. Duzi gracze jak Microsoft (Custom Neural Voice, Nuance) bezpośrednio konkurują o segment enterprise.
• Kontrola użytkownika: Mają narzędzia do edycji, ale drobne korekty mowy są mniej granularne niż ludzka kontrola – twórcy czasem muszą wygenerować kilka wersji lub robić postprodukcję (dotyczy to całego rynku AI voice).

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

• Resemble uruchomiło „Resemble AI 3.0” około 2024 roku, wprowadzając znaczące ulepszenia modelu, skupiając się na większym zakresie emocji i poprawie wielojęzycznego wyniku. Możliwe, że wykorzystują rozwiązania podobne do VALL-E lub ulepszone zdolności zero-shot, by zredukować ilość danych potrzebnych do klonowania.
• Rozszerzyli liczbę obsługiwanych języków Localize prawdopodobnie z około 40 do 62 oraz poprawili dokładność tłumaczeń, tak aby zachować intonację oryginału (może przez powiązanie tłumaczenia tekstowego ze wskazówkami dotyczącymi stylu głosu).
• Jeszcze bardziej zredukowali opóźnienia w konwersji głosu w czasie rzeczywistym – być może odpowiedź pojawia się już poniżej 1 sekundy.
• Wprowadzili funkcję kontroli stylu poprzez przykład – np. podajesz próbkę pożądanej emocji lub kontekstu, a TTS naśladuje ten styl. Pomaga to, gdy chcesz, aby głos zabrzmiał np. podekscytowany lub smutny w konkretnej kwestii; podajesz dowolny nagrany fragment o tej tonacji (może pochodzić z danych oryginalnego lektora lub nawet innego głosu), co prowadzi syntezę.
• Prawdopodobnie zintegrowali małej skali LLM do wspomagania takich kwestii jak przewidywanie intonacji (np. automatyczne ustalenie, gdzie zaakcentować lub jak emocjonalnie przeczytać zdanie w zależności od treści).
• Poprawili platformę deweloperską: np. bardziej przejrzyste API do generowania dużej liczby nagrań równolegle, wsparcie websocketów dla TTS strumieniowego w czasie rzeczywistym itd.
• W kwestii bezpieczeństwa: wprowadzili Voice Authentication API, które pozwala sprawdzić, czy dane audio zostało wygenerowane przez Resemble lub czy ktoś próbuje sklonować głos, do którego nie ma praw (np. poprzez wewnętrzny znak wodny lub wykrywanie sygnatur głosu).
• Nawiązali duże partnerstwa – np. możliwie z dużym studiem dubbingowym lub z firmami medialnymi w obszarze lokalizacji treści. Przykładem jest współpraca z Age of Learning (ABC Mouse), ale mogą pojawić się kolejne.
• Prawdopodobnie rozwinęli swój marketplace talentów głosowych: być może nawiązują współpracę z lektorami, by tworzyć licencjonowane głosy, za których użycie inni mogą płacić (etyczna monetyzacja głosów).
• Ciągłe prace R&D pozwalają Resemble wciąż plasować się w czołówce usług klonowania głosu w 2025 roku, z silną obsługą klientów korporacyjnych.

Oficjalna strona: Resemble AI Voice Cloning Platform aibase.com resemble.ai (oficjalna strona opisująca ich możliwości personalizacji głosu i zamiany mowy na mowę w czasie rzeczywistym).

Źródła:

1. Google Cloud Text-to-Speech – „Ponad 380 głosów w ponad 50 językach i wariantach.” (Dokumentacja Google Cloud cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Wysoka dokładność, wsparcie 120+ języków, transkrypcja w czasie rzeczywistym. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – „Obsługuje 140 języków/wariantów oraz 400 głosów.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Rozwiązanie STT przyjazne dla korporacji, z możliwością dostosowania i bezpieczeństwem dla 75+ języków. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – „Amazon Polly oferuje 100+ głosów w 40+ językach… emocjonalnie angażujące głosy generatywne.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – Nowa generacja modelu ASR z obsługą 100+ języków, diarystyka mówców, tryb czasu rzeczywistego oraz batch. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – „Możliwość dostosowania modeli do branżowej terminologii, silne bezpieczeństwo danych; wykorzystywane w ochronie zdrowia/prawie.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – „Dragon Medical oferuje bardzo dokładną transkrypcję skomplikowanej terminologii medycznej; elastyczne wdrożenie lokalne lub w chmurze.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Otwarty model wytrenowany na 680 tys. godzin, „obsługuje 99 języków”, niemal stanowi szczytową dokładność dla wielu języków. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – „$0,006 za minutę” dla Whisper-large przez OpenAI, umożliwiając tanią oraz wysokiej jakości transkrypcję dla deweloperów deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – „30% niższy WER niż konkurenci; najdokładniejszy STT angielski (średni WER 8,4% vs Whisper 13,2%).” (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Pozwala trenować model z własnym żargonem i zyskiwać ponad 18% dokładności względem poprzedniego modelu. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – „Zanotowano dokładność 91,8% dla głosów dziecięcych vs 83,4% Google’a; 45% mniej błędów dla głosów afroamerykańskich.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – ASR w czasie rzeczywistym + LLM + TTS dla głosowych asystentów; 50 języków, duża różnorodność akcentów. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – „Ponad 300 głosów, ultrarealistyczne z emocjonalną zmiennością; dostępne klonowanie głosu (5 min nagrania → nowy głos).” (Zapier Review zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – Darmowe 10 min/m-c, płatne plany od $5/m-c za 30 min z klonowaniem i komercyjnym użyciem. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Jeden głos mówi 30+ językami; ekspresyjny model v3 potrafi szeptać, krzyczeć, a nawet śpiewać. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – „Generuj mowę w swoim sklonowanym głosie w 62 językach; zamiana mowy na mowę w czasie rzeczywistym.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Kampania Truefan: 354 tys. spersonalizowanych wiadomości wideo z głosami AI celebrytów na poziomie podobieństwa 90%, 7× zwrot z inwestycji resemble.ai】, *ABC Mouse używało Resemble w interaktywnej aplikacji dziecięcej z głosowym Q&A w czasie rzeczywistym resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Wychwytywanie emocji i transfer stylu w sklonowanych głosach; możliwość łatwego podmieniania fragmentów audio („Resemble Fill”). (Resemble AI dokumentacja resemble.ai resemble.ai】

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

Wstęp

Technologie Voice AI w 2025 roku charakteryzują się niezwykłym postępem w zakresie Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) oraz klonowania głosu. Wiodące platformy oferują coraz bardziej naturalną syntezę mowy i niezwykle dokładne rozpoznawanie mowy, umożliwiając zastosowania od wirtualnych asystentów i transkrypcji na żywo po realistyczne lektoringi i wielojęzyczny dubbing. Niniejszy raport przedstawia 10 najlepszych platform Voice AI dominujących w 2025 roku, które wyróżniają się w jednej lub kilku z tych kategorii. Każdy opis zawiera przegląd możliwości, kluczowe funkcje, obsługiwane języki, zastosowaną technologię, przypadki użycia, ceny, mocne/słabe strony, najnowsze innowacje (2024–2025) oraz link do oficjalnej strony produktu. Do szybkiego porównania przygotowano również tabelę podsumowującą ich najważniejsze cechy.

Tabela porównawcza – podsumowanie

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

Przegląd: Google Cloud Speech AI obejmuje Cloud Text-to-Speech i Speech-to-Text API, które są znane z wysokiej jakości i skalowalności. TTS Google generuje naturalne, ludzkie głosy za pomocą zaawansowanych modeli głębokiego uczenia (np. WaveNet, Neural2) videosdk.live, podczas gdy STT zapewnia dokładną transkrypcję w czasie rzeczywistym w ponad 120 językach/dialektach krisp.ai. Odbiorcy to zarówno firmy potrzebujące globalnych, wielojęzycznych rozwiązań głosowych, jak i deweloperzy wdrażający głos do aplikacji i urządzeń. Google oferuje także opcję Custom Voice pozwalającą na stworzenie unikalnego głosu AI na podstawie własnych nagrań id.cloud-ace.com (z zabezpieczeniami etycznymi).

Kluczowe funkcje:

• Text-to-Speech: Ponad 380 głosów w 50+ językach i wariantach cloud.google.com, w tym głosy WaveNet oraz najnowsze Neural2 zapewniające naturalną intonację. Dostępne są style głosu (np. głosy „Studio” naśladujące profesjonalnych lektorów) oraz możliwość zaawansowanego sterowania przez SSML — barwa, ton, tempo i pauzy videosdk.live videosdk.live.
• Speech-to-Text: Transkrypcja strumieniowa na żywo oraz batch z obsługą ponad 125 języków, automatyczna interpunkcja, znaczniki czasu na poziomie słów i diarizacja mówców krisp.ai krisp.ai. Umożliwia adaptację mowy (dedykowane słowniki), by poprawić rozpoznawanie terminów branżowych krisp.ai krisp.ai.
• Modele Dopasowane: Cloud STT pozwala dostosować modele do specyficznej terminologii, a Cloud TTS oferuje Custom Voice (klonowanie głosu za pomocą sieci neuronowych) do budowania własnej, rozpoznawalnej tożsamości głosu id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Integracja i narzędzia: Bezproblemowa integracja z ekosystemem Google Cloud (np. Dialogflow CX do voicebotów). Dostępne SDK/REST API, wsparcie różnych środowisk wdrożeniowych.

Obsługiwane języki: Ponad 50 języków dla TTS (wszystkie główne języki świata oraz wiele wariantów regionalnych) cloud.google.com i ponad 120 języków dla STT krisp.ai. Tak szeroki zakres językowy czyni usługę odpowiednią dla zastosowań globalnych i potrzeb lokalizacyjnych. Oba API obsługują różne akcenty i dialekty angielskiego; STT potrafi automatycznie wykrywać języki w wielojęzykowym audio i transkrybować kodmiks do 4 języków w jednej wypowiedzi googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Podstawy techniczne: Google TTS opiera się na badaniach DeepMind – m.in. WaveNet (neuronowe wokodery) oraz kolejne osiągnięcia AudioLM/Chirp zapewniające ekspresję i niskie opóźnienie mowy cloud.google.com cloud.google.com. Głosy są syntezowane przy użyciu głębokich sieci neuronowych, osiągających bliskość naturalnej prozodii człowieka. STT wykorzystuje modele uczenia głębokiego (też zasilane wielkimi zbiorami audio Google), a aktualizacje korzystają z architektur opartych na Transformerach i treningu na dużą skalę dla poprawy dokładności. Modele są zoptymalizowane pod wdrożenia na dużą skalę w chmurze Google, z możliwością rozpoznania strumieniowego (małe opóźnienia) i obsługą szumów dzięki odporności na zakłócenia.

Zastosowania: Wszechstronność API głosowych Google znajduje zastosowanie w takich przypadkach jak:

• Automatyzacja contact center: Systemy IVR i voiceboty prowadzące naturalne rozmowy z klientami (np. agent Dialogflow udzielający informacji o koncie) cloud.google.com.
• Transkrypcja i napisy w mediach: Transkrypcja podcastów, wideo czy transmisji na żywo (napisy w czasie rzeczywistym) w różnych językach na potrzeby dostępności lub wyszukiwania.
• Asystenci głosowi i IoT: Zasilanie wirtualnych asystentów na smartfonach i urządzeniach domowych (technologia wykorzystywana także przez Google Assistant), a także sterowanie głosowe w aplikacjach IoT.
• E-learning i tworzenie treści: Generowanie audiobooków lub lektorów do wideo z naturalnymi głosami, transkrypcje wykładów i spotkań do powtórnego odsłuchu.
• Dostępność: Wspieranie czytników ekranu i urządzeń asystujących przez text-to-speech, a także dyktowanie zamiast pisania dzięki speech-to-text.

Cennik: Google Cloud stosuje model pay-as-you-go. Dla TTS opłata rozliczana jest za milion znaków (np. ok. 16 USD za 1M znaków dla głosów WaveNet/Neural2, mniej dla głosów standardowych). STT jest liczone za każde 15 sek. lub minutę audio (~0,006 USD za 15s dla modeli standardowych), w zależności od wariantu i trybu (strumieniowo/batch). Google oferuje hojne bezpłatne limity — nowi klienci mają 300 USD kredytu i miesięczne darmowe pule (np. 1 godzina STT i kilka mln znaków TTS) cloud.google.com. Dzięki temu rozpoczęcie testów jest niskokosztowe. Dla dużych wolumenów dostępne są rabaty korporacyjne oraz kontrakty zobowiązujące.

Mocne strony: Platforma Google wyróżnia się wysoką jakością dźwięku i dokładnością (efekty badań Google AI). Oferuje ogromną liczbę obsługiwanych języków (globalny zasięg) i skalowalność infrastruktury Google (obsługa dużych wolumenów w czasie rzeczywistym). Usługi są przyjazne deweloperom — proste REST/gRPC API i biblioteki klienckie. Stała innowacja (nowe głosy, ulepszenia modeli) gwarantują najnowszy poziom technologiczny cloud.google.com. Jako część chmurowego ekosystemu, łatwo łączy się z innymi usługami Google (Storage, Translation, Dialogflow) do tworzenia kompletnych rozwiązań głosowych.

Słabości: Koszty mogą być wysokie w dużej skali, szczególnie dla długich treści TTS lub transkrypcji 24/7 – użytkownicy podkreślają, że Google bywa kosztowny przy dużych wolumenach bez rabatów telnyx.com. Niektórzy zgłaszają, że skuteczność STT wciąż zależy od akcentu czy szumów, wymaga więc adaptacji modelu. Rozpoznanie mowy w czasie rzeczywistym może mieć wyższe opóźnienia przy bardzo dużym obciążeniu telnyx.com. Inną kwestią pozostaje zarządzanie danymi – choć usługa umożliwia prywatność, część organizacji przetwarzających wrażliwe dane może preferować rozwiązania on-prem (których Google domyślnie nie udostępnia, w przeciwieństwie do części konkurencji).

Nowości (2024–2025): Google dalej rozwija ofertę głosową. Pod koniec 2024 rozpoczęła się aktualizacja wielu głosów TTS w językach europejskich do nowszych, naturalniejszych wersji googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS obsługuje już głosy Chirp v3 (AudioLM – spontaniczna, konwersacyjna mowa), a także generowanie dialogów z wieloma mówcami cloud.google.com cloud.google.com. W zakresie STT pojawiły się modele o większej dokładności i rozszerzono liczbę języków powyżej 125 gcpweekly.com telnyx.com. Warto podkreślić, że Custom Voice zostaje dostępny ogólnie – klienci mogą trenować i wdrażać swoje unikalne głosy TTS na podstawie własnych nagrań (z przeglądem etycznym Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Te innowacje, wraz z kolejnymi językami i dialektami, utrzymują Google na czele technologii głosowej AI w 2025.

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

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

Przegląd: Usługa Microsoft Azure AI Speech to platforma klasy korporacyjnej oferująca Neural Text-to-Speech, Speech-to-Text, a także funkcje takie jak tłumaczenie mowy i Custom Neural Voice. Azure TTS zapewnia ogromny wybór głosów (ponad 400 głosów w 140 językach/lokalizacjach) o jakości zbliżonej do ludzkiej techcommunity.microsoft.com, z uwzględnieniem stylów i emocji. STT (rozpoznawanie mowy) jest bardzo dokładne, obsługuje ponad 70 języków dla transkrypcji w czasie rzeczywistym lub wsadowej telnyx.com, a także potrafi tłumaczyć mowę „na żywo” na inne języki krisp.ai. Cechą wyróżniającą jest dostosowywanie dla przedsiębiorstw: klienci mogą trenować niestandardowe modele akustyczne/językowe lub tworzyć klonowany głos dla swojej marki. Azure Speech jest ściśle zintegrowany z ekosystemem chmury Azure (z SDK i REST API) i bazuje na dekadach prac badawczo-rozwojowych Microsoftu w dziedzinie mowy (w tym technologii firmy Nuance, przejętej przez Microsoft).

Najważniejsze cechy:

• Neural Text-to-Speech: Ogromna biblioteka gotowych głosów neuronowych w 144 językach/wariantach (446 głosów na połowę 2024 roku) techcommunity.microsoft.com, od swobodnych, konwersacyjnych tonów po formalne style narracji. Głosy tworzone są przy użyciu zaawansowanych modeli głębokiego uczenia Microsoftu dla prozodii (np. warianty Transformer i Tacotron). Azure oferuje unikalne style głosu (radosny, empatyczny, obsługa klienta, serwis informacyjny itd.) oraz szczegółowe sterowanie (SSML) wysokością, tempem, wymową. Wyróżnia się wielojęzyczność i wielomówcowość: niektóre głosy obsługują code-switching, a usługa pozwala na odgrywanie wielu ról mówców (dialogi).
• Speech-to-Text: Wysoka dokładność ASR w trybie strumieniowania na żywo i transkrypcji wsadowej. Obsługuje 75+ języków/dialektów telnyx.com oraz posiada funkcje takie jak automatyczna interpunkcja, filtrowanie wulgaryzmów, diarizacja mówców, niestandardowe słownictwo i tłumaczenie mowy (transkrypcja i tłumaczenie w jednym kroku) krisp.ai. STT Azure jest używany zarówno do krótkich komend, jak i długich transkrypcji, z modelami ulepszonymi pod konkretne branże (np. call center).
• Custom Neural Voice: Usługa klonowania głosu pozwalająca organizacjom tworzyć unikalny głos AI wzorowany na docelowym mówcy (wymaga ok. 30 minut materiału treningowego i ścisłego uwierzytelnienia zgody). Powstały syntetyczny głos może reprezentować markę lub bohatera, używany np. w grach immersyjnych lub asystentach głosowych. Custom Neural Voice Microsoftu słynie z jakości – wykorzystywany przez marki jak Flo z Progressive czy chatboty AT&T.
• Bezpieczeństwo i wdrożenia: Azure stawia na bezpieczeństwo korporacyjne – szyfrowanie danych, zgodność z przepisami o prywatności oraz możliwość korzystania z konteneryzowanych endpointów (firmy mogą wdrażać modele głosu lokalnie lub na brzegu sieci przy wrażliwych scenariuszach) krisp.ai. Ta elastyczność (chmura lub on-prem przez kontener) ceniona jest w sektorach takich jak ochrona zdrowia.
• Integracja: Zbudowany do pracy w ekosystemie Azure – np. integracja z Cognitive Services (Tłumaczenie, Cognitive Search), Bot Framework (boty głosowe) czy Power Platform. W ramach oferty głosowej obsługuje także rozpoznawanie mówcy (biometria głosu).

Obsługiwane języki: Sztuczna inteligencja głosu w Azure jest wyjątkowo wielojęzyczna. TTS obejmuje ponad 140 języków i wariantów (głosy w niemal wszystkich głównych językach i wielu lokalnych – np. wiele akcentów angielskiego, dialekty chińskiego, języki indyjskie, afrykańskie) techcommunity.microsoft.com. STT obsługuje 100+ języków do transkrypcji (może automatycznie rozpoznawać języki w nagraniu lub obsługiwać mowę mieszaną, wielojęzyczną) techcommunity.microsoft.com. Funkcja tłumaczenia mowy obsługuje dziesiątki par językowych. Microsoft stale dodaje języki o niskim zasobie, dążąc do inkluzywności. Ta szerokość sprawia, że Azure jest świetnym wyborem przy zastosowaniach wymagających międzynarodowego zasięgu lub wsparcia języków lokalnych.

Technologiczne podstawy: Technologia mowy Microsoftu oparta jest na głębokich sieciach neuronowych i zaawansowanych badaniach (część pochodzi z Microsoft Research i przejętych algorytmów Nuance). Neural TTS stosuje modele takie jak warianty Transformer oraz FastSpeech do generowania fali dźwiękowej, a także wokodery podobne do WaveNet. Najnowszym przełomem Microsoftu było osiągnięcie parytetu z człowiekiem w niektórych zadaniach TTS – dzięki wielkoskalowym treningom i udoskonaleniom naśladowania niuansów ludzkiej wymowy techcommunity.microsoft.com. W STT Azure wykorzystuje kombinację modeli akustycznych i językowych; od 2023 roku wprowadza akustyczne modele transformerowe (większa dokładność i odporność na szumy) oraz zunifikowane modele „Conformer”. Azure stosuje ensembling modeli oraz reinforcement learning dla ciągłej poprawy. Oferuje także uczenie adaptacyjne – możliwość ulepszania rozpoznawania specjalistycznego żargonu przez dostarczanie danych tekstowych (własne modele językowe). Po stronie infrastruktury Azure Speech oferuje akcelerację GPU w chmurze dla niskich opóźnień i automatycznie skaluje wydajność przy wzrostach ruchu (np. na żywo podczas napisów na dużych konferencjach).

Zastosowania: Azure Speech znajduje zastosowanie w wielu branżach:

• Obsługa klienta & IVR: Wiele firm używa STT i TTS Azure do napędzania systemów IVR i botów głosowych w call center. Przykładowo linie lotnicze mogą wykorzystać STT do transkrypcji zgłoszeń telefonicznych klientów i udzielać odpowiedzi głosem Neural TTS, także z tłumaczeniami na żądanie krisp.ai.
• Wirtualni asystenci: Azure napędza głos wirtualnych agentów jak Cortana oraz asystentów firm trzecich w samochodach czy urządzeniach AGD. Funkcja tworzenia niestandardowych głosów pozwala nadać im unikalną osobowość.
• Kreacja treści & media: Studia gier i firmy animacyjne używają Custom Neural Voice, by nadać postaciom charakterystyczne głosy bez długich nagrań lektorskich (np. czytanie scenariuszy w klonowanym głosie aktora). Media korzystają z Azure TTS do czytania newsów, audiobooków lub dubbingu w wielu językach.
• Dostępność & edukacja: Dokładny STT Azure pozwala generować napisy w czasie rzeczywistym w spotkaniach (np. Microsoft Teams) i wykładach, pomagając osobom niesłyszącym lub bariery językowej. TTS wykorzystywany jest w funkcji czytania na głos w Windows, e-bookach i aplikacjach edukacyjnych.
• Produktywność w firmie: Transkrypcja spotkań, poczty głosowej, czy dyktowanie dokumentów to częste zastosowania. Technologia Nuance Dragon (obecnie pod Microsoftem) jest zintegrowana z usługą – obsługuje specjalistów, np. lekarzy (mowa na tekst do notatek klinicznych) i prawników do precyzyjnego dyktowania pism branżowych krisp.ai krisp.ai.

Cennik: Azure Speech rozliczany jest wg zużycia. Za STT pobierana jest opłata za godzinę przetworzonego audio (inne stawki dla modeli standardowych, niestandardowych lub rozszerzonych). Standardowa transkrypcja na żywo to ok. 1 USD za godzinę audio. TTS rozliczany jest za znak lub za 1 milion znaków (ok. 16 USD za milion znaków dla głosów neuronowych, podobnie jak konkurenci). Custom Neural Voice wymaga opłaty za konfigurację/trening oraz opłat użytkowych. Azure oferuje darmowe pule: np. określoną liczbę godzin STT gratis przez pierwsze 12 miesięcy oraz darmowe znaki TTS. Usługi mowy wchodzą także w skład pakietu Cognitive Services, który klienci korporacyjni mogą wykupywać z rabatami wolumenowymi. Ogółem ceny są konkurencyjne, lecz zaawansowane funkcje (jak modele niestandardowe czy style wysokiej wierności) mogą kosztować więcej.

Mocne strony: Usługa rozpoznawania mowy Microsoft jest przygotowana na potrzeby przedsiębiorstw – znana z solidnych zabezpieczeń, ochrony prywatności oraz zgodności z regulacjami (ważne dla branż regulowanych) krisp.ai. Oferuje niezrównaną możliwość personalizacji: własne głosy i dostosowane modele STT zapewniają organizacjom szczegółową kontrolę. Szeroka obsługa języków i głosów jest wiodąca w branży techcommunity.microsoft.com, co czyni ją kompleksowym rozwiązaniem dla globalnych potrzeb. Integracja z szerszym ekosystemem Azure i narzędziami deweloperskimi (znakomite SDK dla .NET, Pythona, Javy itd.) to duży atut, upraszczający tworzenie kompleksowych rozwiązań. Głosy Microsoftu są bardzo naturalne, często chwalone za ekspresyjność i różnorodność stylów. Kolejny plus to elastyczne wdrażanie – możliwość korzystania z kontenerów pozwala na działanie offline lub na brzegu sieci, co jest rzadkością wśród dostawców chmurowych. Na koniec: ciągłe aktualizacje Microsoftu (często wspierane przez własne produkty, takie jak Windows, Office czy Xbox korzystające z technologii mowy) sprawiają, że Azure Speech Service korzysta z najnowszych badań i szeroko zakrojonych testów w realnych warunkach.

Słabości: Choć jakość usług Azure stoi na wysokim poziomie, koszty mogą narastać przy intensywnym użytkowaniu, w szczególności dla Custom Neural Voice (wymaga znaczących nakładów i przejścia procesu akceptacji u Microsoftu) oraz w przypadku transkrypcji długich nagrań bez umowy korporacyjnej telnyx.com. Szeroka gama funkcji i opcji oznacza wyższy próg wejścia – nowi użytkownicy mogą uznać nawigację po wszystkich ustawieniach za skomplikowaną (np. wybór spośród wielu głosów czy konfiguracja własnych modeli wymaga pewnej wiedzy). Jeśli chodzi o dokładność, Azure STT jest w czołówce branży, ale niektóre niezależne testy wskazują, że Google lub Speechmatics wypadają minimalnie lepiej w niektórych benchmarkach (dokładność zależy od języka lub akcentu). Ponadto, pełne wykorzystanie potencjału Azure Speech często zakłada bycie w ekosystemie Azure – najlepiej działa zintegrowany z Azure Storage itd., co może nie odpowiadać użytkownikom multi-cloud lub szukającym prostszej, samodzielnej usługi. Na końcu, jak w przypadku każdej usługi chmurowej, wykorzystanie Azure Speech oznacza przesyłanie danych do chmury – organizacje z bardzo wrażliwymi danymi mogą preferować rozwiązanie wyłącznie lokalne (kontener Azure pomaga, ale nie jest darmowy).

Ostatnie aktualizacje (2024–2025): Microsoft dynamicznie rozszerzył ofertę języków oraz głosów. W 2024 roku Azure Neural TTS dodało 46 nowych głosów i 2 nowe języki, osiągając łącznie 446 głosów w 144 językach techcommunity.microsoft.com. Wycofano także starsze „standardowe” głosy na rzecz wyłącznie głosów neuronowych (od września 2024) zapewniających wyższą jakość learn.microsoft.com. Microsoft wprowadził innowacyjną funkcję Voice Flex Neural (wersja preview), która umożliwia jeszcze dynamiczniejszą zmianę stylów mówienia. W zakresie STT Microsoft zintegrował część możliwości Nuance Dragon z Azure – np. model Dragon Legal i Medical stały się dostępne na Azure do transkrypcji branżowej z bardzo wysoką dokładnością terminów specjalistycznych. Pojawiły się także aktualizacje Speech Studio, narzędzia GUI pozwalającego na łatwe tworzenie własnych modeli i głosów. Kolejna ważna zmiana: Speech to Text w Azure zyskało nowe modele bazowe (o rozmiarze multi-miliard parametrów), poprawiając dokładność o ok. 15% oraz umożliwiając transkrypcję mieszanych języków w jednej sesji aws.amazon.com aws.amazon.com. Ponadto Microsoft ogłosił integrację usług mowy z Azure OpenAI – umożliwiając moduły takie jak transkrypcja mowy z spotkań i następnie streszczenie przez GPT-4 (wszystko w ramach Azure). Ciągła integracja AI generatywnej (np. GPT) z technologią mowy i udoskonalenia w obsłudze akcentów i redukcji błędów (część wdrażana we współpracy z organizacjami na rzecz różnorodności mowy) utrzymują Azure Speech w światowej czołówce na rok 2025.

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

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

Przegląd: Amazon Web Services (AWS) oferuje potężne, chmurowe rozwiązania Voice AI: Amazon Polly do zamiany tekstu na mowę (TTS) oraz Amazon Transcribe do rozpoznawania mowy i generowania dokładnych transkrypcji (STT). Polly przekształca tekst w realistyczną mowę w różnych głosach i językach, a Transcribe wykorzystuje automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) do tworzenia precyzyjnych zapisów audio. Obie usługi są częścią szerokiej oferty AI AWS i korzystają ze skalowalności oraz integracji ekosystemu AWS. Technologie mowy Amazona słyną z niezawodności i stosowane są w wielu branżach m.in. do IVR, podtytułów multimedialnych, asystentów głosowych i innych. Choć Polly i Transcribe to osobne usługi, razem pokrywają pełen zakres potrzeb wejścia i wyjścia mowy. Amazon oferuje również powiązane rozwiązania: Amazon Lex (boty konwersacyjne), Transcribe Call Analytics (analiza rozmów w contact center) oraz dedykowany Brand Voice (Amazon tworzy na zamówienie głos TTS dla marki klienta). AWS Voice AI jest skierowane do programistów i firm już korzystających z ekosystemu AWS, którym oferuje łatwą integrację z innymi zasobami chmurowymi AWS.

Główne funkcje:

• Amazon Polly (TTS): Polly oferuje 100+ głosów w ponad 40 językach i wariantach aws.amazon.com, obejmujących głosy męskie, żeńskie oraz mieszankę głosów neuronowych i standardowych. Głosy są „realistyczne”, wykorzystujące deep learning do oddania naturalnej intonacji i rytmu. Polly obsługuje neuronowe TTS dla wysokiej jakości mowy oraz niedawno wprowadziło Neuronowy Generatywny Silnik TTS – nowoczesny model (z 13 ultrawyrazistymi głosami na koniec 2024 roku), który umożliwia bardziej emocjonalną, konwersacyjną mowę aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly umożliwia korzystanie z Speech Synthesis Markup Language (SSML) do precyzyjnej kontroli mowy (wymowa, akcent, pauzy) aws.amazon.com. Dostępne są także specjalne style głosu, np. styl Newscaster do czytania wiadomości lub Conversational do bardziej swobodnego tonu. Ciekawostka – Polly automatycznie dostosowuje tempo mowy przy długich tekstach (oddech, interpunkcja) dzięki silnikowi long-form, co zapewnia naturalność przy audiobookach czy czytaniu newsów (są nawet dedykowane głosy long-form).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe obsługuje wsadową transkrypcję nagrań oraz transkrypcję w czasie rzeczywistym (streaming). Wspiera 100+ języków i dialektów aws.amazon.com oraz potrafi automatycznie wykryć język mówiony. Kluczowe funkcje to diaryzacja mówców (rozróżnienie osób w nagraniu wielogłosowym) krisp.ai, własne słownictwo (uczenie systemu branżowych słów i nazw) telnyx.com, interpunkcja i wielkie litery (automatyczne wstawianie znaków dla czytelności) krisp.ai oraz generacja znaczników czasu dla każdego słowa. Transcribe ma także filtrowanie treści (maskowanie/tagowanie przekleństw, danych wrażliwych) oraz funkcje redakcji – przydatne w call center do anonimizacji nagrań. Specjalne moduły dla telekomunikacji i spotkań: Transcribe Medical (medycyna; zgodność z HIPAA) oraz Call Analytics, który nie tylko transkrybuje, ale także analizuje sentyment, kategoryzuje rozmowy i generuje podsumowania z użyciem ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Integracja i narzędzia: Polly i Transcribe łatwo integrują się z innymi usługami AWS. Wynik z Transcribe może trafić bezpośrednio do Amazon Comprehend (analiza tekstu NLP) lub Translate (tłumaczenie transkryptów). Polly współpracuje z AWS Translate, kreując wielojęzyczne wyjście audio. AWS oferuje SDK dla wielu języków (Python boto3, Java, JavaScript itd.) do wygodnego wywoływania usług. Przykład: usługa MediaConvert może automatycznie generować napisy do wideo przy użyciu Transcribe. Dodatkowo dostępne są Presign APIs, umożliwiające bezpieczne, bezpośrednie przesyłanie plików z klienta do transkrypcji lub streamingu.
• Dostosowywanie: Choć głosy Polly są gotowe, AWS oferuje Brand Voice – program, w którym eksperci Amazon budują na zamówienie głos TTS dla klienta (nie jest to usługa samoobsługowa – to współpraca, np. KFC Canada współpracowało z AWS przy tworzeniu głosu Pułkownika Sandersa poprzez Polly Brand Voice venturebeat.com). W Transcribe personalizacja odbywa się przez własne słowniki lub Custom Language Models (dla niektórych języków można trenować własny, niewielki model – obecnie w wersji preview).
• Wydajność i skalowalność: Usługi Amazona są dobrze przetestowane w warunkach produkcyjnych (Polly i Transcribe są używane najpewniej wewnętrznie przez Amazon do Alexy i innych serwisów). Obie potrafią obsłużyć duże wolumeny danych: streaming Transcribe radzi sobie z wieloma strumieniami jednocześnie (horyzontalna skalowalność), a zadania wsadowe mogą przetwarzać wiele godzin nagrań z S3. Polly generuje mowę szybko, umożliwiając także cache’owanie wyników i neural caching najczęściej wypowiadanych zdań. Opóźnienia są niskie, szczególnie przy korzystaniu z najbliższych regionów AWS. Dla IoT lub edge AWS nie udostępnia kontenerów offline (w przeciwieństwie do Azure), oferuje jednak edge-connectory przez AWS IoT do strumieniowania do chmury.

Obsługiwane języki:

• Amazon Polly: Obsługuje dziesiątki języków (obecnie około 40+). Obejmuje to większość głównych języków: angielski (USA, Wielka Brytania, Australia, Indie itd.), hiszpański (UE, USA, Ameryka Łacińska), francuski, niemiecki, włoski, portugalski (Brazylia i UE), hindi, arabski, chiński, japoński, koreański, rosyjski, turecki i inne aws.amazon.com. Wiele języków ma kilka głosów (np. amerykański angielski 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 się powiększa.
• Amazon Transcribe: Na rok 2025 obsługuje ponad 100 języków i wariantów transkrypcji aws.amazon.com. Na początku obejmował około 31 języków (głównie języków zachodnich), ale Amazon znacznie rozszerzył ich listę, wykorzystując model nowej generacji, by objąć znacznie więcej (w tym języki takie jak wietnamski, perski, suahili itd.). Obsługuje także wielojęzyczną transkrypcję – potrafi rozpoznawać i transkrybować rozmowy dwujęzyczne (np. mieszankę angielskiego i hiszpańskiego podczas jednej rozmowy). Wersja specjalistyczna: Transcribe Medical obecnie obsługuje medyczną dyktandę w różnych dialektach angielskiego i hiszpańskiego.

Podstawy technologiczne: Generatywny głos Amazona (Polly) wykorzystuje zaawansowane modele sieci neuronowych, w tym model Transformer z miliardem parametrów dla najnowszych głosów aws.amazon.com. Taka architektura modelu umożliwia działanie Polly w trybie strumieniowania przy zachowaniu wysokiej jakości – generując mowę „emocjonalnie zaangażowaną i bardzo potoczną” aws.amazon.com. Wcześniejsze głosy wykorzystywały podejście konkatenacyjne lub starsze sieci neuronowe dla głosów standardowych, ale obecnie cały nacisk kładziony jest na neuronowe TTS. W przypadku STT, Amazon Transcribe napędzany jest przez model rozpoznawania mowy nowej generacji (wielomiliardowy parametrów), który Amazon wytrenował na ogromnych ilościach danych audio (podobno milionach godzin) aws.amazon.com. Model najprawdopodobniej wykorzystuje architekturę Transformer lub Conformer, by osiągnąć wysoką dokładność. Jest zoptymalizowany pod kątem różnych warunków akustycznych i akcentów (Amazon podkreśla, że model bierze pod uwagę różne akcenty i szumy) aws.amazon.com. Co istotne, ewolucja Transcribe była wspierana rozwojem rozpoznawania mowy w Alexa – usprawnienia modeli Alexa często trafiają także do Transcribe. AWS stosuje techniki uczenia samonadzorowanego dla języków z ograniczonymi zasobami (podobnie jak SpeechMix czy wav2vec), aby rozszerzać obsługę języków. W zakresie wdrażania modele te działają na zarządzanej infrastrukturze AWS; AWS dysponuje dedykowanymi chipami do inferencji (np. AWS Inferentia), które mogą być wykorzystywane do wydajnego kosztowo działania tych modeli.

Zastosowania:

• IVR (Interactive Voice Response): Wiele firm wykorzystuje Polly do wypowiadania komunikatów i Transcribe do rejestrowania odpowiedzi rozmówców w menu telefonicznym. Przykładowo, IVR banku może przekazywać informacje o koncie przez Polly i używać Transcribe do zrozumienia wypowiedzianych dyspozycji.
• Analityka w centrach kontaktowych: Używanie Transcribe do transkrypcji rozmów z klientami (z Amazon Connect lub innych platform call center), a następnie analiza tych danych pod kątem nastroju klienta lub efektywności agenta. Funkcje Call Analytics (z wykrywaniem nastroju i podsumowaniem) pomagają automatyzować kontrolę jakości rozmów aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Media i rozrywka: Polly służy do generowania narracji do artykułów prasowych lub blogowych (niektóre serwisy newsowe oferują opcję „posłuchaj tego artykułu” przy użyciu głosów Polly). Transcribe wykorzystywany jest przez nadawców telewizyjnych do napisów na żywo lub przez platformy wideo do automatycznego generowania napisów do filmów wrzucanych przez użytkowników. Studia produkcyjne mogą wykorzystywać Transcribe do tworzenia transkrypcji materiału wideo w celu łatwiejszego wyszukiwania fragmentów po tekście.
• E-learning i dostępność: Platformy e-learningowe używają Polly do zamiany materiałów pisanych na dźwięk w wielu językach, czyniąc materiały edukacyjne bardziej dostępnymi. Transcribe może pomagać w tworzeniu transkrypcji lekcji lub umożliwiać studentom przeszukiwanie nagrań wykładów.
• Funkcje głosowe w urządzeniach i aplikacjach: Wiele aplikacji mobilnych czy urządzeń IoT korzysta z AWS jako zaplecza głosowego. Przykładowo, aplikacja mobilna może używać Transcribe do obsługi wyszukiwania głosowego (nagraj pytanie, wyślij do Transcribe, otrzymaj tekst). Głosy Polly mogą być wbudowane w urządzenia typu inteligentne lustra czy systemy ogłoszeń, by odczytywać komunikaty lub powiadomienia.
• Wielojęzyczny dubbing: Korzystając z połączenia usług AWS (Transcribe + Translate + Polly), można tworzyć zautomatyzowane rozwiązania do dubbingowania. Np. weź angielski film, transkrybuj go, przetłumacz transkrypcję na hiszpański, potem wykorzystaj hiszpański głos Polly, by stworzyć hiszpańską ścieżkę audio.
• Gry i media interaktywne: Twórcy gier mogą używać Polly do dynamicznych dialogów NPC (dzięki czemu kwestie tekstowe są wypowiadane bez angażowania aktorów do każdej linijki). Polly posiada też głos NTTS (Justin), zaprojektowany do śpiewania i wykorzystywany w kreatywnych projektach.

Cennik: Ceny AWS zależą od zużycia:

• Amazon Polly: Opłata naliczana za milion znaków tekstu wejściowego. Pierwsze 5 milionów znaków miesięcznie przez 12 miesięcy (dla nowych kont) jest bezpłatne aws.amazon.com. Następnie głosy standardowe kosztują ok. 4 USD za 1 mln znaków, a głosy neuronowe ok. 16 USD za 1 mln znaków (ceny mogą się nieznacznie różnić w zależności od regionu). Nowe głosy „generatywne” mogą być wycenione wyżej (nieco drożej za znak ze względu na wyższe zużycie zasobów). Koszt Polly jest zbliżony do Google/Microsoft w kategorii głosów neuronowych. Nie ma dodatkowych opłat za przechowywanie lub strumieniowanie audio (poza minimalnymi kosztami S3 lub transferu danych w przypadku przechowywania/dostarczania plików).
• Amazon Transcribe: Opłata naliczana za sekundę nagrania audio. Standardowa transkrypcja kosztuje np. 0,0004 USD za sekundę (czyli 0,024 USD za minutę). Godzina nagrania to ok. 1,44 USD. Za niektóre dodatkowe funkcje (np. Call Analytics lub Medical) cena może być nieco wyższa (~0,0008 USD/sek). Transkrypcja strumieniowa jest podobnie rozliczana sekundowo. AWS oferuje 60 minut transkrypcji miesięcznie za darmo przez 12 miesięcy dla nowych użytkowników aws.amazon.com. Dodatkowo, AWS często ma rabaty wolumenowe lub oferty dla klientów korporacyjnych przez AWS Enterprise Support.
• Modułowe podejście AWS: jeśli korzystasz dodatkowo z Translate lub innych usług, są one rozliczane osobno. Plusem jest to, że płacisz tylko za faktyczne użycie, a możesz skalować się do zera, gdy usługa nie jest używana. Jest to opłacalne przy sporadycznym użyciu, natomiast dla bardzo dużych, ciągłych wolumenów opłaca się negocjować rabaty lub korzystać z saving plans AWS.

Mocne strony: Największą zaletą usług głosowych AWS jest ich udowodniona skalowalność i niezawodność – są one zaprojektowane z myślą o produkcyjnych obciążeniach (AWS zapewnia 99,9% SLA, nadmiarowość w wielu regionach itd.). Dogłębna integracja z ekosystemem AWS to plus dla tych, którzy już korzystają z AWS (IAM do zarządzania dostępem, S3 do wejścia/wyjścia itp., wszystko współdziała płynnie). Głosy Polly są uznawane za bardzo naturalne, a wprowadzenie nowych głosów generatywnych dodatkowo zbliżyło je do mowy ludzkiej, a także pozwala na większą ekspresję emocjonalną aws.amazon.com. Transcribe słynie z odporności na trudne warunki dźwiękowe (był jednym z pierwszych, które nadały priorytet obsłudze różnych akcentów i szumów tła aws.amazon.com). Usługi są stosunkowo proste w użyciu przez API, a AWS ma dobre dokumentacje i przykładowy kod. AWS oferuje konkurencyjne ceny, a darmowy próg pomaga nowym użytkownikom. Kolejną zaletą jest szybkie tempo rozwoju – Amazon regularnie dodaje nowe funkcje (np. wykrywanie toksyczności w Transcribe do moderacji) czy lepsze wsparcie językowe, często motywowane realnymi potrzebami klientów AWS. Od strony bezpieczeństwa AWS jest mocny: treści są szyfrowane, można zdecydować o nieprzechowywaniu danych lub o automatycznym usuwaniu ich po przetworzeniu. Klienci korporacyjni mogą skorzystać z pomocy człowieka oraz architektów rozwiązań, by efektywnie wdrożyć te usługi.

Słabości: Dla niektórych deweloperów minusem może być to, że AWS wymaga założenia konta oraz podstawowej znajomości AWS IAM i konsoli, co może być przesadą, jeśli ktoś chce tylko szybko przetestować głos (w przeciwieństwie do niektórych konkurentów oferujących prostsze publiczne API lub narzędzia GUI). W odróżnieniu od niektórych konkurentów (Google, Microsoft), AWS nie udostępnia wszystkim samodzielnego klonowania głosu; Brand Voice zarezerwowane jest dla dużych wdrożeń. Oznacza to, że mali użytkownicy nie wytrenują własnych głosów na AWS poza funkcją leksykonu. Obecnie AWS nie oferuje także możliwości wdrożenia Polly czy Transcribe na własnej infrastrukturze/offline – dostępne są wyłącznie w chmurze (choć można korzystać z AWS Outposts lub lokalnych stref, to jednak nie jest to wersja offline w kontenerze). Jeśli chodzi o dokładność, choć Transcribe jest mocny, pewne niezależne testy czasem klasyfikują dokładność Microsoftu czy Google’a wyżej dla konkretnych języków lub zastosowań (to kwestia indywidualna; najnowszy model AWS zniwelował dużą część tej różnicy). Kolejny aspekt: pokrycie językowe w TTS – ponad 40 języków to dobry wynik, ale Google i Microsoft wspierają ich nawet więcej; AWS może nieco odstawać w lokalnych opcjach głosowych (np. Google obecnie obsługuje więcej języków indyjskich w TTS niż Polly). Wreszcie rozbudowana gama powiązanych usług AWS może być dla niektórych myląca (np. wybór między Transcribe a Lex do różnych zadań) i wymaga nieco wiedzy architektonicznej o chmurze.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025): AWS wprowadził istotne zmiany zarówno w Polly, jak i Transcribe:

• Polly: W listopadzie 2024 roku AWS uruchomił sześć nowych „generatywnych” głosów w wielu językach (francuski, hiszpański, niemiecki, odmiany angielskiego), zwiększając liczbę takich głosów z 7 do 13 w tej kategorii aws.amazon.com. Głosy te wykorzystują nowy generatywny silnik TTS i są wysoce ekspresyjne, przeznaczone głównie do zastosowań konwersacyjnych AI. Dodano także Long-Form NTTS voices dla hiszpańskiego i angielskiego, które zachowują klarowność przez bardzo długie fragmenty aws.amazon.com aws.amazon.com. Wcześniej, w 2024 roku, AWS wprowadził głos w stylu prezentera wiadomości w języku brazylijskim portugalskim i inne. W marcu 2025 dokumentacja Amazon Polly wskazuje, że usługa obsługuje już język czeski i niemiecki szwajcarski, co odzwierciedla stałą ekspansję językową docs.aws.amazon.com. Kolejna zmiana: AWS poprawił jakość neuralnych głosów Polly (prawdopodobnie aktualizacja modelu) – niektórzy użytkownicy zaobserwowali płynniejszą prozodię w zaktualizowanych głosach.
• Transcribe: W połowie 2024 roku Amazon ogłosił nową generację modelu ASR (Nova) zasilającego Transcribe, który znacznie zwiększył dokładność i liczbę obsługiwanych języków do 100+ aws.amazon.com. Wprowadzono również Transcribe Call Analytics na całym świecie, umożliwiające generowanie podsumowań rozmów za pomocą AI generatywnej (zintegrowany z AWS Bedrock lub modelami OpenAI) – czyli automatyczne streszczanie kluczowych punktów rozmowy po transkrypcji. Nowością jest Wykrywanie Toksyczności w Czasie Rzeczywistym (wprowadzone pod koniec 2024), które pozwala programistom wykrywać mowę nienawiści lub nękanie w żywym audio przez Transcribe, co jest niezwykle istotne do moderowania czatów głosowych aws.amazon.com. W 2025 roku AWS udostępnił w wersji podglądowej niestandardowe modele językowe (CLM) dla Transcribe, pozwalając firmom na trenowanie ASR na własnych danych (konkurencja dla dedykowanych STT Azure). Jeśli chodzi o ceny, AWS sprawił, że Transcribe stał się korzystniejszy kosztowo dla klientów o dużym wolumenie dzięki automatycznemu wprowadzaniu progowych progów rabatowych, gdy miesięczny limit godzin zostaje przekroczony. Wszystkie te zmiany pokazują zaangażowanie AWS w pozostanie liderem technologii głosowych AI, stale rozwijając jakość i funkcjonalności.

Oficjalne strony: Amazon Polly – serwis Text-to-Speech aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – serwis Speech-to-Text aws.amazon.com aws.amazon.com.

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

Opis: IBM Watson oferuje zarówno Text-to-Speech, jak i Speech-to-Text jako część usług AI Watson. IBM ma długą historię w technologii mowy, a jego usługi chmurowe skupiają się na dostosowaniu, specjalizacji branżowej i prywatności danych. Watson Text-to-Speech syntezuje naturalnie brzmiącą mowę w wielu językach, a Watson Speech-to-Text zapewnia bardzo dokładną transkrypcję z możliwością adaptacji do specjalistycznej terminologii. Usługi mowy IBM są szczególnie popularne w branżach takich jak opieka zdrowotna, finanse czy prawo, gdzie słownictwo jest złożone, a bezpieczeństwo danych kluczowe. IBM pozwala na wdrożenia lokalne modeli (przez IBM Cloud Pak), co przemawia do organizacji, które nie mogą korzystać z publicznej chmury dla danych głosowych. Choć udział IBM w rynku usług mowy w chmurze jest mniejszy niż u czołowej trójki (Google, MS, AWS), pozostaje on zaufanym, korporacyjnym dostawcą rozwiązań mowy wymagających dostrojenia do specjalistycznego żargonu lub integracji z szerszym Watsonem (np. tłumacz, framework asystenta itp.).

Najważniejsze cechy:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Obsługuje wiele głosów w 13+ językach (w tym angielski US/UK, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, japoński, arabski, portugalski brazylijski, koreański, chiński itd.). Głosy są „neuralne” i IBM stale je ulepsza – np. dodano nowe ekspresyjne neuralne głosy dla wybranych języków (np. ekspresyjny australijski angielski) cloud.ibm.com. IBM TTS pozwala dostosować parametry takie jak wysokość dźwięku, tempo i akcentowanie za pomocą rozszerzeń SSML IBM. Niektóre głosy dysponują trybem ekspresyjnego czytania (np. głos może brzmieć empatycznie lub ekscytująco). IBM udostępnił także funkcję głosu na zamówienie, gdzie klient współpracuje z IBM przy stworzeniu unikalnego syntetycznego głosu (zwykle projekt dla dużych firm). Dużą zaletą jest streaming o niskich opóźnieniach – TTS IBM może zwracać audio w czasie rzeczywistym, co jest korzystne dla asystentów głosowych wymagających szybkiej reakcji.
• Watson Speech-to-Text (STT): Oferuje transkrypcję w czasie rzeczywistym lub wsadową z funkcjami jak diaryzacja mówców (rozróżnianie osób) krisp.ai, wyszukiwanie słów kluczowych (znacznik czasu dla wybranych słów), czy propozycje alternatywnych słów (ranking zaufania dla niejasnych transkrypcji). STT IBM słynie z bardzo dobrej obsługi niestandardowych modeli językowych – użytkownik może wgrać tysiące branżowych terminów lub nagrania+transkrypcje w celu adaptacji modelu np. do terminologii medycznej lub prawniczej krisp.ai krisp.ai. Znacząco poprawia to dokładność w tych dziedzinach. IBM wspiera także wiele modeli szerokopasmowych i wąskopasmowych zoptymalizowanych np. pod telefon lub wysoką jakość dźwięku. Obejmuje ok. 10 języków transkrypcyjnych (angielski, hiszpański, niemiecki, japoński, mandaryński itd.) i ma osobne modele telefoniczne dla wybranych języków (radzą sobie z szumem i kodekami telefonicznymi). Ciekawą funkcją jest automatyczne formatowanie – np. rozpoznaje daty, waluty, liczby i poprawnie je formatuje w zapisie.
• Optymalizacja branżowa: IBM oferuje gotowe modele branżowe, np. Watson Speech Services for Healthcare (do dyktowania medycznego) czy Media & Entertainment transcription (z bibliotekami nazw własnych branży medialnej). Widać konsultingowy charakter tej oferty – rozwiązanie może być dostrojone typowo „na zamówienie”.
• Bezpieczeństwo i wdrożenie: Kluczową zaletą jest możliwość uruchamiania usług Watson Speech w środowisku klienta (poza IBM Cloud) za pośrednictwem IBM Cloud Pak for Data. To konteneryzowane rozwiązanie oznacza, że wrażliwe nagrania nigdy nie opuszczą serwerów danej firmy – rozwiązując problem lokalizacji i prywatności danych. Nawet w chmurze IBM dane domyślnie nie są magazynowane, a transmisja jest szyfrowana. IBM spełnia wysokie wymagania zgodności (HIPAA, gotowość na RODO).
• Integracja: Watson Speech integruje się z IBM Watson Assistant (łatwe dodanie STT/TTS do chatbotów), a także z szerokim portfolio AI IBM – np. wyniki STT można przesłać do Watson Natural Language Understanding (analiza sentymentu) czy Watson Translate (przetwarzanie wielojęzyczne). IBM zapewnia web sockety do streamingu i REST do przetwarzania wsadowego.

Obsługiwane języki:

• TTS: IBM TTS obsługuje ok. 13 języków i niektóre dialekty, głównie języki biznesowe. To mniej niż Google czy Amazon, ale IBM koncentruje się na jakości głosów. Wśród istotnych: angielski (US, UK, AU), francuski, niemiecki, włoski, hiszpański (UE i LatAm), portugalski (BR), japoński, koreański, mandaryński (chiński uproszczony), arabski, być może rosyjski. Ostatnie aktualizacje częściej przynoszą nowe głosy w istniejących językach niż nowe języki – w jednym update dodano 27 nowych głosów w 11 językach voximplant.com (np. głosy dziecięce, nowe dialekty).
• STT: IBM STT obsługuje stabilnie ok. 8–10 języków (angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, japoński, koreański, portugalski brazylijski, nowoczesny arabski standardowy, mandaryński chiński, włoski). Angielski (US, UK) ma najwięcej opcji personalizacji (modele branżowe, telefoniczne). Niektóre języki pozwalają na tłumaczenie do angielskiego w Watsonie (osobna usługa). W porównaniu do konkurencji zasięg językowy IBM jest skromniejszy, ale koncentruje się na językach o największym popycie korporacyjnym i dla nich oferuje personalizację.

Podstawy techniczne: Technologia mowy IBM wywodzi się z badań własnych (IBM był pionierem HMM i ViaVoice w latach 90. oraz późniejszych metod głębokiego uczenia). Współczesny Watson STT wykorzystuje głębokie sieci neuronowe (prawdopodobnie bi-directional LSTM lub akustyczne modele Transformer) oraz n-gramowe lub neuronowe modele językowe. IBM mocno stawia na adaptację branżową – zapewne stosuje transfer learning do dostrajania modeli na danych klienta. W badaniach IBM pojawił się także „Speaker Adaptive Training” – pozwalający na lepszą rozpoznawalność stałego mówcy (przydatne przy dyktowaniu). Watson TTS bazuje na neuralnych modelach sequence-to-sequence; IBM stosuje dostrajanie emocjonalne – trenując głosy na ekspresywnych nagraniach, by generowały bardziej emocjonalną mowę. Badania nad TTS emocjonalnym (np. „Expressive Speech Synthesis”) stanowią podstawę głosów Watson, umożliwiając im subtelne zmiany intonacji. Dodatkowo: IBM wdrożył mechanizm uwagi (attention) w TTS, lepiej radząc sobie ze skrótami i nieznanymi słowami. Infrastruktura usług IBM to mikrousługi kontenerowe; wydajność jest dobra, choć historycznie STT Watsona bywało trochę wolniejsze od Google (stawia na dokładność zamiast szybkości, co mogło się zmienić). IBM prawdopodobnie wykorzystuje akcelerację GPU przy generowaniu głosu.

Przykłady użycia:

• Opieka zdrowotna: Szpitale używają Watson STT (często poprzez partnerów) do transkrypcji dyktowanych przez lekarzy notatek (Dragon Medical jest popularny, ale IBM oferuje alternatywę w niektórych przypadkach). Również interaktywność głosowa w aplikacjach medycznych (np. pielęgniarka zadaje pytanie systemowi informacyjnemu szpitala na głos i uzyskuje odpowiedź przez Watson Assistant z STT/TTS).
• Obsługa klienta: IBM Watson Assistant (wirtualny agent) w połączeniu z Watson TTS/STT umożliwia tworzenie botów głosowych do obsługi infolinii. Przykładowo, firma telekomunikacyjna może mieć agenta głosowego opartego na Watsonie, który obsługuje rutynowe połączenia (używając Watson STT do zrozumienia zapytania i Watson TTS do odpowiedzi).
• Zgodność i media: Firmy zajmujące się handlem finansowym mogą używać Watson STT do transkrypcji rozmów telefonicznych traderów w celu monitoringu zgodności, wykorzystując bezpieczeństwo Watsona oraz możliwość wdrożenia on-premise. Organizacje medialne mogą transkrybować nagrania wideo lub archiwizować audycje (szczególnie jeśli potrzebują rozwiązania on-prem dla dużych archiwów).
• Edukacja i dostępność: Uniwersytety korzystają z Watsona do transkrypcji wykładów lub generowania napisów – zwłaszcza wtedy, gdy kwestia prywatności jest istotna i zależy im na samodzielnym wdrożeniu. Watson TTS służył także do generowania dźwięku dla treści cyfrowych i czytników ekranu (np. e-commerce używa Watson TTS do odczytywania opisów produktów osobom niedowidzącym).
• Sektor publiczny: Możliwość bezpiecznego wdrożenia sprawia, że Watson jest atrakcyjny dla urzędów, np. do transkrypcji posiedzeń publicznych (z własnym słownictwem dla lokalnych nazw/terminów) lub obsługi wielojęzycznych systemów odpowiedzi głosowej dla obywateli.
• Motoryzacja: IBM współpracował przy wdrażaniu Watsona w systemach infotainment w samochodach – użycie STT do komend głosowych w aucie i TTS do wygłaszania odpowiedzi (nawigacja, informacje o pojeździe). Możliwość dodania własnego słownictwa jest bardzo przydatna dla żargonu branżowego (nazwy modeli itp.).

Cennik: IBM oferuje Plan Lite z pewnym bezpłatnym limitem (np. 500 minut STT miesięcznie i określoną liczbą tysięcy znaków TTS) – dobry wariant do celów deweloperskich. Po przekroczeniu darmowego limitu opłaty zależą od wykorzystania:

• STT: Około $0,02 za minutę dla modeli standardowych (czyli $1,20 za godzinę) na IBM Cloud. Modele niestandardowe są droższe (ok. ~$0,03/min). Ceny mogą się różnić; IBM często negocjuje stawki dla dużych klientów. Cennik IBM jest zazwyczaj konkurencyjny i nierzadko nieco niższy niż u największych dostawców chmurowych, by przyciągnąć klientów – minusem jest jednak mniejsza liczba obsługiwanych języków.
• TTS: Liczone za milion znaków, ok. $20 za milion znaków dla głosów Neuronalnych (standardowe są tańsze). Poprzednio IBM oferował stawki $0,02 za ok. 1000 znaków, co daje $20 za milion. Ekspresyjne głosy mogą kosztować podobnie. W darmowej wersji Lite można było uzyskać np. 10 000 znaków miesięcznie gratis.
• Unikalny element IBM to licencja on-prem – wdrażając przez Cloud Pak, możesz płacić za roczną licencję lub w formie kredytów, co przy większym ruchu zapewnia nielimitowane wykorzystanie do określonych mocy. Przyciąga to użytkowników potrzebujących przewidywalnych kosztów lub przechowywania danych wyłącznie lokalnie.

Mocne strony: Głównym atutem IBM są możliwości personalizacji i wiedza ekspercka w konkretnych dziedzinach. Watson STT można bardzo dokładnie dostroić pod kątem specjalistycznej terminologii i uzyskać dużą precyzję krisp.ai krisp.ai, przewyższając modele generyczne np. w dyktandach medycznych czy prawniczych. Klienci często chwalą chęć IBM do współpracy przy wdrożeniach niestandardowych – mogą nawet współtworzyć dedykowany model lub głos (za opłatą). Prywatność danych i możliwość wdrożenia on-prem to ogromny plus – niewielu graczy daje aż tyle kontroli, co czyni Watsona wyborem dla urzędów czy dużych firm. Dokładność IBM STT przy dobrze dobranym modelu i czystym audio jest znakomita – w niektórych benchmarkach Watson STT plasował się najwyżej w dziedzinie mowy telefonicznej. Głosy IBM TTS – choć jest ich mniej – są bardzo wysokiej jakości (szczególnie sieci neuronowe z ostatnich lat). Mocną stroną jest też integracja z resztą rozwiązań AI IBM – jeśli już korzystasz z Watson NLP, Knowledge Studio lub systemów danych IBM, dodanie mowy jest proste. IBM dysponuje także rozbudowaną obsługą klienta – dla usług Watsona firmy na planach enterprise często mają bezpośredni kontakt z inżynierem wsparcia. Na koniec – marka IBM w kontekście AI (słynne zwycięstwo DeepQA/Watson w Jeopardy) buduje zaufanie – decydenci często wybierają IBM dla systemów krytycznych właśnie z uwagi na tę reputację.

Słabe strony: Usługi mowy IBM obsługują mniej języków i głosów w porównaniu do konkurencji – np. jeśli potrzebujesz szwedzkiego TTS czy wietnamskiego STT, IBM może tego nie mieć, podczas gdy inni tak. To ogranicza zastosowania globalne. Interfejs IBM Cloud i dokumentacja są solidne, ale czasami mniej intuicyjne niż bardzo deweloperska dokumentacja AWS czy zintegrowane narzędzia Azure. Impet rynkowy IBM w AI nieco przygasł względem nowych graczy, stąd mniejsza społeczność i mniej przykładów open-source dla Watson Speech. Kolejną słabością jest skalowalność przy bardzo dużych, czasu-rzeczywistego wdrożeniach – IBM może skalować, lecz nie ma tylu centrów danych na świecie, co Google, więc opóźnienia mogą być większe, jeśli jesteś daleko od regionu IBM Cloud. Koszty: gdy potrzebujesz wielu języków/głosów, IBM może być droższy, bo trzeba szukać kilku vendorów. Dodatkowo, biznesowe ukierunkowanie IBM oznacza, że aspekty „self-serve” nie są tak rozbudowane – np. dostosowanie modelu to czasem ręczne kroki lub kontakt z IBM, podczas gdy Google/AWS pozwalają na szybką automatyczną personalizację. IBM nie reklamuje też tak często postępów w dokładności modeli – przez co bywa wrażenie, że modele nie są często aktualizowane (choć są, ale mniej głośno). Na koniec, ekosystem IBM nie jest tak szeroko przyjęty przez deweloperów, co może być minusem jeśli chcesz szerokiego wsparcia społeczności czy narzędzi trzecich firm.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025): IBM stale modernizuje swoje usługi mowy. W 2024 wprowadzili Large Speech Models (na razie early access) dla angielskiego, japońskiego i francuskiego, które znacząco poprawiają dokładność dzięki większym sieciom neuronowym (opisane w release notes Watson STT) cloud.ibm.com. Watson TTS otrzymał nowe głosy: w połowie 2024 IBM dodał ulepszone głosy neuronalne dla australijskiego angielskiego, koreańskiego i niderlandzkiego cloud.ibm.com. Poprawiono także style ekspresji niektórych głosów (np. amerykańska Allison zabrzmiała bardziej konwersacyjnie dla Watson Assistant). Od strony narzędzi IBM wprowadził integrację z Watson Orchestrate – ich low-code orchestration pozwala łatwo zintegrować STT/TTS np. do transkrypcji i automatycznego podsumowania spotkania przez Watson NLP. Pracowali też nad zmniejszeniem biasu w rozpoznawaniu mowy, przyznając, że starsze modele gorzej rozpoznawały niektóre dialekty – nowy Large English Model poprawił rozumienie mowy różnych grup przez trenowanie na szerszym zbiorze nagrań. Ważny trend na 2025: IBM zaczął korzystać z foundation models z huggingface dla niektórych zastosowań, i spekuluje się, że mogą zaadaptować/udostępnić open-source modele typu Whisper tam, gdzie nie oferują własnych języków – brak jednak oficjalnego ogłoszenia. Podsumowując, aktualizacje IBM to głównie poprawa jakości i podążanie za rynkiem (mniej „show” niż u konkurentów). Konsekwentnie rozwijają hybrydowe AI – można spodziewać się dalszego ułatwienia wdrożeń Watson Speech na Kubernetes i w strategiach multi-cloud.

Oficjalna strona: IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com oraz strony produktowe Text-to-Speech w IBM Cloud.

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

Opis: Nuance Dragon to czołowa technologia rozpoznawania mowy, od lat uznawana za złoty standard dyktowania głosowego i transkrypcji w zastosowaniach profesjonalnych. Nuance Communications (obecnie część Microsoftu od 2022) stworzył Dragon jako linię produktów dla różnych branż: Dragon Professional do ogólnego dyktowania, Dragon Legal, Dragon Medical itd., każdy z nich dostrojony do słownictwa konkretnego sektora. Dragon słynie z bardzo wysokiej precyzji przekształcania mowy na tekst, zwłaszcza po krótkim treningu użytkownika. Oferuje także komendy głosowe (sterowanie programami głosem). W odróżnieniu od chmurowych API, Dragon działał historycznie jako oprogramowanie na PC lub serwerach firmowych, co czyniło go wyborem dla użytkowników potrzebujących dyktowania w czasie rzeczywistym bez internetu lub z gwarancją prywatności. Po przejęciu przez Microsoft, technologie Nuance są także zintegrowane z chmurą Microsoftu (Azure Speech, funkcje Office 365), ale sam Dragon pozostaje osobną linią produktów. W 2025 Dragon wyróżnia się na tle innych jako specjalista: gdy inni są wszechstronnymi platformami, Dragon skupia się na produktywności indywidualnej i dokładności dziedzinowej.

Typ: Głównie Speech-to-Text (STT). (Nuance posiada też 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 technologii rozpoznawania mowy; to oni są pionierami wielu innowacji głosowych (napędzali nawet starsze infolinie telefoniczne IVR i wczesny backend Siri). Teraz, jako część Microsoftu, ich badania zasilają rozwój Azure.

Możliwości & Docelowi użytkownicy: Możliwości Dragon skupiają się na ciągłym rozpoznawaniu mowy z minimalną liczbą błędów oraz sterowaniu komputerem głosem. Docelowi użytkownicy to:

• Profesjonaliści medyczni: Dragon Medical One jest szeroko używany przez lekarzy do dyktowania notatek klinicznych bezpośrednio do systemów EHR, obsługując złożoną terminologię medyczną i nazwy leków z dokładnością ~99% krisp.ai.
• Profesjonaliści prawniczy: Dragon Legal jest trenowany na słownictwie i formatach prawniczych (rozpoznaje cytaty, zwroty prawne). Prawnicy używają go do tworzenia dokumentów głosem.
• Biznes oraz użytkownicy indywidualni: Dragon Professional pozwala każdemu dyktować e-maile, raporty lub sterować komputerem (otwierać programy, wydawać polecenia) głosem, zwiększając produktywność.
• Dostępność: Osoby z niepełnosprawnościami (np. ograniczona mobilność) często korzystają z Dragon w celu obsługi komputera bez użycia rąk.
• Służby bezpieczeństwa/publiczne: Niektóre posterunki policji korzystają z Dragon do dyktowania raportów z interwencji w radiowozach.

Kluczowe funkcje:

• Wysoka dokładność dyktowania: Dragon uczy się głosu użytkownika i po krótkim treningu (czytanie fragmentu tekstu) oraz dalszej nauce osiąga bardzo wysoką precyzję. Wykorzystuje kontekst do poprawnego rozróżniania homofonów i dostosowuje się do naniesionych przez użytkownika poprawek.
• Własne słownictwo & makra: Użytkownik może dodać własne słowa (np. nazwiska, specjalistyczne terminy) oraz własne komendy głosowe (makra). Przykładowo, lekarz może dodać szablon wywoływany przez polecenie “wstaw akapit o prawidłowym badaniu fizykalnym”.
• Nieustanna nauka: Wraz z poprawianiem błędów przez użytkownika, Dragon aktualizuje profil głosowy. Może analizować e-maile i dokumenty użytkownika, aby lepiej poznać jego styl pisania i słownictwo.
• Działanie offline: Dragon działa lokalnie (w wersjach na PC), nie wymaga łączności z chmurą, co jest kluczowe dla prywatności i krótkiego czasu reakcji.
• Integracja komend głosowych: Oprócz dyktowania, Dragon umożliwia pełne sterowanie komputerem głosem. Możesz powiedzieć “Otwórz Microsoft Word” lub “Kliknij menu Plik” czy nawet nawigować głosem. Dotyczy to także formatowania tekstu („pogrub ostatnie zdanie”) i innych czynności.
• Wielomówcowość przez rozwiązania specjalistyczne: Choć profil Dragon dotyczy pojedynczego użytkownika, w scenariuszach transkrypcji nagrań Nuance oferuje rozwiązania jak Dragon Legal Transcription, które obsługują identyfikację mówców w nagraniach wielomówcowych (jest to jednak opcjonalne rozwiązanie, nie rdzenna funkcja produktu).
• Zarządzanie chmurą/korporacyjne: W rozwiązaniach korporacyjnych Dragon zapewnia scentralizowane zarządzanie użytkownikami i wdrożeniem (np. Dragon Medical One to subskrypcja w chmurze, więc lekarze mogą korzystać na różnych urządzeniach). Usługi chmurowe zawierają szyfrowanie komunikacji klient-serwer.

Obsługiwane języki: Przede wszystkim angielski (różne akcenty). Nuance oferuje także wersje na inne główne języki, ale flagowy produkt to amerykański angielski. Dostępne są produkty Dragon dla brytyjskiego angielskiego, francuskiego, włoskiego, niemieckiego, hiszpańskiego, niderlandzkiego itd. Każda wersja jest zwykle sprzedawana osobno, bo jest dostrojona do danego języka. Wersje domenowe (medyczne, prawnicze) są skupione głównie na angielskim (choć Nuance miał wersje medyczne także dla wybranych innych języków). Na 2025 r. największa obecność Dragon jest na rynkach anglojęzycznych. Jego precyzja w angielskim jest niezrównana, natomiast dla np. chińskiego czy arabskiego nie oferuje równie wysokiej jakości w wersjach konsumenckich Dragon (Nuance ma inne silniki do obsługi tych języków w produktach call center, ale nie jako Dragon dla konsumenta).

Podstawy techniczne: Dragon zaczynał od ukrytych modeli Markowa (HMM) oraz zaawansowanych modeli językowych n-gram. Z czasem Nuance zintegrował głębokie uczenie (sieci neuronowe) z modelami akustycznymi. Najnowsze Dragon używają akustycznego modelu opartego na głębokiej sieci neuronowej (DNN) dostosowującego się do głosu i otoczenia użytkownika, co poprawia dokładność, szczególnie dla akcentów lub lekkiego hałasu w tle. Stosowany jest też rozbudowany silnik rozpoznawania mowy ciągłej z dekodowaniem kontekstowym (biorąc pod uwagę całe frazy, by rozstrzygać znaczenie słów). Kluczowa technologia to adaptacja mówcy: model powoli dostosowuje wagi do konkretnego głosu użytkownika. Dodatkowo, domenowe modele językowe (dla prawa/medycyny) gwarantują preferowanie terminów branżowych (np. w wersji medycznej „organ” to najpewniej organ ciała, a nie instrument muzyczny). Nuance ma też opatentowane techniki radzenia sobie z zakłóceniami mowy i automatycznym formatowaniem (np. wie, kiedy postawić przecinek lub kropkę podczas pauzy). Po przejęciu przez Microsoft część badań nad architekturami opartymi na transformerach może zasilać tło technologiczne, jednak komercyjny Dragon 16 (najświeższa wersja na PC) dalej wykorzystuje hybrydę modeli neuronowych i tradycyjnych, zoptymalizowanych pod wydajność lokalną na PC. Kolejny aspekt: Dragon wykorzystuje wieloprzebiegowe rozpoznawanie – początkowo transkrybuje tekst, potem w drugim przebiegu z wyższym poziomem języka poprawia strukturę. Zaawansowane algorytmy redukcji szumów filtrują sygnał mikrofonu (Nuance sprzedaje certyfikowane mikrofony dla najlepszych efektów).

Przykłady użycia (rozszerzone):

• Dokumentacja kliniczna: Lekarze dyktujący przebieg wizyty – np. “Pacjent zgłasza 5-dniową gorączkę i kaszel…” Dragon natychmiast transkrybuje to do EHR, pozwalając na kontak wzrokowy z pacjentem zamiast pisania. Niektórzy używają Dragon nawet na żywo podczas wizyty do sporządzania notatek.
• Tworzenie dokumentów: Prawnicy korzystający z Dragon do dyktowania umów i pism procesowych, co bywa szybsze niż pisanie długich dokumentów.
• Pisanie e-maili i notatek: Zajęci profesjonaliści, którzy chcą obsłużyć e-maile głosowo lub sporządzać notatki podczas spotkań przez dyktowanie zamiast ręcznego pisania.
• Obsługa komputera bez użycia rąk: Osoby z urazami RSI lub niepełnosprawnościami używające Dragon do pełnej obsługi komputera (otwierania programów, przeglądania Internetu, dyktowania tekstu) wyłącznie głosem.
• Usługi transkrypcji: Nuance oferuje rozwiązanie Dragon Legal Transcription pozwalające na konwersję plików audio (np. wywiady lub rozprawy sądowe) na tekst. Wykorzystywane jest to przez kancelarie i policję do transkrypcji nagrań z kamer czy przesłuchań.

Model cenowy: Nuance Dragon to oprogramowanie dostępne typowo na licencji:

• Dragon Professional Individual (PC) – licencja na własność (ok. 500 USD) lub subskrypcja. Ostatnio coraz częściej dostępny w subskrypcji (np. Dragon Professional Anywhere to oferta subskrypcyjna).
• Dragon Medical One – subskrypcja SaaS, zwykle około 99 USD/użytkownika/miesiąc (to premium z uwagi na specjalistyczne słownictwo i wsparcie).
• Dragon Legal – licencja jednorazowa lub subskrypcja, zazwyczaj droższa niż wersja Professional.
• Duże organizacje mogą uzyskać licencjonowanie zbiorcze. Po integracji z Microsoft niektóre funkcje mogą pojawić się w Microsoft 365 (np. nowe Dyktowanie w Office z ulepszeniami Nuance).
• W Azure Microsoft oferuje “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, częściowo zasilane technologią Nuance. Jednak Dragon pozostaje osobnym produktem.

Zalety:

• Niezrównana precyzja dyktowania w obszarach specjalistycznych (po adaptacji) krisp.ai krisp.ai. Dragon potrafi bezbłędnie rozpoznawać skomplikowane terminy – np. podczas transkrypcji złożonego raportu medycznego z nazwami leków i dawkami praktycznie bezbłędnie.
• Ppersonalizacja użytkownika: Tworzy profil użytkownika, który się uczy – im dłużej go używasz, tym lepszą daje precyzję, czego nie zapewniają do tej pory typowe chmurowe API.
• Praca w czasie rzeczywistym i offline: Brak zauważalnych opóźnień; słowa pojawiają się niemal równocześnie z mówieniem (na dobrym PC). Nie wymaga internetu, a więc żadne dane nie opuszczają urządzenia (co jest ważne dla poufności).
• Komendy głosowe i integracja z workflow: Możesz jednocześnie dyktować i formatować (“Otwórz Outlooka i odpowiedz na tego maila: Drogi Janie, nowa linia, dziękuję za wiadomość…”) – świetnie miesza dyktowanie z komendami.
• Produkty specjalistyczne: Dostępność wersji profilowanych (medycznych, prawniczych) daje gotowość do pracy bez dodatkowej konfiguracji na danym rynku.
• Stabilność i zaufanie: Wielu profesjonalistów korzysta z Dragon od lat i ufa wynikom – to dojrzałe, sprawdzone rozwiązanie. Z zapleczem Microsoftu prawdopodobnie będzie rozwijane dalej (integracja z chmurowym AI itd.).
• Wieloplatformowość: Dragon jest dostępny głównie na Windows; Dragon Anywhere (aplikacja mobilna) zapewnia dyktowanie na iOS/Android (wraz z synchronizacją słownictwa w chmurze). Przez chmurę (Medical One) dostępny jest także na terminalach.
• Również rozpoznawanie mówcy: produkt przeznaczony dla pojedynczego użytkownika, co pozytywnie wpływa na precyzję (w przeciwieństwie do modeli ogólnych; Dragon jest dostrajany do twojego głosu).

Słabe strony:

• Koszt i dostępność: Dragon jest drogi i nie jest dostępny za darmo poza ewentualnie krótkim okresem próbnym. W przeciwieństwie do chmurowych API STT, gdzie płacisz tylko za zużycie (co może być tańsze przy okazjonalnym użyciu), Dragon wymaga początkowej inwestycji lub stałej subskrypcji.
• Krzywa uczenia się: Użytkownicy często muszą poświęcić czas na trenowanie Dragon oraz naukę specyficznych komend głosowych i technik korekty, aby uzyskać najlepsze rezultaty. Jest to potężne narzędzie, ale nie tak intuicyjne jak dyktowanie głosowe na smartfonie.
• Wrażliwość na otoczenie: Pomimo dobrej obsługi szumów, Dragon działa najlepiej w cichym otoczeniu z wysokiej jakości mikrofonem. Szumy tła lub słabe mikrofony mogą znacząco pogorszyć wydajność.
• Fokus na jednego mówcę: Nie jest przeznaczony do transkrybcji rozmów wieloosobowych na żywo (można użyć trybu transkrypcji nagrań, ale na żywo obsługuje jednego mówcę). Do transkrypcji spotkań usługi chmurowe obsługujące wielu mówców mogą być łatwiejsze do użycia.
• Zasobożerność: Uruchamianie Dragon jest wymagające dla CPU/RAM komputera, szczególnie podczas wstępnego przetwarzania. Niektórzy użytkownicy zauważają spowolnienia innych zadań lub nawet awarie przy małej ilości dostępnych zasobów. Wersje chmurowe nie obciążają komputera, ale wymagają stabilnego internetu.
• Wsparcie dla Mac: Kilka lat temu Nuance wycofał Dragon dla Mac (istnieją obejścia, np. użycie Dragon Medical na wirtualizacji Mac itp., ale nie ma obecnie natywnego produktu na Maca), co stanowi minus dla użytkowników Maców.
• Konkurencja ze strony ogólnego ASR: W miarę jak ogólne chmurowe STT staje się coraz lepsze (np. OpenAI Whisper osiąga wysoką dokładność za darmo), niektórzy użytkownicy indywidualni mogą wybierać te alternatywy, jeśli nie potrzebują wszystkich funkcji Dragon. Jednak alternatywy te nadal ustępują pod względem interfejsu dyktowania i personalizacji.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025): Po przejęciu przez Microsoft o Nuance mówi się publicznie niewiele, ale trwają prace nad integracją:

• Microsoft zintegrował technologię Dragon z funkcją Dyktuj w Microsoft 365, poprawiając jej dokładność dla użytkowników Office dzięki backendowi Nuance (nie jest to wyraźnie oznaczone, ale ogłoszono, że to część „Microsoft i Nuance – dostarczanie rozwiązań AI chmurowych”).
• W 2023 roku Dragon Professional Anywhere (chmurowa wersja Dragon) zyskał lepszą dokładność i oferowany jest przez Azure dla klientów biznesowych, pokazując synergię z chmurą Microsoftu.
• Nuance uruchomił też nowy produkt: Dragon Ambient eXperience (DAX) dla opieki zdrowotnej, który idzie dalej niż dyktowanie: słucha konwersacji lekarz-pacjent i automatycznie generuje notatki. Łączy ASR Dragon i podsumowanie AI (pokazując jak Nuance wykorzystuje generatywną AI) – duża innowacja na 2024 rok w zdrowiu.
• Dragon Medical One nadal rozszerza obsługiwane języki: Pod koniec 2024 Microsoft ogłosił rozszerzenie dyktowania medycznego Nuance na brytyjski angielski, australijski angielski i kolejne języki, a także głębszą integrację z Epic EHR.
• Dla branży prawniczej Nuance integruje się z aplikacjami do zarządzania sprawami, ułatwiając wstawianie dyktatu.
• Być może wkrótce zobaczymy części Dragon oferowane jako Azure „Custom Speech for Enterprise”, połączone z usługami Azure Speech. Wczesne zapowiedzi z 2025 wskazują, że Azure Custom Speech może przyjmować korpus Dragon lub adaptować się z personalizacją typu Nuance, co zwiastuje konsolidację technologii.
• Jeśli chodzi o główny produkt, Dragon NaturallySpeaking 16 ukazał się (pierwsza główna wersja pod Microsoftem) na początku 2023, z lepszym wsparciem dla Windows 11 i lekką poprawą dokładności. Do 2025 może pojawić się wersja 17 lub zunifikowana wersja Microsoft.
• Podsumowując, Nuance Dragon stale poprawia dokładność (nie jest to już skok, bo była bardzo wysoka, ale są przyrostowe zmiany), a większe zmiany dotyczą sposobu dystrybucji (chmura, inteligencja ambientowa, integracja z ekosystemem AI Microsoftu).

Oficjalna strona: Strony Nuance Dragon (Professional, Legal, Medical) krisp.ai krisp.ai na stronie Nuance lub przez serwis Microsoft – dział Nuance.

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

Opis: OpenAI Whisper to open-source’owy model automatycznego rozpoznawania mowy (STT), który szturmem zdobył świat AI dzięki świetnej dokładności i wielojęzyczności. Udostępniony przez OpenAI pod koniec 2022 roku, Whisper nie jest usługą chmurową jak inne, lecz raczej potężnym modelem (obecnie także API), który programiści mogą wykorzystać do transkrypcji i tłumaczenia audio. Do 2025 roku Whisper stał się dominującą technologią STT w wielu zastosowaniach, często działając „w tle”. Znany jest z obsługi szerokiej gamy języków (prawie 100) i odporności na akcenty i szumy otoczenia dzięki treningowi na 680 000 godzinach dźwięku z internetu zilliz.com. OpenAI oferuje Whisper przez swoje API (w rozliczeniu pay-per-use), a wagi modelu są ogólnodostępne, więc każdy z odpowiednimi zasobami obliczeniowymi może go uruchomić czy dopasować offline. Wprowadzenie Whisper dramatycznie poszerzyło dostęp do wysokiej jakości rozpoznawania mowy – szczególnie dla programistów i badaczy, którzy chcieli alternatywy dla wielkich chmurowych API lub potrzebowali otwartego, konfigurowalnego modelu.

Typ: Speech-to-Text (transkrypcja & tłumaczenie). (Whisper nie generuje głosu; wyłącznie zamienia nagraną mowę na tekst oraz potrafi tłumaczyć mowę na tekst angielski.)

Firma/Autor: OpenAI (ale także liczne kontrybucje społeczności open source).

Możliwości & Docelowi użytkownicy:

• Wielojęzyczne rozpoznawanie mowy: Whisper potrafi transkrybować mowę w 99 językach z imponującą dokładnością zilliz.com. Obejmuje to także wiele języków słabo obsługiwanych przez komercyjne API.
• Tłumaczenie mowy: Może bezpośrednio tłumaczyć wiele języków na angielski tekst (np. z pliku audio po francusku generuje tłumaczenie tekstowe po angielsku) zilliz.com.
• Odporność: Dobrze radzi sobie z różnymi wejściami – rozmaite akcenty, dialekty, zakłócenia – lepiej niż wiele modeli, dzięki różnorodnym danym treningowym. Potrafi także uchwycić w transkrypcji m.in. wypełniacze czy śmiech („[laughter]”), co czyni ją bogatszą.
• Znakowanie czasowe: Dostarcza znaczniki czasowe na poziomie wyrazów lub zdań, co umożliwia generowanie napisów i synchronizację tekstu z dźwiękiem.
• Przyjazne API: Dzięki Whisper API od OpenAI (używającym modelu large-v2) programiści mogą przesłać plik audio i błyskawicznie uzyskać transkrypcję poprzez prostą komendę HTTP. Celowane do łatwej integracji przez deweloperów.
• Naukowcy i hobbyści: Ponieważ model jest open-source, badacze AI lub hobbyści mogą eksperymentować, dostosowywać do konkretnych dziedzin lub uruchamiać lokalnie za darmo. To szeroko zdemokratyzowało technologię ASR.

Kluczowe cechy:

• Wysoka dokładność: W testach największy model Whisper (~1,6 mld parametrów) osiąga wskaźniki błędu słów porównywalne lub lepsze niż czołowe usługi chmurowe dla wielu języków deepgram.com deepgram.com. Na przykład, transkrypcja po angielsku jest ekstremalnie dokładna, a co ważne – dokładność w językach innych niż angielski to prawdziwy przełom (gdzie inni zaliczają spadek, Whisper utrzymuje bardzo dobre wyniki).
• Brak potrzeby trenowania użytkownika: Od razu po instalacji jest bardzo skuteczny. Nie wymaga treningu pod konkretnego użytkownika jak Dragon – jest ogólny (choć nie wyspecjalizowany domenowo).
• Znakowanie segmentów: Wyniki Whisper są podzielone na segmenty ze znacznikami początek/koniec, co nadaje się do tworzenia napisów; nawet inteligentnie rozdziela po pauzach w mowie.
• Różne rozmiary modeli: Whisper występuje w kilku wersjach (tiny, base, small, medium, large). Mniejsze modele są szybsze i działają nawet na smartfonach (kosztem nieco niższej dokładności). Największe (large-v2, najwyższa dokładność) wymagają GPU i więcej zasobów, ale dają najlepsze wyniki deepgram.com.
• Identyfikacja języka: Whisper automatycznie rozpoznaje język mówiony na nagraniu i wykorzystuje odpowiednie kodowanie zilliz.com.
• Open source & społeczność: Dzięki otwartości powstało wiele rozszerzeń społeczności: np. szybsze warianty Whisper, dekodowanie z dodatkowymi opcjami itp.
• API – dodatki: API od OpenAI może zwrócić sam tekst lub JSON z dodatkowymi danymi (np. prawdopodobieństwo słów) i obsługuje parametry, np. prompt (podpowiedź dla transkrypcji w danym kontekście).
• Możliwość uruchomienia offline: Ponieważ można uruchomić model lokalnie (jeśli sprzęt na to pozwala), wykorzystywany jest w aplikacjach on-device lub on-prem, gdzie chmura nie wchodzi w grę (np. dziennikarz transkrybuje wrażliwy wywiad offline przez Whisper albo aplikacja oferuje konwersję notatek głosowych na tekst na urządzeniu dla ochrony prywatności).

Obsługiwane języki: Whisper oficjalnie wspiera ~99 języków w transkrypcji zilliz.com. Obejmuje to szeroki zakres – od najpopularniejszych języków (angielski, hiszpański, mandaryński, hindi, arabski itd.) po małe języki (walijski, mongolski, suahili itd.). Dane treningowe są mocno, ale nie wyłącznie, zdominowane przez angielski (ok. 65% treningu po angielsku), więc po angielsku osiąga najwyższą dokładność, ale na wielu innych też radzi sobie znakomicie (zwłaszcza języki romańskie i indoeuropejskie). Rozpoznaje także mowę mieszaną (code-switching). Funkcja tłumaczenia na angielski działa dla ok. 57 języków nieangielskich, których Whisper był świadomie uczony tłumaczyć community.openai.com.

Podstawy techniczne: Whisper to model sekwencyjno-sekwencyjny Transformer (architektura encoder-decoder), podobny do tych używanych w neuronowym tłumaczeniu maszynowym zilliz.com zilliz.com. Dźwięk jest dzielony na fragmenty, konwertowany do spektrogramów log-Mel i podawany do enkodera; dekoder generuje tokeny tekstowe. Unikatowo OpenAI wytrenowało Whisper na dużym i zróżnicowanym zbiorze danych – 680 tys. godzin nagrań audio z internetu, w tym wiele nagrań wielojęzycznych wraz z odpowiadającym im tekstem (część z nich prawdopodobnie pochodziła z automatycznie pobranych napisów itd.) zilliz.com. Trening był „słabo nadzorowany” – czasem korzystano z niedoskonałych transkrypcji – co ciekawe uczyniło Whisper odpornym na szumy i błędy. Model ma specjalne tokeny do obsługi zadań: np. <|translate|> uruchamia tryb tłumaczenia, <|laugh|> oznacza śmiech itd., co pozwala mu wykonywać różne zadania (stąd potrafi zarówno transkrybować, jak i tłumaczyć) zilliz.com. Największy model (Whisper large-v2) ma ok. 1,55 miliarda parametrów i był trenowany tygodniami na potężnych GPU – to obecnie szczyt możliwości publicznie dostępnych rozwiązań. Używa także znaczników czasowych na poziomie wyrazów poprzez predykcję tokenów czasowych (segmentuje dźwięk przewidując, gdzie trzeba podzielić fragment). Whisper nie korzysta z zewnętrznego modelu językowego; działa end-to-end, czyli uczy się jednocześnie modelowania językowego i akustycznego. Dzięki treningowi na dużej liczbie szumów tła i różnych warunkach akustycznych, enkoder nauczył się odpornych cech, a dekoder generuje spójny tekst nawet z nieidealnego audio. Open-source’owy kod umożliwia uruchamianie modelu m.in. w PyTorch; pojawiło się też wiele optymalizacji (np. OpenVINO, ONNX runtime), aby przyspieszyć jego działanie. Model jest dość „ciężki” – transkrypcja w czasie rzeczywistym dużą wersją wymaga mocnej karty GPU, choć średnia zkwantyzowana wersja daje radę niemal na żywo na współczesnym CPU.

Przykłady zastosowań:

• Usługi i aplikacje transkrypcyjne: Wiele startupów czy projektów transkrypcyjnych buduje dziś rozwiązania na bazie Whisper zamiast trenować własny model. Narzędzia do transkrypcji podcastów, aplikacje do transkrypcji spotkań (niektóre boty Zoom używają Whisper), narzędzia dziennikarskie itd. często bazują na Whisper ze względu na wysoką dokładność bez opłaty za każdą minutę nagrania.
• Napisy do YouTube/wideo: Twórcy treści używają Whisper do generowania napisów (szczególnie w kilku językach). Istnieją narzędzia, gdzie dodajesz wideo, a Whisper generuje napisy srt.
• Nauka języków i tłumaczenia: Tryb tłumaczenia w Whisper wykorzystywany jest do otrzymywania angielskiego tekstu z mowy w innym języku, co pomaga w tworzeniu napisów tłumaczonych lub wspiera osoby uczące się języków przy transkrypcji i tłumaczeniu obcych nagrań.
• Dostępność: Programiści wbudowują Whisper w aplikacjach do transkrypcji na żywo dla osób niesłyszących lub niedosłyszących (np. aplikacja mobilna, która nasłuchuje rozmowy i wyświetla na bieżąco napisy lokalnie na urządzeniu dzięki Whisper).
• Interfejsy głosowe i analityka: Część hobbystycznych projektów asystentów głosowych używa Whisper do przekształcania mowy w tekst offline (prywatność!). Firmy analizujące nagrania z call center też stosują Whisper do transkrypcji rozmów (choć częściej korzystają z komercyjnych API dla wsparcia).
• Badania akademickie i lingwistyczne: Jako otwarte narzędzie, Whisper jest wykorzystywany do transkrypcji nagrań terenowych w różnych językach. Szeroka obsługa języków to duży plus w dokumentowaniu języków „nisko zasobowych”.
• Produktywność osobista: Obeznani technicznie użytkownicy wykorzystują Whisper lokalnie np. do dyktowania notatek (nie tak wygodne jak Dragon, ale możliwe), czy automatycznej transkrypcji notatek głosowych.

Model cenowy: Whisper jest darmowy przy samodzielnym hostingu (koszt to tylko moc obliczeniowa). API OpenAI Whisper (dla tych, którzy nie chcą uruchamiać go sami) jest bardzo tanie: 0,006 USD za minutę przetwarzanego nagrania deepgram.com. To mniej niż 1/10 typowego kosztu chmurowych API STT, co czyni go bardzo atrakcyjnym ekonomicznie. Tak niska cena możliwa jest, bo model OpenAI jest stały i prawdopodobnie uruchamiany w zoptymalizowanej skali. Klienci mogą więc korzystać z otwartego modelu na swoim sprzęcie (bez opłat licencyjnych) lub korzystać z API OpenAI za 0,006 USD/min, co przebija konkurencję (u Google to 0,024 USD/min itd.). Jednak API OpenAI nie obsługuje personalizacji, oferuje tylko „surowe” Whisper.

Zalety:

• Najwyższa dokładność na szerokim zakresie zadań i języków od razu po instalacji deepgram.com zilliz.com. Szczególnie dobrze rozumie akcentowany angielski oraz wiele nieangielskich języków, gdzie wcześniej trzeba było korzystać z gorszych, mniej zoptymalizowanych usług dla danego języka.
• Wielojęzyczny & wielozadaniowy: Jeden model dla wszystkich języków i nawet tłumaczenia – bardzo elastyczny.
• Open source & rozwijany przez społeczność: sprzyja innowacjom; są forki działające szybciej czy poprawiające np. interpunkcję itd.
• Ekonomiczny: Praktycznie darmowa praca na własnym sprzęcie, a API bardzo tanie – umożliwia duże projekty transkrypcyjne przy zachowaniu niskiego kosztu.
• Prywatność & offline: Użytkownik może uruchomić Whisper lokalnie na własnej infrastrukturze dla wrażliwych danych (np. szpital wewnętrznie transkrybuje nagrania bez wysyłki do chmury). To ogromny plus w niektórych branżach – tak jak kiedyś opcja offline była czymś wyjątkowym u IBM czy on-prem Nuance.
• Integracja: Wiele istniejących narzędzi audio bardzo szybko dodało obsługę Whisper (ffmpeg ma już nawet swój filtr whisper). Popularność sprawia, że powstało wiele wrapperów (WebWhisper, Whisper.cpp itd.), więc łatwo go podpiąć.
• Ciągłe usprawnienia społeczności: Podczas gdy wersja OpenAI jest statyczna, inni dopasowali lub rozszerzyli model. Plotki mówią, że OpenAI może udostępnić „v3” lub zintegrować go z multimodalnymi rozwiązaniami, ale i tak społeczność nieustannie poprawia szybkość czy jakość działania.

Słabości:

• Brak wsparcia dla własnego słownictwa/żargonu: W przeciwieństwie do niektórych usług chmurowych czy Dragona, do Whisper nie da się doładować własnego słownika z specjalistyczną terminologią. Bardzo specjalistyczne słowa (np. chemiczne) mogą zostać źle rozpoznane, jeśli nie pojawiły się w zbiorze treningowym. Jest za to możliwy fine-tuning, jeśli mamy dane i umiejętności.
• Zużywa dużo zasobów: Duży model w czasie rzeczywistym wymaga mocnego GPU. Na CPU jest wolniej (mniejsze modele mogą działać w czasie rzeczywistym na CPU, ale kosztem jakości). API OpenAI ten problem rozwiązuje, bo „ciężka praca” jest w chmurze, ale przy samodzielnym hostingu na dużą skalę GPU są konieczne.
• Opóźnienie: Whisper przetwarza dźwięk fragmentami i zwykle z minimalnym opóźnieniem zanim pojawi się tekst. W praktyce w trybie live opóźnienie wynosi ok. 2 sekund na pierwszy fragment, bo trzeba poczekać na cały kawałek. Jest to akceptowalne w wielu scenariuszach, ale nie tak niskie jak w niektórych systemach strumieniowych (np. Google startuje w 300 ms). Społeczność pracuje nad „streaming Whisper”, ale to nie jest trywialne.
• Przewaga języka angielskiego w treningu: Choć Whisper jest wielojęzyczny, ok. 2/3 danych treningowych to angielski. I tak działa świetnie na wielu językach (hiszpański, francuski itd.), ale te z mniejszym udziałem są miejscami mniej dokładne lub w razie wątpliwości model przechodzi na angielski. Np. przy bardzo rzadkich językach lub mieszaniu kodów może się pojawić tekst po angielsku, albo przeinaczenia, jeśli model nie jest pewny słowa.
• Brak diarizacji mówiących: Whisper transkrybuje wszelką mowę, ale nie rozdziela jej na osoby („Mówca 1/Mówca 2”). Chcąc uzyskać taki efekt, należy zintegrować dodatkowe narzędzia. Wiele chmurowych STT to posiada natywnie.
• Brak oficjalnego wsparcia: Jako model otwarty, nie ma linii wsparcia – korzystają wyłącznie z dokumentacji i społeczności (API OpenAI wsparcie zapewnia, model open source – nie).
• Wady formatowania: Whisper może generować tokeny typu „[Music]”, próbować dodawać interpunkcję, czasem niezgodnie z oczekiwanym formatem (choć generalnie sobie radzi). Przykładowo nie zawsze pojawi się znak zapytania, nawet gdy w nagraniu jest pytanie – nie został wprost do tego trenowany. Często konieczne jest postprocessing lub sprytne podpowiadanie poleceń.
• Dodatkowo, obecnie API OpenAI ma limit pliku ok. 25 MB, więc dłuższe nagrania trzeba dzielić na mniejsze kawałki.

Ostatnie nowości (2024–2025):

• Samo OpenAI nie aktualizowało publicznie modelu Whisper (large v2) od 2022 roku, ale API OpenAI Whisper wystartowało na początku 2023 r., dzięki czemu stało się łatwe i tanie w użyciu deepgram.com. To sprawiło, że moc Whisper trafiła do wielu deweloperów.
• Społeczność przygotowała Whisper.cpp, port w C++ pozwalający uruchamiać transkrypcję na CPU (nawet na smartfonach) poprzez kwantyzowanie modelu. W 2024 roku narzędzie to się bardzo rozwinęło i małe modele działają na smartfonach w czasie rzeczywistym – w pełni offline.
• Pojawiły się prace naukowe bazujące na Whisper: np. fine-tuning pod konkretne branże (np. transkrypcja medyczna) przez różne grupy (nie zawsze publikowane, ale niektóre startupy na pewno to robią).
• OpenAI najprawdopodobniej pracuje nad nową generacją modelu mowy, być może łączącą techniki GPT (pewne wskazówki znajdują się w ich publikacjach nt. multimodalnych rozwiązań). Jeśli taki model się pojawi, może zastąpić Whisper, ale w połowie 2025 r. Whisper pozostaje główną ofertą ASR w OpenAI.
• Pod względem adopcji: do 2025 r. wiele projektów open source (Mozilla, społeczność Kaldi itp.) przyjęło Whisper jako podstawowy baseline ze względu na wysoką dokładność; de facto stał się standardem.
• Nowość: Meta’s MMS (Massive Multilingual Speech) (2023 r.) to model obejmujący 1100+ języków do ASR (nie tak dokładny jak Whisper dla głównych języków). Ta konkurencja wyraźnie stymuluje rozwój wielojęzycznej mowy – Whisper nadal dominuje jakościowo, ale być może doczekamy się Whisper v3 z jeszcze większą liczbą języków lub integracją trendów z tych nowych badań.
• Podsumowując: „aktualizacja” polega na tym, że Whisper stał się powszechny, a największe postępy dotyczą szybkości działania, wdrażania czy optymalizacji, a nie samego modelu. W 2025 r. jest to wciąż główny wybór dla każdego, kto chce wdrożyć transkrypcję głosu do produktu – ze względu na jakość, mnogość języków i koszty.

Oficjalne źródła: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; dokumentacja API OpenAI Whisper (strona OpenAI) zilliz.com. (Brak jednej „strony produktu”, bo to model – oficjalne źródła to głównie GitHub i powyższe opisy/glossary).

7. Deepgram (API i platforma Speech-to-Text) – Deepgram

Przegląd: Deepgram to platforma speech-to-text skierowana do deweloperów, oferująca szybkie i bardzo dokładne transkrypcje dzięki zestawowi modeli AI oraz rozbudowanym API. Deepgram wyróżnia się naciskiem na personalizację, szybkość i efektywność kosztową dla zastosowań korporacyjnych. Założona w 2015 roku firma opracowała własne modele rozpoznawania mowy oparte na deep learningu (zamiast korzystać z big tech), dzięki czemu zdobyła niszę, zwłaszcza wśród centrów kontaktowych, firm zajmujących się analizą głosu i technologicznych wymagających transkrypcji na dużą skalę lub w czasie rzeczywistym. W latach 2024–2025 Deepgram często wymieniany jest jako czołowa alternatywa dla dużych dostawców chmurowych STT, szczególnie po zaprezentowaniu światowej klasy dokładności dzięki najnowszemu modelowi „Nova-2” deepgram.com. Platforma oferuje nie tylko gotowe modele, ale też narzędzia do trenowania własnych modeli mowy na danych specyficznych dla firmy (co rzadko jest dostępne jako self-service w API chmurowych). Deepgram może być wdrażany zarówno w chmurze, jak i on-premises, co jest atrakcyjne dla firm oczekujących elastyczności.

Typ: Przede wszystkim Speech-to-Text (transkrypcja). (Deepgram rozpoczął także beta testy Text-to-Speech oraz narzędzi pipeline Voice AI w czasie rzeczywistym w 2025 roku deepgram.com deepgram.com, ale ich rdzeniem jest STT.)

Firma/Deweloper: Deepgram, Inc. (niezależny startup, choć w 2025 roku pojawiały 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 streamingu audio z minimalnymi opóźnieniami, jak i wsadowe przetwarzanie plików audio. Obsługuje duże wolumeny (deklarują przepustowość liczoną w tysiącach godzin audio przetwarzanych bardzo szybko).
• Wysoka dokładność i wybór modeli: Oferują różne poziomy modeli (np. „Nova” dla najwyższej dokładności, „Base” do szybkiego/lżejszego użycia, czasem modele domenowe). Najnowszy model Nova-2 (wydany w 2024) ma 30% niższy WER niż konkurencja i cechuje się wybitną dokładnością w czasie rzeczywistym deepgram.com deepgram.com.
• Personalizacja: Kluczowa zaleta – klienci mogą przesyłać dane z etykietami do trenowania własnych modeli Deepgram dopasowanych do specyficznego słownictwa (np. nazwy produktów, unikalne zwroty). Takie dostrajanie może znacząco poprawić dokładność w konkretnej branży klienta.
• Wielojęzyczność: Deepgram obsługuje transkrypcję w wielu językach (ponad 30 języków w 2025 roku, w tym angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, japoński, mandaryński itp.). Główna siła to angielski, ale rozbudowywane są również inne języki.
• Odporność na szumy i formaty audio: Deepgram pierwotnie przetwarzał audio przez pipeline pre-processing, zdolny do obsługi różnych jakości dźwięku (np. rozmowy telefoniczne). Akceptuje wiele formatów (w tym popularne kodeki MP3, WAV, a nawet RTP na żywo).
• Funkcje: Oferuje diarizację (oznaczanie mówców) na żądanie, interpunkcję, rozróżnianie wielkości liter, filtrację wulgaryzmów oraz rozpoznawanie encji (np. identyfikacja liczb, walut). Mają także funkcję wykrywania słów kluczowych lub przetwarzania NLP transkryptów przez API.
• Szybkość: Deepgram jest znany z bardzo szybkiego przetwarzania – dzięki napisaniu od podstaw w CUDA (od początku wykorzystywali GPU). Deklarują przetwarzanie audio szybciej niż w czasie rzeczywistym na GPU, nawet przy dużych modelach.
• Skalowalność i wdrożenia: Dostępny jako API w chmurze (z gwarancjami SLA) oraz jako wdrożenie on-premises lub w prywatnej chmurze (dostępna wersja konteneryzowana). Podkreślają skalowalność do wolumenów korporacyjnych, z dashboardami i analizą użycia dla klientów.
• Zastosowania: Docelowi użytkownicy to m.in. centra kontaktowe (do transkrypcji rozmów i analiz), firmy IT dodające funkcje głosowe, media transkrybujące archiwa audio oraz firmy AI potrzebujące bazowego STT do budowy produktów głosowych. Przykładowo, call center wykorzysta Deepgram do jednoczesnej transkrypcji tysięcy rozmów i późniejszej analizy sentymentu klientów lub zgodności. Deweloperzy cenią proste API i rozbudowaną dokumentację.

Najważniejsze funkcje:

• Łatwość API: Jeden endpoint API obsługuje plik audio lub stream z różnymi parametrami (język, model, interpunkcja, diarizacja itd.). Dostępne SDK dla popularnych języków (Python, Node, Java itd.).
• Wzmacnianie słów kluczowych: Możesz podać konkretne słowa kluczowe, by zwiększyć prawdopodobieństwo ich rozpoznania (bez trenowania własnego modelu – szybki sposób na poprawę dokładności).
• Spójność batch vs. stream: To w zasadzie to samo API; dodatkowo mają podział na endpointy pre-recorded vs live zoptymalizowane według potrzeb.
• Bezpieczeństwo: Deepgram udostępnia funkcje typu wdrożenia lokalne i domyślnie nie przechowuje audio po przetworzeniu (chyba że wybrano inaczej). Kluczowe np. dla klientów finansowych/medycznych.
• Wspomaganie agentów w czasie rzeczywistym: Poprzez API lub nadchodzący „Voice Assistant API” deepgram.com, umożliwia transkrypcję na żywo + podsumowanie dla rozmów agentów (szeroko promowane np. dla centrów kontaktowych: STT –> analiza –> generowanie odpowiedzi).
• Twierdzenia nt. dokładności: Publicznie porównali Nova-2: 8,4% mediany WER w różnych domenach, wyprzedzając konkurencję, gdzie kolejne najlepsze modele mają ok. 12% deepgram.com, a szczególnie 36% lepiej niż Whisper-large deepgram.com – dla firm, dla których liczy się każdy punkt dokładności, Deepgram prowadzi.
• Efektywność kosztowa: Akcentują, że uruchamianie modeli na GPU jest tańsze, a ich wycena (patrz dalej) może być korzystniejsza przy dużych wolumenach niż u niektórych konkurentów.
• Wsparcie i monitoring: Opcje klasy enterprise, jak szczegółowe logi, wyszukiwarka transkryptów i monitoring przez konsolę.

Obsługiwane języki: Główny nacisk Deepgram kładzie na angielski (USA + akcenty), lecz od 2025 obsługuje 20-30+ języków natywnie, w tym główne języki europejskie, japoński, koreański, mandaryński, hindi itd. Oferta stale się rozszerza, ale nie obejmuje jeszcze np. 100 języków (mniej niż Whisper). Możliwe są Custom Models dla obsługiwanych języków (gdy język jest nieobsługiwany – można go zgłosić lub użyć bazowego modelu wielojęzycznego, jeśli jest). Model Nova może być aktualnie tylko po angielsku (najwyższa dokładność zwykle dla angielskiego, czasem hiszpańskiego). Obsługuje również dialekty angielskie (można wskazać British English/US English dla różnic w pisowni).

Podstawy techniczne: Deepgram używa końca-do-końca modelu deep learningowego, historycznie opartego o autonomiczną pracę badawczą – najprawdopodobniej zaawansowaną wersję sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych lub Transformerów. Nova-2 opisana jest jako „architektura oparta na Transformerze z optymalizacjami dla mowy” deepgram.com. Twórcy podają, że Nova-2 była trenowana na 47 miliardach tokenów i 6 milionach zasobów deepgram.com – ogromna liczba, potwierdzająca różnorodne dane treningowe. Twierdzą także, że Nova-2 to „najgłębiej wytrenowany model ASR na rynku” deepgram.com. Kluczowe osiągnięcia techniczne:

• Usprawnili rozpoznawanie encji, obsługę kontekstu i inne aspekty przez zmiany w architekturze deepgram.com.
• Fokus na streaming – modele umożliwiają szybkie wypisywanie wyników cząstkowych, prawdopodobnie przez synchroniczną dekodację blokową.
• Optymalizacja GPU: od początku korzystali z GPU i dużo kodu powstało w CUDA C++, co pozwala na wysoką przepustowość.
• Modele customowe prawdopodobnie wykorzystują transfer learning – dostrajanie modeli bazowych danymi klienta. Udostępniają narzędzia self-service lub realizują to na zlecenie – w zależności od planu.
• Równoważenie szybkości/dokładności przez różne rozmiary modeli: przykładowo, kiedyś był „Enhanced model” vs „Standard model”. Nova-2 może to zjednoczyć lub być topką obok mniejszych/szybszych.
• Ciekawostka: Deepgram pozyskał lub stworzył własny zbiór nagrań z wielu domen (w blogu pojawia się wzmianka o trenowaniu na „wszystkich rodzajach rozmów, spotkań, wideo itp.”). Podkreślają też efekt adaptacji domenowej, np. wyspecjalizowane modele dla call center (dostrajane na danych z rozmów).
• Wzmianka o architekturze dwustopniowej (stare modele), Nova-2 wydaje się dużym modelem zunifikowanym.
• Prawdopodobnie stosują knowledge distillation do kompresji modeli (bo oferują też mniejsze warianty).
• Stosują również biasy kontekstowe (np. podpowiadanie modelowi oczekiwanych słów – zbliżone do hintów).
• Po premierze Nova-2 opublikowali porównania: Nova-2 ma medianę WER 8,4% vs Whisper large 13,2% itd., co osiągnięto przez trening i ulepszenia architektury deepgram.com deepgram.com.

Przykładowe zastosowania (ponad te wymienione wyżej):

• Transkrypcja na żywo w call center: Firma korzysta z Deepgram do transkrypcji rozmów z klientami w czasie rzeczywistym, a następnie wykorzystuje tekst do wyświetlania agentom odpowiednich informacji lub analizy rozmów pod kątem zgodności.
• SaaS do transkrypcji spotkań: Narzędzia takie jak Fireflies.ai czy alternatywy dla Otter.ai mogą wykorzystywać Deepgram w backendzie do notatek i podsumowań na żywo ze spotkań.
• Wyszukiwanie głosowe w aplikacjach: Jeśli aplikacja dodaje funkcję wyszukiwania głosowego lub komend, mogą użyć STT Deepgram do konwersji zapytania na tekst (niektórzy wybierają ze względu na szybkość lub prywatność).
• Media & rozrywka: Studio postprodukcyjne może przesyłać ogromne ilości surowego dźwięku do Deepgram, aby uzyskać transkrypcje do tworzenia napisów lub przeszukiwania treści.
• Urządzenia IoT: Niektóre urządzenia smart mogą korzystać z Deepgram bezpośrednio na urządzeniu (przy wdrożeniu edge) lub przez chmurę o niskim opóźnieniu, by transkrybować komendy.
• Narzędzia deweloperskie: Deepgram został zintegrowany z platformami no-code lub narzędziami do danych, aby łatwiej przetwarzać dane audio; na przykład pipeline analityczny przetwarzający nagrania rozmów wykorzystuje Deepgram do zamiany ich na tekst do dalszej analizy.

Model rozliczeń: Deepgram stosuje rozliczenie według użycia, z darmowymi kredytami na start (np. 200 USD kredytu dla nowych kont). Potem:

• Mają progi cenowe: np. darmowy próg może pozwolić na pewną ilość minut na miesiąc, potem płatny ok. 1,25 USD za godzinę dla standardowego modelu (czyli 0,0208 USD za min) i może 2,50 USD/h dla Nova (liczby poglądowe; np. blog Telnyx podaje, że Deepgram zaczyna się od darmowego planu i do 10 tys. USD/rok dla wersji enterprise, co sugeruje oferty indywidualne).
• Oferują też plany z zobowiązaniem: np. płatność z góry za niższą stawkę za minutę lub roczna licencja enterprise.
• W porównaniu do dużych dostawców wypadają zwykle konkurencyjnie lub taniej przy dużej skali; większa precyzja oznacza też mniej ręcznej korekty, co realnie wpływa na koszty BPO.
• Szkolenie niestandardowego modelu może być dodatkowo płatne lub wymaga planu enterprise.
• Reklamują brak opłat za interpunkcję, diarizację itp. Te funkcje są w cenie.

Mocne strony:

• Najwyższa precyzja z Nova-2 – lider w rozpoznawaniu mowy po angielsku deepgram.com deepgram.com.
• Możliwość personalizacji AI – to nie jest tylko „czarna skrzynka”; można dostosować do własnej branży, co dla firm jest kluczowe (z „dobrej” dokładności zrobić „świetną” dla własnych zastosowań).
• Wydajność na żywo – deepgramowe streamowanie w czasie rzeczywistym jest szybkie i sprawne, nadaje się do zastosowań live (niektóre API w chmurze mają z tym problem przy dużym wolumenie; Deepgram był projektowany do takich zastosowań).
• Elastyczne wdrożenie – chmura, on-prem, hybrydowe; dopasowują się do klienta, także pod kątem wymagań prywatności danych.
• Koszty i skalowalność – Przy dużej skali często wychodzą taniej, a firma obsługuje zadania rzędu tysięcy godzin miesięcznie.
• Doświadczenie deweloperskie – API i dokumentacja chwalone przez użytkowników; skupieni tylko na mowie, więc mają know-how i dobre wsparcie. Funkcje jak custom keyword boosting, wielojęzyczność w jednym API itd. są wygodne.
• Skupienie na firmach – funkcje takie jak detekcja nastroju, podsumowania (dodają funkcje voice AI poza czystym STT), szczegółowa analityka biznesowa na bazie głosu.
• Wsparcie i partnerstwa – Integracje z platformami typu Zoom, partnerstwa technologiczne (np. niektórzy operatorzy telekom pozwalają podpiąć Deepgram bezpośrednio do strumieniowania dźwięku rozmów).
• Bezpieczeństwo – Zgodność z SOC2 itd. oraz możliwość wdrożenia u siebie (on-prem) dla większego nadzoru.

Słabe strony:

• Niższa rozpoznawalność marki niż Google/AWS; niektóre konserwatywne firmy mogą się wahać przed mniejszym dostawcą (chociaż udział Microsoftu w Nuance to podobny przypadek, Deepgram po prostu jest niezależny).
• Zasięg językowy jest węższy niż u światowych gigantów – jeśli potrzebujesz transkrypcji w języku, którego Deepgram nie obsługuje, musisz to zgłosić lub wybrać innego dostawcę.
• Szerokość funkcji – skupiają się tylko na STT (z kilkoma dodatkami ML). Nie zapewniają TTS ani pełnych systemów konwersacyjnych (chociaż mają już API voice bot, to nie jest pełna platforma jak Google Contact Center AI czy Watson Assistant). Jeśli klient chce kompleksowe rozwiązanie głosowe CX, Deepgram obsługuje jedynie transkrypcję.
• Personalizacja DIY – Mimo że customizacja jest zaletą, wymaga od klienta danych, a czasem wiedzy z ML (Deepgram stara się to upraszczać). Mniej plug-and-play niż korzystanie z generycznego modelu – to cena za lepsze wyniki.
• Aktualizacje – Mniejsza firma może rzadziej aktualizować modele niż np. Google (choć ostatnio wprowadzili Nova-2). Potencjalna awaria lub limity usług mogą mieć też mniejszą redundancję niż wielka chmura (dotąd firma była jednak niezawodna).
• Przy wdrożeniu on-prem klient musi zarządzać implementacją na GPU, co bywa złożone (ale dla wielu to atut).
• Porównanie z open source – Niektórzy wybiorą Whisper (darmowy), jeśli są ultra-czuły na koszty i zaakceptują trochę niższą dokładność; Deepgram stale musi udowadniać przewagę pod względem jakości i wsparcia dla biznesu.

Najnowsze aktualizacje (2024–2025):

• Najważniejsze: premiera modelu Nova-2 pod koniec 2024, znacząca poprawa dokładności (o 18% lepiej niż poprzedni Nova, duży skok względem konkurentów) deepgram.com deepgram.com. Deepgram pozostaje technologicznie na czele. Udostępnili benchmarki i white papery na potwierdzenie.
• Deepgram uruchomił Voice Agent API (beta) w 2025 deepgram.com – pozwala na budowę agentów AI w czasie rzeczywistym, czyli już nie tylko transkrypcję, ale także analizę i odpowiedź (prawdopodobnie z LLM do rozumienia, plus TTS do odpowiedzi). To zwiastun wejścia poza czysty STT w stronę AI do konwersacji (bezpośrednia konkurencja dla contact center AI).
• Rozszerzono obsługę języków (dodano więcej języków europejskich i azjatyckich w 2024).
• Dodano funkcje podsumowania: np. w 2024 pojawił się moduł generujący AI-podsumowanie po transkrypcji rozmowy. Wykorzystuje LLM na bazie transkryptu, podobnie jak Azure Call Summarization.
• Ulepszenia bezpieczeństwa: w 2024 Deepgram uzyskał wyższe standardy compliance (ogłoszono zgodność z HIPAA, co otworzyło drogę do rynku medycznego).
• Udoskonalono doświadczenie deweloperskie – np. nowy SDK Node v2, CLI do transkrypcji i lepsza dokumentacja.
• Poprawiono wydajność w czasie rzeczywistym dzięki optymalizacji protokołów, zredukowano opóźnienie dla częściowych transkryptów do poniżej 300 ms.
• Być może wystartowało partnerstwo z operatorami (np. integracja z Twilio itd.), by ułatwić transkrypcję rozmów PSTN via API Deepgram.
• Firma bierze udział w publicznych benchmarkach – jeśli jest konkurs ASR, Deepgram często startuje – pokazując przejrzystość wyników.
• Biznesowo: Deepgram pozyskał dodatkowe finansowanie (runda C w 2023), co daje stabilność i środki na rozwój.

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

8. Speechmatics (STT do każdego kontekstu) – Speechmatics Ltd.

Przegląd: Speechmatics to czołowy silnik rozpoznawania mowy (speech-to-text), znany z koncentracji na rozumieniu „każdego głosu” – czyli nacisku na wysoką dokładność dla rozmaitych akcentów, dialektów i różnych grup mówiących. Firma z UK zdobyła renomę w latach 2010. za samoobsługowe API STT i on-premise, często przewyższając gigantów w warunkach trudnych akcentów czy słabej jakości audio. Ich technologia oparta jest na zaawansowanym uczeniu maszynowym i przełomie w uczeniu samonadzorowanym (self-supervised learning), który pozwolił trenować modele na ogromnych zbiorach nieoznakowanego audio i znacząco poprawić równość rozpoznawania speechmatics.com speechmatics.com. W 2025 Speechmatics oferuje STT w wielu wariantach: przez API w chmurze, kontenery do wdrożenia lokalnego, a nawet integracje OEM (silnik Speechmatics stosowany wewnątrz cudzych produktów). Obsługują użycia od opisu na żywo media/broadcast po analitykę rozmów, a innowacja „Flow” API łączy STT z syntezą mowy (TTS) i LLM dla interakcji głosowych audioxpress.com audioxpress.com. Firma zasłynęła dokładnością niezależnie od akcentu czy wieku mówcy i deklaruje, że likwiduje uprzedzenia lepiej od konkurencji (ich system uzyskał znacznie lepsze wyniki na mowie afroamerykańskiej oraz dzieci niż inni gracze) speechmatics.com speechmatics.com.

Typ: Speech-to-Text (ASR) z rozwijającymi się wielomodowymi rozwiązaniami interakcji głosowej (Speechmatics Flow).

Firma/Deweloper: Speechmatics Ltd. (Cambridge, Wielka Brytania). Niezależna, choć współpracuje z firmami z branży broadcast i AI.

Możliwości & Grupy docelowe użytkowników:

• Uniwersalny silnik STT: Jednym z atutów Speechmatics jest pojedynczy silnik działający skutecznie 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 używała Speechmatics do napisów).
• Transkrypcja w czasie rzeczywistym: Ich system potrafi transkrybować transmisje na żywo z niskim opóźnieniem, co czyni go odpowiednim do napisów na żywo podczas wydarzeń, transmisji i połączeń.
• Transkrypcja wsadowa: Wysokowydajne przetwarzanie nagranych wcześniej plików audio/wideo z branżową precyzją. Często stosowane do archiwów wideo, generowania napisów lub transkryptów.
• Wsparcie dla wielu języków: Rozpoznaje ponad 30 języków (w tym warianty angielskiego, hiszpański, francuski, japoński, mandaryński, arabski itd.) i potrafi rozpoznawać code-switching (system wykrywa zmianę języka podczas rozmowy) docs.speechmatics.com. Obsługują też automatyczne wykrywanie języka.
• Słownik użytkownika (Custom Words): Użytkownicy mogą podawać konkretne imiona lub żargon do priorytetyzacji (silnik wie wtedy, jak zapisać rzadkie nazwy własne).
• Elastyczne wdrożenie: Speechmatics działa w chmurze (mają platformę SaaS) lub w całości lokalnie za pomocą kontenera Docker, co jest atrakcyjne dla środowisk wymagających wysokiego poziomu bezpieczeństwa. Wielu nadawców uruchamia Speechmatics we własnych centrach danych do napisów na żywo, aby uniknąć zależności od internetu.
• Dokładność w hałaśliwych środowiskach: Ich rozwiązania są odporne na szumy, oferują opcjonalną prezentację formatowania encji (daty, liczby), a także funkcje takie jak diaryzacja mówców dla rozróżnienia wielu osób w rozmowie.
• Grupy docelowe: Firmy medialne (telewizje, platformy wideo), centra kontaktowe (transkrypcja rozmów), korporacyjne rozwiązania transkrypcyjne, dostawcy oprogramowania potrzebujący STT (Speechmatics licencjonuje swoją technologię innym – relacje OEM), sektor publiczny (transkrypcje posiedzeń parlamentów czy rad), dostawcy AI skupiający się na bezstronnym ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Łączy STT z TTS oraz integracją LLM, tworząc asystentów głosowych, którzy potrafią słuchać, rozumieć (z użyciem LLM) i odpowiadać syntezowanym głosem audioxpress.com audioxpress.com. To celuje w interaktywne rozwiązania AI głosowe (np. voiceboty, które faktycznie rozumieją różne akcenty).

Kluczowe funkcje:

• Dokładność akcentów: Według ich testów na stronniczość, radykalnie zredukowano różnice błędów między grupami akcentów dzięki trenowaniu na dużych nieoznaczonych zbiorach speechmatics.com speechmatics.com. Przykładowo: wskaźnik błędów dla głosów Afroamerykanów poprawiono o ~45% względem konkurencji speechmatics.com.
• Rozpoznawanie mowy dzieci: Wskazują na lepsze wyniki na głosach dzieci (co zwykle jest trudne dla ASR) – 91,8% skuteczności vs ~83% Google w teście speechmatics.com.
• Model samouczenia (AutoML): Ich “Autonomous Speech Recognition” z 2021 roku wykorzystywał 1,1 mln godzin nagrań do trenowania samonadzorowanego speechmatics.com. Ta ogromna skala pozwoliła lepiej rozumieć różnorodne głosy, gdzie trudno było o dane etykietowane.
• Modele neuronowe: W pełni sieci neuronowe (porzucili starsze hybrydowe rozwiązania pod koniec lat 2010-tych).
• API & SDK: Udostępniają REST oraz websocket API na żywo i wsadowo, a także SDK ułatwiające integrację. Wynik to szczegółowy JSON zawierający słowa, czas, pewność itp.
• Funkcje takie jak encje: Inteligentne formatowanie (np. zamiana “pięćdziesiąt funtów” na “£50”) oraz możliwość tagowania encji.
• Pokrycie językowe: ~34 języki na wysokim poziomie (2025), w tym takie, których inni mogą nie obsługiwać (np. walijski, ponieważ BBC Wales ich używa).
• Ciągłe aktualizacje: Regularnie publikują release notes z poprawkami (np. poprawa dokładności dla mandaryńskiego o 5% docs.speechmatics.com lub dodanie nowych języków jak maltański).
• Specyfika Flow: API Flow pozwala deweloperom łączyć STT z wnioskowaniem LLM i TTS, kierując rozwiązanie do asystentów głosowych nowej generacji audioxpress.com audioxpress.com. Można np. wysłać audio i dostać odpowiedź głosową (odpowiedź LLM, wypowiedziana w TTS) – Speechmatics zapewnia “klej” do takiej interakcji w czasie rzeczywistym.

Obsługiwane języki: Około 30-35 języków aktywnie obsługiwanych (angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, portugalski, włoski, niderlandzki, rosyjski, chiński, japoński, koreański, hindi, arabski, turecki, polski, szwedzki itd.). Podkreślają zasięg języków “globalnych” i możliwość dodania kolejnych na życzenie docs.speechmatics.com. Mają też tryb dwujęzyczny dla hiszpańskiego/angielskiego, pozwalający transkrybować zmieszany angielski-hiszpański płynnie docs.speechmatics.com. W release notes: nowe języki jak irlandzki i maltański dodane w 2024 docs.speechmatics.com, więc firma dba też o mniejsze języki, jeśli jest zapotrzebowanie. Są dumni z pokrycia akcentowego wewnątrz języków, np. angielski to jeden globalny model obejmujący akcenty US, UK, indyjski, australijski, afrykański bez potrzeby oddzielnych modeli.

Techniczne podstawy:

• Uczenie samonadzorowane: Wykorzystywali techniki podobne do wav2vec 2.0 Facebooka (prawdopodobnie mają własną odmianę), aby trenować akustyczne reprezentacje na dużych zbiorach nieoznaczonych (YouTube, podcasty), a potem dostrajać na danych transkrybowanych. Dało to ogromny wzrost pokrycia akcent/dialekt, co raportowali w 2021 speechmatics.com.
• Architektura neuronowa: Prawdopodobnie połączenie CNN do ekstrakcji cech i transformerów do modelowania sekwencji (współczesny ASR zwykle używa Conformer lub podobnych architektur). Swoją dużą aktualizację nazwali “Ursa” docs.speechmatics.com – prawdopodobnie nowa architektura typu Conformer lub Transducer.
• Rozmiary modeli: Nie są publicznie szczegółowo opisane; dla wersji lokalnych dostępne są warianty (np. “standardowy” vs “rozszerzony”). Zawsze akcentują “niskie opóźnienia”, więc zapewne używają architektury przyjaznej streamowaniu (Transducer lub model CTC).
• Podejście do stronniczości i równości: Trenując na nieoznaczonych, zróżnicowanych danych, model nauczył się licznych wariantów mowy. Najprawdopodobniej prowadzono też świadome wyważanie — opublikowane wyniki w redukcji stronniczości sugerują szczególne wysiłki dla równej precyzji dla różnych grup mówców.
• Ciągłe uczenie: Możliwe, że uwzględniają poprawki użytkowników jako pętlę sprzężenia zwrotnego (nie wiadomo, czy to dostępne dla klientów, ale zapewne wewnętrznie).
• Sprzęt & wydajność: Mogą działać na zwykłych CPU (wielu klientów lokalnych korzysta z klastrów CPU). Prawdopodobnie optymalizowane także pod GPU. W niektórych przypadkach wspominają o “niskim zapotrzebowaniu sprzętowym”.
• Technologia Flow API: Łączy ich ASR z dowolnym LLM (może to być OpenAI lub inne) oraz partnerem TTS – prawdopodobnie architektura wywołuje najpierw STT, potem LLM, potem silnik TTS (może Amazon Polly, Azure lub inne; strona sugeruje, że można wybrać “preferred LLM” i “preferred TTS”) audioxpress.com.

Przykładowe zastosowania:

• Nadawanie i media: Wiele transmisji telewizyjnych na żywo w Wielkiej Brytanii wykorzystuje Speechmatics do tworzenia napisów na żywo, gdy nie ma dostępnych ludzkich stenografów lub jako ich wsparcie. Domy postprodukcyjne używają go również do generowania transkrypcji do montażu czy zapewnienia zgodności.
• Badania rynku i analityka: Firmy analizujące rozmowy z klientami lub dyskusje grupowe na całym świecie używają Speechmatics do precyzyjnej transkrypcji treści z różnymi akcentami (np. analiza nastrojów w międzynarodowych grupach fokusowych).
• Rząd/sektor publiczny: Spotkania rad miejskich lub sesje parlamentarne są transkrybowane (zwłaszcza w krajach wielojęzycznych lub z silnymi lokalnymi akcentami – tu Speechmatics wyróżnia się mocno).
• Analityka call center: Podobnie jak inne, lecz Speechmatics jest popularny tam, gdzie agenci lub klienci mają silny akcent, który inne silniki mogłyby źle rozpoznać. Ponadto możliwa jest instalacja on-premises (niektóre telekomy lub banki w Europie preferują taką opcję).
• Edukacja: Transkrypcja wykładów lub dostarczanie napisów do materiałów uniwersyteckich (zwłaszcza gdy wykładowcy i studenci mają różnorodne akcenty).
• Dostawcy technologii głosowej: Niektóre firmy wbudowały silnik Speechmatics w swoje rozwiązania (z white-label), dzięki znanej odporności na akcenty – to ich przewaga na globalnym rynku.
• Napisy do treści generowanych przez użytkowników: Niektóre platformy, które pozwalają użytkownikom tworzyć napisy do własnych filmów, mogą korzystać ze Speechmatics w tle, obsługując różnorodne głosy.

Model cenowy:

• Zazwyczaj wycena dla dużych firm jest indywidualna (zwłaszcza dla licencji on-premise – prawdopodobnie roczna licencja zależna od zużycia lub liczby kanałów).
• Dla chmury (API) kiedyś mieli ceny publiczne ok. 1,25 USD za godzinę lub podobnie, konkurencyjne wobec innych. Możliwe, że ok. 0,02 USD/min. Może być wymagany minimalny miesięczny pakiet dla klientów korporacyjnych bezpośrednich.
• Oferowali także wersję testową lub 600 minut za darmo w modelu SaaS w pewnym momencie.
• Podkreślają nieograniczone użycie na instalacji lokalnej (on-prem) za stałą opłatę, co jest atrakcyjne dla intensywnie korzystających – w przeciwieństwie do rozliczania za minuty.
• Jako że celują w rynek enterprise, nie są najtańszą opcją przy minimalnym użyciu (wtedy ktoś mógłby wybrać OpenAI Whisper do zabawy). Przy użyciu profesjonalnym cenowo wypadają porównywalnie lub nieco taniej niż Google/Microsoft przy większych wolumenach, podkreślając stosunek koszt/jakość.
• Ich Flow API może być wyceniane inaczej (może za interakcję – niejasne jeszcze, bo to nowość).
• Obecnie brak jawnych cen publicznych (przejście na model sprzedażowy), ale znani są z rozsądnych cen i przejrzystych licencji (co w mediach ma znaczenie, gdzie użycie 24/7 wymaga przewidywalnych kosztów).

Mocne strony:

• Precyzja rozpoznawania akcentów/dialektów: Najlepsi na rynku w globalnym angielskim i językach wielojęzycznych, minimalne uprzedzenia speechmatics.com speechmatics.com. Slogan „rozumie każde głosy” jest potwierdzony danymi i szeroko rozpoznawany w branży – to ich ogromna przewaga, szczególnie gdy różnorodność i inkluzywność zyskują na znaczeniu.
• Przyjazny instalacji on-premises i w chmurze prywatnej: Wielu konkurentów oferuje tylko rozwiązania chmurowe; Speechmatics daje klientom pełną kontrolę tam, gdzie to potrzebne– wygrywają wrażliwe realizacje oraz tam, gdzie występują ograniczenia przepustowości.
• Nastawienie na enterprise: Wysoka zgodność (prawdopodobnie mają certyfikaty ISO speechmatics.com), solidne wsparcie, gotowi na niestandardowe wymagania (np. dodanie nowego języka na zamówienie czy tuning).
• Napisy na żywo (real-time): Sprawdzone podczas wydarzeń na żywo i w telewizji, gdzie kluczowa jest mała latencja i wysoka precyzja.
• Innowacyjność i etos: Silny przekaz o redukcji uprzedzeń w AI – co może być ważne dla firm dbających o równość. Ich technologia odpowiada na często podnoszoną krytykę ASR (że gorzej działa dla określonych grup demograficznych).
• Obsługa wielu języków w jednym modelu: Wsparcie dla code-switchingu i brak potrzeby ręcznego wybierania akcentu/języka – model sam to wykrywa, co jest wygodne dla użytkownika.
• Stabilność i doświadczenie: Na rynku od połowy lat 2010., wykorzystywani przez wielkie marki (TED Talks, itp.), sprawdzony produkt.
• Rozszerzają działalność poza STT: Platforma Flow do interakcji głosowych sugeruje, że idą w kierunku AI głosowej przyszłości (nie tylko transkrypcji, ale pełnej obsługi głosu).

Słabe strony:

• Mniej znani wśród deweloperów niż niektórzy gracze z USA lub środowiska open source, przez co społeczność jest mniejsza.
• Mniej obsługiwanych języków niż Whisper czy Google – jeśli ktoś potrzebuje słabiej wspieranego języka jak suahili czy tamil, Speechmatics go nie oferuje poza specjalnym wdrożeniem.
• Brak przejrzystości cenowej: Jako firma enterprise, dla małych deweloperów nie jest tak samo obsługiwalny lub tani do eksperymentowania jak np. OpenAI $0.006/min. Ich priorytetem jest jakość i enterprise, nie najniższa cena.
• Brak wbudowanego rozumienia języka (do czasu Flow) – surowe transkrypty wymagają dodatkowego przetwarzania NLP, np. do sentymentu czy podsumowań (to zostawiają klientowi/partnerom).
• Konkurencja ze strony Big Tech: Google i Azure poprawiają rozpoznawanie akcentów (a Whisper jest darmowy), więc Speechmatics musi stale wyprzedzać konkurencję, by uzasadnić ich wybór zamiast bardziej rozpoznawalnych rozwiązań.
• Brak TTS i innych modalności (na razie) – firmy chcące kompletnego rozwiązania mogą wybrać Azure, które daje STT, TTS, tłumacza itp., chyba że Speechmatics połączy siły z partnerami (Flow sugeruje partnerstwo z TTS/LLM zamiast budowy własnego).
• Skalowanie działalności: jako mniejsza firma pojawia się pytanie o skalę – czy mogą obsłużyć wolumeny na poziomie Google? Prawdopodobnie tak, skoro obsługują duże media, ale niektórzy mogą obawiać się o wsparcie długofalowe czy koszty treningu modeli jako niezależny podmiot.

Ostatnie aktualizacje (2024–2025):

• Speechmatics wprowadził Flow API w połowie 2024 audioxpress.com audioxpress.com, strategicznie rozszerzając działalność na głosową AI przez połączenie STT + LLM + TTS w jednym procesie. Otworzono listę oczekujących, skupiając się na tworzeniu asystentów głosowych w firmach, co pokazuje wejście w integracje konwersacyjnej AI.
• Dodali nowe języki (j. irlandzki i maltański w sierpniu 2024) docs.speechmatics.com i dalej ulepszali modele (modele Ursa2 przyniosły wzrost precyzji dla wielu języków w sierpniu 2024 docs.speechmatics.com).
• Poprawiono diaryzację mówców oraz wykrywanie wielu języków (np. ulepszenie transkrypcji dwujęzycznych hiszpański-angielski na początku 2024).
• Skupiono się na aktualizacjach batch container – wzrost precyzji w wielu językach (notatki z wydań pokazują ~5% poprawy w mandarinskim, ulepszenia w arabskim, szwedzkim itd. w 2024) docs.speechmatics.com.
• Od strony bias & inclusion: po przełomie z 2021 najprawdopodobniej zaktualizowali modele ponownie na podstawie nowych danych (możliwe, że zgodnie z badaniami 2023). Możliwe, że wypuścili nową wersję „Autonomous Speech Recognition 2.0” z dalszymi ulepszeniami.
• Brali udział lub byli cytowani w badaniach takich jak Stanforda lub MIT dotyczących sprawiedliwości ASR, podkreślając swoją wydajność.
• Wykazali zainteresowanie wdrożeniami na dużych platformach – prawdopodobnie rosnące partnerstwa (np. integracja z Nvidia Riva lub transkrypcją Zoom – hipotetycznie, ale mogą mieć takie umowy nieoficjalnie).
• Biznesowo: Speechmatics może rozwijać się na rynku USA z nowym biurem albo partnerstwami, bo historycznie był mocny w Europie.
• W 2025 nadal są niezależni i innowacyjni, często wymieniani jako topowy ASR tam, gdzie kluczowa jest niemal całkowita bezstronność.

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

9. ElevenLabs (Platforma do Tworzenia i Klonowania Głosów) – ElevenLabs

Opis: ElevenLabs to nowoczesna platforma AI do generowania i klonowania głosu, która zyskała rozgłos w 2023 roku dzięki niezwykle realistycznym i wszechstronnym syntezom mowy. Specjalizuje się w Text-to-Speech (TTS), oferując mowę z wyczuwalnymi emocjami, a także w klonowaniu głosu – użytkownicy mogą stworzyć własny, unikalny głos (nawet sklonować konkretną osobę za jej zgodą) na podstawie krótkiej próbki audio. ElevenLabs zapewnia łatwy w obsłudze interfejs internetowy i API, umożliwiając twórcom treści, wydawcom i deweloperom wygenerowanie mowy wysokiej jakości w wielu głosach i językach. Do 2025 roku ElevenLabs uznawany jest za jedną z najlepszych platform do ultrarealistycznego TTS, często nieodróżnialnego od ludzkiego głosu w wielu zastosowaniach zapier.com zapier.com. Wykorzystywana jest m.in. do narracji audiobooków, podkładów głosowych do filmów na YouTube, głosów postaci w grach czy narzędzi dostępnościowych. Kluczowym wyróżnikiem jest poziom ekspresji i personalizacji – użytkownik może regulować ustawienia stabilności i podobieństwa, by uzyskać pożądany ton emocjonalny zapier.com, a platforma oferuje dużą bibliotekę gotowych głosów oraz klony generowane przez użytkowników.

Typ: Text-to-Speech i Klonowanie Głosu (z dodatkową funkcją rozpoznawania mowy głównie na potrzeby procesu klonowania, ale bazowo to platforma do generowania mowy).

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 generuje mowę z naturalną intonacją, tempem i emocjami. Nie brzmi sztucznie – oddaje subtelności jak chichot, szept, zawahanie, jeśli to potrzebne. Główne grupy użytkowników to twórcy treści (narracje do wideo, podcasty, audiobooki), twórcy gier (głosy NPC), filmowcy (prototypowanie dubbingu), a także osoby indywidualne do zabawy lub wsparcia dostępności (czytanie artykułów wybranym głosem).
• Biblioteka głosów: W 2024 roku ponad 300 gotowych do użycia głosów w publicznej bibliotece, w tym na podstawie słynnych aktorów czy stylów (w wersjach licencjonowanych lub wprowadzonych przez użytkowników) zapier.com. Możliwość przeglądania według stylu (narracyjny, wesoły, straszny itd.) i języka.
• Klonowanie głosu (głosy na zamówienie): Użytkownicy (z odpowiednimi prawami) mogą stworzyć cyfrową replikę wybranego głosu, przekazując kilka minut nagrania. Platforma wygeneruje niestandardowy głos TTS, mówiący tą barwą/na ten sposób elevenlabs.io elevenlabs.io. Opcja popularna wśród twórców potrzebujących unikatowego narratora lub firm lokalizujących głos marki.
• Wielojęzyczność i funkcja cross-lingual: ElevenLabs pozwala generować mowę w 30+ językach dowolnym głosem – możesz np. sklonować głos anglojęzyczny i sprawić, by mówił po hiszpańsku czy japońsku zachowując cechy głosu elevenlabs.io elevenlabs.io. Świetne rozwiązanie w przypadku dubbingu tej samej treści na wiele języków, z zachowaniem spójności głosu.
• Sterowanie emocjami: Interfejs/API daje możliwość ustawiania stability (stałość vs zmienność w sposobie mówienia), similarity (na ile głos jest wierny oryginałowi) zapier.com, a nawet stylu oraz akcentu poprzez wybór głosu. Umożliwia to precyzyjne kształtowanie efektu – np. bardziej ekspresyjne lub monotonne czytanie.
• Praca na żywo i niskie opóźnienie: W 2025 ElevenLabs znacząco przyspieszyło generowanie – dźwięk można generować wystarczająco szybko do niektórych zastosowań na żywo (choć głównie to platforma asynchroniczna). Testują też tryb niskiego opóźnienia do zastosowań interaktywnych (beta).
• Platforma & API: Dostępne jest studio online, gdzie nietechniczni użytkownicy mogą wpisać tekst, wybrać/dopasować głos i wygenerować nagranie. Dla deweloperów – API i SDK. Oferują także model Eleven Multilingual v2 z lepszą syntezą poza angielskim.
• Narzędzia wydawnicze: Szczególnie dla twórców audiobooków – np. możliwość wprowadzania długiego tekstu, spójność głosu w kolejnych rozdziałach itd. Docelowi użytkownicy to self-publisherzy, wydawcy audiobooków po lokalizacji, twórcy wideo i media społecznościowe potrzebujące narracji.

Kluczowe funkcje:

• Voice Lab i Biblioteka Głosów: Intuicyjne laboratorium do zarządzania własnymi głosami oraz Biblioteka Głosów do wyszukiwania głosów według kategorii (np. „narrator”, „bohaterski”, „prezenter wiadomości”) zapier.com. Wiele głosów udostępnionych przez społeczność (z prawami).
• Modele o wysokiej ekspresji: ElevenLabs wypuściło nowy model (v3, koniec 2023 – w alfie), który lepiej odwzorowuje śmiech, zmianę tonu w trakcie zdania, szept itp. – znacznie naturalniej elevenlabs.io elevenlabs.io. W demach pokazują dynamiczne emocje czy nawet w pewnym stopniu śpiew.
• Regulowanie stabilności vs. zmienności: „Stability slider” – wyższa wartość daje stały ton (dobre do długiej narracji), niższa – dynamiczny, emocjonalny głos (np. do dialogów postaci) zapier.com.
• Klonowanie za zgodą i zabezpieczenia: Wymagają wyraźnej zgody lub weryfikacji do klonowania zewnętrznego głosu (by wykluczyć nadużycia). Na przykład do klonowania swojego głosu należy przeczytać nawet specjalnie przygotowane frazy zawierające potwierdzenie zgody (jest to weryfikowane).
• Wielogłosowość i dialogi: Interfejs pozwala łatwo tworzyć wielogłosowe nagrania (np. różne głosy dla różnych akapitów/dialogów). Świetne w słuchowiskach czy symulacji rozmów.
• Języki: Na 2025 rok obsługują główne języki europejskie i wybrane azjatyckie; podają 30+ (zapewne angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, portugalski, polski, hindi, japoński, koreański, chiński itd.). Stale je ulepszają – v3 poprawiła naturalność wielojęzyczną.
• Jakość dźwięku: Output w wysokiej jakości (44,1 kHz), odpowiedni do profesjonalnych mediów. Dostępne różne formaty (MP3, WAV).
• Funkcje API: Możesz zadawać głos po ID, ustawiać parametry dla pojedynczego żądania czy nawet robić morphing głosu (przechodzenie stylu między głosami).
• *ElevenLabs ma też poboczne STT (wprowadzili narzędzie transkrypcji oparte na Whisper, by pomóc np. z synchronizacją dubbingu), ale to nie jest główny obszar działania.

Obsługiwane języki: 32+ języki dla generowania TTS elevenlabs.io. Istotne jest to, że cross-lingual pozwala używać jednego głosu we wszystkich językach (nawet jeśli zachowana jest specyficzna wymowa, akcent oryginału). Można np. sklonować głos polski, kazać „przemówić” po japońsku. Nie każdy głos działa równie dobrze we wszystkich językach (niektóre są „dostrojone” głównie do angielskiego, ale model v3 stawia na trening multilingual). Langlist obejmuje najważniejsze języki i część rzadziej spotykanych (np. holenderski, szwedzki, prawdopodobnie arabski itd.). Społeczność regularnie raportuje o jakości w różnych językach – do 2025 ElevenLabs znacznie poprawił jakość poza angielskim.

Podstawy techniczne:

• ElevenLabs używa autorskiego modelu deep learning – prawdopodobnie to zespół transformera (text encoder) i dekodera audio (vocoder), zbliżony do modeli typu VITS lub Grad-TTS, ale mocno zoptymalizowany. Dużo inwestują w ekspresję (być może trenowanie na pre-trained speech encoder (jak Wav2Vec2), by lepiej wychwytywać tożsamość głosu z próbki i „miksować” styl jeszcze przed generowaniem).
• Model v3 – „Eleven v3” sugeruje, że stworzyli zupełnie nową architekturę, łączącą trening wielojęzyczny i tokeny stylu do przekazywania emocji elevenlabs.io.
• Wspominają o „przełomowych algorytmach AI” elevenlabs.io – prawdopodobnie bazują na ogromnych zbiorach danych (trenowali na tysiącach godzin, w tym z audiobooków domeny publicznej itd.), mocno stawiając na trening multi-speaker, by jeden model obsługiwał wiele głosów.
• To częściowo podobne do TTS OpenAI (funkcja głosu w ChatGPT): pojedynczy model multi-voice. ElevenLabs to lider w tej dziedzinie.
• Implementują klonowanie zero-shot: z krótkiej próbki model rozpoznaje tożsamość głosu. Możliwe, że używają systemu embeddingów (np. d-vector), które są podawane do modelu TTS jako warunek mowy. Dzięki temu klon jest generowany natychmiast.
• Duży nacisk na emocjonalne warunkowanie – prawdopodobnie poprzez style tokeny lub wielokrotne próbki referencyjne (głosy oznaczone etykietami emocji przy uczeniu).
• Skupiają się także na szybkości syntezy: mogą korzystać z przyspieszenia GPU i wydajnych vocoderów, by generować dźwięk prawie w czasie rzeczywistym (być może wykorzystują vocoder równoległy dla szybkości).
• Jednym z wyzwań jest zgranie cross-lingual – prawdopodobnie wykorzystują zapis fonemiczny IPA lub znormalizowaną przestrzeń fonemów, by model mówił inne języki tym samym głosem z poprawną wymową (użytkownicy raportują, że działa to nieźle).
• Wiele pracy poświęcają przetwarzaniu tekstu na wejściu: poprawna wymowa nazw własnych, homografów, uwzględnianie kontekstu (wysoka jakość świadczy o dobrej normalizacji tekstu, być może z wewnętrznym modelem językowym wybierającym właściwą wymowę do kontekstu).
• Prawdopodobnie korzystają z feedbacku od użytkowników: mają wielu klientów, więc mogą zbierać informację o błędach wymowy i na bieżąco poprawiać model (szczególnie, gdy często pojawiają się korekty).

Zastosowania:

• Narracja audiobooków: Niezależni autorzy korzystają z ElevenLabs, aby tworzyć wersje audiobooków bez zatrudniania lektorów, wybierając odpowiedni głos narratora z biblioteki lub klonując swój własny głos. Wydawnictwa lokalizują książki poprzez klonowanie głosu narratora na inny język.
• Lektoring do wideo (YouTube, e-learning): Twórcy szybko generują narracje do filmów instruktażowych lub kursów. Niektórzy wykorzystują to do testów A/B różnych stylów głosu w swoich treściach.
• Tworzenie gier: Niezależni deweloperzy gier używają ElevenLabs do nadawania głosu postaciom niezależnym (NPC), wybierając inne głosy dla każdej postaci i generując dialogi, co pozwala zaoszczędzić ogromne koszty nagrań.
• Dubbing i lokalizacja: Studio może dubbingować film lub serial na wiele języków, używając klona głosu oryginalnego aktora mówiącego w tych językach – zachowując oryginalną osobowość głosu. Już teraz ElevenLabs było wykorzystywane w projektach fanowskich, gdzie oryginalni aktorzy „mówili” nowe kwestie.
• Dostępność i czytanie: Użytkownicy korzystają z tego, by czytać artykuły, e-maile czy pliki PDF przyjemnym wybranym głosem. Osoby niewidome korzystają z naturalniejszego TTS, co sprawia, że długie słuchanie jest komfortowe.
• Prototypowanie głosu: Agencje reklamowe czy filmowcy prototypują lektoringi i reklamy z AI Voice, by uzyskać akceptację klienta zanim zlecą nagranie ludzkiego głosu. Czasem głos AI jest tak dobry, że trafia do finalnej wersji w mniejszych projektach.
• Klonowanie głosu osobistego: Niektórzy klonują głos starszych krewnych (za zgodą), by go zachować, albo własny głos, by „delegować” niektóre zadania (np. by „swój głos” czytał ich teksty).
• Interaktywne opowiadanie historii: Aplikacje lub gry generujące treści na bieżąco korzystają z ElevenLabs do wypowiadania dynamicznych kwestii (z uwzględnieniem pewnych opóźnień).
• Głosy do call center lub asystentów wirtualnych: Firmy mogą tworzyć unikalny głos marki przez klonowanie lub generowanie z ElevenLabs i używać go w IVR lub asystencie, aby był unikatowy i spójny z marką.
• Efektywność tworzenia treści: Pisarze generują dialogi postaci w formie audio, by sprawdzić jak brzmią w wykonaniu, co wspomaga pisanie scenariuszy.

Model cenowy: ElevenLabs oferuje freemium i subskrypcję:

• Darmowy poziom: ~10 minut wygenerowanego audio miesięcznie do testów zapier.com.
• Plan Starter: $5/mc (lub $50/rok) daje ~30 minut miesięcznie, dostęp do klonowania głosu i podstawowe prawa do komercyjnego wykorzystania zapier.com.
• Wyższe plany (np. Creator, Independent Publisher itd.) kosztują więcej miesięcznie i dają więcej wykorzystania (godzin generowania) oraz dodatkowe funkcje jak lepsza jakość, więcej niestandardowych głosów, priorytet czy dostęp do API zależnie od poziomu zapier.com zapier.com.
• Enterprise: indywidualna wycena dla dużego zużycia (plany bez limitu do negocjacji itp.).
• W porównaniu do chmurowych TTS, które często liczą znak po znaku, ElevenLabs liczy za czas audio. Np. $5 za 30 min, efektywnie ~0,17$ za minutę, co jest konkurencyjne biorąc pod uwagę jakość i wliczone prawa.
• Dodatkowe minuty można zwykle dokupić (nadwyżki lub jednorazowe pakiety).
• Cena obejmuje używanie gotowych głosów i klonowanie. Jeśli klonujesz głos innej osoby z biblioteki, możesz potrzebować dowodu praw itd., ale zakłada się, że serwis dba o zgodność z prawem.
• Mają API dla subskrybentów (prawdopodobnie od planu $5, z ograniczonym limitem).
• Generalnie bardzo dostępne dla indywidualnych twórców (co napędziło popularność), z możliwością skalowania pod większe potrzeby.

Mocne strony:

• Niezrównana jakość głosu i realizm: Częste opinie użytkowników to, że głosy z ElevenLabs są jednymi z najbardziej realistycznych dostępnych publicznie zapier.com zapier.com. Przekazują emocje i naturalny rytm, przewyższając wiele rozwiązań big tech TTS pod względem ekspresji.
• Przyjazność i swoboda twórcza: Platforma zaprojektowana jest tak, by nawet laik mógł łatwo klonować głos lub zmieniać parametry stylu. Obniża to próg wejścia w kreatywne wykorzystanie AI Voice.
• Ogromny wybór głosów: Setki głosów i możliwość stworzenia własnego pozwalają na praktycznie każdy styl lub personę – znacznie większy wybór niż typowe usługi TTS (które mają zwykle 20–50 głosów).
• Wielojęzyczność i przenoszenie głosu między językami: Możliwość transferu głosu do innego języka z zachowaniem akcentu/emocji to unikalna cecha, ułatwiająca tworzenie treści w wielu językach.
• Szybki cykl rozwojowy: Jako startup, ElevenLabs szybko wdraża nowe funkcje (np. szybka iteracja od modelu v1 do v3 w rok, dodawanie języków, śmiechu/szeptu). Szybko też słuchają sugestii społeczności.
• Zaangażowana społeczność: Wielu twórców dzieli się poradami i głosami, co zwiększa zasięg i sprawia, że produkt jest testowany w wielu zastosowaniach (co czyni go solidniejszym).
• Elastyczna integracja API: Deweloperzy mogą wbudować ją w aplikacje (niektóre narzędzia do narracji lub boty Discord już korzystają z ElevenLabs do generowania głosu).
• Efektywny kosztowo: Dla małego i średniego wykorzystania jest znacznie tańszy od zatrudniania lektorów i studia, a daje prawie profesjonalną jakość. To ogromna wartość dla indy twórców.
• Kontrola etyczna: Mają zabezpieczenia (klonowanie głosu wymaga weryfikacji lub wyższego planu, aby ograniczyć nadużycia, a także wykrywają nadużycia). To zaleta budująca zaufanie właścicieli IP.
• Dofinansowanie i rozwój: Dobrze dofinansowani i szeroko używani – prawdopodobnie będą na rynku i będą się rozwijać.

Słabości:

• Potencjał do nadużyć: Te same silne strony (realistyczne klonowanie) mają też ciemną stronę – na początku używano ElevenLabs do deepfake’ów. To wymusiło wdrożenie ostrzejszych zasad i detekcji. Sama technologia oznacza jednak ryzyko podszywania się, jeśli nie będzie chroniona.
• Spójność przy długich treściach: Czasem utrzymanie dokładnej emocjonalnej spójności w długich narracjach bywa kłopotliwe. Model potrafił zmieniać ton lub tempo między rozdziałami (choć tryb stabilności i nadchodzące v3 mają to poprawiać).
• Wymowa nietypowych słów: Choć jest bardzo dobra, czasem źle wymawia rzadkie nazwy lub słowa. Dają opcję ręcznej korekty (można podać wymowę fonetycznie), ale nie jest to idealne dla każdego rzeczownika własnego od razu. Podobnie mają konkurencyjne TTS, ale to rzecz do zarządzania.
• Limity API / skalowanie: Przy bardzo dużej skali (np. tysiące godzin automatycznie) można napotkać limity przepustowości, choć dla klientów Enterprise mogą skalować backend. Duzi chmurowi dostawcy mogą obsłużyć ogromne równoległe żądania płynniej.
• Brak wbudowanego rozpoznawania mowy lub zarządzania dialogiem: Samo ElevenLabs nie jest pełną platformą konwersacyjną – wymaga sparowania z STT i logiką (niektórzy uznają to za minus wobec E2E rozwiązań, np. Amazon Polly + Lex, ale można je łatwo integrować).
• Coraz większa konkurencja: Sukces ElevenLabs przykuwa uwagę dużych firm i startupów; samo OpenAI może wejść z zaawansowanym TTS, albo inne firmy (jak nowy VALL-E od Microsoftu) mogą dogonić ElevenLabs. Muszą więc szybko się rozwijać.
• Licencje i prawa: Użytkownicy muszą uważać korzystając z głosów przypominających prawdziwe osoby lub klonów. Nawet za zgodą mogą pojawić się szare strefy prawne (prawa do wizerunku) w niektórych krajach. To może odstraszać komercyjnych klientów zanim prawo/etyka się wyklaruje.
• Ograniczenia akcentu i języka: Choć jest wielojęzyczny, głos może przenosić akcent z języka źródłowego. W niektórych zastosowaniach wymagany jest głos natywny dla danego języka (ElevenLabs być może wprowadzi adaptację lub natywne głosy w przyszłości).
• Zależność od chmury: To zamknięta usługa chmurowa; brak rozwiązania lokalnego/offline. Niektórzy wolą on-premise do poufnych treści (firmy nie zawsze chcą wrzucać tajne skrypty do chmury). Nie ma wersji self-hosted (jak w przypadku otwartych silników TTS).

Ostatnie aktualizacje (2024–2025):

• ElevenLabs wprowadziło Eleven Multilingual v2 pod koniec 2023 roku, znacząco poprawiając jakość generowania głosów w językach innych niż angielski (mniej akcentu, lepsza wymowa).
• Wydali alfę Voice Generation v3, która radzi sobie z takimi rzeczami jak śmiech, zmiana stylu w trakcie zdania i ogólnie większy zakres ekspresji elevenlabs.io elevenlabs.io. Prawdopodobnie pełna wersja weszła w 2024 roku, czyniąc generowane głosy jeszcze bardziej realistycznymi (np. w demo były pełne sceny aktorskie).
• Rozszerzyli funkcję klonowania głosu, umożliwiając natychmiastowe klonowanie głosu z ok. 3 sekund nagrania w ograniczonej becie (jeśli to prawda, być może z wykorzystaniem technologii podobnej do Microsoft VALL-E, o której na pewno wiedzieli). To znacznie upraszcza proces klonowania dla użytkowników.
• Biblioteka głosów gwałtownie wzrosła dzięki wprowadzeniu funkcji udostępniania głosów: do 2025 roku dostępne są tysiące głosów stworzonych przez użytkowników (niektóre domeny publiczne lub oryginalne) – coś w rodzaju „marketu” głosów.
• Zyskali więcej partnerstw; np. niektórzy wydawcy otwarcie używają ElevenLabs do audiobooków lub integracji z popularnym oprogramowaniem do wideo (może plugin do Adobe Premiere lub After Effects, by generować narrację w aplikacji).
• Zdobyli kolejne fundusze przy wysokiej wycenie zapier.com, co wskazuje na ekspansję (być może także na pokrewne obszary, jak dialogi głosowe czy badania nad prozodią).
• W kwestii bezpieczeństwa wdrożyli system odcisków głosu – każde audio wygenerowane przez ElevenLabs można zidentyfikować dzięki ukrytemu znakowi wodnemu lub AI wykrywającej, co rozwijają, by zniechęcić do nadużyć.
• Dodali narzędzie Voice Design (w becie), pozwalające „miksować” głosy lub dostosowywać ich cechy w celu stworzenia nowego głosu AI bez próbki ludzkiej. To otwiera kreatywne możliwości do generowania unikatowych głosów niezwiązanych z prawdziwymi osobami.
• Ulepszono również API dla deweloperów – dodano funkcje asynchronicznego generowania, większą kontrolę przez API, a być może nawet opcję on-prem dla klientów enterprise (niepotwierdzone, ale możliwe dla bardzo dużych klientów).
• Podsumowując, ElevenLabs wciąż wyznacza standardy dla generowania głosu AI w 2025 roku, zmuszając konkurencję do gonienia ich.

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

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

Opis: Resemble AI to wiodąca platforma AI do klonowania głosu oraz własnego tekstu na mowę, umożliwiająca użytkownikom tworzenie bardzo realistycznych modeli głosu i generowanie mowy tym głosem. Firma powstała w 2019 roku i skupia się na szybkim oraz skalowalnym klonowaniu głosu dla potrzeb kreatywnych i komercyjnych. Wyróżnia się, oferując wiele sposobów klonowania głosu: z tekstu (istniejące głosy TTS, które można personalizować), z nagrań audio, a nawet w czasie rzeczywistym. Do 2025 roku Resemble AI jest wykorzystywane do produkcji lifelike głosów AI na potrzeby filmów, gier, reklam i wirtualnych asystentów, tam gdzie potrzebny jest konkretny głos (czy to kopia realnej osoby, czy unikalny głos marki). Ma też funkcję “Localize”, pozwalającą jednemu głosowi mówić w wielu językach (podobnie jak ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble oferuje API i web studio i jest szczególnie atrakcyjne dla firm chcących zintegrować niestandardowe głosy z własnymi produktami (także z wdrożeniem on-prem, jeśli potrzeba).

Typ: Tekst na mowę & klonowanie głosu oraz Koniwersja głosu w czasie rzeczywistym.

Firma/developer: Resemble AI (kanadyjski startup).

Możliwości i docelowi użytkownicy:

• Klonowanie głosu: Użytkownicy mogą stworzyć klon głosu już przy kilku minutach nagrania. Klonowanie w Resemble cechuje się wysoką jakością i uchwyceniem barwy oraz akcentu źródłowego głosu. Docelowi użytkownicy to studia tworzące syntetyczne głosy aktorów, marki budujące własną personę głosową oraz deweloperzy chcący mieć unikatowe głosy w aplikacjach.
• Generowanie własnego TTS: Po sklonowaniu lub zaprojektowaniu głosu można wprowadzić tekst i generować mowę tym głosem przez aplikację internetową lub API. Mowa może zawierać szeroki zakres ekspresji (Resemble wychwytuje emocje z danych lub przez dodatkowe parametry).
• Konwersja głosu w czasie rzeczywistym: Szczególna cecha – Resemble pozwala na zamianę mowy na mowę: mówisz, a system odtwarza Twoje słowa w klonowanym głosie niemal bez opóźnienia resemble.ai resemble.ai. Przydaje się do dubbingu czy zastosowań live (np. osoba mówi, a na zewnątrz brzmi jak inna postać).
• Lokalizacja (wiele języków): Ich narzędzie Localize pozwala przetłumaczyć i przekonwertować głos na 60+ języków resemble.ai. Praktycznie możliwe jest, aby model głosu angielskiego mówił innymi językami, zachowując tożsamość głosu. Stosowane do globalnej lokalizacji wypowiedzi czy treści.
• Emocje i styl: Resemble stawia na kopiowanie nie tylko samego głosu, ale też emocji i stylu. System potrafi przenieść zabarwienie emocjonalne z nagrań referencyjnych do generowanej mowy resemble.ai resemble.ai.
• Elastyczne wejścia i wyjścia: Obsługują nie tylko tekst, lecz również API z parametrami wyrażającymi emocje oraz system “Dialogue” do zarządzania konwersacjami. Obsługują popularne formaty audio i umożliwiają precyzyjne sterowanie, np. tempem.
• Integracja i wdrożenia: Resemble oferuje API w chmurze, ale także wdrożenia on-prem lub w prywatnej chmurze dla firm (dane nie opuszczają organizacji). Mają plugin do Unity dla twórców gier, co ułatwia integrację głosów z grami. Wspierają też prawdopodobnie integracje z telefonią.
• Zastosowania & użytkownicy: Twórcy gier (Resemble użyto w grach do tworzenia głosów postaci), postprodukcja filmowa (np. naprawa dialogów lub głosy CGI), reklama (klony głosów znanych osób użyte za ich zgodą), call center (wirtualny agent z własnym głosem), dostępność (np. oddanie głosu cyfrowego osobom po utracie głosu zgodnego z ich wcześniejszym brzmieniem).

Kluczowe funkcje:

• 4 sposoby klonowania: Resemble umożliwia klonowanie przez nagranie swojego głosu w aplikacji (czytanie 50 zdań, itd.), przesłanie gotowych nagrań, tworzenie nowego głosu przez mieszanie istniejących lub jednoczesne łączenie kilku głosów w jeden stylowy.
• Pipeline speech-to-speech: Podajesz audio (np. nowe kwestie w swoim głosie), a Resemble konwertuje je na docelowy głos, zachowując niuanse intonacyjne. To prawie w czasie rzeczywistym (krótkie opóźnienie).
• API i GUI: Osoby nietechniczne mogą korzystać z intuicyjnego webowego interfejsu, by generować klipy, regulować intonację poprzez zaznaczanie i modyfikację słów (np. temp, akcent – zbliżone do edycji w Descript Overdub).
• Uchwycenie emocji: Reklamują „pełne spektrum emocji” – jeśli w danych do treningu były różne stany emocjonalne źródła, model potrafi je odtwarzać. Można także oznaczać próbki po emocjach, by uzyskać tryb „zły” czy „wesoły” przy syntezie.
• Generacja masowa i personalizacja: API Resemble pozwala na dynamiczne generowanie na masową skalę (np. automatyczne tworzenie tysięcy spersonalizowanych komunikatów – mają case z personalizowanymi reklamami audio z imieniem odbiorcy).
• Jakość i podbicia: Używają neuronowego wysokiej jakości wokodera, by wyjście było naturalne i czyste. Wspominają analizę i korektę słabych sygnałów audio przed transkrypcją telnyx.com – to może dotyczyć kontekstu STT w Watson. W Resemble zapewne także wstępnie przetwarzają audio według potrzeby.
• Projekty i współpraca: W webowym studio są funkcje zarządzania projektami, by zespoły mogły razem pracować nad głosami, odsłuchiwać take’i itp.
• Etika/weryfikacja: Mają zabezpieczenia potwierdzające prawo do głosu – np. wymagają fraz zgody. Pozwalają też na oznaczanie wyjściowych nagrań znakiem wodnym do detekcji.
• Resemble Fill – wyróżniająca funkcja: pozwalają wgrać prawdziwe nagranie i jeśli czegoś brakuje lub jest źle, to można dopisać tekst i zostanie on wtopiony w nagranie głosem AI – czyli AI „naprawia” kwestie. Przydatne w postprodukcji filmowej do poprawy dialogów bez rejestracji nowej wersji.
• Analityka i tuning: Dla biznesu zapewniają analizy użycia, tuning słownika (np. niestandardowa wymowa) itd.

Obsługiwane języki: Ponad 50 języków wsparcia głosowego aibase.com, a w narzędziu Localize wymieniają aż 62 języki resemble.ai. Zatem bardzo szeroka lista (zbliżona do ElevenLabs). Obejmują m.in. angielski, hiszpański, francuski, niemiecki, włoski, polski, portugalski, rosyjski, chiński, japoński, koreański, różne języki indyjskie, arabski itd. Podkreślają, że głos może mówić także w językach niewystępujących w oryginale, czyli mają wielojęzyczny silnik TTS.
Wspominają też o obsłudze code-switchingu, ale to bardziej STT. Dla TTS – wielojęzyczne głosy są główną funkcją.

Aspekty techniczne:

• Silnik Resemble prawdopodobnie opiera się na neuronalnym modelu TTS dla wielu mówców (np. wariant Glow-TTS lub FastSpeech) oraz wysokiej jakości wokoderze (prawdopodobnie coś podobnego do HiFi-GAN). Wykorzystują enkoder głosu (podobny do technik osadzania głosu), co pozwala na szybkie klonowanie na podstawie przykładowych nagrań.
• Wspominają o użyciu uczenia maszynowego na dużą skalę – prawdopodobnie trenowanie na ogromnych ilościach danych głosowych (być może licencjonowanych ze studiów, publicznych zbiorów danych itd.).
• Konwersja mowy w czasie rzeczywistym sugeruje model, który potrafi pobrać cechy audio głosu źródłowego i przekształcić je na cechy głosu docelowego niemal w czasie rzeczywistym. Prawdopodobnie używają połączenia automatycznego rozpoznawania mowy (by uzyskać fonemy/wyrównanie czasowe), a następnie syntezy z docelową barwą głosu, lub modelu konwersji głosu end-to-end, który nie wymaga jawnej transkrypcji dla szybkości.
• Kontrola emocji: Mogą stosować podejście tokenów stylu, mieć oddzielne modele dla emocji lub fine-tuning z etykietami emocji.
• Lokalizacja: Być może stosują pipeline: mowa-tekst (z tłumaczeniem), a następnie tekst-mowa. Albo mają bezpośredni model głosu międzyjęzykowy (mniej prawdopodobne). Prawdopodobnie integrują krok tłumaczenia. Podkreślają jednak uchwycenie osobowości głosu w nowych językach, co oznacza użycie tego samego modelu głosu przy wejściu w innych językach niż angielski.
• Skalowalność i prędkość: Twierdzą, że obsługują konwersję w czasie rzeczywistym z minimalnym opóźnieniem. Generowanie TTS dla zwykłego tekstu może być trochę wolniejsze niż w ElevenLabs, jeśli jest większa złożoność backendu, ale prawdopodobnie intensywnie optymalizują. Wspominają o generowaniu 15 minut audio zaledwie z 50 nagranych zdań (szybkie klonowanie).
• Prawdopodobnie skupiają się na dokładnym odwzorowaniu szczegółów akustycznych, by klon był nie do odróżnienia. Być może używają zaawansowanych funkcji straty lub GANów, by uchwycić tożsamość głosu.
• Wspominają, że analizują i poprawiają wejście audio dla S2S – prawdopodobnie redukcja szumów lub dopasowanie tonu pomieszczenia.
• Technologia obejmuje funkcje Voice Enhancer (np. poprawę jakości nagrania) – jeśli jest potrzebna dla sygnałów wejściowych.

Zastosowania:

• Film & TV: Resemble było używane do klonowania głosów aktorów na potrzeby postprodukcji (np. do poprawy kwestii lub wygenerowania nowych, gdy aktor jest niedostępny). Również do tworzenia głosów AI dla postaci CG lub odmładzania głosu (by aktor starszy zabrzmiał młodziej).
• Gry: Studia korzystają z Resemble, by generować godziny dialogów NPC po klonowaniu kilku aktorów (oszczędność kosztów, szybsze iteracje dialogów).
• Reklama & marketing: Marki klonują głos celebrytów (za zgodą), by generować wariacje reklam lub spersonalizowanych komunikatów na masową skalę. Albo tworzą fikcyjny głos marki zachowując spójność na różnych rynkach i językach, przy tej samej tożsamości głosu.
• Konwersacyjne AI: Firmy zasilają swoje IVR lub asystentów głosowych niestandardowym głosem Resemble dopasowanym do osobowości marki – zamiast uniwersalnego TTS. (Np. bankowy asystent mówiący unikalnym głosem).
• Użytkowanie indywidualne przy utracie głosu: Osoby tracące głos z powodu choroby używały Resemble żeby go sklonować i zachować, a potem komunikować się dzięki funkcji “text-to-speech” własnym głosem. (Podobnie oferuje to Lyrebird/Descript; Resemble robi to również).
• Lokalizacja mediów: Studia dubbingowe używają Resemble Localize, by szybko dubbingować treści – wejście: oryginalne kwestie głosowe, wyjście: docelowy język z podobnym głosem. Skraca to czas drastycznie, choć często wymaga korekt ręcznych.
• Narracje interaktywne: Resemble może być zintegrowany z aplikacjami story-tellingu lub AI narratorami, gdzie głosy muszą powstawać “w locie” (rzadsze niż pre-generacja, ze względu na opóźnienie, ale wykonalne).
• Szkolenia/edukacja korporacyjna: Generowanie narracji do szkoleń czy kursów poprzez klony profesjonalnych lektorów, w różnych językach, bez potrzeby nagrań, zapewniając spójny ton.

Model cenowy: Resemble jest nastawione bardziej na klienta biznesowego, ale można znaleźć informacje:

• Maję darmowy okres próbny (prawdopodobnie ograniczone klonowanie głosu i kilka minut generacji z watermarkiem).
• Cennik zwykle opiera się o zużycie lub subskrypcję. Twórcy indywidualni mieli coś w stylu 30$/mc za określoną ilość głosów i przetwarzania, potem opłaty za nadwyżki.
• Dla biznesu – wyceny indywidualne. Oferują też płatność “pay-as-you-go” dla API.
• Przykładowo, jedno źródło podało koszt $0.006 za sekundę audio (~$0.36/min) przy standardowej generacji, z rabatami ilościowymi.
• Mogą pobierać oddzielnie opłatę za stworzenie klonu (jeśli wykonywane przez nich przy wysokiej jakości).
• Jako że ElevenLabs jest tańsze, Resemble raczej nie konkuruje ceną dla małych klientów, a stawia na funkcjonalność i obsługę korporacyjną (np. podkreślają nielimitowane użycie w planach custom lub licencjonowanie dla całej firmy).
• Mieli też opcję pełnej licencji na model “on-premise”, co jest kosztowne, ale daje pełną kontrolę.
• Ogólnie, droższe niż ElevenLabs przy porównywalnym użyciu, ale oferuje funkcje, których konkurenci nie mają (real-time, bezpośrednia integracja, itd. – co uzasadnia wybór przez część klientów).

Mocne strony:

• Wszechstronne AI głosowe: Resemble pokrywa wszystkie potrzeby – TTS, klonowanie, konwersję głosu na żywo, dubbing wielojęzykowy, edycję audio (uzupełnianie luk). To kompleksowe rozwiązanie do syntezy głosu.
• Skupienie na biznesie & personalizacji: Oferują dużą elastyczność (opcje wdrożeń, wsparcie, integracje na zamówienie), co ułatwia adaptację dla firm.
• Wysoka jakość klonowania & emocji: Klony są bardzo wysokiej wierności, a liczne studia przypadków pokazują, jak dobrze oddają styl i emocje resemble.ai resemble.ai. Np. case kampanii na Dzień Matki – dostarczono 354 tys. spersonalizowanych wiadomości na 90% zgodności resemble.ai – dowód na skalę i jakość.
• Funkcje na żywo: Możliwość konwersji głosu w czasie rzeczywistym wyróżnia Resemble – niewiele firm to umożliwia. To otwiera nowe przypadki (np. dubbing live podczas transmisji lub wystąpień).
• Lokalizacja/języki: Ponad 60 języków i nacisk na zachowanie tego samego głosu resemble.ai to duża przewaga przy produkcji globalnej.
• Etika i kontrola: Stawiają na etykę (wymagają zgody, itd.). Promują to w marketingu, co pomaga klientom z branż gdzie ważne jest IP. Mają też zabezpieczenia przed nadużyciem (np. wymóg nagrania specjalnego zdania weryfikacyjnego).
• Doświadczenie i referencje: Resemble realizowało znane projekty (nawet hollywoodzkie), co buduje wiarygodność. Np. Apple Design Award dla gry wykorzystującej ich technologię resemble.ai (Crayola Adventures z dynamicznymi głosami).
• Skalowalność & ROI: Klienci zgłaszają ogromne efekty (case Truefan: 70x wzrost liczby treści, 7x wzrost przychodów resemble.ai). To dowód, że nadają się do masowej produkcji audio.
• Wielogłosowość & emocje w 1 wyjściu: Można z łatwością generować dialogi lub interaktywne głosy (jak w aplikacji ABC Mouse do Q&A dla dzieci resemble.ai).
• Kontrola jakości głosu: Mają funkcje zapewniające jakość wyjściową (np. miksowanie tła, masterowanie pod studio), podczas gdy większość prostych API TTS nie zapewnia tych opcji.
• Ciągły rozwój: Regularnie publikują udoskonalenia (np. niedawno “kontekstowe AI voices” lub lepsze algorytmy).

Słabe strony:

• Mniej przyjazne/tanie dla hobbystów: W porównaniu do ElevenLabs, Resemble to produkt raczej biznesowy. Interfejs jest rozbudowany, ale mniej oczywisty niż superskondensowany ElevenLabs dla początkujących. Cennik bywa barierą dla małych użytkowników (część wybierze ElevenLabs).
• Mniej viralowo popularne: Chociaż budzi respekt w branży, nie ma tej samej “mody” co ElevenLabs wśród masowych twórców w 2023 r. Postrzegane raczej jako narzędzie profesjonalistów działających “za kulisami”.
• Jakość vs. ElevenLabs: Różnica nie jest wyraźna, ale niektórzy entuzjaści twierdzą, że ElevenLabs lepiej oddaje mikroekspresję/realizm w angielskim, choć Resemble czasem przegania w innych aspektach (np. w czasie rzeczywistym). Rywalizacja jest wyrównana, ale liczy się percepcja.
• Kompromisy funkcjonalności: Oferując zarówno TTS, jak i czas rzeczywisty muszą optymalizować oba – ElevenLabs koncentruje energię na jakości offline TTS. Przy złym zarządzaniu, jedna funkcja może lekko odstawać (na razie jednak sobie radzą).
• Zależność od jakości danych treningowych: Najlepsze wyniki daje dostarczenie czystych, wysokiej jakości nagrań do klonowania. Przy złych wejściach, nawet ich poprawki wszystkiego nie uratują.
• Kwestie prawne: Ten sam problem co wszędzie – etyka klonowania. Oni dobrze to rozwiązują, ale klienci wahają się przed możliwymi przepisami lub łatką “deepfake”. Resemble przez fokus na firmach radzi sobie przez NDA i zgody, ale to wyzwanie rynku.
• Konkurencja i powielanie: Mnóstwo nowych serwisów (często open-source) oferuje tańsze klonowanie. Resemble musi wygrywać jakością i funkcjonalnością. Sam Microsoft (Custom Neural Voice) mocno konkuruje na rynku biznesowym (szczególnie po przejęciu Nuance).
• Kontrola twórcy: Choć są narzędzia do edycji, niuanse mowy dostraja się trudniej niż u człowieka – twórcy często generują kilka wariantów lub poprawiają audio ręcznie (problem dotyczy wszystkich AI voice).

Ostatnie aktualizacje (2024–2025):

• Resemble uruchomiło „Resemble AI 3.0” około 2024 roku z dużymi ulepszeniami modelu, koncentrując się na większym zakresie emocjonalnym i ulepszonej wielojęzyczności. Możliwe, że wdrożono coś na wzór VALL-E lub poprawiono możliwości zero-shot, aby zmniejszyć ilość danych potrzebnych do klonowania.
• Rozszerzono liczbę obsługiwanych języków funkcji Localize z około 40 do 62 oraz poprawiono dokładność tłumaczeń, tak by zachować intonację oryginału (może dzięki powiązaniu tłumaczenia tekstu ze wskazówkami stylu mowy).
• Opóźnienia w konwersji głosu w czasie rzeczywistym skrócono jeszcze bardziej – być może obecnie reakcja pojawia się w czasie poniżej 1 sekundy.
• Wprowadzono funkcję kontroli stylu na podstawie przykładu – np. podajesz próbkę docelowej emocji lub kontekstu i system TTS naśladuje ten styl. Ułatwia to, gdy chcesz, aby głos brzmiał np. ekscytująco lub smutno w danym fragmencie; możesz wykorzystać nagranie referencyjne z takim tonem (pochodzące może z danych oryginalnego lektora lub nawet innego głosu) do poprowadzenia syntezy.
• Prawdopodobnie zintegrowano małoskalowy LLM do wspomagania m.in. przewidywania intonacji (czyli automatycznego rozpoznawania, gdzie w zdaniu zaakcentować lub w jaki sposób emocjonalnie przeczytać treść).
• Udoskonalono platformę deweloperską: np. uproszczone API do generowania wielu nagrań głosowych równolegle, wsparcie websocketów do strumieniowania TTS w czasie rzeczywistym itd.
• W zakresie bezpieczeństwa: wprowadzono API uwierzytelniania głosu, które może sprawdzić, czy dane nagranie zostało wygenerowane przez Resemble, lub czy ktoś próbuje sklonować głos, do którego nie ma praw (wewnętrzny znak wodny lub detekcja sygnatury głosu).
• Pozyskano duże partnerstwa – np. z dużym studiem dubbingowym lub firmami medialnymi zajmującymi się lokalizacją treści. Przypadek Age of Learning (ABC Mouse) to jeden z przykładów, lecz możliwe są kolejne.
• Prawdopodobnie rozbudowano marketplace talentów głosowych: nawiązując współpracę z lektorami do tworzenia licencjonowanych „skórek głosowych”, z których inni mogą korzystać odpłatnie (etyczna monetyzacja głosów).
• Resemble przez ciągłe R&D utrzymuje się w ścisłej czołówce usług klonowania głosu w 2025 roku, obsługując szeroką bazę klientów korporacyjnych.

Oficjalna strona: Resemble AI Voice Cloning Platform aibase.com resemble.ai (oficjalna strona opisująca możliwości syntezy głosu na zamówienie oraz działanie speech-to-speech w czasie rzeczywistym).

Źródła:

1. Google Cloud Text-to-Speech – „Ponad 380 głosów w 50+ językach i wariantach.” (Dokumentacja Google Cloud cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Wysoka dokładność, obsługa 120+ języków, transkrypcja w czasie rzeczywistym. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – „Obsługuje 140 języków/wariantów i 400 głosów.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Przyjazny przedsiębiorcom STT z możliwością dostosowania i bezpieczeństwem dla 75+ języków. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – „Amazon Polly oferuje 100+ głosów w 40+ językach… generatywne głosy z zaawansowaną ekspresją emocjonalną.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – Nowej generacji model ASR z ponad 100 językami, diarizacją mówców, trybem rzeczywistym i wsadowym. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – „Możliwość dostosowania modeli do branżowej terminologii, silny poziom bezpieczeństwa danych; stosowane w opiece zdrowotnej i prawie.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – „Dragon Medical umożliwia bardzo dokładną transkrypcję złożonej terminologii medycznej; elastyczne wdrożenie lokalne lub w chmurze.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Model open source trenowany na 680 tys. godzin, „obsługuje 99 języków”, z niemal najlepszą na rynku dokładnością w wielu językach. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – „0,006 $ za minutę” dla Whisper-large przez OpenAI, umożliwiając tanie, wysokiej jakości transkrypcje dla deweloperów deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – „30% niższy WER niż konkurencja; najdokładniejszy angielski STT (median WER 8,4% vs Whisper 13,2%).” (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Pozwala na trening modeli pod konkretne żargony i ponad 18% wzrost dokładności względem poprzedniego modelu. (Gladia blog za Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – „Uzyskano 91,8% dokładności na głosach dzieci vs 83,4% w Google; 45% redukcji błędów na głosach Afroamerykanów.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – ASR w czasie rzeczywistym + LLM + TTS do asystentów głosowych; wsparcie dla 50 języków i różnych akcentów. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – „Ponad 300 głosów, ultrarealistyczne z ekspresją emocji; możliwość klonowania głosu (5 min nagrania → nowy głos).” (Zapier Review zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – Za darmo 10 min/m-c, płatne plany od 5$ miesięcznie za 30 min z klonowaniem & komercyjnym użyciem. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Jeden głos mówi w 30+ językach; ekspresyjny model v3 potrafi szeptać, krzyczeć, a nawet śpiewać. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – „Generuj mowę w swoim sklonowanym głosie w 62 językach; konwersja głosu na głos w czasie rzeczywistym.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Kampania Truefan: 354 tys. spersonalizowanych wiadomości wideo z głosami AI-celebrytów na poziomie 90% podobieństwa, ROI x7 resemble.ai】, *ABC Mouse użyło Resemble w interaktywnej aplikacji dziecięcej z głosowymi odpowiedziami w czasie rzeczywistym resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Wychwytywanie emocji i transfer stylu w klonowanych głosach; możliwość łatki istniejącego nagrania („Resemble Fill”). (Dokumentacja Resemble AI resemble.ai resemble.ai】