Вступ

Технології Voice AI у 2025 році відзначаються значним прогресом у галузях Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) та Voice Cloning. Провідні платформи галузі забезпечують дедалі природніше синтезування мовлення та високо точне розпізнавання мови, що дозволяє використовувати їх від віртуальних асистентів і транскрипції в реальному часі до реалістичних озвучень та багатомовного дубляжу. У цьому огляді представлено 10 головних платформ Voice AI, які домінують у 2025 році та відзначаються у одній чи декількох з цих сфер. Опис кожної включає огляд можливостей, ключові функції, підтримувані мови, базові технології, сфери застосування, ціноутворення, сильні/слабкі сторони, останні інновації (2024–2025) та посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого ознайомлення з ключовими характеристиками наведено зведену таблицю-порівняння.

Порівняльна таблиця (огляд)

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

Огляд: Google Cloud Speech AI включає Cloud Text-to-Speech та Speech-to-Text API, які відомі високою якістю та масштабованістю. Google TTS створює природну, наближену до людської, мову завдяки сучасним моделям глибокого навчання (наприклад, WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT досягає точної транскрипції в реальному часі більш ніж 120 мовами/діалектами krisp.ai. Основні користувачі — підприємства, яким потрібні глобальні багатомовні голосові застосування, а також розробники для інтеграції голосу в додатки чи пристрої. Google також пропонує опцію Custom Voice, що дозволяє створити унікальний AI-голос на основі власних записів id.cloud-ace.com (із дотриманням етичних вимог).

Ключові можливості:

• Текст у мовлення: 380+ голосів понад 50 мов/варіантів cloud.google.com, включаючи голоси WaveNet та новітні Neural2 із природньою інтонацією. Пропонує стилі голосів (наприклад, голоси “Studio”, що імітують професійних дикторів) і тонке налаштування через SSML для керування тоном, висотою, швидкістю та паузами videosdk.live videosdk.live.
• Мовлення у текст: Потокове розпізнавання в реальному часі та пакетна транскрипція з підтримкою 125+ мов, автоматичною пунктуацією, часовими мітками на рівні слів і сегментацією мовців krisp.ai krisp.ai. Доступна адаптація мовлення (кастомні словники) для кращого розпізнавання термінів певної галузі krisp.ai krisp.ai.
• Користувацькі моделі: Cloud STT дозволяє адаптувати моделі під конкретну термінологію, Cloud TTS пропонує Custom Voice (нейронне клонування голосу) для фірмового голосового стилю id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Інтеграція й інструменти: Безшовно інтегрується із середовищем Google Cloud (наприклад, Dialogflow CX для голосових ботів). Має SDK/REST API й підтримує розгортання на різних платформах.

Підтримувані мови: Понад 50 мов для TTS (всі основні світові та багато регіональних) cloud.google.com і 120+ мов для STT krisp.ai. Така широка підтримка мов робить сервіс придатним для глобальних застосувань і вирішення завдань локалізації. Обидва API розпізнають численні англійські акценти та діалекти; STT може автоматично визначати мови у багатомовному аудіо й навіть транскрибувати code-switching (до 4 мов в одній фразі) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технологічна основа: TTS від Google побудовано на дослідженнях DeepMind — зокрема на базі нейронних вокодерів WaveNet та більш сучасних AudioLM/Chirp для експресивного, низьколатентного мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються глибокими нейронними мережами, що досягають майже людського рівня в інтонації. STT використовує end-to-end моделі глибокого навчання (посилені величезним обсягом аудіо від Google); оновлення застосовують архітектури на базі Transformer і великомасштабне навчання для підвищення точності. Google також оптимізує моделі для масштабного розгортання у хмарі, пропонуючи потокове розпізнавання з низькою затримкою та стійкість до шуму завдяки шумостійкому навчанню.

Сценарії використання: Гнучкість голосових API Google визначає такі типові сценарії:

• Автоматизація контакт-центрів: IVR системи та голосові боти, що спілкуються природною мовою з клієнтами (наприклад, голосовий агент Dialogflow для надання інформації по рахунку) cloud.google.com.
• Транскрипція й субтитрування медіа: Транскрибування подкастів, відео чи прямих трансляцій (реальні субтитри) багатьма мовами для доступності чи індексації.
• Голосові асистенти та IoT: Робота віртуальних асистентів на смартфонах або пристроях розумного дому (технологія використовується у Google Assistant) і голосове керування в IoT-додатках.
• Електронне навчання та створення контенту: Генерація аудіокниг та озвучування відео природними голосами, транскрибування лекцій чи нарад для подальшого перегляду.
• Доступність: Перетворення тексту у мовлення для скрінрідерів і допоміжних пристроїв, та мовлення у текст для диктування замість набору.

Ціноутворення: Google Cloud використовує модель pay-as-you-go. Для TTS ціна обраховується за мільйон символів (наприклад, близько $16 за 1M символів для голосів WaveNet/Neural2, дешевше для стандартних). STT тарифікується за кожні 15 секунд або хвилину аудіо (~$0.006 за 15 с для стандартних моделей) залежно від класу моделі й режиму роботи (реальний час або пакетний режим). Google надає щедрий безкоштовний ліміт — нові клієнти отримують $300 кредиту й щомісячні безкоштовні обсяги (наприклад, 1 год STT і кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це дозволяє недорого пробувати сервіс. Для великих обсягів існують корпоративні знижки та контракти з фіксованим використанням.

Сильні сторони: Платформа Google вирізняється високою аудіоякістю і точністю (завдяки дослідженням у сфері AI). Має широку підтримку мов (справді глобальний охват) і масштабованість на інфраструктурі Google (обробляє великі потокові завдання в реальному часі). Сервіси зручні для розробників — прості REST/gRPC API й бібліотеки клієнтів. Постійна інновація (нові голоси, покращення моделей) гарантує передову продуктивність cloud.google.com. Також, як частина повного хмарного пакету, відмінно інтегрується з іншими сервісами Google (Storage, Translation, Dialogflow) для побудови голосових рішень “під ключ”.

Слабкі сторони: Вартість може стати значною при масштабуванні, особливо для тривалого TTS чи цілодобової транскрипції — користувачі зазначають, що ціни високі для великого обсягу при відсутності знижок telnyx.com. Дехто повідомляє, що точність STT все ще може коливатися при сильних акцентах або шумному фоні, потрібна адаптація моделей. Потоковий STT іноді має незначну затримку при великому навантаженні telnyx.com. Ще один нюанс — політика Google щодо даних: хоча сервіс пропонує опції захисту приватності, деякі організації з чутливими даними можуть надати перевагу локальним рішенням (Google не пропонує он-преміс, на відміну від деяких конкурентів).

Останні оновлення (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати голосові сервіси. З кінця 2024 року оновлює TTS-голоси європейських мов на більш природні googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS підтримує Chirp v3 (на основі AudioLM для розмовної спонтанності) і синтез багатоспікерового діалогу cloud.google.com cloud.google.com. Для STT у 2024 з’явилися поліпшені моделі з підвищеною точністю та розширенням мов (понад 125) gcpweekly.com telnyx.com. Зокрема, Google відкрив Custom Voice (generally available) — клієнти можуть тренувати власні голоси для TTS із власними аудіозаписами (з обов’язковим етичним аудитом Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ці інновації та поступове додавання мов і діалектів дозволяють Google лишатися на вістрі голосового AI у 2025 році.

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

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

Огляд: Служба Azure AI Speech від Microsoft — це платформа корпоративного рівня, що пропонує нейронний синтез мовлення (Text-to-Speech), розпізнавання мовлення (Speech-to-Text), а також такі можливості, як переклад мовлення та Custom Neural Voice. Azure TTS надає величезний вибір голосів (понад 400 голосів у 140 мовах/локалях) із людиноподібною якістю techcommunity.microsoft.com, включаючи стилі та емоції. Її STT (розпізнавання мовлення) надзвичайно точне, підтримує понад 70 мов для реальної чи пакетної транскрипції telnyx.com, і може навіть здійснювати переклад мовлення на льоту іншими мовами krisp.ai. Визначною рисою є корпоративна кастомізація: замовники можуть навчати власні акустичні/мовні моделі або створювати клонований голос для свого бренду. Azure Speech тісно інтегрований з хмарною екосистемою Azure (доступні SDK та REST API) і базується на десятиліттях досліджень Microsoft у сфері мовлення (зокрема, у розробці використані технології компанії Nuance, яку Microsoft придбала).

Ключові можливості:

• Neural Text-to-Speech: Величезна бібліотека попередньо налаштованих нейронних голосів 144 мов/варіантів (446 голосів станом на середину 2024 року) techcommunity.microsoft.com: від невимушеної розмовної до офіційно-нейтральної манери. Голоси створені на основі глибокого навчання Microsoft для покращення просодики (моделі Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі (радісний, емпатійний, обслуговування клієнтів, newscast тощо) й детальне керування через SSML (тон, швидкість, вимова). Головна особливість — підтримка багато- й багатомовності: певні голоси можуть перемикатися між мовами, можливість різних ролей спікерів для діалогів.
• Speech-to-Text: Високоточне розпізнавання мовлення в режимі реального часу та пакетної транскрипції. Підтримка 75+ мов/діалектів telnyx.com, автоматична пунктуація, фільтрація нецензурної лексики, визначення спікерів, власна термінологія, переклад мовлення (транскрибування й переклад в один крок) krisp.ai. Можна працювати як із короткими командами, так і з довгими текстами (наприклад, стенограми для кол-центрів).
• Custom Neural Voice: Сервіс клонування голосу, що дозволяє організаціям створити унікальний AI-голос на основі конкретного мовця (потрібно близько 30 хвилин аудіотренування і підтвердження згоди). Він створює синтетичний голос, що представляє бренд або персонажа, використовують у геймінгу чи розмовних асистентах. Custom Neural Voice Microsoft відомий якістю — як у голосу Фло від Progressive або чат-ботів AT&T.
• Безпека та розгортання: Azure Speech приділяє особливу увагу безпеці — шифрування даних, дотримання вимог конфіденційності, контейнери для розгортання сервісу на своїх серверах чи на периферії krisp.ai. Така гнучкість (хмара або on-prem) цінується, наприклад, у сфері охорони здоров’я.
• Інтеграція: Інтегрується з екосистемою Azure — наприклад, із Cognitive Services (переклад, розумний пошук), Bot Framework (для голосових ботів) чи Power Platform. Також підтримує Speaker Recognition (аутентифікація за голосом) у рамках мовного пакета.

Підтримувані мови: Azure AI Voice надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов та варіантів (із голосами майже для всіх основних мов та безлічі регіональних — кілька акцентів англійської, діалекти китайської, мови Індії, Африки) techcommunity.microsoft.com. STT — 100+ мов для транскрипції (є автодетект мов на аудіо або підтримка мульти-мовного мовлення) techcommunity.microsoft.com. Speech Translation охоплює десятки мовних пар. Microsoft системно додає малоресурсні мови з метою інклюзивності. Такий масштаб — одна з найсильніших сторін Azure для глобальних чи локалізованих завдань.

Технологічна основа: Мовні технології Microsoft побудовані на глибоких нейромережах та багаторічних дослідженнях (частково базуються на досягненнях Microsoft Research і Nuance). Neural TTS використовує моделі типу Transformer, FastSpeech та вокодери, схожі на WaveNet. Найновіше досягнення — людиноподібність синтезу завдяки масштабному тренуванню і тонкому налаштуванню для передачі нюансів мовлення techcommunity.microsoft.com. Для STT Azure поєднує акустичні та мовні моделі; з 2023 року застосовує акустичні моделі на основі Transformer (вища точність і стійкість до шуму), а також уніфіковані Conformer-моделі. Використовується ансамблювання моделей та навчання з підкріпленням для самовдосконалення. Доступне адаптивне навчання — з покращенням розпізнавання фахової термінології через власний словник (custom language models). Хмарна інфраструктура Azure Speech підтримує GPU-прискорення для низької затримки трансляцій у реальному часі й автоматично масштабується під навантаження (наприклад, для live-субтитрування великих подій).

Типові сценарії використання: Azure Speech застосовують в індустріях:

• Обслуговування клієнтів і IVR: Підприємства використовують STT і TTS Azure для кол-центрів, IVR, голосових ботів. Наприклад, авіакомпанія може транскрибувати запити клієнтів телефоном та відповідати нейронним голосом, навіть із перекладом krisp.ai.
• Віртуальні асистенти: Використовується в голосі асистентів Cortana, сторонніх систем у авто й побутовій техніці. Завдяки кастомному голосу асистент отримує індивідуальність.
• Контент і медіа: Ігрові та анімаційні студії використовують Custom Neural Voice для створення індивідуальних голосів героїв без довгих сесій з акторами. Медіа використовують TTS Azure для аудіоновин, аудіокниг, дубляжу іноземними мовами.
• Доступність та освіта: Точний STT Azure застосовують для створення субтитрів, стенограм у Teams і на лекціях — це допомога людям із порушеннями слуху та користувачам, які не володіють мовою. TTS використовується в розгорнутих читачах у Windows, е-книгах, навчальних додатках.
• Бізнес-продуктивність: Транскрипція зустрічей, голосової пошти, диктування документів — поширений сценарій. Nuance Dragon (тепер частина Microsoft) інтегровано для медиків (наприклад, електронні медичні карти й диктування термінології) та юристів krisp.ai krisp.ai.

Ціни: Azure Speech працює за моделлю оплати за використання. Для STT стягується плата за годину обробленого аудіо (окремо для стандартних, кастомних чи покращених моделей). Наприклад, стандартна транскрипція в реальному часі — близько $1 за годину. TTS — за кількість символів ($16 за кожний мільйон символів для нейронних голосів, приблизно як у конкурентів). Custom Neural Voice передбачає додаткові витрати на налаштування/навчання та окрему оплату за використання. Є безкоштовні ліміти: наприклад, певна кількість годин STT протягом 12 місяців і безкоштовна квота символів TTS на місяць. Azure також входить у пакет Cognitive Services із корпоративними знижками на об’єм. В цілому ціноутворення конкурентне, але за розширені можливості (кастомні моделі, високоякісні стилі) — окрема вартість.

Сильні сторони: Сервіс розпізнавання мовлення Microsoft є готовим до використання в корпоративному середовищі – відомий своєю надійною безпекою, конфіденційністю та відповідністю стандартам (важливо для регульованих галузей) krisp.ai. Він забезпечує неперевершені можливості налаштування: індивідуальні голоси й настроювані моделі STT дають організаціям детальний контроль. Широта підтримки мов і голосів є провідною у галузі techcommunity.microsoft.com, що робить цей сервіс універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція з широкою екосистемою Azure і розробницькими інструментами (відмінні SDK для .NET, Python, Java тощо) є значною перевагою, спрощуючи розробку повнофункціональних рішень. Голоси Microsoft дуже природні, їх часто хвалять за виразність і різноманітність стилів. Ще одна перевага — гнучке розгортання: можливість запускати у контейнерах дозволяє використання офлайн або на периферії, що пропонують лише одиниці хмарних постачальників. Нарешті, безперервні оновлення від Microsoft (часто ґрунтуються на власних продуктах, як Windows, Office та Xbox, що використовують технологію мовлення) забезпечують, що служба Azure Speech отримує вигоди від найновіших досліджень і великомасштабного тестування в реальному світі.

Слабкі сторони: Хоч якість Azure і висока, вартість може зрости при великому навантаженні, особливо при використанні Custom Neural Voice (вимагає значних інвестицій і затвердження Microsoft) і для великого обсягу транскрипції без корпоративної угоди telnyx.com. Велика кількість функцій і опцій спричиняє вищу криву навчання — новим користувачам може бути складно розібратися в налаштуваннях (наприклад, вибір серед багатьох голосів або конфігурування кастомних моделей вимагають певної експертизи). Щодо точності Azure STT входить до лідерів, але деякі незалежні тести трохи вище оцінюють Google чи Speechmatics за окремими метриками (точність може залежати від мови або акценту). Також для повного розкриття потенціалу Azure Speech часто передбачається, що ви знаходитесь в екосистемі Azure – найкраще сервіс працює у зв’язці з Azure storage тощо, що може не підходити тим, хто використовує мультихмару або шукає простіше автономне рішення. Нарешті, як і будь-який хмарний сервіс, використання Azure Speech означає надсилання даних у хмару — організації з надзвичайно чутливими даними, можливо, віддадуть перевагу лише локальному рішенню (Azure containers допомагає, але це не є безкоштовно).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft активно розширює мовні й голосові можливості. У 2024 році Azure Neural TTS додав 46 нових голосів і 2 нові мови, довівши загальну кількість до 446 голосів у 144 мовах techcommunity.microsoft.com. Також були виведені з експлуатації старі стандартні голоси – з вересня 2024 року залишили лише нейронні, аби гарантувати вищу якість learn.microsoft.com. Microsoft представила інноваційний функціонал Voice Flex Neural (попередній перегляд), який дозволяє ще динамічніше налаштовувати стиль мовлення. В STT інтегровано частину можливостей Dragon від Nuance — наприклад, моделі Dragon Legal і Medical тепер доступні на Azure для галузевої транскрипції з надзвичайною точністю складної термінології. Також було оновлено Speech Studio, графічний інструмент для легкого створення кастомних моделей і голосів. Ще одна важлива новинка: Speech to Text в Azure отримав нову фундаментальну модель (за повідомленнями, це багатомільярднопараметрична модель), що підвищила точність приблизно на 15% і дозволила транскрибувати змішані мови за одну сесію aws.amazon.com aws.amazon.com. Додатково Microsoft оголосила про інтеграцію мовлення з Azure OpenAI services — це відкриває сценарії, наприклад, коли із промови зустрічі створюють текст, а потім запускають GPT-4 для підсумовування (все всередині Azure). Безперервна інтеграція генеративного ШІ (напр., GPT) з мовленням, покращення роботи з акцентами та усунення упередженості (частково завдяки партнерствам із організаціями для зниження кількості помилок у різних груп користувачів) тримають Azure Speech у топі й у 2025 році.

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

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

Огляд: Amazon Web Services (AWS) надає потужні хмарні інструменти голосового ШІ завдяки Amazon Polly для озвучення тексту (TTS) і Amazon Transcribe для перетворення мовлення у текст (STT). Polly перетворює текст у реалістичне мовлення різними голосами й мовами, а Transcribe за допомогою автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) створює дуже точні транскрипти з аудіо. Ці сервіси — частина широкої лінійки AI від AWS і користуються масштабованістю та інтеграцією AWS. Технології Amazon для голосу відзначаються надійністю та використовуються у різних індустріях: IVR-системи, субтитрування, голосові помічники тощо. Polly і Transcribe — окремі сервіси, але разом покривають увесь спектр голосового введення і виведення. Amazon також надає супутні сервіси: Amazon Lex (для чат-ботів), Transcribe Call Analytics (для аналітики контакт-центрів) та індивідуальний Brand Voice (Amazon створить для клієнта унікальний голос для бренду). AWS Voice AI орієнтований насамперед на розробників та організації, які вже працюють на AWS, пропонуючи їм легке з’єднання з іншими ресурсами AWS.

Ключові можливості:

• Amazon Polly (TTS): Polly пропонує 100+ голосів у 40+ мовах і варіантах aws.amazon.com, серед яких як чоловічі, так і жіночі, і є вибір між нейронними та стандартними голосами. Голоси “реалістичні”, створені на основі глибокого навчання для передачі інтонації та ритму. Polly підтримує нейронний TTS для ще якіснішого мовлення й нещодавно представила Neural Generative TTS engine – сучасну модель (у кінці 2024 року було 13 надвиразних голосів), що створює максимально емоційне, розмовне мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly має підтримку Speech Synthesis Markup Language (SSML) для тонкого налаштування озвучення (вимова, наголоси, паузи) aws.amazon.com. Також є спеціальні стилі озвучення — наприклад, Newscaster для “диктора новин” чи Conversational для невимушеної лексики. Унікальна функція Polly — авто-коригування швидкості мовлення для довгих текстів (дихання, пунктуація) за допомогою рушія long-form: це додає природності для озвучування аудіокниг чи новин (є навіть окремі голоси для довгих текстів).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe працює як із пакетною транскрипцією готових аудіофайлів, так і з стрімінговою транскрипцією в реальному часі. Підтримує 100+ мов і діалектів aws.amazon.com і може автоматично визначати, якою мовою говорять. До ключових функцій належить діаризація спікерів (розрізнення хто що говорить у багатоголосих аудіо) krisp.ai, кастомний словник (навчання системи термінам галузі або іменам) telnyx.com, розстановка розділових знаків і регістру (автоматичне додавання пунктуації й великих літер для зручності) krisp.ai, і мітки часу для кожного слова. У Transcribe є фільтрація контенту (автоцензура або маркування нецензурних/особистих даних) і редагування, що важливо для записів контакт-центрів із чутливою інфо. Для медицини й дзвінків існують спеціалізовані модулі: напр., Transcribe Medical для медичних розмов (HIPAA-сумісний) і Call Analytics, де не тільки транскрибується, а ще й формується аналіз настроїв, категоризація дзвінків, генеруються ML-підсумки aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Інтеграція та інструменти: Polly і Transcribe інтегруються з іншими сервісами AWS. Наприклад, результат Transcribe може відразу подаватися в Amazon Comprehend (NLP-сервіс) для аналізу тексту чи в Translate для створення перекладу. Polly може з’єднуватися з AWS Translate для багатомовної озвучки. AWS пропонує SDK багатьма мовами (Python boto3, Java, JavaScript тощо), тож використання сервісів дуже просте. Додатково, сервіс MediaConvert може автоматично створити субтитри для відео на основі Transcribe. І ще — завдяки Presign APIs можна безпечно передавати файли на транскрипцію або стрімінг прямо з клієнта.
• Налаштування: Голоси в Polly готові, проте AWS пропонує Brand Voice — програму, де фахівці Amazon допомагають створити унікальний голос для бренду (не self-service; співпраця — наприклад, KFC Canada працювала із AWS для створення голосу Полковника Сандерса через Polly Brand Voice venturebeat.com). Для Transcribe налаштування — це створення користувацьких словників чи кастомних мовних моделей (по деяких мовах AWS дає тренувати невелику модель — наразі функція в обмеженому доступі).
• Продуктивність і масштабованість: Сервіси Amazon відомі бойовою перевіркою в масштабах (Amazon ймовірно використовує Polly і Transcribe навіть для Alexa та власних сервісів AWS). Обидва продукти легко масштабуються: стрімінг Transcribe може вести сотні потоків загалом, а пакетні задачі обробляють багатогодинний аудіоматеріал на S3. Polly швидко синтезує мовлення, підтримує кешування результатів і навіть має нейронне кешування частих фраз. Затримка мінімальна, особливо якщо використовувати регіони AWS поруч із користувачем. Для IoT або edge-рішень офлайн-контейнерів (як у Azure) немає, але AWS пропонує edge-конектори через AWS IoT для стрімінгу у хмару.

Підтримувані мови:

• Amazon Polly: Підтримує декілька десятків мов (наразі близько 40+). Це охоплює більшість основних мов: англійську (США, Велика Британія, Австралія, Індія тощо), іспанську (ЄС, США, Латинська Америка), французьку, німецьку, італійську, португальську (Бразилія та ЄС), гінді, арабську, китайську, японську, корейську, російську, турецьку тощо aws.amazon.com. Для багатьох мов є декілька голосів (наприклад, для американської англійської понад 15). AWS продовжує додавати мови – наприклад, наприкінці 2024 року додано чеську та швейцарську німецьку docs.aws.amazon.com. Не всі мови світу покриті, але вибір широкий і зростає.
• Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік підтримує 100+ мов та їхніх варіантів для транскрипції aws.amazon.com. Спочатку охоплював близько 31 мови (переважно західні), але згодом Amazon значно розширив підтримку, використовуючи модель наступного покоління, щоб охопити набагато більше мов (зокрема, в’єтнамську, фарсі, суахілі тощо). Також підтримується багатомовна транскрипція – сервіс може розпізнавати та транскрибувати білінгвальні діалоги (наприклад, суміш англійської та іспанської в одному дзвінку). Для окремих доменів: Transcribe Medical наразі підтримує медичну диктовку кількома діалектами англійської та іспанської мов.

Технічні засади: Генеративний голос Amazon (Polly) використовує сучасні нейронні мережі, включаючи модель Transformer із мільярдом параметрів для найновіших голосів aws.amazon.com. Така архітектура дозволяє Polly генерувати мовлення у потоковому режимі, зберігаючи високу якість – створюючи мовлення, яке є «емоційно залученим і дуже розмовним» aws.amazon.com. Для стандартних голосів раніше використовувалися конкатенативні підходи чи старіші нейромережі, але зараз акцент повністю зміщений на нейронні TTS. З боку STT, Amazon Transcribe працює на ASR-моделі фундаменту нового покоління (кілька мільярдів параметрів), створеній і натренованій Amazon на величезних масивах аудіо (за повідомленнями – мільйони годин) aws.amazon.com. Ймовірно, модель використовує архітектуру Transformer або Conformer для досягнення високої точності. Вона оптимізована для роботи за різних акустичних умов та акцентів (Amazon додає, що враховує різні акценти та шумовий фон) aws.amazon.com. Зазначимо, що розвиток Transcribe значною мірою був під впливом вдосконалень розпізнавання мовлення Amazon Alexa – покращення з Alexa часто впроваджуються й у Transcribe. AWS використовує технології самонавчання для малоресурсних мов (на кшталт SpeechMix чи wav2vec) для розширення мовного покриття. З погляду розгортання, ці моделі працюють на керованій інфраструктурі AWS; AWS має спеціалізовані чипи для інференсу (наприклад, AWS Inferentia), які можуть використовуватися для запуску цих моделей із мінімальними витратами.

Варіанти використання:

• Інтерактивна голосова відповідь (IVR): Багато компаній використовують Polly для голосових підказок, а Transcribe – для розпізнавання сказаного абонентами в телефонному меню. Наприклад, IVR банку може озвучувати інформацію про рахунок через Polly і використовувати Transcribe для розуміння запитів клієнта.
• Аналітика кол-центрів: Використання Transcribe для транскрипції дзвінків у службу підтримки (через Amazon Connect або інші платформи кол-центрів), а потім аналіз отриманих текстів для визначення настроїв клієнтів чи продуктивності агентів. Функції Call Analytics (із детекцією настрою та підсумовуванням) допомагають автоматизувати процеси якості дзвінків aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Медіа та розваги: Polly використовується для озвучення новин або блогів (деякі новинні сайти пропонують «прослухати статтю» голосом Polly). Transcribe застосовується телекомпаніями для субтитрування прямих ефірів, а також відеоплатформами для автоматичної генерації субтитрів до відео користувачів. Виробничі студії можуть використовувати Transcribe для отримання текстових транскриптів відеоматеріалів для зручного пошуку під час монтажу.
• Електронне навчання та доступність: Освітні онлайн-платформи використовують Polly для озвучення текстового контенту різними мовами, роблячи навчальні матеріали доступнішими. Transcribe допомагає створювати текстові версії уроків чи шукати по записах лекцій.
• Голосові функції у пристроях та додатках: Багато мобільних застосунків чи IoT-пристроїв використовують AWS для голосових функцій. Наприклад, мобільний застосунок може використовувати Transcribe для голосового пошуку (запиши запит – отримай текст). Голоси Polly можна вбудувати у пристрої (смарт-дзеркала, системи оголошень) для озвучення сповіщень тощо.
• Мультимовне дублювання: Комбінуючи сервіси AWS (Transcribe + Translate + Polly), розробники можуть створювати автоматизовані рішення для дублювання. Наприклад: англійське відео → транскрипція → переклад на іспанську → озвучення Polly іспанською.
• Ігри та інтерактивні медіа: Розробники ігор можуть використовувати Polly для динамічних діалогів NPC (озвучення текстових реплік без запису акторами). Polly навіть має голос NTTS (Justin), спеціально призначений для співу, який використовується у творчих проєктах.

Ціни: Вартість AWS базується на споживанні:

• Amazon Polly: Оплата за мільйон символів вхідного тексту. Перші 5 мільйонів символів щомісяця безкоштовно протягом 12 місяців (для нових акаунтів) aws.amazon.com. Далі стандартні голоси — приблизно $4 за 1 млн символів, нейронні — близько $16 за 1 млн символів (ціни можуть трохи змінюватися залежно від регіону). За нові “генеративні” голоси може бути встановлено додаткову плату (трохи більше через дорожчу обчислювальну складову). Вартість Polly співставна з Google/Microsoft у нейромережевій категорії. Ніякої додаткової оплати за зберігання чи стрімінг аудіо немає (окрім мінімальних витрат S3 чи передачі даних, якщо ви зберігаєте/доставляєте аудіо).
• Amazon Transcribe: Оплата за секунду аудіо. Наприклад, стандартна транскрипція коштує $0.0004 за секунду (тобто $0.024 за хвилину). Отже, година — приблизно $1.44. Є окремі тарифи для додаткових функцій: наприклад, Transcribe Call Analytics або Medical обійдуться дорожче (~$0.0008/сек). Стрімінг у реальному часі також тарифікується посекундно. AWS надає 60 хвилин безкоштовної транскрипції щомісяця протягом 12 місяців для нових користувачів aws.amazon.com. AWS також часто пропонує знижки для великих обсягів і корпоративних контрактів через AWS Enterprise Support.
• Підхід AWS — модульний: якщо ви використовуєте Translate чи інші сервіси додатково, за них стягується окремо. Однак ви платите лише за використане, і можете масштабуватися до нуля, якщо сервіс неактивний. Це вигідно для нерегулярного використання, а для великих безперервних обсягів варто домовлятися про знижки чи використовувати Saving Plans.

Переваги: Найбільша перевага голосових сервісів AWS — це їхня доведена масштабованість і надійність: вони призначені для роботи з навантаженнями у продакшн (99,9% SLA, багаторегіональна відмовостійкість тощо). Глибока інтеграція з екосистемою AWS — ще один плюс для тих, хто працює на AWS (IAM для керування доступом, S3 для вхідних/вихідних даних тощо — все “з коробки” працює разом). Голоси Polly вважаються дуже природними, а впровадження генеративних голосів ще більше скоротило відстань до людської мови, плюс у них є спеціалізація на емоційній експресії aws.amazon.com. Transcribe відомий стійкістю до складної акустики (був одним із перших, хто акцентував на розпізнаванні мовлення з різними акцентами й у шумних умовах aws.amazon.com). Сервіси досить прості у використанні через API, а документація й приклади від AWS якісні. AWS також пропонує конкурентні ціни, а новачкам допомагає безкоштовний тариф. Додаткова перевага — дуже швидкий темп розвитку: Amazon регулярно додає нові функції (наприклад, детекція токсичності в Transcribe для модерації) та розширює мовну підтримку, часто орієнтуючись на реальні клієнтські кейси. У плані безпеки в AWS усе надійно: дані шифруються, можна вимкнути збереження даних або налаштувати автоматичне видалення після обробки. Для корпоративних клієнтів AWS також надає підтримку спеціалістів та архітекторів рішень для впровадження сервісів.

Недоліки: Для деяких розробників потенційним мінусом є те, що для роботи з AWS потрібна реєстрація акаунта й розуміння AWS IAM та AWS Console, а це може бути надлишковим для швидкого тесту (у деяких конкурентів є простіші публічні точки чи графічний інтерфейс). На відміну від Google чи Microsoft, AWS не має самообслуговування кастомного клонування голосу для всіх: Brand Voice доступний лише в окремих великих проєктах. Тобто невеликі користувачі поки що не можуть створити власний голос на AWS (окрім функції лексиконів). Також у AWS наразі немає можливості розгортання Polly чи Transcribe локально/офлайн — лише хмара (можна використовувати AWS Outposts чи локальні зони, але це не те саме, що офлайн-контейнер). Щодо точності: хоча Transcribe дуже сильний, у деяких незалежних тестах Microsoft або Google іноді показують трохи кращу точність для певних мов чи задач (це залежить; нова модель AWS зменшила цей розрив). Ще один момент — мовне покриття в TTS: 40+ це добре, але Google та Microsoft підтримують ще більше мов; AWS може трохи відставати щодо локалізованих голосових опцій (наприклад, у Google зараз більше індійських мов у TTS, ніж у Polly). Нарешті, у AWS багато схожих сервісів, що може збивати з пантелику (наприклад, вибір між Transcribe та Lex), і для роботи потрібне невелике розуміння хмарної архітектури.

Останні оновлення (2024–2025): AWS здійснила суттєві оновлення для Polly та Transcribe:

• Polly: У листопаді 2024 року AWS запустила шість нових “генеративних” голосів кількома мовами (французькою, іспанською, німецькою, різновидами англійської), розширивши кількість з 7 до 13 голосів у цій категорії aws.amazon.com. Ці голоси використовують новий генеративний движок TTS і є надзвичайно виразними, орієнтованими на використання у розмовному ШІ. Також були додані довгоформатні NTTS-голоси для іспанської та англійської мов, які зберігають чіткість навіть на дуже великих фрагментах aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше у 2024 році AWS представила голос у стилі ведучого новин для бразильської португальської та деяких інших мов. У березні 2025 документація Amazon Polly вже вказує на підтримку чеської та швейцарської німецької мов, що свідчить про подальше розширення docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS покращила якість нейронних голосів Polly (ймовірно оновлено підлеглу модель) – деякі користувачі відзначили плавнішу просодію в оновлених голосах.
• Transcribe: В середині 2024 року Amazon анонсувала ASR-модель нового покоління (Nova) для Transcribe, яка значно підвищила точність розпізнавання та довела кількість підтримуваних мов до 100+ aws.amazon.com. Також глобально запроваджена аналітика дзвінків Transcribe з можливістю отримувати конспекти розмов за допомогою генеративного ШІ (інтеграція з AWS Bedrock або OpenAI) – тобто автоматичне підсумовування ключових моментів після транскрибування. Ще одна новинка – виявлення токсичності у реальному часі (запущено наприкінці 2024), що дозволяє розробникам фіксувати мову ворожнечі чи утисків у прямому ефірі через Transcribe, важливо для модерації живих голосових чатів aws.amazon.com. У 2025 AWS в режимі Preview тестує індивідуальні мовні моделі (CLM) для Transcribe – компанії зможуть адаптувати модель під власні дані (це конкурує з Azure Custom STT). Щодо цін: AWS зробила Transcribe більш вигідним для клієнтів з великим об’ємом, автоматично вводячи зниження ціни при досягненні певного порогу годин на місяць. Всі ці оновлення свідчать про прагнення AWS залишатися лідером голосового ШІ, постійно покращуючи якість і функціональні можливості.

Офіційні сайти: Amazon Polly – сервіс конвертації тексту в мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – сервіс розпізнавання мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com.

4. Мовленнєві сервіси IBM Watson (TTS & STT) – IBM

Огляд: IBM Watson пропонує як озвучення тексту (Text-to-Speech), так і розпізнавання мовлення (Speech-to-Text) у пакеті Watson AI. IBM має багаторічний досвід у голосових технологіях, а її хмарні сервіси вирізняються акцентом на індивідуалізації, галузевих знаннях і захисті даних. Watson Text-to-Speech генерує природне мовлення кількома мовами, а Watson Speech-to-Text забезпечує високу точність з можливістю адаптації до специфічної термінології. Сервіси особливо популярні у галузях охорони здоров’я, фінансів, юридичній сфері — там, де лексика складна, а безпека критично важлива. IBM дозволяє розміщення моделей у власній інфраструктурі (через IBM Cloud Pak), що актуально для організацій, які не можуть використовувати публічну хмару для голосових даних. Попри меншу частку ринку, ніж у “великої трійки” (Google, MS, AWS), IBM залишається надійним постачальником корпоративного класу для рішень, які потребують підгонки під вузькоспеціалізовану лексику чи інтеграції з ширшою Watson екосистемою (переклади, фреймворк чат-бота тощо).

Ключові особливості:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Підтримує декілька голосів для 13+ мов (зокрема, англійська США/Британія, іспанська, французька, німецька, італійська, японська, арабська, бразильська португальська, корейська, китайська тощо). Всі голоси “нейронні”, IBM постійно покращує їх – наприклад, додано виразні нейронні голоси для окремих мов (іг. виразна австралійська англійська) cloud.ibm.com. Є можливість регулювати висоту, швидкість, акцент за допомогою розширень SSML. Окремі голоси вміють “виразно читати” (співчутливо чи піднесено). Додано і кастомний голос — клієнти можуть замовити власний синтетичний голос (зазвичай корпоративний проєкт). Серед переваг – низька латентність потокового відтворення: TTS повертає аудіо шматками в реальному часі, зручно для інтерактивних голосових асистентів.
• Watson Speech-to-Text (STT): Дає як реальний час, так і пакетну транскрипцію, з функціями розрізнення співрозмовників (діаризація) krisp.ai, виявлення ключових слів (з таймкодом), а також варіанти слів – альтернативи для неточних фрагментів. Сильна сторона – підтримка індивідуальних мовних моделей: можна додати тисячі термінів або звук+транскрипцію для адаптації моделі під медичну, юридичну лексику тощо krisp.ai krisp.ai. Це суттєво підвищує точність у вузьких сферах. Також підтримуються широкосмугові й вузькосмугові моделі, оптимізовані для телефонної або якісної студійної мови. Доступно ~10 мов (англійська, іспанська, німецька, японська, китайська тощо) з високою точністю і окремими “телефонними” моделями (під шум, кодеки). Є опція автоматичного форматування – дати, валюти, числа оформлюються для зручності читання в транскрипті.
• Галузева оптимізація: IBM пропонує індустріальні моделі, наприклад, Watson Speech Services for Healthcare з медичною адаптацією чи медіа/ентертейнмент транскрипцію з бібліотеками імен медіа. Це відображає консалтингову специфіку IBM – рішення завжди індивідуалізуються під клієнта.
• Безпека та розгортання: Важлива особливість: IBM дозволяє запуск Watson Speech на власних серверах клієнта (поза IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Це контейнеризоване рішення – чутливі аудіо не залишають межі компанії, що знімає питання про зберігання даних і приватність. Навіть у хмарі IBM дані не записуються за замовчуванням, весь трафік шифрується. IBM сертифікований для суворих стандартів (HIPAA, GDPR-ready).
• Інтеграція: Watson Speech інтегрується з Watson Assistant (легко додати STT/TTS у чат-боти). Також легко поєднується з ширшим AI-інструментарієм IBM – наприклад, STT-результати можна подати у Watson Natural Language Understanding для аналізу або у Watson Translate для багатомовних застосунків. Доступні web sockets і REST API для потокової та пакетної роботи відповідно.

Підтримувані мови:

• TTS: TTS IBM охоплює близько 13 мов (з окремими діалектами). Це основні мови ділового світу. Хоч кількість менша за Google/AWS, IBM зосереджується на якості голосів для своїх мов. Ключові: англійська (США, Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (ЄС та Латина), португальська (Бразилія), японська, корейська, мандарин (спрощена китайська), арабська, можливо російська. Останні оновлення в основному додають голоси існуючим мовам, а не вводять багато нових мов. Наприклад, було додано 27 нових голосів у 11 мовах одним пакетом voximplant.com (наприклад, дитячі голоси, нові діалекти).
• STT: IBM STT підтримує близько 8–10 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, бразильська португальська, сучасна стандартна арабська, мандарин, італійська). Найширше функціонал – для англійської (US/UK), включаючи індивідуалізацію, вузькосмугові моделі. Окремі мови підтримують переклад на англійську у Watson (це окремий сервіс). Порівняно з конкурентами, мов менше, але охоплені найзатребуваніші, а для них є широкі опції підгонки.

Технологічні основи: Технології мовлення IBM походять із потужних внутрішніх досліджень (IBM була піонером – ViaVoice на базі прихованих марковських моделей ще у 90-х, потім глибокі нейромережі). Сучасний Watson STT застосовує глибокі нейронні мережі (скоріш за все бі-LSTM або Transformer), плюс n-грамну чи нейромережну мовну модель. У пріоритеті доменно-орієнтована адаптація: імовірно, використовується transfer learning, коли для індивідуальної моделі донавчають базову на профільних даних клієнта. В дослідженнях IBM з’являється “Speaker Adaptive Training”, де система підлаштовується під сталого диктора (корисно для диктування тексту). TTS Watson використовує нейронну seq2seq-модель; IBM має й власні техніки емоційного тюнінгу – голоси навчені на виразних прикладах, тому можуть відтворювати емоції. Дослідження “Expressive Speech Synthesis” лягло в основу Watson TTS – голоси краще варіюють інтонацію. Ще одна деталь: в TTS IBM з’явився attention mechanism для кращої обробки скорочень чи невідомих слів. Сервіси IBM працюють як мікросервіси у контейнерах – продуктивність хороша, хоча історично Watson STT сприймався трохи повільнішим за Google (на користь точності, але це давно і вже покращено). Можливе використання GPU-прискорення для генерації TTS.

Використання:

• Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (часто через партнерів) для транскрибування продиктованих лікарем нотаток (Dragon Medical є поширеним, але IBM пропонує альтернативу для деяких потреб). Також — голосова взаємодія у медичних додатках (наприклад, медсестра вголос ставить запитання інформаційній системі лікарні та отримує відповідь через Watson Assistant із STT/TTS).
• Обслуговування клієнтів: IBM Watson Assistant (віртуальний агент) у комбінації з Watson TTS/STT забезпечує роботу голосових ботів для ліній підтримки. Наприклад, телеком-компанія може запровадити голосового агента на базі Watson для обробки рутинних дзвінків (STT розпізнає запит абонента, TTS генерує відповідь).
• Дотримання вимог і Медіа: Фінансові торгові компанії можуть використовувати Watson STT для транскрибування телефонних дзвінків трейдерів із метою моніторингу дотримання вимог, покладаючись на безпеку Watson і можливість розгортання на власних серверах. Медіаорганізації можуть використовувати Watson для транскрибування відео або архівів відеотрансляцій (особливо якщо потрібно локальне рішення для великих архівів).
• Освіта та доступність: Університети використовували Watson для транскрипції лекцій чи створення субтитрів, особливо у випадках, коли важлива приватність контенту та є бажання запускати сервіс власними силами. Watson TTS використовували для створення аудіо для цифрового контенту та програм для незрячих (наприклад, інтернет-магазин використовує Watson TTS для озвучення описів товарів користувачам із вадами зору).
• Державний сектор: Захищене розгортання Watson дає змогу державним органам використовувати голосові технології, наприклад, транскрибувати публічні засідання (з користувацьким словником для локальних назв/термінів) або забезпечувати багатомовну голосову підтримку для громадян.
• Автомобільна галузь: IBM мала партнерства для Watson у мультимедійних системах авто — використання STT для голосових команд у машині та TTS для озвучення відповідей (карти, інформація про автомобіль). Функція користувацького словника корисна для автомобільної термінології (моделі авто тощо).

Ціноутворення: IBM пропонує Lite план із безкоштовним лімітом використання (наприклад, 500 хвилин STT на місяць і певна кількість тисяч символів TTS), що зручно для розробки. Далі ціна залежить від обсягу:

• STT: Приблизно $0,02 за хвилину для стандартних моделей (тобто $1,20 за годину) в IBM Cloud. Користувацькі моделі дорожчі (можливо ~$0,03/хв). Проте ці цифри можуть змінюватися; для підприємств IBM часто пропонує індивідуальні умови. Загалом ціни IBM конкурентні, іноді навіть трохи нижчі за хвилину в порівнянні з іншими великими хмарними постачальниками для STT, щоб привабити клієнтів. Але кількість підтримуваних мов менша.
• TTS: Оплата за мільйон символів, орієнтовно $20 за мільйон символів для нейромережевих голосів (стандартні голоси дешевші). Раніше ціна була $0,02 за ~1000 символів, що еквівалентно $20 за мільйон. Голоси з експресією можуть коштувати стільки ж. Lite-тариф давав близько 10 000 символів безкоштовно.
• Унікальність IBM — ліцензування on-prem: якщо ви розгортаєте через Cloud Pak, можна платити за щорічну ліцензію чи використовувати кредити, що є суттєвими витратами, але включає необмежене використання до межі продуктивності. Це актуально для потужних користувачів, яким зручна фіксована модель вартості або які повинні зберігати дані всередині організації.

Переваги: Основна сила IBM — кастомізація та галузева експертиза. Watson STT може бути точно налаштований для складної термінології з високою точністю krisp.ai krisp.ai і перевершує типові моделі в таких сферах, як медична диктовка або юридичні стенограми. Клієнти часто відзначають, що IBM йде назустріч у створенні спеціальних рішень — IBM може допомогти створити індивідуальну модель або голос (як окрема платна послуга). Конфіденційність даних і можливість розгортання на власних серверах — велика перевага; мало хто може запропонувати такий рівень контролю. Це робить IBM привабливим для окремих державних і корпоративних клієнтів. Точність IBM STT на якісному аудіо після кастомізації надзвичайна — у деяких бенчмарках Watson STT був серед лідерів для вузьких сфер, наприклад у телефонії. Якість голосів TTS IBM, хоча їх небагато, висока (особливо серед нейромережевих, які з’явилися останніми роками). Додатковою перевагою є інтеграція з повним AI-стеком IBM — для компаній, які вже використовують Watson NLP, Knowledge Studio чи платформи даних IBM, додати мовні модулі дуже просто. IBM також має потужну службу підтримки; клієнти часто отримують пряму допомогу інженерів Watson у корпоративних тарифах. Нарешті, бренд IBM у сфері AI (особливо після гучної перемоги DeepQA/Watson у Jeopardy!) — це додаткова гарантія; керівники часто довіряють IBM критично важливі системи саме завдяки цьому спадку.

Недоліки: Голосові сервіси IBM мають менше мов і голосів у порівнянні з конкурентами — наприклад, якщо вам потрібен TTS шведською або STT в’єтнамською, у IBM цього може не бути, тоді як у інших є. Це обмежує використання у глобальних споживчих додатках. Інтерфейс IBM Cloud і документація хоча й добрі, іноді поступаються зручністю більш “девелоперським” докам AWS чи студіям Azure. Динаміка розвитку штучного інтелекту в IBM сповільнилася у порівнянні з новими гравцями; відповідно, менше спільнотної підтримки чи відкритих прикладів для Watson Speech. Ще один недолік — масштабованість для дуже великих реальних навантажень: хоча IBM може масштабуватися, у компанії менше дата-центрів для Watson, ніж, наприклад, у Google, отже, віддалені користувачі можуть мати більшу затримку. За великим вибором мов чи голосів послуги IBM можуть коштувати дорожче, оскільки доведеться комбінувати кілька постачальників. Окрім цього, орієнтація IBM на корпоративний сегмент означає, що “доступні/самообслуговувані” функції не так розвинуті — наприклад, створення власної моделі може вимагати ручних операцій чи звернення до IBM, тоді як у Google/AWS достатньо просто завантажити дані. IBM також не так активно рекламує оновлення моделей — тому створюється враження, що їх моделі рідше оновлюються (хоча оновлення відбуваються, але тихо). І нарешті, екосистема Watson менш поширена серед розробників, тож якщо вам потрібна велика спільнота чи інтеграція зі сторонніми інструментами — тут є недоліки.

Останні оновлення (2024–2025): IBM продовжує модернізувати свої мовні рішення. У 2024 році IBM представила великі моделі мови (Large Speech Models, ранній доступ) для англійської, японської і французької, які суттєво підвищили точність завдяки більшим нейромережам (це відзначено у release notes Watson STT) cloud.ibm.com. У Watson TTS з’явилися нові голоси: IBM додала покращені нейромережеві голоси для австралійської англійської, корейської та нідерландської в середині 2024 року cloud.ibm.com. Також покращили експресивні стилі деяких голосів (наприклад, американський англійський голос “Allison” оновлений для більш розмовного звучання у Watson Assistant). З боку інструментів IBM випустила інтеграцію з Watson Orchestrate — тепер low-code AI оркестрація легко підключає STT/TTS, наприклад, для автоматичної транскрипції наради з подальшим підсумком через Watson NLP. IBM працювала і над зменшенням упередженості в розпізнаванні мовлення, адже старі моделі мали більші похибки для певних діалектів; нова велика англійська модель підтверджено підвищила точність для різних груп користувачів через навчання на різноманітних даних. Примітне нововведення у 2025: IBM почала використовувати foundation models із huggingface для окремих задач, і є припущення, що IBM може інтегрувати чи відкрити моделі (наприклад, Whisper) для мов, яких поки не має; але офіційних анонсів ще нема. Загалом, зміни в IBM сфокусовані на підвищенні якості й підтримці актуальності (хоча вони менш гучні, ніж у конкурентів). Стратегія hybrid-cloud AI від IBM передбачає подальше спрощення розгортання Watson Speech на Kubernetes і інтеграцію зі стратегіями multi-cloud.

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

5. Nuance Dragon (розпізнавання мови та голосова диктовка) — Nuance (Microsoft)

Огляд: Nuance Dragon — провідна технологія розпізнавання мовлення, яка довгий час вважається золотим стандартом для голосового диктування та транскрипції, особливо у професійних сферах. Nuance Communications (тепер компанія Microsoft, з 2022 року) розробила Dragon як лінійку продуктів для різних галузей: Dragon Professional для загального диктування, Dragon Legal, Dragon Medical тощо, кожен із яких оптимізований під лексику конкретної сфери. Dragon славиться надзвичайно високою точністю перетворення мовлення в текст, особливо після короткого тренування користувача. Також підтримується голосове керування (керування програмами за допомогою голосу). На відміну від хмарних API, Dragon історично працював як програмне забезпечення на ПК або корпоративних серверах — це важливо для тих, хто потребує диктування в реальному часі без інтернету чи з гарантованою приватністю. Після придбання Nuance її ключові технології інтегрували й у хмару Microsoft (Azure Speech та Office 365), але лінійка Dragon залишається самостійною. У 2025 році Dragon виділяється серед інших — якщо конкуренти це масштабні платформи, то Dragon — спеціалізоване рішення для індивідуальної продуктивності та галузевої точності.

Тип: Переважно Speech-to-Text (STT). (У Nuance також є продукти TTS та засоби біометричної ідентифікації по голосу, але бренд “Dragon” — це STT. Тут розглядаємо Dragon NaturallySpeaking та споріднені продукти).

Компанія/Розробник: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має десятиліття досвіду у сфері мовних технологій; вони стояли біля витоків багатьох інновацій у сфері голосу (фактично, саме Nuance працювала над старими телефонними IVR та ранньою серверною частиною Siri). Тепер під крилом Microsoft їхні дослідження стимулюють удосконалення Azure.

Можливості та цільова аудиторія: Можливості Dragon зосереджені навколо безперервного розпізнавання мовлення з мінімальною кількістю помилок та управління комп’ютером за допомогою голосу. Цільові користувачі включають:

• Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для диктування клінічних записів безпосередньо в EHR, справляючись зі складною медичною термінологією та назвами ліків з точністю близько 99% krisp.ai.
• Юридичні спеціалісти: Dragon Legal навчається на юридичних термінах і форматуванні (знає посилання, юридичну лексику). Адвокати використовують його для створення документів голосом.
• Загальний бізнес та індивідуальні користувачі: Dragon Professional дозволяє будь-кому диктувати листи, звіти чи керувати ПК (відкривати програми, надсилати команди) голосом для підвищення продуктивності.
• Доступність: Люди з інвалідністю (наприклад, з обмеженою рухливістю) часто покладаються на Dragon для повністю безконтактної роботи з комп’ютером.
• Правоохоронці/громадська безпека: Деякі поліцейські департаменти використовують Dragon для диктування рапортів про інциденти в патрульних авто.

Основні функції:

• Висока точність диктування: Dragon навчається на голосі користувача і досягає дуже високої точності вже після короткого тренування (читання пасажу) та подальшого навчання. Він використовує контекст для правильного розпізнавання омонімів і підлаштовується під виправлення користувача.
• Користувацька лексика та макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (імена, галузевий жаргон) та голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, який запускається фразою “вставити фрагмент про нормальний фізикальний огляд”.
• Безперервне навчання: Dragon оновлює профіль користувача під час виправлень. Він навіть може аналізувати ваші листи та документи для вивчення стилю та словникового запасу.
• Робота офлайн: Dragon запускається локально (для ПК-версій), не вимагає хмарного з’єднання, що важливо для приватності та низької затримки.
• Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повністю керувати комп’ютером за допомогою голосу. Можна сказати “Відкрий Microsoft Word” або “Клацни меню Файл”, або навіть форматувати текст голосом (“зроби останнє речення жирним”) та інше.
• Підтримка кількох мовців через спеціалізовані рішення: Хоча профіль Dragon створюється для одного користувача, для транскрибування записів Nuance пропонує рішення на кшталт Dragon Legal Transcription, що може ідентифікувати мовців на записах з кількома особами (це більше окреме рішення, а не ядро продукту).
• Хмарне/корпоративне управління: Для корпоративних клієнтів Dragon пропонує централізоване управління і розгортання акаунтів (Dragon Medical One — це хмарний підписковий сервіс, який дозволяє лікарю використовувати продукт на будь-якому пристрої). Для хмарних рішень трафік клієнт-сервер шифрується.

Підтримувані мови: Переважно англійська (різні акценти). Nuance має версії й для інших основних мов, але флагман — це американська англійська. Dragon існує для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Зазвичай кожна мова продається окремо, оскільки система налаштовується саме під цю мову. Профільні версії (медична, юридична) насамперед орієнтовані на англійську (хоч Nuance робила медичні версії й для кількох інших мов). Станом на 2025 рік, найсильніше Dragon представлений на англомовних ринках. Його точність англійського розпізнавання неперевершена, але, наприклад, китайською чи арабською такої ж якості поки що нема (Nuance має інші рушії для контакт-центрів, але не споживчі продукти Dragon на таких мовах).

Технічне підґрунтя: Dragon починав із прихованих марковських моделей та покращених N-грамних мовних моделей. З роками Nuance інтегрувала глибоке навчання (нейромережі) у свої акустичні моделі. Останні версії Dragon використовують акустичну модель на основі глибокої нейронної мережі (DNN), яка підлаштовується під голос і оточення користувача, завдяки чому підвищується точність, особливо при акцентах чи фоні. Також застосовується потужний движок безперервного розпізнавання мовлення з контекстуальним декодуванням (розглядає цілі фрази для прийняття рішень). Важливий елемент — адаптація під мовця: модель поступово підлаштовує ваги під конкретний голос користувача. Крім того, галузеві моделі для права та медицини однаково підштовхують вибір до профільних термінів (наприклад, у медичній версії “орган” сприймається як частина тіла, а не музичний інструмент через контекст). Nuance також має патенти щодо автоматичної обробки мовних нерівностей і автоматичного форматування (сам визначає, коли ставити кому чи крапку під час пауз). Після придбання Microsoft цілком можливо, що деякі дослідження трансформерних архітектур впроваджуються у бекенд, але комерційний Dragon 16 (найсвіжіша ПК-версія) все ще поєднує нейромережі та класичні моделі, оптимізовані під локальну роботу. Ще одна деталь: Dragon використовує багатопрохідне розпізнавання — можлива початкова сира оцінка, а потім другий прохід із глибшим мовним контекстом для покращення результату. Має й алгоритми шумоподавлення для фільтрації мікрофонного входу (Nuance продає сертифіковані мікрофони для досягнення найкращого результату).

Варіанти використання (розширено):

• Клінічна документація: Лікарі диктують опис прийому пацієнтів, наприклад: “Пацієнт скаржиться на підвищену температуру і кашель протягом 5 днів…” Dragon миттєво переносить це в електронну картку, дозволяючи зберігати зоровий контакт із пацієнтом замість друкування. Дехто використовує Dragon у реальному часі прямо під час прийому для складання нотаток.
• Створення документів: Юристи диктують контракти чи позови голосом, що часто швидше, ніж набирати великі документи вручну.
• Електронна пошта та нотатки: Зайняті професіонали, які хочуть відповідати на листи чи робити нотатки на зустрічах, диктуючи, а не записуючи вручну.
• Безконтактна робота за комп’ютером: Люди із профзахворюванням чи інвалідністю керують комп’ютером тільки голосом (відкриття додатків, браузер, диктування тексту тощо).
• Транскрипція: Nuance пропонує продукт Dragon Legal Transcription, який конвертує аудіофайли (наприклад, записані інтерв’ю чи судові засідання) у текст. Це затребувано адвокатськими конторами чи поліцією для розшифровки аудіо з бодікамер, інтерв’ю тощо.

Модель ціноутворення: Nuance Dragon зазвичай реалізується як ліцензійне ПЗ:

• Dragon Professional Individual (PC) — одноразова ліцензія (наприклад, $500) або підписка. Останнім часом акцент зміщується на підписку (наприклад, Dragon Professional Anywhere — це підписковий сервіс).
• Dragon Medical One — підписний SaaS, зазвичай близько $99/користувача/місяць (це преміум за рахунок спеціалізованої лексики та підтримки).
• Dragon Legal — купується одноразово або за підпискою, часто дорожчий за Professional.
• Великі організації можуть купувати об’ємні ліцензії. Завдяки інтеграції з Microsoft деякі funkcії вже з’являються у Microsoft 365 (наприклад, новий Диктування в Office із покращеннями Nuance).
• В Azure Microsoft тепер пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, яка частково використовує технології Nuance. Сам Dragon, щоправда, поки що залишається окремим продуктом.

Сильні сторони:

• Неперевершена точність у профільному розпізнаванні після персоналізації krisp.ai krisp.ai. Dragon дійсно виділяється здатністю майже безпомилково розпізнавати складні терміни — наприклад, автоматично записувати медичний звіт із назвами лікарських засобів і дозуванням.
• Персоналізація: Створюється профіль користувача, який навчається — точність зростає зі стажем і кількістю використань, чого не дають стандартні хмарні API у такій мірі.
• Робота офлайн у реальному часі: Практично не відчувається затримки — слова з’являються майже одночасно з мовленням (на потужному ПК). І не треба мати доступ в Інтернет, а значить, жодні дані не йдуть у хмару (дуже важливо для конфіденційності).
• Голосові команди та інтеграція з робочими процесами: Можна диктувати й форматувати одночасно (“Відкрий Outlook і відповідай на цей лист: Дорогий Іване, кома, новий абзац, дякую за ваше повідомлення…”) — Dragon майстерно комбінує диктування та команди.
• Спеціалізовані продукти: Наявність профільних версій (Медицина, Право) дозволяє використовувати продукт “з коробки” у відповідній галузі без додаткового налаштування.
• Стабільність і довіра: Dragon перевірений та надійний продукт, яким багато хто користується роками. Завдяки підтримці Microsoft це рішення, скоріш за все, буде ще краще інтегроване з хмарою та системами AI.
• Мультиплатформеність: Dragon доступний в основному на Windows; Dragon Anywhere (мобільний застосунок) дозволяє диктувати на iOS/Android з хмарною синхронізацією слів. Через хмару (Medical One) продукт також доступний на “тонких клієнтах”.
• І ще розпізнавання мовця: він розрахований на одного користувача за раз, тому точність набагато вища (на відміну від універсальних моделей, Dragon оптимізується під ваш голос).

Слабкі сторони:

• Вартість і доступність: Dragon дорогий і не має безкоштовної версії, окрім можливо короткотермінової пробної. На відміну від хмарних STT API, які оплачуються лише за фактичне використання (що вигідніше при епізодичному застосуванні), Dragon вимагає початкових вкладень або постійної підписки.
• Крива навчання: Користувачам потрібно приділяти час тренуванню Dragon і вивченню специфічних голосових команд і технік виправлення для досягнення найкращих результатів. Це потужне рішення, але менш «plug-and-play», ніж голосовий диктант на смартфоні.
• Чутливість до оточення: Хоч Dragon і добре справляється з шумом, найкраще він працює у тихому середовищі з якісним мікрофоном. Фоновий шум чи неякісний мікрофон істотно погіршують результати.
• Фокус на одного мовця: Програма не призначена для автоматичної транскрипції розмов із кількома учасниками (існує режим транскрипції для запису, але у real-time – лише для одного мовця). Для транскрипції зустрічей хмарні сервіси з підтримкою декількох учасників можуть бути простіші.
• Ресурсоємність: Запуск Dragon досить навантажує процесор/оперативну памʼять ПК, особливо при початковій обробці. Деякі користувачі відзначають уповільнення інших задач або навіть збої при нестачі ресурсів. Хмарні версії позбавлені цього недоліку, але тоді потрібен стабільний інтернет.
• Підтримка Mac: Nuance декілька років тому припинила розробку Dragon для Mac (є рішення через Dragon Medical на віртуалізації тощо, але нативного продукту для Mac зараз немає) – це мінус для користувачів Mac.
• Конкуренція із загальними ASR: Оскільки загальні хмарні STT стають кращими (наприклад, OpenAI Whisper досягає високої точності безкоштовно), окремі користувачі можуть віддати перевагу цим альтернативам, якщо їм не потрібні всі функції Dragon. Проте ці альтернативи поступаються у зручності диктування і персоналізації.

Останні оновлення (2024–2025): Після придбання Nuance компанією Microsoft публічна активність була незначною, проте інтеграція триває:

• Microsoft інтегрувала технологію Dragon у функцію Dictate у Microsoft 365, підвищивши точність для користувачів Office завдяки Nuance-backend (це не рекламується окремим брендом, але було оголошено як частина “Microsoft and Nuance delivering cloud-native AI solutions”).
• У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна streaming-версія Dragon) отримав підвищену точність та став доступний через Azure для корпоративних клієнтів, що підкреслило синергію з хмарою Microsoft.
• Nuance також запустила новий продукт Dragon Ambient eXperience (DAX) для охорони здоровʼя, який виходить за межі диктування: він слухає діалог лікаря й пацієнта та автоматично генерує чернетку нотаток. Тут поєднані ASR-алгоритми Dragon та AI-саммаризація (що демонструє використання генеративного AI) – значуща інновація на 2024 рік для медицини.
• Dragon Medical One продовжує розширювати підтримку мов: у кінці 2024 року Microsoft оголосила про додавання медичного диктанту Nuance для британської англійської, австралійської англійської тощо, а також посилення інтеграції з Epic EHR.
• Для юристів Nuance інтегрується із системами управління справами для зручнішого підключення диктанту.
• Ймовірно, найближчим часом деякі можливості Dragon зʼявляться в Azure як “Custom Speech for Enterprise”, поєднавшись із сервісами Azure Speech. На початку 2025 року в попередніх оглядах зазначалося, що Azure Custom Speech може використовувати корпус Dragon або адаптуватися з персоналізацією, подібною до Nuance, що натякає на конвергенцію технологій.
• Щодо основного продукту: Dragon NaturallySpeaking 16 вийшов (перша велика версія під управлінням Microsoft) на початку 2023 року, з покращеною підтримкою Windows 11 та незначно кращою точністю. Тож до 2025 року, можливо, зʼявиться версія 17 або навіть обʼєднаний Microsoft-продукт.
• Підсумовуючи: Nuance Dragon продовжує покращувати точність (без різких стрибків, оскільки вже досягнуто високого рівня, але відчутний інкремент), а найбільші зміни стосуються формату подачі (хмара, розумні “ambient” рішення, інтеграція у AI-екосистему Microsoft).

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

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

Огляд: OpenAI Whisper – це відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (STT), яка викликала справжній фурор у спільноті AI завдяки чудовій точності й багатомовності. Випущена OpenAI наприкінці 2022 року, Whisper – не хмарний сервіс із фронтендом, а саме потужна модель (і тепер API), яку розробники можуть використовувати для транскрипції та перекладу аудіо. До 2025 року Whisper стала домінуючою технологією STT у багатьох програмах, найчастіше як базове рішення “під капотом”. Вона відома підтримкою близько сотні мов і стійкістю до акцентів і сторонніх шумів – завдяки тренуванню на 680 000 годинах аудіо з вебу zilliz.com. OpenAI пропонує використання Whisper через API (оплата за використання), а ваги моделі доступні безкоштовно – її може запускати і тонко налаштовувати кожен, у кого є необхідна апаратна база. Поява Whisper радикально просунула доступність якісного розпізнавання мовлення, особливо для розробників і дослідників, яким потрібна відкрита чи гнучко кастомізована модель замість великих хмарних API.

Тип: Мовлення-в-текст (транскрипція і переклад). (Whisper не генерує голос, а лише конвертує аудіо мовлення у текст, також виконує переклад мовлення англійською.)

Компанія/Розробник: OpenAI (хоча через відкриту ліцензію є і внесок спільноти).

Можливості й цільова аудиторія:

• Багатомовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення 99 мовами із вражаючою точністю zilliz.com. Це охоплює багато мов, які слабо представлені у комерційних API.
• Переклад мовлення: Може напряму перекладати багато мов у текст англійською (наприклад, французьке аудіо → англійський текст) zilliz.com.
• Стійкість: Whisper справляється з різними акцентами, діалектами, стороннім шумом – краще, ніж багато інших моделей, завдяки різноманітності навчального набору. Може навіть відмічати вигуки, емоції (“[сміх]” тощо), роблячи транскрипцію живішою.
• Таймстемпи: Видає таймкоди на рівні слів чи фраз, що дозволяє створювати субтитри і співвідносити текст з аудіо.
• Зручний API для розробників: Через Whisper API (що використовує модель large-v2), можна відправити аудіофайл – отримати назад текст просто HTTP-запитом. Орієнтовано на розробників, які швидко інтегрують розпізнавання.
• Дослідники і ентузіасти: Оскільки модель відкрита, дослідники можуть експериментувати, донавчати під власні задачі або запускати її локально безкоштовно. Це демократизувало ASR-технології.

Основні можливості:

• Висока точність: За тестуваннями, найбільша модель Whisper (~1,6 млрд параметрів) досягає рівня або навіть перевершує топові хмарні сервіси за показником word error rate для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Наприклад, транскрипція англійською дуже якісна, а ще важливіше – саме для інших мов точність Whisper революційна (де у інших сервісів вона різко падає, Whisper утримує високі показники).
• Можна використовувати без тренування під конкретного користувача: Одразу «з коробки» модель дуже спроможна. Не вимагає індивідуального натренування, як Dragon (але і не спеціалізована під вузькі теми).
• Таймстемпи на рівні сегментів: Результат поділяється на сегменти зі стартом/завершенням, зручно для субтитрів і синхронізації. Модель намагається розбивати текст на сенсові фрази за паузами.
• Різні розміри моделі: Whisper існує у різних розмірах (tiny, base, small, medium, large). Менші варіанти швидші, можуть запускатися навіть на смартфонах (але точність менша). Великі (large-v2 – найточніший) вимагають GPU, але дають найкращий результат deepgram.com.
• Автоматичне визначення мови: Whisper сам розпізнає мову на записі та використовує відповідну стратегію декодування zilliz.com.
• Відкрите ПЗ і спільнота: Через відкритий код зʼявилося багато додатків спільноти: пришвидшені варіанти Whisper, кастомні декодування тощо.
• Додаткові функції API: OpenAI Whisper API може повертати простий текст або JSON із деталями (ймовірності слів тощо), підтримує параметр «prompt» – для підказки контексту транскрипції.
• Запуск на пристрої: Можна запускати локально (якщо вистачає потужностей), тож використовується і для on-device, і для on-prem інтеграцій (журналіст може розшифрувати секретне інтервʼю офлайн через Whisper, або додаток пропонує перетворення аудіонотаток на текст на самому пристрої для збереження приватності).

Підтримувані мови: Офіційно Whisper підтримує ~99 мов для транскрипції zilliz.com. Це дуже широкий перелік – від найпоширеніших (англійська, іспанська, мандаринська, хінді, арабська тощо) до рідкісних (валлійська, монгольська, суахілі тощо). Дані навчання мали помітний, але не виключний перекіс у бік англійської (приблизно 65% було англійською), тож для англійської точність найвища; однак і для інших мов (особливо романських та індоєвропейських) результат дуже добрий. Whisper може транскрибувати також мішані аудіо з кількома мовами (code-switching). Переклад на англійську працює для приблизно 57 неанглійських мов, які були явно включені при тренуванні community.openai.com.

Технічна основа: Whisper — це послідовна модель Transformer (архітектура енкодер-декодер), подібна до тих, що використовуються в нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо розбивається на фрагменти та перетворюється у log-Mel спектрограми, які подаються в енкодер; декодер генерує текстові токени. Особливістю є те, що OpenAI навчила модель на великому та різноманітному датасеті з 680 тис. годин аудіо з Інтернету, включаючи багато багатомовної мови з відповідними текстами (деякі з яких, ймовірно, були зібрані з субтитрів тощо) zilliz.com. Навчання було “слабко контрольованим” — іноді з використанням недосконалих транскрипцій, що цікаво, зробило Whisper стійким до шуму та помилок. Модель має спеціальні токени для задач: наприклад, для активації режиму перекладу чи для позначення сміху, що дозволяє їй мультизадачність (через це вона може робити як транскрибування, так і переклад) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) має ~1.55 мільярда параметрів і навчалася на потужних GPU протягом тижнів; це фактично передній край того, що доступно публічно. Додавано тайм-коди на рівні слів шляхом прогнозування токенів часу (сегментує аудіо, передбачаючи, де зробити паузу). Whisper працює без зовнішньої мовної моделі; вона є “end-to-end”, тобто навчалася розпізнаванню мови та акустики одночасно. Завдяки великій кількості аудіо з фоновим шумом та різними умовами енкодер навчився виділяти стійкі ознаки, а декодер — створювати зв’язний текст навіть із недосконалого аудіо. Відкритий код дозволяє запускати модель на таких фреймворках, як PyTorch; з’явилося багато оптимізацій (OpenVINO, ONNX runtime тощо), які прискорюють роботу. Модель відносно важка — при розпізнаванні в реальному часі з великою моделлю потрібна гарна GPU, хоча квантизована medium-модель майже справляється в реальному часі навіть на сучасному CPU.

Використання:

• Сервіси та додатки для транскрипції: Багато стартапів та проектів для транскрипції тепер використовують Whisper замість власного навчання. Наприклад, інструменти для транскрипції подкастів, додатки для транскрипції зустрічей (деякі боти Zoom працюють на Whisper), журналістські робочі процеси з транскрипцією тощо часто використовують Whisper через високу точність і відсутність погодинної оплати.
• Субтитри для YouTube/відео: Автори контенту застосовують Whisper для створення субтитрів до відео (особливо багатомовних). Є інструменти, де ви додаєте відео — і Whisper генерує srt-субтитри.
• Вивчення мов і переклад: Whisper у режимі перекладу використовують для отримання англійського тексту з іноземної мови, що допомагає створювати субтитри для перекладу або студентам-транскрибологам працювати із чужомовним контентом.
• Доступність: Розробники інтегрують Whisper у додатки для реальної транскрипції для людей із порушенням слуху (наприклад, мобільний додаток, який слухає розмови та відображає живі субтитри локально за допомогою Whisper).
• Голосові інтерфейси та аналітика: Деякі ентузіасти створення голосових помічників використовують Whisper для офлайн-конвертації мовлення у текст (для конфіденційних голосових асистентів). Також компанії для аналізу записів кол-центрів можуть транскрибувати дзвінки через Whisper (хоча великі компанії іноді використовують комерційні API для підтримки).
• Академічні й лінгвістичні дослідження: Завдяки відкритості дослідники транскрибують польові записи багатьма мовами. Широка мовна підтримка сприяє документуванню малоресурсних мов.
• Персональна продуктивність: Технічно підковані користувачі можуть локально використовувати Whisper для диктування нотаток (не так зручно, як Dragon для інтерактивного дикту, але багато хто саме так і працює), або для автоматичної транскрипції голосових нагадувань.

Модель ціноутворення: Whisper безкоштовний при самостійному розгортанні (потрібні лише обчислювальні ресурси). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче запускати власноруч) — надзвичайно дешевий: $0.006 за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів (чи навіть більше) дешевше, ніж звичайні хмарні STT-API, що дуже вигідно фінансово. Така низька ціна можлива, бо модель OpenAI статична й, ймовірно, оптимізовано працює на масштабі. Тобто цільова аудиторія або використовує відкриту модель на своєму обладнанні (без ліцензійних платежів), або викликає API OpenAI за $0.006/хв, що дешевше за майже всіх (Google — $0.024/хв тощо). Однак сервіс OpenAI не підтримує кастомізацію або щось понад “сиру” модель Whisper.

Переваги:

• Точність на рівні сучасного стану для багатьох задач і мов “із коробки” deepgram.com zilliz.com. Особливо сильний у розпізнаванні акцентованої англійської та багатьох неангломовних мов, для яких раніше зазвичай були менш оптимізовані сервіси.
• Багатомовність і мультизадачність: Одна модель для всіх мов і навіть перекладу — дуже гнучко.
• Відкритий код і робота спільноти: сприяє інноваціям; з’явилися форки для прискорення чи кращого збереження пунктуації, тощо.
• Вигідність: Практично безкоштовно на власному залізі, API дуже дешевий, що дозволяє масштабувати проєкти транскрипції.
• Конфіденційність та офлайн: Користувачі можуть запускати Whisper локально для чутливих даних (наприклад, лікарні можуть транскрибувати записи без відправлення в хмару). Це значна перевага в деяких сферах — подібно до того, що тільки IBM чи локальна Nuance могли запропонувати.
• Інтеграції: Багато аудіоінструментів швидко додали підтримку Whisper (наприклад, у ffmpeg з’явився спеціальний фільтр). Через популярність є багато обгорток (WebWhisper, Whisper.cpp для C++-впровадження тощо) — легко інтегрувати.
• Постійне вдосконалення спільнотою: Хоч опенсорсний варіант OpenAI статичний, інші вже донавчали чи розширювали його. Також OpenAI можуть випустити нові версії (є чутки про Whisper v3 чи інтеграцію з мульти-модальними розробками).

Недоліки:

• Немає вбудованої кастомізації під вузьку лексику: На відміну від деяких хмарних сервісів чи Dragon, не можна додати власний словник чи підсилити модель на потрібних словах. Тому для дуже специфічних термінів (наприклад, хімічних назв) Whisper може помилятися, якщо аналогічного не було у тренуванні. Втім, можливе донавчання при наявності даних і фахівців.
• Вимогливість до ресурсів: Запускати велику модель у реальному часі можна лише на сучасній GPU. На CPU — повільно (менші моделі можуть бути в реальному часі, але ціною точності). OpenAI API вирішує це хмарно, але при самостійному масштабуванні потрібні GPU.
• Затримка: Whisper обробляє аудіо блоками, часто з невеликою затримкою до фіналізації сегменту. Для реального часу (наприклад, live captions) можливе очікування ~2 секунди до появи першого тексту, бо модель чекає на chunk. Це прийнятно в багатьох випадках, але не так швидко, як у стрімінг-систем Google, які можуть давати результати < 300 мс. Спільнота працює над “streaming Whisper”, але це непросто.
• Англоцентричність тренувань: Хоч модель багатомовна, близько 2/3 даних тренування — англійською. Вона все ще чудово працює на багатьох мовах (особливо іспанська, французька тощо), однак для мов із малою вибіркою точність нижча або модель може віддати перевагу англійській чи генерувати її при невпевненості. Наприклад, для рідкісних мов чи сильного code-mixing можлива помилкова ідентифікація або вставка англійської (деякі користувачі помічають, що Whisper інколи підставляє англійський переклад чи транслітерацію, якщо не впевнена в слові).
• Відсутність розпізнавання мовців: Whisper транскрибує всю мову, але не позначає спікерів. Якщо потрібно “Спікер 1 / Спікер 2”, доведеться додавати зовнішній модуль. У багатьох хмарних STT це вбудовано.
• Немає офіційної підтримки: Як відкрита модель, офіційної підтримки немає (хоча OpenAI API має підтримку саме як продукт, opensorce-модель — ні).
• Особливості форматування виходу: Whisper іноді включає нерозмовні токени на зразок “[Music]” або намагається розставити пунктуацію, але може не відповідати бажаному форматуванню (хоч загалом усе добре). Наприклад, вона може не поставити знак питання для питального речення, бо не була явно навчена завжди це робити. Часто потрібно доопрацювання або до-запит моделі.
• Також наразі через OpenAI API існує обмеження файлу ~25 МБ, тому довгі аудіо треба ділити на частини.

Новини (2024–2025):

• Хоч сама модель Whisper (v2 large) у OpenAI з 2022 року офіційно не оновлювалася, OpenAI Whisper API запустили на початку 2023-го, суттєво полегшивши та здешевивши використання deepgram.com. Це дало доступ до Whisper великій кількості розробників.
• Спільнота випустила Whisper.cpp — порт на C++, який працює на CPU (навіть на мобільних пристроях) завдяки квантизації моделі. До 2024 року проєкт дозрів, даючи змогу маленьким моделям працювати в реальному часі на смартфонах — цим уже користуються деякі офлайн-додатки транскрипції.
• Проводилися дослідження для адаптації Whisper під окремі сфери (наприклад, медична транскрипція) — такими займаються різні команди (хоч це не так широко доступно, деякі стартапи, ймовірно, це вже освоїли).
• OpenAI, ймовірно, працює над новим поколінням мовної моделі, можливо, із використанням підходів із GPT (є згадки в їхніх статтях про потенційну мультимодальну модель для мови й тексту). Якщо таке вийде, воно може замінити Whisper, але станом на середину 2025 Whisper залишається основною ASR-моделлю компанії.
• Щодо використання: до 2025 року багато опенсорс-проектів (наприклад, інструменти Mozilla, спільнота Kaldi тощо) стали використовувати Whisper як стандарт через високу точність. Це зробило модель де-факто стандартом індустрії.
• Важливий розвиток: дослідження Meta MMS (Massive Multilingual Speech) (середина 2023 року) розширили цю ідею, випустивши модель із підтримкою 1100+ мов для ASR (але точність для основних мов гірша, ніж у Whisper). Ця конкуренція підштовхнула ще більший інтерес до багатомовного розпізнавання — Whisper все ще домінує за якістю, але можна очікувати від OpenAI відповідь у вигляді Whisper v3 з більшим охопленням мов чи новими функціями.
• Підсумовуючи, “оновлення” полягає у тому, що Whisper став надзвичайно поширеним, а основні поліпшення стосувалися швидкості і розгортання, а не ядра. Це топовий вибір у 2025 для тих, хто будує вбудоване розпізнавання мовлення завдяки поєднанню якості, мовної підтримки й ціни.

Офіційні ресурси: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; Документація OpenAI Whisper API (OpenAI) zilliz.com. (Окремої “продуктової сторінки” немає, адже це модель, але GitHub/Glossary вище дають офіційний контекст).

7. Deepgram (API та платформа розпізнавання мовлення) – Deepgram

Огляд: Deepgram — це орієнтована на розробників платформа розпізнавання мовлення, яка пропонує швидке та високоточне транскрибування завдяки набору AI-моделей і потужних API. Deepgram виділяється акцентом на кастомізацію, швидкість і економічність для корпоративних застосувань. Заснована у 2015 році, компанія розробила власні моделі глибинного навчання (а не використовує готові рішення Big Tech) і зайняла свою нішу, зокрема серед контакт-центрів, компаній з голосової аналітики та технологічних фірм, яким необхідне масштабне або реальне часу транскрибування. У 2024–2025 роках Deepgram часто згадується як провідна альтернатива великим хмарним провайдерам для STT, особливо після демонстрації світового рівня точності зі своєю останньою моделлю “Nova-2” deepgram.com. Платформа надає не лише готові моделі, але й інструменти для навчання власних моделей мовлення на специфічних даних компанії (чого мало хто з хмарних API дозволяє у self-service). Deepgram можна розгорнути у хмарі чи локально, що приваблює компанії з потребами у гнучкості.

Тип: В основному Speech-to-Text (транскрипція). (Deepgram почав бета-пропозиції Text-to-Speech і інструментів для обробки голосових потоків у реальному часі у 2025 році deepgram.com deepgram.com, але STT залишається їх основою.)

Компанія/Розробник: Deepgram, Inc. (незалежний стартап, але до 2025 року ходять чутки про потенційне поглинання через технологічне лідерство у STT).

Можливості та цільова аудиторія:

• Транскрипція в реальному часі та пакетна обробка: API Deepgram дозволяє як потокову транскрипцію аудіо з мінімальною затримкою, так і пакетну обробку аудіофайлів. Система здатна працювати з великими обсягами (маркетинг орієнтується на обробку тисяч годин аудіо швидко).
• Висока точність і вибір моделей: Пропонуються кілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” — для найвищої точності, “Base” — для швидкого/полегшеного використання, а також іноді галузеві моделі). Остання модель Nova-2 (випущена у 2024) демонструє на 30% менший WER порівняно з конкурентами і відзначається найкращою точністю в реальному часі deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація: Важлива перевага — можливість клієнтам завантажувати власні розмічені дані та навчати кастомні моделі Deepgram на специфічну лексику (наприклад, назви продуктів, унікальні фрази). Такий підхід суттєво підвищує точність у певній галузі.
• Багатомовна підтримка: Deepgram забезпечує транскрипцію багатьма мовами (понад 30 станом на 2025 рік — англійська, іспанська, французька, німецька, японська, мандаринська тощо). Основна сила — англійська, але компанія активно розширюється.
• Стійкість до шуму та підтримка форматів: Спочатку Deepgram обробляв аудіо через попередній pipeline, здатний працювати з різною якістю звуку (телефонні дзвінки тощо). Приймаються різноманітні формати (MP3, WAV, навіть RTP потоки у реальному часі).
• Функції: Запитна діаризація (визначення спікерів), розстановка розділових знаків, регістр, фільтрація нецензурщини, а також виявлення сутностей (наприклад, розпізнавання чисел, валют). Також присутня функція для виявлення ключових слів чи виконання простого NLP-токенізації через API.
• Швидкість: Deepgram відомий дуже швидкою обробкою — бо платформа з нуля створена під CUDA (початково використовували GPU). Компанія заявляє обробку аудіо швидше за реальний час навіть великими моделями.
• Масштабованість і розгортання: Доступна як хмарний API (з корпоративними SLA), так і для локального чи приватного хмарного розгортання (контейнеризована версія). Підкреслюється можливість масштабування під великі обсяги та наявність аналітики й дашбордів для клієнтів.
• Використання: Цільові користувачі — контакт-центри (розшифровка дзвінків, аналітика), розробники софту з голосовими фічами, медіакомпанії для архівів аудіо, AI-компанії для своїх голосових продуктів. Наприклад, контакт-центр може транскрибувати тисячі дзвінків одночасно і аналізувати їх на тему настроїв клієнтів чи відповідність стандартам. Розробники цінують простий API і детальну документацію.

Основні можливості:

• Зручність API: Єдиний ендпоінт приймає аудіофайл або потік з різними параметрами (мова, модель, пунктуація, діаризація тощо). SDK для популярних мов (Python, Node, Java та ін.).
• Підсилення ключових слів: Можна додати власні ключові слова для підвищення ймовірності їхнього розпізнавання (навіть без навчання кастомної моделі — швидкий спосіб покращити точність за певними термінами).
• Одинаковість для пакетного і потокового режиму: По суті один і той самий API; є концепція pre-recorded vs live — окремі ендпоінти для оптимізації під сценарій.
• Безпека: Deepgram пропонує функції локального розгортання, не зберігає аудіо після обробки за замовчуванням (якщо не вибрано інше). Для клієнтів у фінансовій/медичній сферах це критично.
• Можливості real-time допомоги агенту: Через API чи майбутній “Voice Assistant API” deepgram.com, можна робити сценарії на кшталт транскрипції + короткого підсумку дзвінка агента в реальному часі (особливо актуально для контакт-центрів: STT -> аналіз -> навіть відправка відповідей).
• Заявлена точність: Nova-2 офіційно показав 8,4% медіанний WER по різних доменах, що перевищує конкурентів (~12%) deepgram.com, і на 36% краще за Whisper-large deepgram.com — тому для бізнесу, критичного до кожного відсотка точності, Deepgram — кращий вибір.
• Економічність: Компанія акцентує, що завдяки GPU та своїй моделі їх транскрипція обходиться дешевше, а тарифи (див. нижче) для великих обсягів нижчі за частину конкурентів.
• Підтримка та моніторинг: Корпоративні фічі — докладний логінг, пошук по транскриптах, моніторинг через консоль.

Підтримувані мови: Основний пріоритет Deepgram — англійська (США та діалекти), але станом на 2025 рік підтримується 20–30+ мов нативно, включаючи європейські, японську, корейську, мандаринську, гінді тощо. Асортимент зростає, але поки не охоплює 100+ мов (менше за Whisper). Дозволяють кастомні моделі для тих мов, котрі є в списку підтримки (якщо мова не підтримується, можна подати запит чи використати базову мульти-модель, якщо вона існує). Модель Nova наразі може бути лише для англійської (найвища точність — для англійської та іноді іспанської). Є підтримка діалектів англійської (можна вказати British English чи American для відмінностей у написанні).

Технічні основи: Deepgram використовує end-to-end глибинне навчання, історично побудоване на автономних дослідженнях — ймовірно, розвинені варіанти convolutional та recurrent-мереж або Transformers. Nova-2 описана як “архітектура на базі Transformers з оптимізаціями під мовлення” deepgram.com. Модель Nova-2 навчена на 47 мільярдах токенів і 6 мільйонах ресурсів deepgram.com, що дуже багато і вказує на різноманітність датасетів. Компанія заявляє Nova-2 як “найглибше навчена ASR-модель на ринку” deepgram.com. Ключові технічні досягнення:

• Покращили розпізнавання сутностей, роботу з контекстом тощо через архітектурні зміни deepgram.com.
• Фокус на стрімінгу — моделі Deepgram видають часткові результати дуже швидко, ймовірно використовується blockwise synchronous decode архітектура.
• Оптимізація для GPU: з самого початку код у CUDA C++, досягають дуже високої пропускної здатності.
• Кастомні моделі ймовірно використовують transfer learning — донавчання базових моделей на клієнтських даних. Компанія надає інструменти для цього чи сама тренує (залежно від тарифу).
• Збалансування швидкість/точність за рахунок кількох розмірів моделей: раніше були “Enhanced model” та “Standard model”. Nova-2 може об’єднувати їх або бути топом поруч із меншими швидшими моделями.
• Deepgram придбали або самі створили датасет мовлення у різних доменах (у блозі згадують тренування на “усіх типах дзвінків, зустрічах, відео тощо”). Є адаптація під галузі, зокрема моделі для контакт-центрів (доучені на дзвінках).
• Раніше згадувалася 2-стейджова архітектура, але Nova-2 схоже на єдину універсальну модель.
• Можливо, використовується knowledge distillation для компресії моделей (оскільки є менш вагомі версії моделей).
• Також використовується контекстуальне підсилення (hinting), яке задає моделі очікувані слова — схоже до підказок.
• Після релізу Nova-2 опублікована порівняльна статистика: медіанний WER Nova-2 — 8.4% проти Whisper large 13.2% тощо, досягнуто за рахунок вдосконалень архітектури й датасетів deepgram.com deepgram.com.

Варіанти застосування (додаткові приклади):

• Живе транскрибування кол-центру: Компанія використовує Deepgram для транскрибування дзвінків клієнтів у режимі реального часу, а потім використовує текст для підказки релевантної інформації агентам або для подальшого аналізу дзвінка на відповідність вимогам.
• SaaS для транскрибування зустрічей: Інструменти на кшталт Fireflies.ai або альтернативи Otter.ai можуть використовувати Deepgram у бекенді для створення нотаток і підсумків з онлайн-зустрічей.
• Голосовий пошук у застосунках: Якщо додаток додає функцію голосового пошуку або управління, він може використовувати STT Deepgram для перетворення голосового запиту у текст (дехто обирає його через швидкість або приватність).
• Медіа та розваги: Постпродакшн-студія може подавати великі обсяги сирого аудіо у Deepgram для отримання транскриптів, створення субтитрів або системи пошуку контенту.
• IoT-пристрої: Деякі розумні пристрої можуть використовувати Deepgram на пристрої (edge-деплоймент) або через хмару з низькою затримкою для транскрибування команд.
• Інструменти для розробників: Deepgram інтегрують у no-code платформи або інструменти роботи з даними для обробки аудіоданих; наприклад, аналітичний пайплайн для обробки записів дзвінків використовує Deepgram для їхнього перетворення у текст для подальшого аналізу.

Модель ціноутворення: Deepgram має поквотну тарифікацію з безкоштовними кредитами на старт (наприклад, $200 для нових акаунтів). Далі:

• Є рівні тарифів: наприклад, безкоштовний рівень може давати певну кількість хвилин на місяць, далі платний — близько $1.25 за годину для стандартної моделі (тобто $0.0208 за хвилину) або $2.50/год для Nova (цифри — ілюстративні; блог Telnyx показує Deepgram від безкоштовного до $10 тис./рік для enterprise, що передбачає індивідуальні умови).
• Є плани передплати: наприклад, сплата суми наперед за зниженим тарифом за хвилину або фіксована річна корпоративна ліцензія.
• У порівнянні з великими провайдерами, зазвичай вигідніше або дешевше при масштабі; плюс вищу точність — менше ручного виправлення, це важливо для BPO.
• Навчання кастомних моделей може бути за окрему плату або лише для корпоративних планів.
• Вони рекламують відсутність додаткової плати за пунктуацію, діаризацію тощо — це включено у функціонал.

Сильні сторони:

• Точність топ-рівня з Nova-2 — лідер з розпізнавання англійської мови deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація AI — це не чорна скринька; можна адаптувати під власну галузь, що дуже важливо для ентерпрайзів (можна перетворити “добру” точність на “відмінну” для свого юзкейсу).
• Реальний час — стрімінг Deepgram низьколатентний і ефективний, підходить для живих застосувань (деякі хмарні API це не “тягнуть” у реальному часі; Deepgram створений саме для цього).
• Гнучкий деплоймент — хмара, локально, гібрид; підтримують приватність на різних рівнях, відповідають корпоративним вимогам щодо даних.
• Вартість і масштаб — часто дешевші на великих обсягах; добре масштабується до десятків тисяч годин на місяць.
• Зручність для розробників — API та документацію хвалять; Deepgram фокусується лише на розпізнаванні мови, тож надають експертизу та підтримку саме в цій царині. Можливості типу підсилення ключових слів, мультимовність в одному API, тощо — зручно.
• Фокус на enterprise — функції на кшталт детекції настрою, підсумування (додають можливості AI голосу, не лише raw STT) та аналітика для побудови бізнес-інсайтів із голосу.
• Партнерство та підтримка — інтеграції із Zoom, партнерство з телеком-платформами (деякі провайдери телефонії дозволяють прямо під’єднувати Deepgram для стрімінгу аудіо дзвінків).
• Безпека — Deepgram має сертифікацію SOC2 та інші; для особливо вимогливих можна самостійно хостити.

Слабкі сторони:

• Менша впізнаваність бренду порівняно з Google/AWS; консервативні клієнти можуть неохоче працювати з меншим вендором (хоча Nuance теж незалежний, Deepgram — теж самостійна компанія).
• Мовне покриття вузьке на фоні гігантів — якщо потрібна транскрипція мов, яких Deepgram ще не підтримує, треба чекати чи обирати інших.
• Ширина можливостей — вони зосереджені лише на STT (із деякими ML-опціями). Немає TTS і повної розмовної платформи (лише API для voice-ботів; повноцінної платформи на зразок Contact Center AI від Google чи Watson Assistant — немає). Якщо потрібен повний голосовий стек — Deepgram закриває лише транскрипцію.
• DIY-кастомізація — хоча це сила Deepgram, для кастомізації потрібні свої дані й інколи розуміння ML (але Deepgram прагне це спростити). Не так “plug-and-play”, як простою моделлю — але так здобувають кращу точність.
• Оновлення — як менша компанія, можуть рідше оновлювати моделі, ніж, наприклад, Google (останнім часом оновлення були — Nova-2). Потенційна відсутність глобальної резервної інфраструктури, як у великих хмар (проте Deepgram наразі стабільний).
• При розгортанні на своїх потужностях клієнт має самостійно керувати розгортанням на GPU, що може бути складніше (але багато хто це любить за контроль).
• Порівняння з open-source — деякі оберуть Whisper (безкоштовний), якщо надзвичайно критична ціна і прийнятна трохи нижча точність; Deepgram постійно має доводити свою цінність завдяки вищій точності й підтримці enterprise-класу.

Останні оновлення (2024–2025):

• Головне: випуск моделі Nova-2 наприкінці 2024, значно підвищена точність (на 18% точніше за попередню Nova, суттєве покращення над конкурентами) deepgram.com deepgram.com. Deepgram залишився на вістрі. Були оприлюднені бенчмарки та whitepaper як доказ.
• Deepgram запустив Voice Agent API (beta) у 2025 році deepgram.com — для створення AI-агентів в реальному часі: не лише транскрипція, а й аналіз та відповідь (ймовірно, із LLM для розуміння, і TTS для відповіді). Це ознака виходу за межі STT до повноцінних голосових AI-систем (пряма конкуренція у сфері contact center AI).
• Розширили мовну підтримку (додано більше європейських та азійських мов у 2024).
• Додано функції, як-от підсумування: Наприклад, у 2024 з’явився модуль, коли після транскрипції дзвінка Deepgram може сформувати AI-зведення дзвінка. Це використовує LLM поверх транскриптів (аналогічно із call summarization в Azure).
• Більше безпекових функцій: у 2024 Deepgram досяг підвищених стандартів (сертифікація HIPAA, широко для медицини).
• Покращили досвід для розробників — наприклад, вийшов Node SDK v2, CLI-інструмент для транскрипції та оновлений сайт документації.
• Підвищена швидкодія: краще оптимізовано стрімінгові протоколи, заявлена затримка менше 300 мс для часткових транскриптів.
• Можливо, запущені партнерства із телеком-провайдерами (інтеграція із Twilio тощо) для легкого транскрибування PSTN-дзвінків через API Deepgram.
• Deepgram бере участь у відкритих бенчмарках — наприклад, у змаганнях по ASR, що підкреслює прозорість результатів.
• У бізнес-вимірі Deepgram залучив нове фінансування (Series C у 2023), що свідчить про стабільність і можливість інвестувати в R&D.

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

8. Speechmatics (будь-який контекст, STT Engine) – Speechmatics Ltd.

Огляд: Speechmatics — провідний двигун голос-у-текст, відомий акцентом на розумінні «кожного голосу» — тобто на точності для різних акцентів, діалектів, демографії мовців. Базується у Великій Британії, побудував репутацію ще у 2010-х завдяки самообслуговуваному STT API та локальним рішенням, часто перевершував великих гравців у складних аудіо чи при сильних акцентах. Технологія заснована на передових ML-методах та прориві у self-supervised learning, що дозволив навчати на масивних обсягах неліцензованого аудіо та підсилити справедливість розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. До 2025 року Speechmatics пропонує STT у форматі хмарного API, контейнерів для розгортання локально/гібридно та OEM-інтеграцій (їхній двигун всередині інших продуктів). Їхні рішення застосовують для озвучування (live broadcast субтитри), аналітики дзвінків, а нещодавня інновація “Flow” API поєднує STT, синтез мови (TTS) і LLM для голосових взаємодій audioxpress.com audioxpress.com. Відомі точністю транскрипції незалежно від акценту чи віку мовця, заявляють перевагу для голосів афроамериканців та дітей порівняно з конкурентами speechmatics.com speechmatics.com.

Тип: Speech-to-Text (ASR) з новими багатомодальними рішеннями голосової взаємодії (Speechmatics Flow).

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

Можливості та цільова аудиторія:

• Універсальний STT рушій: Одна з переваг Speechmatics — це єдиний рушій, який добре працює для “будь-якого мовця, акценту, діалекту” у підтримуваних мовах. Це привабливо для глобальних бізнесів та мовників, які мають справу з різними мовцями по всьому світу (наприклад, BBC використовувала Speechmatics для створення субтитрів).
• Транскрипція в реальному часі: Їхня система може транскрибувати потоки наживо з низькою затримкою, що підходить для живого субтитрування заходів, трансляцій та дзвінків.
• Пакетна транскрипція: Обробка попередньо записаного аудіо/відео з індустрією лідируючою точністю. Часто використовується для архівів відео, створення субтитрів чи транскриптів.
• Багатомовна підтримка: Розпізнає понад 30 мов (у тому числі різновиди англійської, іспанську, французьку, японську, мандаринську, арабську тощо) і навіть здатна розпізнавати змішування мов (code-switching) (система може визначити, коли мовник перемикається між мовами під час розмови) docs.speechmatics.com. Також підтримується автоматичне визначення мови.
• Користувацький словник (Custom Words): Користувачі можуть додавати власні імена або професійний жаргон, щоб забезпечити правильне розпізнання (наприклад, для рідкісних власних назв).
• Гнучке розгортання: Speechmatics може працювати у хмарі (SaaS-платформа) або повністю локально через Docker-контейнер, що важливо для чутливих середовищ. Багато мовників запускають Speechmatics у власних дата-центрах для живого субтитрування, уникаючи залежності від інтернету.
• Точність у шумних умовах: Висока стійкість до шуму плюс можливість форматування сутностей (дати, числа) і функції, як-от діаризація мовців (розпізнавання різних мовців).
• Цільова аудиторія: Медіакомпанії (ТБ-мережі, відеоплатформи), контакт-центри (для транскрипції дзвінків), корпоративні рішення транскрипції, розробники програмного забезпечення, яким потрібен STT (Speechmatics часто ліцензує своє рішення OEM-партнерам), державний сектор (транскрипти парламентських чи міських засідань), AI-постачальники, зосереджені на неупередженому ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Поєднує свій STT, TTS та інтеграцію з LLM для створення голосових асистентів, які вміють слухати, розуміти (за допомогою LLM) та відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це показує фокус на інтерактивні голосові AI-рішення (наприклад, голосові боти, які дійсно розуміють різні акценти).

Ключові особливості:

• Точні акценти: За їхніми тестами на упередженість, вони значно скоротили різницю помилок між групами акцентів, тренуючи на великій кількості нерозмічених даних speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, для афроамериканських голосів помилка зменшилась на ~45% щодо конкурентів speechmatics.com.
• Розпізнавання дитячої мови: Відзначають покращену точність саме для дитячих голосів (які зазвичай проблемні для ASR) — 91,8% точності проти ~83% у Google на тесті speechmatics.com.
• Самонавчальна модель (AutoML): Їхня “Autonomous Speech Recognition”, запроваджена орієнтовно у 2021 році, ґрунтувалась на 1,1 млн годин звукового навчання з використанням самонавчання speechmatics.com. Цей підхід суттєво покращив розуміння різних голосів у випадках дефіциту розмічених даних.
• Нейронні моделі: Повністю побудовано на нейронних мережах (перехід зі старих гібридних моделей на кінець 2010-х до end-to-end neural).
• API та SDK: REST і websocket API для живого та пакетного режиму, SDK для зручної інтеграції. Видає детальний JSON із словами, таймінгами, ймовірністю тощо.
• Форматування сутностей: Розумне форматування (наприклад, у підсумку “£50” для “fifty pounds”) і тегування сутностей.
• Покриття мов: ~34 мови на високому рівні якості станом на 2025 рік, у тому числі ті, що часто не підтримуються іншими (наприклад, валлійська — BBC Wales користувалася ними).
• Безперервні оновлення: Регулярно випускають оновлення (див. notes: наприклад, покращення точності мандаринської на 5% в одному з апдейтів docs.speechmatics.com, або додавання нових мов — мальтійської тощо).
• Специфіка Flow: Flow API дозволяє розробникам об’єднувати STT-вивід з LLM-логікою та TTS-виводом, орієнтуючись на наступне покоління голосових асистентів audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна надіслати аудіо й отримати голосову відповідь (від LLM, озвучену через TTS) — Speechmatics забезпечує клей для реал-тайм-взаємодії.

Підтримувані мови: ~30-35 мов активно підтримуються (англійська, іспанська, французька, німецька, португальська, італійська, нідерландська, російська, китайська, японська, корейська, гінді, арабська, турецька, польська, шведська тощо). Окремо наголошується на “глобальних” мовах, можуть додати інші на запит docs.speechmatics.com. Також є білінгвальний режим для іспанської/англійської для безшовної роботи з міксом docs.speechmatics.com. У release notes: у 2024 додано нові мови ірландську та мальтійську docs.speechmatics.com, тобто компанія враховує і невеликі мови, якщо є попит. Особлива гордість — підтримка акцентів всередині мов, наприклад, їхня англійська — це одна універсальна модель, що покриває акценти (США, Велика Британія, Індія, Австралія, Африка) без потреби у різних моделях.

Технічна основа:

• Самонавчання: Використовували техніки, подібні до wav2vec 2.0 від Facebook (імовірно, зі своїм варіантом) для попереднього навчання на великому обсязі нерозміченого аудіо (YouTube, подкасти), а далі донавчання на транскрибованих даних. Це дало значний приріст у покритті акцентів/діалектів (2021) speechmatics.com.
• Нейронна архітектура: Ймовірно, поєднання CNN для виділення ознак та Transformers для моделювання послідовності (сучасний ASR базується на Conformer чи схожих архітектурах). У release notes називають апдейт “Ursa” docs.speechmatics.com, що дало зростання точності — ймовірно, це велика нова архітектура (Conformer або Transducer).
• Розміри моделей: Публічно не розкривають, але для локального розгортання є варіанти (“standard” і “enhanced” моделі). Завжди заявляють про “низьку затримку”, тобто, ймовірно, це архітектура з підтримкою потокового виводу (Transducer або CTC).
• Упередженість і справедливість: Тренування на нерозмічених різноманітних даних дало змогу моделі вивчити численні варіації мовлення. Також, ймовірно, застосовували балансування — їхні результати зі зниження упереджень підтверджують таргетовані зусилля забезпечити рівну точність для різних груп мовців.
• Безперервне навчання: Можливо (немає інформації, чи відкрито клієнтам), вони включають виправлення клієнтів як зворотний зв’язок для покращення моделі.
• Залізо й ефективність: Можуть працювати на стандартних CPU (багато клієнтів для on-prem запускають на кластерах CPU), також імовірно оптимізовано під GPU. У деяких контекстах згадується “малий слід”.
• Технологія Flow API: Поєднує їхній ASR з будь-яким LLM (може бути OpenAI чи інші) та партнерським TTS-рушієм — імовірно, архітектура така: STT дає текст, потім викликається потрібний LLM, далі використовується TTS-мотор (можливо, Amazon Polly чи Azure, але сайт дозволяє “обрати LLM” і “обрати TTS”) audioxpress.com.

Сфери використання:

• Мовлення та медіа: Багато прямих телевізійних трансляцій у Великій Британії використовують Speechmatics для створення субтитрів у реальному часі, коли немає людських стенографістів або для їхньої підтримки. Постпродакшн-студії також використовують її для створення транскриптів для монтажу чи відповідності вимогам.
• Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, що аналізують інтерв’ю з клієнтами або групові дискусії по всьому світу, використовують Speechmatics для точної транскрипції матеріалів із різноманітними акцентами (наприклад, для аналізу настроїв у багатонаціональних фокус-групах).
• Державний/публічний сектор: Транскрипція засідань міських рад або парламентських сесій (особливо в країнах з кількома мовами або сильними місцевими акцентами – тут Speechmatics особливо сильна).
• Аналітика кол-центрів: Схоже на інших, але Speechmatics приваблює там, де агенти чи клієнти кол-центрів мають сильні акценти, які інші системи можуть неправильно розпізнати. Також можливе розгортання локально (деякі телекомунікаційні компанії чи банки в Європі це віддають перевагу).
• Освіта: Транскрипція лекцій або забезпечення субтитрів для університетського контенту (особливо, коли лектори чи студенти мають різноманітні акценти).
• Постачальники голосових технологій: Деякі компанії інтегрували рушій Speechmatics у свої рішення (у вигляді білого лейблу) через його відому міцність у розпізнаванні акцентів, отримуючи перевагу для глобальних користувачів.
• Субтитрування користувацького контенту: Деякі платформи, які дозволяють користувачам додавати субтитри до своїх відео, можуть використовувати Speechmatics у фоновому режимі для обробки різних голосів.

Модель ціноутворення:

• Зазвичай вони дають індивідуальні розрахунки для підприємств (особливо для локальної ліцензії – ймовірно, річна ліцензія залежно від використання чи кількості каналів).
• Для хмарного API раніше була опублікована ціна близько $1.25 за годину чи схожа вартість, конкурентна іншим. Можливо, ~$0.02/хв. Може бути мінімальний щомісячний платіж для прямого корпоративного клієнта.
• Вони також пропонували безкоштовну пробну версію або 600 хвилин безкоштовно на своєму SaaS на певному етапі.
• Підкреслюють необмежене використання на локальному сервері за фіксовану вартість, що для активних користувачів привабливіше, ніж оплата за хвилину.
• Оскільки їх ціль – підприємства, це не найдешевший вибір, якщо маєте малий обсяг (для хобі більше підійде OpenAI Whisper). Але для професійного застосування ціни співставні або трохи нижчі за Google/Microsoft при великих обсягах, окремо підкреслюють співвідношення ціни та якості.
• Їх Flow API може мати іншу схему ціноутворення (можливо, за взаємодію чи щось інше, поки незрозуміло, бо новий продукт).
• Зараз публічного ціноутворення не видно (ймовірно, перехід на модель продажів через менеджерів), але відома простотою ліцензій та розумними розцінками (особливо для мовлення, де 24/7 використання вимагає передбачуваних витрат).

Переваги:

• Точність для акцентів/діалектів: Найкраща у класі щодо глобальної англійської та багатомовної точності з мінімальними упередженнями speechmatics.com speechmatics.com. Цю ідею “розуміння всіх голосів” підтверджують дані та визнання в індустрії – це велика перевага, особливо із зростанням цінності різноманіття та інклюзії.
• Дружність до локального (on-prem) та приватного хмарного розгортання: Багато конкурентів працюють лише у хмарі; Speechmatics дає повний контроль клієнтам, коли це потрібно, виграючи тендери у чутливих і обмежених щодо інтернет-каналу сценаріях.
• Фокус на підприємствах: Високий рівень відповідності (скоріш за все, мають сертифікати ISO speechmatics.com), потужна підтримка, готовність виконувати індивідуальні побажання (наприклад, додати нову мову на прохання чи тюнінг).
• Субтитрування в реальному часі: Перевірено на живих івентах та ТБ, коли потрібна мала затримка та висока точність.
• Інноваційність та принципи: Вони мають сильний наратив про зменшення упереджень ШІ – це важливо для компаній, які дбають про справедливість. Їхня технологія напряму вирішує типовий недолік ASR (менша точність для певних демографічних груп).
• Багатомовність в одній моделі: Підтримка перемикання мов/акцентів та відсутність потреби ручно вибирати мову – модель сама визначає: це дружньо до користувача.
• Стабільність та репутація: В індустрії з середини 2010-х, використовується відомими брендами (наприклад, TED), тобто перевірена у справі.
• Розвиток понад STT: Платформа Flow для голосових взаємодій показує, що вони розвиваються під майбутні потреби (інвестують не лише у транскрипцію, а й у повноцінний голосовий ШІ).

Недоліки:

• Менш відома серед розробників ніж деякі гравці з США чи open source-моделі, тобто менша підтримка спільноти.
• Менше мов, ніж у Whisper чи Google – якщо потрібна рідкісна мова (наприклад, суахілі чи тамільська), Speechmatics її може не мати без спеціальної розробки.
• Прозорість ціноутворення: Оскільки орієнтовані на бізнес, малим розробникам складніше отримати доступний чи дешевий сервіс для експериментів, наприклад, як OpenAI за $0.006/хв. Їхній фокус – якість і підприємства, а не найдешевший варіант.
• Відсутність вбудованого розуміння мови (до Flow) – сирі транскрипти потребують додаткового NLP для аналітики; раніше вони не робили аналізу тону чи підсумків (це залишали клієнтам або партнерам).
• Конкуренція з Big Tech: Оскільки Google та Azure покращують роботу з акцентами (а Whisper безкоштовний), Speechmatics мусить постійно залишатися попереду, щоб виправдати вибір саме їх якості.
• Відсутність TTS чи інших модальностей (поки що) – компанії, яким потрібен “one-stop shop”, можуть обрати Azure з STT, TTS, перекладачем, тощо. Speechmatics скоріше буде партнерувати для TTS/LLM, ніж створювати власне (Flow підказує саме партнерську стратегію).
• Масштабування бізнесу: як менший гравець, стоїть питання – чи зможуть обслуговувати обсяги Google по всьому світу? Ймовірно, можуть обслуговувати великий попит з огляду на телеклієнтів, але є певний скепсис щодо довготривалої підтримки та оновлення моделей як незалежна компанія.

Останні оновлення (2024–2025):

• Speechmatics запустила Flow API у середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, розширивши сферу від транскрипції до інтерактивного голосового ШІ, поєднавши STT + LLM + TTS в одному рішенні. Відкрили лист очікування та сфокусувались на корпоративних голосових помічниках, роблячи крок у напрямку інтеграції розмовного ШІ.
• Запроваджено нові мови (ірландська гельська та мальтійська в серпні 2024) docs.speechmatics.com та постійно вдосконалюють моделі (Ursa2 моделі дали приріст точності в багатьох мовах, серпень 2024 docs.speechmatics.com).
• Покращено діаризацію мовців та визначення кількох мов (наприклад, покращено транскрипцію іспансько-англійської в двомовному режимі на початку 2024).
• Акцент на оновлення batch-контейнерів з приростом точності для цілого ряду мов (оновлення – ~5% приросту для мандаринської, покращення для арабської, шведської тощо, 2024) docs.speechmatics.com.
• Щодо упереджень та інклюзії: після прориву 2021 ймовірно моделі оновлено на більшому масиві даних (можливо, з урахуванням досліджень 2023 року). Можливо, анонсована оновлена “Autonomous Speech Recognition 2.0” із ще більшими покращеннями.
• Участь у дослідженнях, таких як Стенфорд чи MIT щодо справедливості ASR, які підкреслюють їхню високу продуктивність.
• Інтерес в інтеграції у великі платформи – можливо, більше партнерств (наприклад, інтеграція з Nvidia Riva або Zoom транскрипціями – лише припущення, але подібні угоди можуть існувати).
• У діловому плані у 2024 році Speechmatics могли розвивати ринок США через новий офіс або партнерства, адже історично були сильні в Європі.
• У 2025 році залишаються незалежними й інноваційними, часто вважають топ-рівневим ASR-рішенням, коли позбавлена упереджень точність критично важлива.

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

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

Огляд: ElevenLabs — це сучасна AI-платформа генерації та клонування голосу, яка здобула популярність у 2023 році завдяки неймовірно реалістичним і гнучким синтетичним голосам. Платформа спеціалізується на Text-to-Speech (TTS), який здатний відтворювати промову з тонкими емоціями, а також на Voice Cloning — користувачі можуть створити індивідуальні голоси (навіть скопіювати голос конкретної людини за її згодою) з невеликого аудіозразка. ElevenLabs пропонує простий веб-інтерфейс і API, що дозволяє контент-кріейторам, видавцям і розробникам генерувати високоякісну мову багатьма голосами і на багатьох мовах. Станом на 2025 рік ElevenLabs вважається однією з найкращих платформ для ультрареалістичного TTS, часто його важко відрізнити від реальної людської мови zapier.com zapier.com. Використовується для начитування аудіокниг, озвучки відео на YouTube, голосів ігрових персонажів, інструментів доступності тощо. Ключова відмінність — рівень експресивності й кастомізації: користувачі можуть налаштовувати параметри стабільності й подібності для досягнення бажаного емоційного тону zapier.com, також є велика бібліотека готових голосів та клонів, зроблених користувачами.

Тип: Text-to-Speech & Voice Cloning (із супровідним розпізнаванням мовлення лише для процесу клонування, але основна функція — генерація мови).

Компанія/Розробник: ElevenLabs (стартап, заснований у 2022, з офісами у США та Польщі, оцінювався ~1 млрд$ у 2023 році zapier.com).

Можливості й цільові користувачі:

• Ультрареалістичний TTS: ElevenLabs може створювати промову з природною інтонацією, ритмом і емоціями. Вона не звучить як робот; платформа передає нюанси — сміх, шепіт, вагання за потреби. Цільова аудиторія: контент-кріейтори (відео озвучка, подкасти, аудіокниги), розробники ігор (голоси NPC), кінематографісти (прототипове дублювання), а також приватні особи — для розваги чи доступності (читання статей у вибраному голосі).
• Бібліотека голосів: Станом на 2024 рік у відкритій бібліотеці платформи — понад 300 готових голосів, у тому числі натхнених відомими акторами чи стилями (ліцензовані чи додані користувачами) zapier.com. Користувачі можуть переглядати за стилем (наратив, радісний, страшний тощо) і мовами.
• Клонування голосу (Кастомні голоси): Користувачі (з відповідними правами) можуть створити цифрову копію голосу, надавши кілька хвилин аудіо. Платформа створює індивідуальний TTS-голос з тим самим тембром і стилем elevenlabs.io elevenlabs.io. Популярна можливість серед кріейторів, які хочуть унікального диктора, або для брендів, які створюють голосову ідентичність іншими мовами.
• Багатомовність & крослінгвальність: ElevenLabs підтримує генерацію мовлення 30+ мовами будь-яким голосом, тобто ви можете клонувати голос носія англійської й змусити його говорити іспанською чи японською — зберігаючи оригінальні вокальні риси elevenlabs.io elevenlabs.io. Це потужний інструмент для дубляжу контенту з тією ж голосовою ідентичністю багатьма мовами.
• Контроль емоцій: Інтерфейс/API дозволяє регулювати такі параметри, як stability (стабільність vs. варіативність подачі), similarity (наскільки точно копіюється оригінальний голос) zapier.com, а також стиль і акцент через вибір голосу. Це дозволяє точно налаштувати подачу — наприклад, зробити начитування більш експресивним чи монотонним.
• Реальний час і низька затримка: У 2025 році ElevenLabs значно прискорив генерацію — аудіо створюється настільки швидко, що підходить для певних застосувань у реальному часі (хоча переважно платформа працює асинхронно). Окремо розробляється низькозатримочна модель (бета) для інтерактивних сценаріїв.
• Платформа й API: Є веб-студія, де нетехнічні користувачі можуть вводити текст, обирати чи налаштовувати голос і генерувати аудіо. Для розробників доступні API та SDK. Також є моделі на зразок Eleven Multilingual v2 для кращого синтезу неанглійських мов.
• Інструменти для публікацій: Особливо орієнтовані на творців аудіокниг — наприклад, підтримка тривалого тексту, збереження ідентичності голосу між главами тощо. Цільова аудиторія — самвидавці, видавці для локалізації аудіокниг, відео-кріейтори й автори контенту для соцмереж, що потребують озвучення.

Ключові особливості:

• Voice Lab і бібліотека: Простий “Voice Lab” для керування кастомними голосами, а також бібліотека голосів для пошуку голосів по категоріям (наприклад: “диктор”, “героїчний”, “ведучий новин” тощо) zapier.com. Багато голосів — спільнотні (з правами на поширення).
• Моделі високої експресивності: ElevenLabs у 2023 році (альфа v3) випустили модель, яка природніше передає сміх, змінює емоцію посеред речення, шепоче тощо elevenlabs.io elevenlabs.io. У демо показували навіть динамічну емоцію та елементи співу.
• Контроль стабільності й варіацій: Повзунок “Stability” — вища стабільність дає рівномірний тон (добре для довговічної начитки), менша — живішу/емоційнішу інтонацію (для діалогів персонажів) zapier.com.
• Клонування з дозволом & захист: Для клонування чужого голосу потрібен явний дозвіл/верифікація (для запобігання зловживанням). Наприклад, щоб клонувати свій голос, треба зачитати спеціальні фрази з текстом згоди (вони це перевіряють).
• Мультиголосся й діалоги: Інтерфейс дозволяє створювати аудіо з кількома голосами (наприклад, різні голоси для різних абзаців чи діалогів). Корисно для аудіопостановок та імітації розмов.
• Мови: Станом на 2025 — покривають основні європейські та деякі азійські мови; зазначено понад 30 (імовірно: англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, португальська, польська, гінді, японська, корейська, китайська тощо). Постійно вдосконалюють — v3 модель зробила мовлення іншими мовами ще природнішим.
• Якість аудіо: Вихід — високої якості (44,1 кГц), підходить для професійних медіа. Доступні MP3, WAV та інші формати.
• API-функції: Можна вказувати voice ID, налаштовувати параметри в кожному запиті, а також, наприклад, морфінг стилю між двома голосами.
• *ElevenLabs також має допоміжне STT (ввели інструмент транскрибування на базі Whisper для синхронізації дубляжу), але це не основна функція.

Підтримувані мови: 32+ мови для TTS-генерації elevenlabs.io. Важливо: крослінгвальна здатність — не потрібно для кожної мови готувати окремий голос; достатньо одного клонованого, який говорити всіма мовами (з акцентом носія, якщо він є). Можна, наприклад, клонувати польськомовного — і він читатиме японською. Не всі голоси однаково якісні на кожній мові (деякі кастомні більше заточені під англійську, але v3 вирішує це питання). Мови — всі основні й частина менш поширених (ймовірно: нідерландська, шведська, ймовірно арабська тощо). Якість для різних мов активно обговорює спільнота — 2025-го ElevenLabs значно додали якості для неанглійських мов.

Технічна основа:

• ElevenLabs використовує власну глибоку модель машинного навчання, ймовірно — ансамбль на базі Transformer для тексту і генеративного аудіо-декодера (вокодера, на кшталт VITS чи Grad-TTS, але з серйозною оптимізацією). Є орієнтація на експресивність — можливо, застосовуються попередньо навчені голосові енкодери (як Wav2Vec2) для захоплення ідентичності, а також prompt-based чи mixture-of-speaker підходи для стилю.
• Модель v3 (Eleven v3) — свідчить про нову архітектуру з мультимовним навчанням і токенами стилю для емоцій elevenlabs.io.
• Так звані “breakthrough AI algorithms” elevenlabs.io — ймовірно, це вказує на велику навчальну вибірку (компанія заявляла про тисячі годин даних, у тому числі публічні аудіокниги), мультимовне й багатоголосе навчання — один моделлю створюється безліч голосів.
• Чимось подібно до TTS OpenAI (ChatGPT voice): одна багатоголоса модель. ElevenLabs тут — на передових позиціях.
• Впроваджено zero-shot клонування: за одним коротким зразком модель вже підлаштовується під голос. Ймовірна технологія — витяг embedding (наприклад, d-vector) і “подача” цього до моделі TTS. Саме так голоси клонуються майже миттєво.
• Досліджено емоційне кондиціювання — можливо, завдяки токенам стилю або кільком еталонним аудіо з емоціями у тренуванні.
• Окрема орієнтація — швидкість синтезу: GPU-акселерація і ефективні вокодери дають майже реальний час (паралельний вокодер для швидкості).
• Важлива проблема — крослінгвальне узгодження; ймовірно, застосовується IPA чи уніфікований простір фонем, щоб вимова іншими мовами залишалася правильною (згідно з відгуками користувачів — це працює непогано).
• На фронтенді — серйозна обробка тексту: правильна вимова імен, омографи, контекст. Висока якість натякає на якісний механізм нормалізації тексту і, можливо, внутрішню мовну модель для вибору правильної вимови.
• Ймовірно, зворотній фідбек-луп: багато користувачів підказують, де модель помиляється, і вона донавчається (особливо — на частих виправленнях).

Сценарії використання:

• Озвучування аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення аудіокниг без залучення дикторів, вибираючи відповідний голос із бібліотеки або клонуючи власний. Видавці локалізують книги, клонуючи голос диктора іншою мовою.
• Озвучка відео (YouTube, e-Learning): Автори контенту швидко генерують озвучення для пояснювальних відео чи курсів. Деякі використовують сервіс для A/B-тестування різних стилів голосу.
• Розробка ігор: Незалежні розробники ігор озвучують репліки NPC, підбираючи різні голоси для кожного персонажа та генеруючи діалоги, значно скорочуючи витрати на запис.
• Дубляж і локалізація: Студія може дублювати фільм або серіал багатьма мовами, використовуючи клон голосу оригінального актора – це зберігає оригінальну вокальну індивідуальність. Уже зараз ElevenLabs використовували у фанатських проектах, щоб оригінальні актори «говорили» нові репліки.
• Доступність і читання: Користувачі слухають статті, електронні листи чи PDF приємним для себе голосом. Люди з порушеннями зору отримують комфортніший, більш природний синтез мови для тривалого прослуховування.
• Прототипування голосу: Рекламні агентства чи режисери створюють прототип озвучки реклам або роликів за допомогою AI-голосів для погодження із замовником до залучення диктора. Іноді AI-голос настільки якісний, що йде у фінал для невеликих проектів.
• Персональне клонування голосу: Деякі люди клонують (з дозволу) голос літніх родичів, щоб зберегти його, або свій власний, щоб делегувати певні завдання (наприклад, «своїм» голосом озвучувати власні тексти).
• Інтерактивні історії: Додатки чи ігри, які генерують контент на льоту, використовують ElevenLabs для динамічного озвучення (з урахуванням затримки).
• Голоси для кол-центрів чи віртуальних асистентів: Компанії можуть створити унікальний брендований голос через клонування або кастомні рішення в ElevenLabs і застосовувати його в IVR чи асистенті – це додає впізнаваності.
• Ефективність створення контенту: Сценаристи генерують аудіодіалоги персонажів, щоб почути, як вони звучать у виконанні «голосом» – це допомагає при написанні скриптів.

Модель ціноутворення: ElevenLabs працює за моделлю freemium і підписки:

• Безкоштовний тариф: ~10 хвилин згенерованого аудіо на місяць для тестування zapier.com.
• Стартовий тариф: $5/місяць (або $50/рік) – ~30 хвилин на місяць, плюс доступ до клонування голосу і базових комерційних прав zapier.com.
• Вищі тарифи (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують дорожче і дають більше годин генерації, додаткові функції: вища якість, ще більше голосів, пріоритетність, можливо, доступ до API залежно від рівня zapier.com zapier.com.
• Enterprise: індивідуальні тарифи (можливі необмежені плани за домовленістю тощо).
• Порівняно з хмарними TTS, які часто беруть оплату за символи, ElevenLabs бере за хвилини вихідного аудіо. Наприклад, $5 за 30 хвилин (~$0,17/хв), що дуже конкурентно з урахуванням якості та прав.
• Можна купувати додаткові пакети (овердрафт чи разові доплати).
• В ціну входить використання готових голосів і клонування. Якщо ви клонували голос іншої людини через їхню бібліотеку, іноді потрібно надати права чи дозвіл – сервіс намагається забезпечити легальність.
• API є для підписників (ймовірно, з стартового тарифу, але з обмеженою квотою).
• Платформа дуже доступна для індивідуальних творців (що й принесло їй популярність), але масштабуються для великих потреб.

Сильні сторони:

• Неперевершена якість і реалістичність голосу: Користувачі відзначають, що голоси ElevenLabs – одні з найбільш «людяних» доступних на ринку zapier.com zapier.com. Вони передають емоції й природній ритм, випереджаючи великі TTS-сервіси за виразністю.
• Зручний інтерфейс і креативна свобода: Платформа настільки проста, що навіть не-експерт зможе клонувати голос чи підлаштувати стиль. Це сильно знижує бар’єр входу.
• Величезний вибір голосів: Сотні голосів та можливість створювати свої – це дозволяє досягти майже будь-якого стилю чи образу, на відміну від типової TTS (20–50 голосів).
• Багатомовність і перенесення голосу між мовами: Можливість «нести» голос між мовами з збереженням акценту/емоцій – унікальна фішка для полегшення багатомовного виробництва контенту.
• Швидкий цикл оновлень: Як стартап, ElevenLabs стрімко додає нові функції (від версії 1 до 3 за рік, додали мови, сміх/шепіт). Спільнота впливає на розвиток напряму.
• Активна спільнота: Безліч авторів діляться порадами й своїми голосами, що посилює охоплення сервісу та допомагає тестувати різноманітні кейси.
• Гнучка інтеграція через API: Девелопери легко вбудовують ElevenLabs у додатки (деякі текстові читалки чи Discord-боти вже використовують для озвучки).
• Вигідність: При малих і середніх обсягах коштує набагато дешевше за найм актора та студії, а якість – близька до професійної. Це дуже привабливо для інді-авторів.
• Етичний контроль: Діють запобіжники (перевірка клонування голосу або обмеження для уникнення зловживань, та технології для виявлення порушень). Це важливо для довіри правовласників.
• Фінансування та зростання: Добре профінансовані й поширені – шанси на постійний розвиток і підтримку великі.

Слабкі сторони:

• Потенціал для зловживань: Самі сильні сторони (реалістичне клонування) мають і темний бік – ще на старті сервісу були інциденти із deepfake-голосами. Це змусило їх запровадити суворіші політики й механізми виявлення. Однак сам факт існування цієї технології – ризик імітації особистості при недостатньому захисті.
• Послідовність у довгих творах: Часом важко утримати однаковий емоційний настрій у дуже довгих озвучках. Модель може трохи міняти темп або тон главами (настройка стабільності та нові моделі, як v3, це поліпшують).
• Вимова незвичних слів: Хоч у ElevenLabs із цим добре, рідкісні імена чи терміни можуть бути сказані некоректно. Доступний ручний виправник (можна фонетично писати слова), але це додаткова праця. Подібні проблеми й у конкурентів.
• Обмеження API/масштабування: На дуже великих обсягах (наприклад, тисячі годин автоматом) можна впертись у ліміти, хоча корпоративних клієнтів підтримують індивідуально. Великі хмарні TTS, можливо, легше тягнуть масовий паралельний трафік.
• Відсутність розпізнавання мови/Dialog Management: Це не повноцінна AI-платформа для діалогів. Для розмовних ботів треба поєднувати з STT і логікою (деякі побачать тут мінус у порівнянні з Amazon Polly + Lex тощо. Але ElevenLabs легко інтегрується з іншими).
• Жорстка конкуренція: Великі компанії і стартапи спостерігають за успіхом ElevenLabs; ті ж OpenAI, Microsoft (із новим VALL-E), можуть стати конкурентами, тож ElevenLabs потрібно інновувати для лідерства у якості та функціоналі.
• Ліцензії та права: Потрібно обережно клонувати голоси, схожі на реальних людей. Також навіть із дозволом іноді виникають юричні сірі зони (права на «схожість»). Це може стримувати окремих бізнес-клієнтів до прояснення етики й законодавства.
• Обмеження щодо акценту/мови: Хоч сервіс багатомовний, голос може нести акцент оригіналу на інші мови. В окремих задачах потрібен рідномовний голос (ElevenLabs, ймовірно, додає адаптацію під мови чи розширить бібліотеку нативних голосів).
• Залежність від хмари: Це закритий хмарний сервіс – немає локальної або офлайн-версії. Частина бізнесів не захоче надсилати конфіденційний сценарій у хмару. Відкриті TTS-мотори для цього краще підходять.

Останні оновлення (2024–2025):

• ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2 наприкінці 2023 року, значно покращивши результати для неанглійських мов (менше акценту, краща вимова).
• Вони випустили альфу Voice Generation v3, яка вміє розпізнавати сміх, змінювати стиль всередині речення та загалом має більший динамічний діапазон elevenlabs.io elevenlabs.io. Ймовірно, це повністю з’явилося у 2024 році, зробивши голоси ще більш реалістичними (наприклад, у демо були повноцінно зіграні сцени).
• Вони розширили можливості клонування голосу, дозволивши миттєве клонування голосу з лише ~3 секунд аудіо у обмеженій бета-версії (якщо це правда, можливо використовується технологія, подібна до Microsoft VALL-E, про яку вони точно знали). Це суттєво спростило б клонування для користувачів.
• Бібліотека голосів вибухнула після запуску функції для обміну голосами: до 2025 року доступні тисячі голосів, створених користувачами (деякі — у суспільному надбанні або оригінальні) — свого роду “маркетплейс” голосів.
• Вони закріпили більше партнерств, наприклад, деякі видавці відкрито використовують ElevenLabs для аудіокниг, або інтеграцію з популярним відео-софтом (можливо, плагін для Adobe Premiere чи After Effects для створення озвучки всередині додатку).
• Вони залучили додаткове фінансування з високою оцінкою zapier.com, що свідчить про розширення (можливо, у суміжних сферах, як діалогові системи або дослідження просодії).
• Щодо безпеки, вони впровадили систему відбитків голосу — будь-яке аудіо, згенероване ElevenLabs, може бути ідентифіковано як таке через прихований водяний знак або AI для детекції, яку вони розробляють для запобігання зловживань.
• Додали інструмент Voice Design (у бета-версії), що дозволяє користувачам “змішувати” голоси чи регулювати деякі характеристики й створювати новий AI-голос без людського зразка. Це відкриває креативні можливості для створення унікальних голосів, не прив’язаних до реальних людей.
• Також вдосконалили використання API для розробників — додали функції, як асинхронна генерація, тонкі налаштування через API і, можливо, опцію розгортання на власних потужностях для enterprise (не підтверджено, але для великих клієнтів можуть таке запропонувати).
• Підсумок: ElevenLabs і надалі задає стандарт для генерації AI-голосів у 2025 році, змушуючи інших наздоганяти.

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

10. Resemble AI (клонування голосу та платформа індивідуального TTS) – Resemble AI

Огляд: Resemble AI — провідна платформа клонування голосу на основі ШІ та створення індивідуального тексту в мовлення, що дозволяє користувачам створювати надреалістичні голосові моделі та генерувати мовлення цими голосами. Заснована у 2019 році, Resemble концентрується на швидкому й масштабованому клонуванні голосу для креативних і комерційних завдань. Вирізняється тим, що пропонує декілька способів клонування голосу: з тексту (існуючі TTS-голоси, які можна налаштовувати), з аудіо-матеріалів, а також у режимі реального часу. До 2025 року Resemble AI використовується для створення реалістичних голосів ШІ у фільмах, іграх, рекламі та віртуальних асистентах, особливо коли потрібен конкретний голос, що або імітує реальну людину, або є унікальним брендовим голосом. Також є функція “Localize”, яка дозволяє одному голосу говорити багатьма мовами (схоже на ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble пропонує API та веб-студію, особливо приваблює підприємства, які хочуть інтегрувати індивідуальні голоси у свої продукти (з розширеним корпоративним контролем, включаючи опцію локального розгортання, якщо потрібно).

Тип: Text-to-Speech & клонування голосу, а також перетворення голосу у реальному часі.

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

Можливості та цільова аудиторія:

• Клонування голосу: Користувачі можуть створити клон голосу на основі лише декількох хвилин запису. Клонування Resemble високої якості, передає тембр та акцент оригінального голосу. Цільові користувачі: контент-студії для синтетичних “голосів акторів”, бренди для індивідуального голосу-персони, розробники для голосів у застосунках.
• Індивідуальний TTS: Як тільки голос клоновано або спроєктовано, ви можете ввести текст і згенерувати мовлення цим голосом через веб-додаток або API. Мовлення може передавати широкий спектр емоцій (Resemble може зчитувати емоції з датасету або через додаткові параметри керування).
• Конвертація голосу в реальному часі: Особливо цікава функція – Resemble може робити speech-to-speech перетворення: ви говорите, а на виході отримуєте клонований голос майже у реальному часі resemble.ai resemble.ai. Корисно для дубляжу чи живих виступів (наприклад, людина говорить, а на виході її слова звучать голосом іншого персонажа).
• Localize (багатомовність): Інструмент Localize може перекладати і трансформувати голос у 60+ мов resemble.ai. Вони можуть взяти англомовну голосову модель і змусити її говорити іншими мовами, зберігаючи “ідентичність” голосу. Це використовується для глобалізації діалогів чи контенту.
• Емоції та стиль: Resemble робить наголос не лише на передачі голосу, а й емоцій та стилю. Їхня система переносить емоційну інтонацію з еталонних записів у згенерований голос resemble.ai resemble.ai.
• Гнучкий ввід та вивід: Підтримується не тільки plain text, а й API, який дозволяє передавати параметри для емоцій, а також система “Dialogue” для управління діалогами. Вивід у стандартних аудіоформатах, є контроль швидкості мовлення тощо.
• Інтеграції та розгортання: Resemble пропонує хмарний API, і також може розгортатися локально або у приватній хмарі для корпоративних клієнтів (всі дані залишаються у клієнта). Є плагін для Unity для розробки ігор, полегшує інтеграцію голосу у геймдев. Ймовірно, є підтримка для телефонних систем.
• Використання та користувачі: Геймдеви (Resemble використали у іграх для персонажів), постпродакшн у кіно (наприклад, для доробки діалогів чи створення голосу CGI-персонажа), реклама (клони голосів знаменитостей для озвучки – з дозволом), кол-центри (AI-агенти з унікальним голосом), доступність (цифровий “колишній” голос для тих, хто його втратив).

Ключові функції:

• 4 способи клонування: Resemble пропонує клонування через запис голосу у вебі (прочитати 50 речень тощо), завантаження наявних даних, створення нового голосу шляхом змішування наявних, або миттєве злиття декількох голосів для нового стилю.
• Speech-to-speech pipeline: Ви надаєте аудіо (наприклад, свій голос з новим текстом) і Resemble перетворює його у цільовий голос, зберігаючи нюанси інтонації. Це майже у реальному часі (з невеликою затримкою).
• API та GUI: Нетехнічні користувачі можуть використовувати зручний веб-інтерфейс для генерації кліпів, редагувати інтонацію виділенням слів і їх налаштуванням (наприклад, вручну змінити темп чи акцент як при монтажі аудіо) — схоже на можливості Descript Overdub.
• Захоплення емоцій: Вони рекламують “захоплення емоцій у повному спектрі” — якщо у навчальному датасеті були записи з різними емоціями, модель зможе так само синтезувати різні стані. Також дозволяється розмічати дані для створення “сердитого” чи “щасливого” режиму для синтезу.
• Масове створення та персоналізація: API Resemble дає змогу масово генерувати тисячі персоналізованих повідомлень — є кейси з динамічними аудіо-рекламами під кожне ім’я тощо.
• Якість та поліпшення: Використовується нейронний високоякісний вокодер для природного звучання. Зазначається попередня обробка слабких аудіо-сигналів перед розпізнаванням telnyx.com — можливо, для STT Watson. Для Resemble, ймовірно, також відбувається попередня обробка.
• Проекти та колаборація: У веб-студії є функції керування проектами для командної співпраці (слухати варіанти, залишати фідбек тощо).
• Етика/верифікація: Є заходи для підтвердження права власності на голос — наприклад, обов’язкове озвучення спеціальних фраз згоди. Можуть ставити водяні знаки для ідентифікації.
• Resemble Fill — цікава фішка: ви можете залити реальний голосовий запис, і якщо відсутнє чи погано записане слово, просто ввести текст — система “допише” потрібне слово голосом актора. Функціонал для AI-“латання” запису без повторних дублів (дуже актуально для кіно).
• Аналітика та налаштування: Для enterprise-клієнтів є аналітика використання, гнучке налаштування лексики (для специфічної вимови) тощо.

Підтримувані мови: Понад 50 мов для генерації мовлення aibase.com, і прямо вказують на 62 мови у своєму дубляжі Localize resemble.ai. Дуже широкий вибір (схоже на ElevenLabs): англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, ймовірно, багато індійських, арабська тощо. Часто зазначається, що голос може “заговорити” мовами, яких не було у вихідних даних — отже, під капотом багатомовний TTS-двигун.
Також згадується про можливість code-switching, але це більше для STT. Для TTS багатомовність — це ключова фішка.

Технічні основи:

• Двигун Resemble, ймовірно, базується на нейросітковій TTS-моделі для багатьох голосів (типу Glow-TTS або FastSpeech варіант) та високоякісному вокодері (ймовірно, на кшталт HiFi-GAN). Вони використовують енкодер голосу (схожий на техніки speaker embedding), щоб дозволити швидке клонування з прикладів.
• Вони згадують використання машинного навчання у великих масштабах – очевидно, із навчанням на величезних масивах голосових даних (можливо, ліцензованих у студій, з публічних наборів тощо).
• Конвертація мовлення в реальному часі вказує на модель, яка може брати акустичні ознаки оригінального голосу і зіставляти їх із ознаками цільового голосу майже миттєво. Ймовірно, це комбінація систем автоматичного розпізнавання мовлення (для фонем і таймінгу) та подальшого синтезу із тембром цільового голосу, або ж енд-ту-енд Voice Conversion модель, яка для швидкості не вимагає явної транскрипції.
• Керування емоціями: Ймовірно використовують підхід стилевих токенів, окремих моделей для різних емоцій чи донавчання з лейблами емоцій.
• Localize: Можливо, реалізовано як пайплайн із розпізнавання мовлення (із перекладом), потім синтезу мовлення. Або мають пряму кросмовну модель (менш імовірно). Інтеграція перекладу виглядає ключовою. Але наголошують на збереженні “особистості” голосу мовами, що натякає на використання однієї голосової моделі з іншомовними вхідними даними.
• Масштабованість і швидкість: Заявляється реальний конверт у реальному часі з мінімальною затримкою. TTS-генерація зі звичайного тексту може бути трохи повільнішою за ElevenLabs, якщо складніший бекенд, але оптимізацію активно ведуть. Є згадка про генерування 15 хвилин аудіо з лише 50 записаних речень (швидке клонування).
• Основний акцент зроблено на передачу дрібних акустичних деталей для повної ідентичності клону. Ймовірно використовують просунуті loss-функції або GAN для захоплення унікальності голосу.
• Вказано, що вони аналізують і коригують вхідне аудіо для S2S – ймовірно, здійснюють шумозаглушення або підбір рум-тону.
• Технологія охоплює й інструменти покращення голосу (наприклад, поліпшення якості звуку) при необхідності для вхідного сигналу.

Сфери застосування:

• Кіно та ТВ: Resemble застосовується для клонування голосів акторів у постпродакшені (наприклад, для виправлення фрази чи створення нових, якщо актор недоступний). Також для створення голосів AI для CG-персонажів або “омолодження” голосу (щоб голос старшого актора звучав молодо).
• Ігрова індустрія: Ігрові студії використовують Resemble для генерації годин діалогів NPC після клонування кількох акторів (економія і можливість швидких ітерацій над сценаріями).
• Реклама та маркетинг: Бренди клонують голос селебріті (з дозволу) для варіантів реклами чи персоналізованих промоматеріалів у великих обсягах. Або створюють вигаданий бренд-голос – однаковий у всіх мовах, підлаштовуючи текст, але зберігаючи тембр.
• Розмовні AI-агенти: Деякі компанії використовують кастомні голоси Resemble для озвучки IVR чи віртуальних асистентів відповідно до бренд-персони (наприклад, банківський чат-бот говорить унікальним фірмовим голосом).
• Особисте використання при втраті голосу: Люди, що втрачають голос через хворобу, клонують і зберігають його в Resemble, надалі використовуючи як “text-to-speech” для спілкування (аналогічно тому, що пропонували Lyrebird/Descript).
• Локалізація медіа: Студії дубляжу використовують Resemble Localize для швидкого дубляжу – вхід: оригінальні репліки, вихід: цільова мова зі схожим голосом. Значно економить час, хоча часто потребує ручного доопрацювання.
• Інтерактивні наративи: Resemble можна інтегрувати в додатки-оповідачі або інтерактивні історії із генерацією голосів на льоту (рідше використовується через затримку, але можливо).
• Корпоративне навчання/електронні курси: Озвучування навчальних відео та курсів голосами професійних дикторів у багатьох мовах без повторних записів – для консистентного тону.

Модель ціноутворення: Resemble орієнтований більше на ентерпрайз-сегмент, але є такі варіанти:

• Безкоштовний пробний період (обмежене клонування голосу та кілька хвилин генерації з водяним знаком).
• Зазвичай ціноутворення – за обсягом або підписка. Для креаторів – близько $30/міс за певний пакет голосів і хвилин, за перевищення – додатково.
• Для корпоративних клієнтів – індивідуальні умови. Також є оплата за API за конкретний обсяг.
• Один із прикладів: $0,006 за секунду згенерованого аудіо (~$0,36/хв) при стандартній генерації, знижки при великих обсягах.
• Можливе окреме стягнення за створення кастомного голосу (якщо потрібно преміум-якість із фаховим супроводом).
• Оскільки ElevenLabs дешевше, Resemble не конкурує по нижній межі ціни, а акцентує на функціоналі та бізнес-готовності (наприклад, безліміт по користуванню на кастомному тарифі чи ліцензія на весь майданчик).
• Передбачено варіант придбати модель для локального використання on-premises (значно дорожче, але повний контроль).
• Загалом дорожче ElevenLabs для аналогічного обсягу, але є ряд функцій, якими конкуренти не володіють (реальний час, інтеграційні пайплайни тощо – виправдано для певних клієнтів).

Сильні сторони:

• Комплексний Voice AI Toolkit: Resemble підтримує всі напрямки – TTS, клонування, конвертацію в реальному часі, дубляж багатьма мовами, аудіоредагування (заповнення пауз). Це універсальний інструмент для роботи з голосом.
• Орієнтація на бізнес та кастомізацію: Пропонує гнучкість (варіанти розгортання, персоналізована підтримка, індивідуальні інтеграції), що спрощує впровадження у великих компаніях.
• Якість клонування та емоційність: Дуже висока якість клонів, кейс-стаді підтверджують здатність передавати стиль та емоцію resemble.ai resemble.ai. Наприклад, акція до Дня матері з 354 тис. персоналізованих повідомлень із 90% «точністю» – resemble.ai демонструє і масштаби, і якість.
• Можливості реального часу: Live-конвертація ставить їх вище конкурентів – майже ніхто ще не пропонує цього функціоналу. Відкриває кейси наживо (наприклад, дубляж спікера у прямому ефірі).
• Локалізація/мови: Понад 60 мов зі збереженням одного й того ж голосу resemble.ai – це суттєвий плюс для створення глобального контенту.
• Етика та контроль: Подаються як етичний сервіс (потрібна згода тощо). Сильно підкреслюють це у маркетингу, що важливо для клієнтів, де IP-контроль – пріоритет. Є технології захисту від зловживань (читається спецфраза для верифікації, як у конкурентів).
• Кейси і досвід: Resemble застосовують у великих проєктах (в т.ч. Голлівуд), що підтверджує реноме. Наприклад, згадка на сайті про Apple Design Award-winning гру resemble.ai – креативне використання (Crayola Adventures з динамічною озвучкою).
• Масштабованість і ROI: Деякі клієнти відзначають величезний приріст (наприклад, у Truefan – зростання контенту у 70 разів, доходу – у 7 resemble.ai), тобто платформа витримує великі навантаження.
• Багатоголосся й емоції в одному вихідному файлі: Можна створювати діалоги чи інтерактивну озвучку без проблем (наприклад, додаток ABC Mouse для Q&A з дітьми resemble.ai).
• Контроль якості голосу: Є модулі для контролю та покращення якості (додавання фонової музики, mastering під студійну якість), чим нехтують більшість простих TTS-API.
• Постійний розвиток: Регулярно випускають оновлення (наприклад, “Contextual AI voices” чи нові алгоритми).

Слабкі сторони:

• Не так просто та дешево для аматорів: У порівнянні з ElevenLabs, Resemble більше підходить корпораціям. Інтерфейс потужний, але менш інтуїтивний для початківців; ціна відчутна для малих користувачів (тому вони обирають ElevenLabs).
• Менша впізнаваність серед мас: Хоч і відомі в певних нишах, не настільки “вірусні”, як ElevenLabs у 2023 серед продюсерів-креаторів. Виглядають радше як інструмент для професіоналів “за сценою”.
• Якість у порівнянні з ElevenLabs: Різниця невелика, але деякі ентузіасти відчувають перевагу ElevenLabs у “ультра-реалістичних” емоціях англійською, хоча Resemble дуже близько і подекуди сильніший (наприклад, у real-time). Вирішує і “репутація”.
• Баланс між напрямками: Комбінування TTS та реального часу змушує ділити ресурси на оптимізацію, на відміну від ElevenLabs, який вкладається лише в офлайн-якість. Це може призводити до ледь помітних компромісів (до цього часу Resemble встигає справлятися).
• Залежність від якості навчальних даних: Щоб досягти максимуму від клонування, бажано надати чисті, якісні записи. Якщо звук “брудний” чи мало даних – результат гірший. Інструменти покращення є, але фізику не обдуриш.
• Правові нюанси використання: Та ж етична проблема клонування. Resemble добре справляється із ризиками, але частина клієнтів вагається через потенційні регулювання чи публічне сприйняття “deepfake”. Як ентерпрайз-сервіс, вони працюють із NDA, але це загальний виклик для ринку.
• Конкуренція та дубляж: З’явилось багато дешевших сервісів (на open-source), тому Resemble доводиться конкурувати якістю/функціями. А великі хмари (наприклад, Microsoft Custom Neural Voice) прямо заходять на емтерпрайз-ринки (особливо після купівлі Nuance Microsoft-ом).
• Контроль користувача: Хоча редактор є, але глибоке корегування нюансів доступне не так детально, як це зробив би професійний аудіоредактор вручну – доводиться генерувати багато варіантів чи доробляти вручну (актуально для будь-якого AI-голосу).

Оновлення (2024–2025):

• Resemble запустила “Resemble AI 3.0” приблизно у 2024 році з великими покращеннями моделі, зосередившись на ширшому емоційному діапазоні та покращеному багатомовному виведенні. Можливо, використовує підхід схожий на VALL-E або покращені zero-shot можливості, щоб зменшити обсяг даних, необхідний для клонування.
• Вони розширили кількість локалізованих мов приблизно з 40 до 62 і значно покращили точність перекладу — інтонація оригіналу стала зберігатися (можливо, через вирівнювання перекладу тексту зі стилістичними підказками голосу).
• Затримки в реальному часі для перетворення голосу були зменшені ще більше — зараз відповідь займає менш ніж 1 секунду.
• Впроваджено функцію керування стилем за прикладом — наприклад, ви надаєте зразок потрібної емоції чи контексту, і TTS імітує цей стиль. Це допомагає, якщо потрібно, щоб голос звучав, скажімо, радісно чи сумно в конкретній репліці; ви надаєте аудіо з цією інтонацією (можливо, з даних самого оратора або навіть іншого голосу), і це допомагає синтезу.
• Можливо, інтегровано малу LLM для допомоги з передбаченням інтонації (автоматичне визначення, де розставити акценти або як емоційно читати речення у відповідності до контексту).
• Покращено платформу для розробників: наприклад, більш зручний API для генерації багатьох голосових кліпів паралельно, підтримка websocket для потокового TTS у реальному часі тощо.
• Щодо безпеки: запроваджено Voice Authentication API, що дозволяє перевіряти, чи створене аудіо було згенеровано в Resemble, або чи хтось намагається клонувати голос, яким він не володіє (внутрішній watermark або детекція голосових підписів).
• Залучили кілька значущих партнерств — наприклад, з великою студією дубляжу або медіакомпаніями для локалізації контенту. Відомий приклад — Age of Learning (ABC Mouse), але ймовірно з’явиться ще більше кейсів.
• Ймовірно, розвивають маркетплейс голосових талантів: співпрацюють з акторами озвучки для створення ліцензійних «voice skins», якими інші можуть користуватися за оплату (етична монетизація голосів).
• Безперервні R&D Resemble дозволяють їм залишатися серед лідерів у сервісах клонування голосу у 2025 році з масштабною корпоративною аудиторією.

Офіційний сайт: Resemble AI Voice Cloning Platform aibase.com resemble.ai (офіційний сайт з описом кастомних голосів і можливості конвертації мови в реальному часі).

Джерела:

1. Google Cloud Text-to-Speech – “380+ голосів понад 50 мовами та діалектами.” (Google Cloud documentation cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка понад 120 мов, транскрипція у реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – “Підтримує 140 мов/діалектів, 400 голосів.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Корпоративний STT із налаштуванням та безпекою для 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – “Amazon Polly підтримує 100+ голосів 40+ мовами… емоційно виразні генеративні голоси.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – Новітня ASR-модель, 100+ мов, розпізнавання мовців, робота в реальному часі та пакетна обробка. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – “Моделі, які налаштовуються під вузькогалузеву термінологію, сильний захист даних; використовується у медицині/юридичній сфері.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – “Dragon Medical забезпечує високу точність транскрипції складної медичної термінології; гнучкість для хмарних та локальних рішень.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Open-source модель, навчена на 680 тис. годин, “підтримує 99 мов”, майже найвища точність серед багатьох мов. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – “$0.006 за хвилину” для Whisper-large від OpenAI, доступна дешеве та якісне розпізнавання для розробників deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – “На 30% нижчий коефіцієнт помилок WER, ніж у конкурентів; найточніший англійський STT (медіана WER 8.4% проти 13.2% у Whisper).” (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Дозволяє навчати моделі під спеціальну лексику, приріст точності 18%+ порівняно з попередньою моделлю. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – “Показник точності для дитячих голосів — 91,8% проти 83,4% у Google; на 45% менше помилок для афро-американських голосів.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – Реальний час ASR+LLM+TTS для голосових помічників; 50 мов та різні акценти. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – “Понад 300 голосів, суперреалістичні з емоційними відтінками; клонування голосу (5 хвилин аудіо → новий голос).” (Zapier Review zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – Безкоштовно 10 хв/міс, платні плани від $5/міс за 30 хв з клонуванням та комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Один голос говорить 30+ мовами; експресивна модель v3 може шепотіти, кричати та навіть співати. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – “Генеруйте мовлення у власному клонованому голосі 62 мовами; конвертація голосу в реальному часі.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Кампанія Truefan: 354 тис. персоналізованих відео з AI-клонованими голосами знаменитостей при 90% схожості, 7× ROI resemble.ai】, *ABC Mouse використовував Resemble для інтерактивного дитячого додатку з Q&A у реальному часі resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Захоплення емоцій і перенесення стилю у скопійованих голосах; можливість латкування аудіо (“Resemble Fill”). (Resemble AI documentation resemble.ai resemble.ai】

Топ-10 AI-технологій голосу та мовлення, які домінують у 2025 році (TTS, STT, Voice Cloning)

Вступ

Голосові AI-технології у 2025 році відзначаються вражаючим прогресом у Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) та клонуванні голосу. Провідні платформи галузі забезпечують дедалі більш натуральний синтез мовлення та дуже точне розпізнавання мови, що дає можливості — від віртуальних асистентів і стенограм у реальному часі до реалістичної озвучки та багатомовного дубляжу. У цьому огляді — топ-10 платформ голосового AI, які домінують у 2025 році, виділяючись у одній або кількох сферах. Для кожної наведено огляд можливостей, ключові фічі, підтримувані мови, базову технологію, сценарії застосування, ціноутворення, переваги/недоліки, останні інновації (2024–2025) і посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого порівняння є підсумкова таблиця з основними характеристиками.

Порівняльна таблиця

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

Огляд: Google Cloud Speech AI включає Cloud Text-to-Speech і Speech-to-Text API, які відомі своєю високою якістю та масштабованістю. Google TTS генерує природну, «людську» мову завдяки сучасним технологіям глибокого навчання (WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT забезпечує точну транскрипцію в реальному часі більш ніж 120 мовами та діалектами krisp.ai. Цільова аудиторія — від підприємств, які потребують багатомовних голосових рішень, до розробників, що впроваджують голос у додатки чи пристрої. Також доступна опція Custom Voice — створення унікального AI-голосу на основі власних записів замовника id.cloud-ace.com (із дотриманням етичних вимог).

Ключові характеристики:

• Text-to-Speech: 380+ голосів понад 50+ мов/варіантів cloud.google.com, включаючи WaveNet і новітні Neural2 голоси для природної інтонації. Пропонує стилі голосу (наприклад, голоси “Studio”, що імітують професійних дикторів) і детальне налаштування через SSML для тону, висоти, швидкості та пауз videosdk.live videosdk.live.
• Speech-to-Text: Потокова обробка в реальному часі та пакетна транскрипція з підтримкою 125+ мов, автоматичної пунктуації, позначками часу на рівні слів і діаризації спікерів krisp.ai krisp.ai. Дозволяє адаптацію під мову (кастомні словники) для покращення розпізнавання доменної лексики krisp.ai krisp.ai.
• Користувацькі моделі: Cloud STT дозволяє тонке налаштування моделей під власну термінологію, а Cloud TTS пропонує Custom Voice (нейронне клонування голосу) для створення унікального голосового бренду id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Інтеграція і інструменти: Безшовно інтегрується в екосистему Google Cloud (наприклад, Dialogflow CX для voicebot-ів), надає SDK/REST API і підтримує використання на різних платформах.

Підтримувані мови: Понад 50 мов для TTS (усі основні мови світу та багато регіональних варіантів) cloud.google.com і 120+ мов для STT krisp.ai. Така широка мовна підтримка дає змогу використовувати сервіси для глобальних додатків та потреб локалізації. Обидва API підтримують кілька англійських акцентів і діалектів; STT може автоматично визначати мови у багатомовному аудіо і навіть транскрибувати коду-стайлінг (до 4 мов за одне висловлювання) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технічна основа: TTS від Google заснований на дослідженнях DeepMind — наприклад, нейронних вокодерах WaveNet та подальших розробках AudioLM/Chirp для виразного, низьколатентного мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються глибокими нейромережами, що досягають майже людської виразності інтонації. STT використовує наскрізні моделі глибокого навчання (з використанням величезних аудіоданих Google); оновлення використовували архітектури на основі Transformer та масштабне тренування для постійного підвищення точності. Google також дбає про оптимізацію своїх моделей для широкомасштабного деплойменту в хмарі: є потокове розпізнавання із низькою затримкою, а також можливість роботи з шумним аудіо завдяки “noise-robust” тренуванню.

Сфери застосування: Універсальність голосових API Google сприяє використанню в таких сценаріях:

• Автоматизація контакт-центрів: IVR-системи й voicebot-и, що ведуть природну розмову з клієнтами (наприклад, voice-агент Dialogflow надає інформацію про рахунок) cloud.google.com.
• Медійна транскрипція та субтитрування: Транскрибування подкастів, відео або прямих трансляцій (реальний час для субтитрів) різними мовами задля доступності чи індексації.
• Голосові асистенти й IoT: Робота віртуальних помічників на смартфонах чи пристроях “розумний дім” (сам Google Assistant працює на цій технології) та керування IoT-додатками голосом.
• E-Learning і створення контенту: Озвучення аудіокниг або відеороликів природними голосами, транскрипція лекцій чи зустрічей для подальшого перегляду.
• Доступність: Текст-в-мову для екранних читалок та допоміжних пристроїв, мова-в-текст для диктування замість введення з клавіатури.

Ціни: Google Cloud використовує модель pay-as-you-go. Для TTS ціна вказується за мільйон символів (прибл. $16 за 1М символів для голосів WaveNet/Neural2, і менше для стандартних). STT тарифікується за кожні 15 секунд чи хвилину аудіо (~$0,006 за 15с для стандартних моделей), залежно від моделі та режиму (стрім чи пакетна обробка). Google пропонує щедрий безкоштовний рівень — нові клієнти отримують $300 кредиту та щомісячну квоту безкоштовного використання (наприклад, 1 година STT та кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це дозволяє дешево протестувати сервіс. Для великих обсягів доступні корпоративні знижки та контракти на фіксоване використання.

Переваги: Платформа Google вирізняється високою якістю й точністю аудіо (завдяки AI-дослідженням Google). Має широку мовну підтримку (справді глобальне покриття) і масштабованість на інфраструктурі Google (підходить для обробки великих обсягів у реальному часі). Cервіси зручні для розробників — REST/gRPC API та клієнтські бібліотеки прості й документовані. Постійна інновація (нові голоси, оновлення моделей) забезпечує найсучаснішу продуктивність cloud.google.com. Додатково, як повний хмарний пакет, сервіс легко інтегрується з іншими сервісами Google (Storage, Translation, Dialogflow) для створення комплексних voice-додатків.

Недоліки: Вартість може зрости при великих обсягах, особливо у випадках тривалої генерації TTS чи 24/7 транскрипції — користувачі відзначають, що ціноутворення Google досить дороге для великих масштабів без об’ємних знижок telnyx.com. Декотрі зазначають, що точність STT все ще може змінюватись при сильних акцентах чи шумному аудіо й потребує адаптації моделі. У режимі реального часу STT може відчувати невелику затримку при навантаженнях telnyx.com. Ще одне — політика даних Google: хоча сервіс має налаштування конфіденційності, організаціям з особливо чутливою інформацією можуть більше підходити локальні рішення (Google прямо не пропонує on-prem, на відміну від деяких конкурентів).

Останні оновлення (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати свої голосові сервіси. Наприкінці 2024 року компанія оновила багато голосів TTS європейськими мовами до ще природніших googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS тепер підтримує Chirp v3 (на основі AudioLM для “спонтанної” розмови) і синтез багатоспікерного діалогу cloud.google.com cloud.google.com. Зі сторони STT запущені нові моделі з підвищеною точністю та розширеним списком мов (понад 125) gcpweekly.com telnyx.com. Особливо варто відзначити, що Google зробив Custom Voice загальнодоступним — тепер можливо “навчати” й впроваджувати власні TTS-голоси на своїх аудіо-даних (після етичного погодження в Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ці інновації, а також подальше розширення мов/діалектів, тримають Google на передовій голосового AI у 2025 році.

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

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

Огляд: Сервіс Azure AI Speech від Microsoft — це корпоративна платформа, яка пропонує Neural Text-to-Speech, Speech-to-Text, а також функції, як Speech Translation і Custom Neural Voice. Azure TTS містить величезний вибір голосів (понад 400 голосів у 140 мовах/локалях) з людською природною якістю techcommunity.microsoft.com, з різними стилями та емоціями. Сервіс STT (розпізнавання мовлення) відзначається високою точністю, підтримує понад 70 мов для реального часу або пакетної транскрипції telnyx.com і навіть може в режимі реального часу перекладати мовлення іншими мовами krisp.ai. Візитівка Azure Speech — корпоративна кастомізація: замовники можуть тренувати власні акустичні/мовні моделі або створити клонований голос для свого бренду. Azure Speech тісно інтегрований з екосистемою Azure (SDK і REST API) і ґрунтується на багаторічних інноваціях у сфері мовлення від Microsoft (включаючи технології Nuance, які були придбані компанією).

Ключові можливості:

• Neural Text-to-Speech: Величезна бібліотека готових нейронних голосів у 144 мовах/варіантах (446 голосів станом на середину 2024 року) techcommunity.microsoft.com — від невимушеного розмовного стилю до офіційної дикторської манери. Голоси створені за допомогою глибоких моделей навчання від Microsoft для виразності (наприклад, Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі голосу (веселий, емпатичний, support, новинний тощо) та деталізоване налаштування (через SSML) — висота, темп, вимова. Особливість — багатомовна і багатоголоса підтримка: деякі голоси можуть перемикатися між мовами, а сервіс підтримує декількох ролей мовців для створення діалогів.
• Speech-to-Text: Високоточне ASR із режимами потокової обробки та пакетної транскрипції в реальному часі. Підтримується 75+ мов/діалектів telnyx.com і надаються опції автопунктуації, фільтрації ненормативної лексики, розпізнавання мовців, власного словника та мовного перекладу (транскрипція і переклад в один крок) krisp.ai. STT Azure підходить як для коротких команд, так і довгих транскриптів, із покращеними моделями для спеціалізованих сфер (наприклад, кол-центр).
• Custom Neural Voice: Сервіс клонування голосу, який дозволяє організаціям створити унікальний AI-голос на основі запису людини (~30 хв аудіо та обов’язковий контроль згоди). Отримується синтетичний голос для бренду або персонажа — використовується у продуктах (ігри, боти). Відомі приклади — голос Flo від Progressive чи чат-боти AT&T, що працюють на Custom Neural Voice.
• Безпека та розгортання: Azure Speech акцентує увагу на корпоративній безпеці — шифрування даних, відповідність стандартам приватності, і можливість використання контейнерних кінцевих точок (моделі можна розгортати локально або на edge для чутливих сценаріїв) krisp.ai. Гнучкість розміщення (хмара або on-prem через контейнер) цінують, зокрема, у медицині.
• Інтеграція: Розрахований на інтеграцію з екосистемою Azure – наприклад, із Cognitive Services (Переклад, Cognitive Search), Bot Framework (для голосових ботів), або Power Platform. Також підтримується Speaker Recognition (аутентифікація за голосом).

Підтримувані мови: Голосовий AI від Azure надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов та варіантів (голоси для практично всіх основних мов і багатьох регіональних — наприклад, різні акценти англійської, китайські діалекти, мови Індії, Африки) techcommunity.microsoft.com. STT підтримує 100+ мов для транскрипції (і може автоматично визначати мови на аудіо чи розпізнавати багатомовне мовлення) techcommunity.microsoft.com. Функція Speech Translation підтримує десятки мовних пар. Microsoft постійно додає мови з невеликою кількістю користувачів, прагнучи до інклюзивності. Така широта робить Azure ідеальним вибором для глобальних або локалізованих проєктів.

Технічна основа: Технології мовлення Microsoft базуються на глибоких нейронних мережах і масштабних дослідженнях (частина з яких походить з Microsoft Research та Nuance). Neural TTS використовує моделі типу Transformer та FastSpeech, а також вокодери, подібні до WaveNet. Найновіші досягнення — паритет із людським звучанням у певних TTS-завданнях, завдяки масштабному навчанні і тонкому тюнінгу techcommunity.microsoft.com. Для STT використовується комбінація акустичних та мовних моделей: з 2023 року впроваджені акустичні моделі на базі Transformer (краща точність, стійкість до шуму) та єдині моделі типу “Conformer”. Azure також застосовує ансамблювання моделей і reinforcement learning для постійного вдосконалення. Передбачено адаптивне навчання — підвищення точності для галузевого жаргону шляхом навчання на текстових даних. На інфраструктурному рівні служба може використовувати GPU-акселерацію в хмарі для мінімальної затримки у стрімі та автоскейлінг для обробки піків (наприклад, живі субтитри масових подій).

Сфери застосування: Azure Speech використовується у різних сферах:

• Клієнтський сервіс та IVR: Багато компаній використовують STT та TTS Azure для кол-центрів та голосових ботів. Наприклад, авіакомпанія може транскрибувати звернення клієнтів і відповідати синтезованим голосом із Neural TTS, навіть із перекладом krisp.ai.
• Віртуальні асистенти: Технологія лежить в основі голосу для віртуальних агентів типу Cortana і третіх сторін (авто, пристрої). Функція кастомного голосу дає можливість створити власну унікальну манеру.
• Створення контенту та медіа: Ігрові студії та анімаційні компанії використовують Custom Neural Voice для озвучування персонажів без залучення акторів у студію (наприклад, читання сценарію клонованим голосом). Медіакомпанії використовують Azure TTS для автоматичного читання новин, аудіокниг та дубляжу багатомовного контенту.
• Доступність і освіта: Точний STT генерує субтитри в реальному часі (зокрема в Microsoft Teams), допомагаючи людям із порушеннями слуху чи мовними бар’єрами. TTS застосовується у функціях «читати вголос» у Windows, електронних книжках і навчальних застосунках.
• Бізнес-продуктивність: Транскрипції нарад, голосової пошти чи диктування документів — розповсюджене застосування. Технологія Nuance Dragon (тепер у складі Microsoft) інтегрована для медичних спеціалістів (STT для медичних записів) та юристів (диктування юридичних документів із детальним розпізнаванням термінології) krisp.ai krisp.ai.

Ціни: Azure Speech використовує тарифи залежно від обсягів. За STT нараховують оплату за годину обробленого аудіо (різні тарифи для стандартних, кастомних і підвищеної точності моделей). Наприклад, стандартна транскрипція в реальному часі — близько $1 за годину аудіо. TTS оплачується покількістю символів (приблизно $16 за 1 млн символів для нейронних голосів — як у конкурентів). Для Custom Neural Voice додається плата за налаштування/навчання та використання. Azure пропонує безкоштовні рівні: певна кількість годин STT безкоштовно у перший рік, безкоштовні символи TTS. Також мовні сервіси входять у Cognitive Services bundle, який дає знижки великим клієнтам. Загалом ціни конкурентні, однак розширені функції (кастомні моделі або стилі підвищеної якості) можуть бути дорожчими.

Переваги: Сервіс розпізнавання мовлення Microsoft є готовим до корпоративного використання — відомий своєю надійною безпекою, конфіденційністю та відповідністю стандартам (що важливо для регульованих галузей) krisp.ai. Він забезпечує безпрецедентну кастомізацію: індивідуальні голоси та спеціальні моделі STT дають організаціям точний контроль. Широчінь підтримки мов та голосів є провідною у галузі techcommunity.microsoft.com, що робить його універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція із широкою екосистемою Azure та інструментами для розробників (чудові SDK для .NET, Python, Java тощо) є значною перевагою, що спрощує розробку комплексних рішень. Голоси Microsoft максимально природні, часто отримують схвальні відгуки за виразність та різноманіття стилів. Ще одна перевага — гнучке розгортання: можливість запуску в контейнерах дозволяє використовувати офлайн або на периферійних пристроях, чого майже не пропонують інші хмарні провайдери. Нарешті, постійні оновлення Microsoft (часто з урахуванням досвіду власних продуктів — Windows, Office, Xbox, які використовують мовні технології) означають, що Azure Speech отримує переваги від передових досліджень і широкомасштабного тестування у реальному світі.

Недоліки: Хоча якість Azure висока, вартість може швидко зрости при інтенсивному використанні, особливо для Custom Neural Voice (який вимагає значних інвестицій і проходження погодження у Microsoft) та довготривалого транскрибування, якщо немає корпоративної угоди telnyx.com. Велика кількість функцій та опцій сервісу створює вищу криву навчання — новачки можуть знайти навігацію по всіх налаштуваннях складною (наприклад, вибір з-поміж багатьох голосів або конфігурування власних моделей вимагає експертизи). За точністю Azure STT серед лідерів, але деякі незалежні тести показують невелику перевагу Google чи Speechmatics на окремих завданнях (точність залежить від мови або акценту). Також для повноцінного використання можливостей Azure Speech часто передбачається, що ви вже користуєтесь екосистемою Azure — сервіс найкраще працює у зв’язці з Azure Storage тощо, що може бути нецікавим для тих, хто використовує мультихмарність або шукає простіше автономне рішення. Нарешті, як і з будь-якою хмарною послугою, використання Azure Speech означає передачу даних у хмару — організації з надзвичайно чутливими даними можуть віддати перевагу суто локальному рішенню (Azure-контейнер допомагає, але не безкоштовно).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft активно розширює мовні та голосові можливості. У 2024 році Azure Neural TTS додав 46 нових голосів і 2 нові мови, довівши загальну кількість до 446 голосів у 144 мовах techcommunity.microsoft.com. Також були застарілі старі ”стандартні” голоси на користь винятково нейронних (від вересня 2024), щоб забезпечити вищу якість learn.microsoft.com. Microsoft представила інноваційну функцію Voice Flex Neural (прев’ю), яка дозволяє ще динамічніше керувати стилями мовлення. У STT Microsoft інтегрувала частину можливостей Nuance Dragon до Azure — наприклад, моделі Dragon Legal та Medical стали доступними на Azure для транскрибування професійних аудіо з надвисокою точністю по термінології. Також вийшли оновлення Speech Studio — графічної панелі для швидкого створення кастомних мовленнєвих моделей та голосів. Ще одна важлива новація: Speech to Text від Azure отримав підсилення завдяки новій foundation model (за даними — багатомільярдна модель параметрів), що підвищила точність приблизно на 15% і надала змогу транскрибувати змішані мови одразу aws.amazon.com aws.amazon.com. Окрім того, Microsoft заявила про інтеграцію мовлення із Azure OpenAI Services — наприклад, автоматична транскрипція зустрічей і подальше узагальнення GPT-4 (усередині Azure). Безперервна інтеграція генеративного ШІ (GPT тощо) із мовленням та покращення розпізнавання акцентів і пом’якшення упереджень (завдяки партнерствам Microsoft зі спільнотами для зниження похибок на різноманітних вимовах) тримають Azure Speech у технологічній топ-лізі у 2025 році.

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

3. Amazon AWS Voice AI — Amazon Polly (TTS) та Amazon Transcribe (STT)

Огляд: Amazon Web Services (AWS) пропонує потужний хмарний голосовий ШІ: Amazon Polly для перетворення тексту в мовлення (TTS) та Amazon Transcribe для розпізнавання мовлення (STT). Polly перетворює текст на природне мовлення в різних мовах і голосах, а Transcribe за допомогою автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) створює надзвичайно точні транскрипти з аудіо. Ці сервіси є складовою ширших AI-сервісів AWS і одержують перевагу від масштабованості та інтеграції з іншими інструментами AWS. Голосові технології Amazon виділяються надійністю і вже впроваджуються в різних галузях для IVR-систем, субтитрування відео, голосових помічників тощо. Polly і Transcribe — окремі сервіси, але разом вони закривають увесь спектр потреб у голосовому вводі/виводі. Додатково Amazon пропонує Amazon Lex (для розмовних ботів), Transcribe Call Analytics (для аналітики контакт-центрів) та спеціалізовану програму Brand Voice (створення кастомного TTS-голосу бренду під ключ). AWS Voice AI орієнтований на розробників та корпоративних клієнтів, вже інтегрованих у екосистему AWS, — для них це легка інтеграція із ресурсами AWS.

Ключові особливості:

• Amazon Polly (TTS): Polly має 100+ голосів у 40+ мовах/варіантах aws.amazon.com, включно з чоловічими й жіночими голосами, різними мовами, нейронними та стандартними варіантами. Голоси “живі”, побудовані із застосуванням глибокого навчання та природної інтонації. Polly підтримує нейронний TTS для високої якості, а нещодавно запустила Neural Generative TTS engine — сучасну модель (на кін. 2024 доступно 13 ультра-експресивних голосів), що створює більше емоційної, розмовної мови aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly підтримує SSML (Speech Synthesis Markup Language) для тонкого налаштування вихідної мови (вимова, наголоси, паузи) aws.amazon.com. Є спеціальні стилі читання: наприклад, Newscaster, Conversational для більш невимушеної мови. Унікальна функція — автоматичне регулювання швидкості мовлення для довгих текстів (long-form engine, з додаванням дихання, пунктуації), що ідеально підходить для аудіокниг або новин (є навіть спеціальні long-form голоси).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe підтримує як пакетне транскрибування записів, так і стрімову транскрипцію у реальному часі. Він підтримує 100+ мов та діалектів aws.amazon.com і може автоматично визначати мову мовлення. Ключові функції: спікерна діарізація (ідентифікація окремих спікерів у багатоголосих аудіо) krisp.ai, настроюваний словник (для спеціальних термінів чи імен) telnyx.com, автоматична пунктуація й регістр (додає розділові знаки й великі літери для кращої читабельності) krisp.ai, формування тайм-кодів для кожного слова. Transcribe має фільтрацію контенту (маскування чи тегування ненормативної лексики/PII) і можливість редагування — ідеально для записів кол-центрів. Для телекомунікацій та зустрічей — спеціалізовані рішення: Transcribe Medical для медицини (відповідає HIPAA) та Call Analytics, що не лише транскрибує, а й робить аналіз настрою, класифікацію дзвінків, автоматичне формування зведень з інтеграцією ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Інтеграція й інструменти: І Polly, і Transcribe інтегруються з іншими сервісами AWS. Наприклад, результат із Transcribe можна одразу передати в Amazon Comprehend (NLP-сервіс) для глибшого аналізу тексту чи в Translate — для перекладу транскриптів. Polly працює в парі з AWS Translate для створення багатомовного озвучення. AWS надає SDK багатьма мовами (Python boto3, Java, JavaScript тощо) для простої роботи з сервісами. Зручності додають функції, як-от MediaConvert може автоматично підганяти субтитри для відео з використанням Transcribe. Додатково — Presign API для безпечного прямого завантаження на хмару для транскрипції чи стрімінгу.
• Кастомізація: Хоча голоси Polly стандартні, AWS пропонує Brand Voice — експерти Amazon створять унікальний голос для вашого бренду (це не self-service, а спільний проєкт; наприклад, KFC Canada і AWS створили голос полковника Сандерса через Polly Brand Voice venturebeat.com). Для Transcribe кастомізація через спеціальні словники, а для деяких мов — Custom Language Models (на певних мовах — у preview — можна навчати свою невелику модель на власних даних).
• Продуктивність і масштабування: Сервіси Amazon давно перевірені у промисловому масштабі (очевидно, самі Polly та Transcribe використовуються для роботи Alexa та AWS). Обидва сервіса чудово масштабуються: Transcribe-стрімінг одночасно підтримує багато потоків, а пакетна обробка — багато годин аудіо із S3. Polly синтезує голос швидко, підтримуючи кешування частих результатів (нейронний кеш для поширених фраз). Затримки мінімальні, особливо при використанні найближчих до користувача AWS-регіонів. Для IoT та edge-сценаріїв офлайн-контейнерів, як у Azure, не надається, але є спеціальні edge-підключення через AWS IoT для стрімінгу в хмару.

Підтримувані мови:

• Amazon Polly: Підтримує десятки мов (наразі близько 40+). Серед них більшість основних мов: англійська (США, Велика Британія, Австралія, Індія тощо), іспанська (ЄС, США, Латинська Америка), французька, німецька, італійська, португальська (Бразилія та ЄС), гінді, арабська, китайська, японська, корейська, російська, турецька та інші aws.amazon.com. Багато мов мають кілька голосів (наприклад, американська англійська має 15+ голосів). AWS продовжує додавати нові мови – наприклад, наприкінці 2024 року були додані голоси чеською та швейцарською німецькою docs.aws.amazon.com. Далеко не всі мови світу покриваються, але вибір широкий і постійно зростає.
• Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік підтримує 100+ мов і діалектів для транскрипції aws.amazon.com. Спочатку підтримувалось близько 31 мови (переважно західні), але Amazon значно розширив перелік, використовуючи нове покоління моделей, і включив дуже багато мов (зокрема в’єтнамську, фарсі, суахілі тощо). Також підтримується багатомовна транскрипція — сервіс може розпізнавати та транскрибувати двомовні розмови (наприклад, комбінацію англійської та іспанської в одному дзвінку). Для медичних завдань: Transcribe Medical наразі підтримує медичну диктування на кількох діалектах англійської й іспанської.

Технічні засади: Генеративний голос Amazon (Polly) використовує сучасні нейронні мережі, зокрема модель Transformer із мільярдом параметрів для найновіших голосів aws.amazon.com. Ця модель дозволяє Polly генерувати мовлення у потоковому режимі з високою якістю — отримується «емоційно залучене й дуже розмовне» мовлення aws.amazon.com. Ранні голоси працюють на базі конкатенативних технологій або старіших нейромереж, втім зараз фокус повністю на нейромережевому TTS. З боку STT, Amazon Transcribe працює на флагманській моделі автоматичного розпізнавання мовлення нового покоління (кілька мільярдів параметрів), навченій на гігантських обсягах аудіо (за повідомленнями — мільйони годин) aws.amazon.com. Ймовірно, модель використовує архітектуру Transformer або Conformer для забезпечення високої точності. Вона оптимізована для роботи з різними акустичними умовами та акцентами (Amazon окремо зазначає, що сервіс враховує різні акценти й шуми) aws.amazon.com. Важливо, що розвиток Transcribe був суттєво впливовий завдяки успіхам розпізнавання мовлення в Amazon Alexa — вдосконалення від Alexa часто передаються у Transcribe для ширшого застосування. AWS впроваджує технології самонавчання для мов із низьким ресурсом (подібно до SpeechMix чи wav2vec), щоб розширити покриття мов. У питаннях розгортання ці моделі запускаються на керованій інфраструктурі AWS; AWS має спеціалізовані чіпи для інференсу (наприклад, AWS Inferentia), які дають змогу використовувати ці моделі економно.

Випадки застосування:

• Інтерактивне голосове меню (IVR): Багато компаній використовують Polly для озвучення підказок, а Transcribe — для «вловлення» того, що говорить абонент у телефонному меню. Наприклад, IVR банку може промовляти інформацію про рахунок через Polly й використовувати Transcribe для розпізнавання голосових запитів.
• Аналітика роботи контакт-центрів: Використання Transcribe для транскрипції дзвінків із клієнтами (через Amazon Connect або інші платформи) й подальшого аналізу для оцінки настроїв клієнтів чи ефективності операторів. Функції Call Analytics (детекція настроїв і реферативне підсумовування) допомагають автоматизувати контроль якості дзвінків aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Медіа й розваги: Polly використовується для озвучення новин чи блогів (деякі сайти пропонують «прослухати цю статтю» через Polly). Transcribe застосовується для субтитрування прямоефірного ТБ або автоматичної генерації субтитрів для завантажених відео. Відеостудії можуть використовувати Transcribe для отримання розшифровок зйомок (для пошуку в середині відео за текстом).
• E-Learning та доступність: Освітні платформи використовують Polly для перетворення текстових матеріалів на аудіо багатьма мовами, що підвищує доступність навчальних матеріалів. Transcribe може допомогти створювати транскрипти уроків чи дозволити студентам здійснювати пошук у записах лекцій.
• Голосові можливості у пристроях та додатках: Багато мобільних застосунків чи IoT-девайсів під’єднуються до AWS для роботи з голосом. Наприклад, мобільний застосунок може використовувати Transcribe для голосового пошуку (записуєте питання, надсилаєте на Transcribe — отримуєте текст). Голоси Polly можна впроваджувати у пристрої на кшталт розумних дзеркал або систем оголошень для озвучування попереджень чи сповіщень.
• Багатомовний дабінг: Завдяки комбінації сервісів AWS (Transcribe + Translate + Polly) розробники можуть створювати автоматизовані дабінг-рішення. Наприклад, береться відео англійською, транскрибується, перекладається транскрипт іспанською, а потім за допомогою Polly створюється іспанська озвучка.
• Ігрова й інтерактивна індустрія: Розробники ігор можуть використовувати Polly для динамічного озвучення діалогів персонажів (щоб не записувати для кожної репліки фрази акторами). Навіть є NTTS-голос (Justin), спеціально призначений для співу, який використовували для творчих проектів.

Ціноутворення: Модель оплати AWS базується на споживанні:

• Amazon Polly: Стягується плата за кожен мільйон символів вхідного тексту. Перші 5 мільйонів символів щомісяця безкоштовно протягом 12 місяців (для нових акаунтів) aws.amazon.com. Далі стандартні голоси — приблизно $4 за 1 млн символів, нейронні — близько $16 за 1 млн символів (ціни можуть трохи варіюватися залежно від регіону). Для нових “генеративних” голосів можливе преміальне ціноутворення (наприклад, трохи дорожче за символ через вищі обчислення). Вартість Polly приблизно співставна з Google/Microsoft для нейронного рівня. Додаткова плата за зберігання або трансляцію аудіо не стягується (окрім мінімальної для S3 або передачі даних).
• Amazon Transcribe: Стягується плата за кожну секунду аудіо. Наприклад, стандартна транскрипція коштує $0.0004 за секунду ($0.024 за хвилину). Тобто година аудіо коштуватиме близько $1.44. Для додаткових можливостей — наприклад, Transcribe Call Analytics чи Medical — ставка може бути дещо більшою (~$0.0008/сек). Потокове розпізнавання також тарифікується за секунду. AWS надає 60 хвилин транскрипції на місяць безкоштовно протягом 12 місяців для нових користувачів aws.amazon.com. Також можна отримати знижки для великих обсягів або корпоративних контрактів через AWS Enterprise Support.
• Підхід AWS модульний: якщо ви використовуєте Translate чи інші сервіси у поєднанні — вони оплачуються окремо. Однак перевага у тому, що ви платите лише за фактичне використання і можете повністю вимикати сервіси, коли не потрібні. Це економічно ефективно для нерегулярних задач, а для великих постійних навантажень – можна домовитись про знижку чи скористатися saving plans.

Сильні сторони: Головна перевага голосових сервісів AWS — це їх доведена масштабованість і надійність: вони спроектовані для обробки виробничих навантажень (SLA AWS 99.9%, багаторегіональний резерв тощо). Глибока інтеграція з AWS-екосистемою — плюс для тих, хто вже користується AWS (IAM для контролю, S3 для зберігання/виводу тощо — все працює «з коробки»). Голоси Polly вважаються дуже природними, а додавання нових генеративних голосів ще більше зменшило різницю з людським мовленням, причому вони спеціалізуються на емоційній експресивності aws.amazon.com. Transcribe відомий стійкістю до складного звуку (був одним із перших сервісів із підтримкою різних акцентів і шумних середовищ aws.amazon.com). Сервіси відносно прості у використанні через API, є гарна документація й приклади коду. AWS пропонує конкурентне ціноутворення, а для нових користувачів доступний безкоштовний тариф. Інша перевага — швидкі оновлення: Amazon регулярно додає нові функції (наприклад, детекція токсичності в Transcribe для модерації) та розширює мовну підтримку відповідно до запитів клієнтів AWS. З погляду безпеки AWS сильний: контент шифрується, можна не зберігати дані або автоматично видаляти після обробки. Для корпоративних клієнтів AWS також надає людину-підтримку й архітекторів рішень для коректного впровадження сервісів.

Слабкі сторони: Для частини розробників недоліком може бути те, що AWS вимагає створення акаунта й розуміння основ AWS IAM і консольного інтерфейсу — це може бути занадто складно, якщо потрібно лише швидко протестувати голосову функцію (на відміну від конкурентів із простими публічними API чи GUI). На відміну від деяких конкурентів (Google, Microsoft), у AWS наразі немає відкритої для всіх індивідуальної генерації голосу; Brand Voice доступний лише для великих бізнес-клієнтів. Це означає, що дрібні користувачі не можуть навчити власні голоси на AWS, окрім функції лексикону. AWS поки не пропонує варіант локального/офлайн-розгортання Polly чи Transcribe — лише хмара (можна використати Amazon Outposts чи локальні зони, але це не те ж саме, що офлайн-контейнер). Щодо точності: хоча Transcribe доволі сильний, у деяких незалежних тестах Microsoft або Google показували дещо кращу точність для окремих мов чи завдань (залежить від ситуації; нова модель AWS зменшила цю різницю). Ще один аспект — мовне покриття TTS: 40+ мов — це добре, але Google й Microsoft охоплюють ще більше; AWS може трохи поступатися в локалізованих голосах (наприклад, у Google для TTS зараз більше індійських мов, ніж у Polly). Нарешті, багаточисленність пов’язаних сервісів AWS може дещо заплутати (наприклад, обирати між Transcribe й Lex для певних завдань), тож потрібне певне «хмарне» мислення.

Останні оновлення (2024–2025): AWS здійснила суттєві оновлення для Polly та Transcribe:

• Polly: У листопаді 2024 року AWS представила шість нових «генеративних» голосів кількома мовами (французька, іспанська, німецька, різновиди англійської), розширивши кількість таких голосів з 7 до 13 aws.amazon.com. Ці голоси працюють на новому генеративному TTS-рушії і є дуже експресивними, орієнтованими на використання в конверсійних AI-рішеннях. Також додані Long-Form NTTS-голоси для іспанської та англійської, що зберігають чіткість на дуже довгих уривках aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше у 2024 році AWS впровадила голос у стилі телеведучого португальською (бразильський варіант) та іншими мовами. У березні 2025 у документації Amazon Polly зазначено, що сервіс тепер підтримує чеську та швейцарсько-німецьку мови, що свідчить про подальше розширення мовної підтримки docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS поліпшила нейронну якість голосів Polly (ймовірно, оновлення моделі) – деякі користувачі відзначали більш плавну просодію у нових голосах.
• Transcribe: В середині 2024 року Amazon представила ASR-модель нового покоління (Nova) для Transcribe, що значно покращила точність розпізнавання та розширила підтримку мов до 100+ aws.amazon.com. Також було розгорнуто Transcribe Call Analytics по всьому світу з можливістю генеративного AI-підсумку розмови (інтеграція з AWS Bedrock або моделями OpenAI) – тобто автоматичне виділення ключових моментів розмови після транскрипції. Ще одна нова функція — реального часу виявлення токсичності (запущена наприкінці 2024), що дає змогу розробникам виявляти мову ненависті чи переслідування в аудіо в реальному часі, важливо для модерування голосових чатів aws.amazon.com. У 2025 році AWS запустила попередній перегляд індивідуальних мовних моделей (CLM) для Transcribe, що дозволяє компаніям тонко налаштовувати ASR під власні дані (конкурент рішенням Azure). Також AWS зробила Transcribe більш вигідним для великих клієнтів, автоматично впровадивши поетапне ціноутворення після перевищення певної кількості годин на місяць. Усі ці оновлення засвідчують прагнення AWS бути лідером у сфері голосового AI, постійно підвищуючи якість і функціонал.

Офіційні сайти: Amazon Polly – Text-to-Speech сервіс aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – Speech-to-Text сервіс aws.amazon.com aws.amazon.com.

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

Огляд: IBM Watson пропонує як Text-to-Speech, так і Speech-to-Text як частину своїх AI-сервісів Watson. IBM має великий досвід у голосових технологіях, а її хмарні сервіси орієнтовані на кастомізацію, доменну експертизу та захист даних. Watson Text-to-Speech синтезує природне мовлення кількома мовами, а Watson Speech-to-Text забезпечує високу точність розпізнавання з можливістю адаптації під спеціалізовану лексику. Голосові сервіси IBM особливо популярні в банківській, медичній та юридичній сферах, де лексика складна, а безпека критично важлива. IBM дозволяє локальне розгортання своїх моделей (через IBM Cloud Pak), що актуально для організацій, які не можуть використовувати публічне хмара для голосових даних. Хоча ринок IBM у хмарних голосових сервісах менший за Google, MS та AWS, компанія залишається надійним корпоративним провайдером для рішень, що потребують тонкого налаштування чи інтеграції в більшу екосистему Watson (яка включає перекладачі, платформи асистентів тощо).

Ключові особливості:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Підтримує декілька голосів у 13+ мовах (англійська США/Велика Британія, іспанська, французька, німецька, італійська, японська, арабська, бразильська португальська, корейська, китайська та ін.). Голоси – «нейронні», IBM їх постійно оновлює – наприклад, додано нові експресивні нейронні голоси (як, наприклад, австралійська англійська) cloud.ibm.com. IBM TTS дозволяє налаштовувати параметри висоти, темпу, наголосу через розширення SSML. Деякі голоси мають функцію експресивного читання (наприклад, голос, що може звучати співчутливо або схвильовано). IBM також додала функцію кастомного голосу, коли клієнти можуть разом з IBM створити унікальний синтетичний голос (аналогічно бренд-голосу; зазвичай для корпоративних клієнтів). Важлива функція — низька затримка потокової передачі: IBM TTS повертає аудіо частинами у режимі реального часу, що зручно для інтерактивних голосових помічників.
• Watson Speech-to-Text (STT): Дозволяє розпізнавання мовлення в реальному часі або партіями з такими можливостями, як діаризація спікерів (розрізнення різних мовців) krisp.ai, розпізнавання ключових слів (з часом появи в аудіо), альтернативи слів (ранжовані за ймовірністю варіанти для невпевнених транскрипцій). IBM STT відома можливістю глибокої кастомізації мовної моделі: користувачі можуть завантажувати тисячі спеціалізованих термінів або навіть аудіо+транскрипти для адаптації — наприклад, до медичної чи юридичної термінології krisp.ai krisp.ai. Це суттєво підвищує точність у відповідних галузях. IBM також підтримує декілька моделей для широкої/вузької смуги, оптимізованих для телефонної/якісної аудіо. Покривається ~10 мов розпізнавання (англійська, іспанська, німецька, японська, китайська тощо) із високою точністю; для деяких мов — окремі телефонні моделі (опрацьовують шуми й кодеки). Ще цікава функція — автоматичне форматування (дати, валюту, числа в транскрипції для зручності читання).
• Цільова оптимізація: IBM пропонує готові галузеві моделі, такі як Watson Speech Services для охорони здоров’я (адаптовано під медичну диктовку), а також Медіа і розваги із словниками імен. Це відображає консалтинговий підхід IBM, коли рішення може бути спеціально адаптовано під клієнта.
• Безпека та розгортання: Важливий плюс — можливість запуску Watson Speech в інфраструктурі клієнта (поза IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Контейнеризація дозволяє не передавати аудіодані поза компанію, забезпечуючи дотримання конфіденційності та локальності даних. Навіть у хмарі IBM дані за замовчуванням не зберігаються й весь трафік зашифровано. IBM відповідає жорстким стандартам (HIPAA, GDPR-ready).
• Інтеграція: Watson Speech інтегрується з Watson Assistant IBM (легко додати STT/TTS у чат-ботів). Також сервіс входить до ширшого AI-портфоліо — наприклад, можна передати результат STT у Watson Natural Language Understanding для аналізу настрою чи у Watson Translate для мультимовної обробки. Доступні і web socket, і REST API для потокового й пакетного режиму відповідно.

Підтримувані мови:

• TTS: IBM TTS нативно підтримує близько 13 мов (і деякі діалекти). Це основні бізнес-мови. Хоча це менше, ніж у Google чи Amazon, IBM робить акцент на якості голосу. Ключові: англійська (США, Велика Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (ЄС та Лат. Америка), португальська (Бразилія), японська, корейська, спрощена китайська (мандарино-діалект), арабська, можливо російська. Останні оновлення додали більше варіантів у вже наявних мовах, а не нові мови. Наприклад, IBM додала 27 нових голосів для 11 мов в одному з оновлень voximplant.com (зокрема дитячі голоси та нові діалекти).
• STT: IBM STT підтримує близько 8–10 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, бразильська португальська, сучасна стандартна арабська, мандаринська китайська, італійська). Англійська (США/ВБ) — найпотужніша щодо кастомізації та тілесмугових моделей. Для деяких мов є переклад на англійську через окремий Watson Translate. У порівнянні з конкурентами — менше мов, але якісно покривається найбільш потрібні для бізнесу і глибоко кастомізуються.

Технічна основа: Технології розпізнавання мови IBM еволюціонували з досліджень (IBM була піонером з HMM-моделлю ViaVoice у 90-х, а потім глибоким навчанням). Сучасний Watson STT використовує глибокі нейромережі (ймовірно двонаправлені LSTM або трансформер-акустичні моделі) плюс n-грамні чи нейронні мовні моделі. IBM підкреслює доменно-орієнтовану адаптацію: для кастомних моделей імовірно застосовує transfer learning. IBM також досліджувала «Speaker Adaptive Training» — можливо, модель підлаштовується під постійного диктора (важливо для диктування). Watson TTS використовує нейронну sequence-to-sequence модель; IBM розробила «експресивне налаштування» — тренування голосів на виразних прикладах для емоційного мовлення. Дослідження IBM з емоційного TTS (наприклад, стаття “Expressive Speech Synthesis”) лежить в основі Watson TTS, що наділяє голоси широким спектром інтонацій. Ще один момент: у TTS IBM впровадила attention-механізм для кращого оброблення абревіатур і нових слів. Сервіси IBM по суті побудовані як контейнерні мікросервіси; їхня продуктивність висока, хоча раніше користувачі зазначали, що Watson STT трохи повільніший за Google за швидкістю повернення результату (робить акцент на точність понад швидкість; можливо, зараз це вже покращено). IBM, ймовірно, застосовує прискорення на GPU для генерації TTS також.

Використання:

• Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (зазвичай через партнерів) для транскрипції продиктованих лікарських записок (Dragon Medical є поширеним, але IBM пропонує альтернативу для частини інституцій). Також голосова взаємодія в медичних додатках (наприклад, медсестра задає питання лікарняній інформаційній системі вголос і отримує відповідь через Watson Assistant за допомогою STT/TTS).
• Клієнтський сервіс: IBM Watson Assistant (віртуальний агент) у поєднанні з Watson TTS/STT забезпечує роботу голосових ботів для ліній підтримки клієнтів. Наприклад, телекомунікаційна компанія може використовувати голосового агента на базі Watson для обробки рутинних дзвінків (Watson STT розпізнає запит, а Watson TTS озвучує відповідь).
• Комплаєнс і Медіа: Фірми на фінансових ринках можуть використовувати Watson STT для транскрипції дзвінків трейдерів з метою моніторингу дотримання вимог, враховуючи безпеку Watson і можливість локального розгортання. Медіа-компанії можуть використовувати Watson для транскрипції відео або архівації трансляцій (особливо якщо їм потрібно локальне рішення для великих архівів).
• Освіта & Доступність: Університети використовували Watson для транскрипції лекцій або створення субтитрів, особливо коли важлива приватність контенту й потрібно запускати сервіс у себе. Watson TTS використовували для генерації аудіо для цифрового контенту та скрінрідерів (наприклад, інтернет-магазин використовує Watson TTS для озвучення описів товарів користувачам із вадами зору).
• Державний сектор: Завдяки безпечному розгортанню, Watson підходить для держустанов, які потребують голосових технологій, наприклад, транскрибування публічних засідань (із кастомним словником для локальних імен/термінів) або забезпечення багатомовних голосових сервісів для громадян.
• Автомобільна галузь: IBM мала партнерства щодо Watson у системах інфотейнменту для автомобілів – використання STT для голосових команд і TTS для озвучування відповідей (карти, інфо про авто). Функція кастомного словника корисна для автомобільної термінології (марки авто тощо).

Ціноутворення: IBM пропонує Lite-тариф із певним безкоштовним лімітом (наприклад, 500 хвилин STT на місяць і певна кількість тисяч символів TTS) — це зручно для розробників. Далі тарифікація — за використанням:

• STT: Приблизно $0,02 за хвилину для стандартних моделей (тобто $1,20 за годину) на IBM Cloud. Кастомні моделі дорожчі (можливо близько ~$0,03/хв). Проте ці цифри можуть змінюватися; IBM часто погоджує індивідуальні умови з бізнес-клієнтами. Загалом, ціни IBM конкурентні, інколи навіть трохи нижчі за хвилину, ніж у великих хмарних конкурентів, щоб залучати клієнтів. Єдине обмеження — менша кількість мов.
• TTS: Ціна за мільйон символів, приблизно $20 за мільйон символів для нейромережевих голосів (стандартні голоси дешевші). Раніше це було $0,02 за ~1000 символів, що співвідноситься з $20 за мільйон. Виразні голоси можуть коштувати стільки ж. Lite-рівень надавав, наприклад, 10 000 символів безкоштовно.
• Унікальна особливість IBM — on-prem ліцензування: якщо ви розгортаєте через Cloud Pak, ви можете платити за річну ліцензію або по кредитах, що може бути суттєвою статтею витрат, але дозволяє необмежене використання до заданої потужності. Це вигідно активним користувачам, які хочуть фіксовану вартість або мають вимоги щодо збереження даних.

Переваги: Основна сила IBM — кастомізація та експертиза в доменах. Watson STT можна тонко налаштувати для складної термінології з високою точністю krisp.ai krisp.ai, випереджаючи універсальні моделі, наприклад, у медичній або юридичній транскрипції. Клієнти часто відзначають готовність IBM працювати над кастомним рішенням — можуть навіть супроводжувати розробку кастомної моделі чи голосу (за окрему плату). Конфіденційність даних та локальне розгортання — велика перевага; мало хто пропонує такий рівень контролю. Це робить IBM оптимальним вибором для уряду та корпоративних клієнтів. Точність Watson STT по чистому аудіо з кастомізацією — чудова: у деяких бенчмарках Watson STT був найкращим у сферах як телекомунікаційна мова після налаштування. Голоси Watson TTS, хоч і нечисленні, дуже якісні (особливо нейромережеві, що з’явились останні роки). Ще одна перевага — легка інтеграція з усією AI-екосистемою IBM: для компаній, що вже використовують Watson NLP, Knowledge Studio або платформи IBM, додавання голосу відбувається просто. IBM також має сильну службу підтримки; корпоративні замовники часто отримують особистих інженерів підтримки для послуг Watson. Нарешті, бренд IBM у сфері AI (особливо після перемоги Watson у Jeopardy) викликає довіру — деякі керівники обирають IBM для критично важливих систем через цю спадщину.

Недоліки: Голосові сервіси IBM мають менше мов і голосів у порівнянні з конкурентами — наприклад, якщо потрібен TTS шведською чи STT в’єтнамською, у IBM цього може не бути, а в інших є. Це обмежує застосування для глобальних споживчих продуктів. Інтерфейс IBM Cloud та документація — добротні, але іноді поступаються зручністю суто розробницьким матеріалам AWS чи інтегрованим середовищам Azure. Позиції IBM на ринку AI дещо ослабли щодо нових гравців, тому спільнота та відкритий код для Watson speech скромні. Ще один мінус — масштабованість під великі real-time навантаження: хоч IBM і масштабується, у неї менше глобальних дата-центрів Watson, ніж у Google, отже, затримки можуть бути вищими на відстані від IBM-регіонів. За потреби підтримки багатьох мов чи голосів, IBM може коштувати дорожче, бо доведеться користуватися кількома вендорами. Фокус IBM на корпоративному сегменті означає, що певні “self-serve” аспекти не такі сучасні — наприклад, кастомізація моделі може вимагати ручних кроків чи контакту з IBM, тоді як Google/AWS дозволяють завантаження даних для авто-тюнінгу. IBM також не так голосно оновлює інформацію про покращення точності моделей — через це може створюватися враження, що їх моделі рідко оновлюються (хоча це не так). Нарешті, екосистема IBM менш популярна серед розробників, що може бути недоліком при пошуку спільноти чи сторонніх інтеграцій.

Останні оновлення (2024–2025): IBM продовжує модернізувати голосові сервіси. У 2024 році IBM впровадила Large Speech Models (ранній доступ) для англійської, японської та французької, що суттєво підвищують точність завдяки більшим нейромережам (у release notes Watson STT) cloud.ibm.com. У Watson TTS з’явились нові голоси: додано покращені нейромережеві голоси для австралійської англійської, корейської та голландської в середині 2024 року cloud.ibm.com. Також покращили експресивні стилі деяких голосів (наприклад, “Allison” для US English тепер звучить більш розмовною для Watson Assistant). З’явилась інтеграція Watson Orchestrate — low-code AI-оркестрація тепер легко підключає STT/TTS, наприклад, для транскрипції зустрічі з подальшим резюме через Watson NLP. IBM також працювала над зменшенням упередженості в розпізнаванні — старі моделі допускали більше помилок на певних діалектах; нова велика англійська модель покращила розпізнавання різних мовців за рахунок більш різноманітних даних для навчання. Примітка на 2025 рік: IBM почала використовувати foundation models із huggingface для певних завдань, є припущення, що IBM може інтегрувати/відкрити деякі open-source моделі (типу Whisper) для мов, яких не підтримує — офіційних новин поки немає. У підсумку, оновлення IBM покращили якість і тримають конкурентність (хоч і без гучних анонсів як у конкурентів). Орієнтація на hybrid-cloud AI свідчить, що появляться ще простіші способи розгортати Watson Speech у Kubernetes та інтегрувати з мультихмарними стратегіями.

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

5. Nuance Dragon (розпізнавання мовлення та диктування) – Nuance (Microsoft)

Огляд: Nuance Dragon — це провідна технологія розпізнавання мовлення, яка давно стала золотим стандартом для диктування та транскрипції, особливо у професійних сферах. Компанія Nuance Communications (нині входить до Microsoft з 2022 року) розробила Dragon як лінійку продуктів для різних галузей: Dragon Professional для загального диктування, Dragon Legal, Dragon Medical тощо — кожна версія оптимізована під відповідну професійну лексику. Dragon відомий дуже високою точністю перетворення мовлення на текст, особливо після короткого навчання з боку користувача. Також Dragon підтримує голосове керування (керування програмами голосом). На відміну від хмарних API, Dragon історично працював як софт на ПК або сервері, що робило його ідеальним для користувачів, яким потрібно працювати офлайн чи з гарантованою приватністю. Після поглинання Microsoft основні технології Nuance також інтегровані в хмару Microsoft (Azure Speech і Office 365), однак бренд Dragon залишається окремою продуктовою лінійкою. У 2025 році Dragon виділяється в цьому списку як спеціаліст: тоді як інші сервіси — це ширші платформи, Dragon зосереджується на індивідуальній продуктивності та максимальної точності у своїй галузі.

Тип: Головним чином Speech-to-Text (STT). (Nuance має TTS та біометричні рішення, але бренд “Dragon” — це STT. Тут ми розглядаємо Dragon NaturallySpeaking та пов’язані продукти).

Розробник/Компанія: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має багаторічний досвід у сфері розпізнавання мовлення; компанія стала піонером багатьох голосових інновацій (вони навіть забезпечували роботу старих телефонних IVR та раннього бекенду Siri). Тепер, у складі Microsoft, їхні дослідження живлять удосконалення Azure.

Можливості та цільові користувачі: Можливості Dragon зосереджені навколо безперервного розпізнавання мовлення з мінімальною кількістю помилок і голосового керування комп’ютером. Цільові користувачі включають:

• Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для диктування медичних записів безпосередньо в ЕМЗ, опрацьовуючи складну медичну термінологію та назви ліків із точністю ~99% krisp.ai.
• Юридичні працівники: Dragon Legal навчений юридичній термінології та форматуванням (знає посилання, юридичні фрази). Юристи використовують його для складання документів голосом.
• Загальний бізнес і приватні особи: Dragon Professional дозволяє кожному диктувати електронні листи, звіти чи керувати ПК (відкривати програми, надсилати команди) голосом, підвищуючи продуктивність.
• Доступність: Люди з інвалідністю (наприклад, обмеженою рухливістю) часто покладаються на Dragon для безконтактної роботи з комп’ютером.
• Правоохоронні органи/громадська безпека: Деякі поліцейські департаменти використовують Dragon для диктування рапортів про інциденти у службових автомобілях.

Основні функції:

• Висока точність диктування: Dragon навчається голосу користувача і може досягти дуже високої точності після короткого тренування (читання уривку тексту) та подальшого навчання. Він використовує контекст для правильного вибору омонімів і адаптується до виправлень користувача.
• Користувацький словник і макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (наприклад, імена, професійний жаргон) і власні голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, який спрацьовує на фразу “вставити абзац стандартного фізичного обстеження”.
• Безперервне навчання: У міру виправлення помилок користувачем, Dragon оновлює профіль. Може аналізувати електронну пошту та документи користувача для вивчення стилю письма та словникового запасу.
• Офлайн-робота: Dragon працює локально (для версій для ПК), не потребуючи підключення до хмари, що важливо для приватності та низької затримки.
• Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повноцінно керувати комп’ютером голосом. Ви можете сказати “Відкрий Microsoft Word” або “Клацни меню Файл”, а також переміщатися голосом. Це стосується й форматування тексту (“зроби останнє речення жирним”) та інших дій.
• Підтримка декількох мовців через спеціалізації: Хоча один профіль Dragon розрахований на одного користувача, для розшифровки записів Nuance пропонує рішення на зразок Dragon Legal Transcription, яке може розпізнавати мовців у багатоголосих диктуваннях (але це більше спеціалізоване рішення, а не базова функція).
• Хмарне/корпоративне управління: Для корпоративних користувачів Dragon пропонує централізоване управління користувачами і розгортання (наприклад, Dragon Medical One — хмарний підписний сервіс, тож лікарі можуть користуватися ним на різних пристроях). Пропонується шифрування трафіку “клієнт-сервер” для хмарних сервісів.

Підтримувані мови: Переважно англійська (різні акценти). Nuance має версії для інших основних мов, але флагман — американська англійська. Є продукти Dragon для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Кожен зазвичай продається окремо, оскільки адаптований для відповідної мови. Галузеві версії (медична, юридична) переважно орієнтовані на англійську (хоч Nuance мала й медичні модулі для інших мов). Станом на 2025, Dragon найбільш присутній на англомовних ринках. Його точність диктування англійською неперевершена, але, наприклад, для китайської чи арабської Dragon-рівня може не бути (Nuance використовує інші рушії в call-центрах, але не у споживчих продуктах Dragon).

Технічне підґрунтя: Dragon починав із моделей прихованих марковських процесів і n-граммових мовних моделей. З роками Nuance інтегрувала глибоке навчання (нейронні мережі) в акустичні моделі. Останні версії Dragon використовують акустичну модель на базі глибокої нейронної мережі (DNN), яка адаптується до голосу й оточення користувача, підвищуючи точність, особливо з акцентами чи незначним фоновим шумом. Використовується також двигун розпізнавання безперервної мови з величезним словниковим запасом і декодуванням, що спирається на контекст фраз. Важлива технологія — адаптація до мовця: модель поступово підлаштовується під конкретний голос користувача. Додатково, спеціалізовані мовні моделі для галузевих рішень (медицина, право) забезпечують пріоритетність технічної термінології (наприклад, у медичній версії “organ” частіше буде розпізнаватися як орган тіла, а не музичний інструмент, якщо це випливає з контексту). Nuance також має патентовані методи для обробки мовленнєвих дисфлюенцій і автоматичного форматування (наприклад, коли вставляти кому чи крапку під час паузи). Після придбання Microsoft цілком можливо, що частина досліджень з архітектури трансформерів інтегрована в бекенд, але комерційний Dragon 16 (остання версія для ПК) досі використовує гібрид нейромережних і традиційних моделей, оптимізованих для автономної продуктивності ПК. Ще одна особливість: Dragon використовує багатопрохідне розпізнавання – спочатку виконується грубий прохід, потім уточнюється з урахуванням більш високорівневого мовного контексту. Також впроваджено алгоритми шумозаглушення для фільтрації сигналу з мікрофона (Nuance продає сертифіковані мікрофони для отримання найкращих результатів).

Використання (детальніше):

• Медична документація: Лікарі диктують дані про пацієнта, наприклад: “Пацієнт скаржиться на температуру й кашель протягом 5 днів…” Dragon трансформує це миттєво у ЕМЗ, дозволяючи підтримувати зоровий контакт із пацієнтом замість набору тексту. Дехто використовує Dragon у реальному часі під час прийому, одразу формуючи нотатки.
• Складання документів: Адвокати використовують Dragon для підготовки контрактів чи клопотань просто озвучуючи їх, що часто швидше, ніж друкувати довгі документи.
• Робота з електронною поштою й нотатками: Зайняті професіонали можуть швидко обробляти пошту або робити нотатки на зустрічах, диктуючи їх голосом замість написання вручну.
• Безконтактне користування ПК: Люди з повторюваними травмами або інвалідністю керують комп’ютером (відкривають програми, переглядають веб, диктують текст) виключно голосом.
• Транскрипція: Nuance пропонує продукт Dragon Legal Transcription, який може розшифровувати аудіофайли (наприклад, записані інтерв’ю чи судові засідання). Цим користуються юридичні фірми або поліція для розшифровки аудіо з бодікамер чи інтерв’ю тощо.

Модель цін: Nuance Dragon зазвичай продається як ліцензійне ПЗ:

• Dragon Professional Individual (ПК) – одноразова ліцензія (наприклад, $500) або підписка. Останнім часом акцент на підписках (Dragon Professional Anywhere – підписний продукт).
• Dragon Medical One – підписка SaaS, зазвичай близько $99/користувач/місяць (преміум завдяки спеціалізованому словнику й підтримці).
• Dragon Legal – одноразова ліцензія чи підписка, зазвичай дорожче за Professional.
• Великі організації можуть отримати корпоративне ліцензування. Завдяки інтеграції з Microsoft, частина функцій може з’явитися в продуктах Microsoft 365 (наприклад, новий Диктант в Office із вдосконаленнями від Nuance).
• В Azure Microsoft зараз пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, які частково використовують технології Nuance. Але Dragon поки що існує окремо.

Переваги:

• Неперевершена точність у галузевому диктуванні, особливо після адаптації krisp.ai krisp.ai. Dragon майже безпомилково розпізнає складну термінологію — наприклад, диктування складних медичних звітів із назвами ліків і вимірами.
• Персоналізація користувача: Створюється профіль, який постійно навчається — чим більше ви використовуєте систему, тим точнішою вона стає. Хмарні API так не персоналізують розпізнавання для кожного користувача.
• Реальний час і офлайн: Немає відчутної затримки; слова з’являються майже так швидко, як ви говорите (на сучасному ПК). І не потрібен Інтернет, тож ваші дані не залишають пристрій (дуже важливо для конфіденційності).
• Голосові команди та робочі процеси: Можна одночасно диктувати й форматувати (“Відкрий Outlook і відповідай на цей лист: Дорогий Джон кома новий рядок дякую за повідомлення…”) — чудово поєднує диктування з командами.
• Спеціалізовані продукти: Доступність галузевих версій (Медична, Юридична) означає, що система готова до роботи “з коробки” без додаткового налаштування для цих сфер.
• Стабільність і довіра: Багато хто використовує Dragon роками й довіряє результату — це зріле, перевірене рішення. Завдяки підтримці Microsoft продукт надалі вдосконалюватиметься (інтеграція з хмарним AI тощо).
• Мультиплатформеність: Dragon переважно доступний для Windows; Dragon Anywhere (мобільний додаток) дозволяє диктувати на iOS/Android із синхронізацією словника через хмару. Через хмару (Medical One) доступний і на “тонких” клієнтах.
• Також розпізнавання мовця: система орієнтована на одного користувача, що істотно підвищує точність (на відміну від універсальних моделей для будь-якого голосу, Dragon пристосовується до вашого голосу).

Недоліки:

• Вартість та доступність: Dragon є дорогим і не надає безкоштовну пробну версію, окрім хіба короткого ознайомчого періоду. На відміну від хмарних STT API, де ви платите тільки за використане (що дешевше для епізодичного використання), Dragon вимагає попередніх інвестицій або постійної підписки.
• Крива навчання: Користувачі часто повинні витратити час на тренування Dragon і вивчення специфічних голосових команд і технік виправлення помилок для найкращих результатів. Це потужний інструмент, але не такий простий, як голосовий диктат на смартфоні.
• Чутливість до оточення: Попри гарну роботу із шумом, Dragon найкраще працює у тихому середовищі та з якісним мікрофоном. Фоновий шум або неякісний мікрофон суттєво знижують точність.
• Орієнтація на одного спікера: Система не призначена для передачі багатоголосих розмов у реальному часі (можна використовувати режим транскрипції для записів, але “наживо” тільки для одного мовця). Для стенограм зустрічей хмарні сервіси, які розпізнають декілька спікерів, можуть бути зручнішими.
• Вимогливість до ресурсів: Запуск Dragon досить навантажує процесор і оперативну пам’ять ПК, особливо під час початкової обробки. Деякі користувачі відзначають уповільнення інших задач або навіть збої при нестачі ресурсів. Хмарні версії знімають це навантаження, але тоді потрібен стабільний інтернет.
• Підтримка Mac: Nuance декілька років тому припинила випускати Dragon для Mac (є рішення на кшталт використання Dragon Medical на віртуалізованому Mac тощо, але нативного продукту для Mac зараз немає), що мінус для користувачів Mac.
• Конкуренція з загальними ASR: Оскільки хмарне STT загального призначення стає дедалі кращим (наприклад, OpenAI Whisper досягає високої точності безкоштовно), частина індивідуальних користувачів може обирати ці альтернативи, якщо їм не потрібні всі можливості Dragon. Водночас ці альтернативи досі поступаються Dragon у зручності диктування і навченості на користувача.

Останні оновлення (2024–2025): Після придбання Microsoft компанія Nuance стала доволі стриманою в інформаційному полі, але інтеграція вже триває:

• Microsoft інтегрувала технології Dragon у функцію Dictate в Microsoft 365, покращуючи точність розпізнавання в Office через використання бекенду Nuance (це не явно брендується, але було оголошено як частина “Microsoft and Nuance delivering cloud-native AI solutions”).
• У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна стрімінгова версія Dragon) отримала поліпшену точність і стала доступною через Azure для корпоративних клієнтів, демонструючи синергію з хмарою Microsoft.
• Nuance також запустила новий продукт Dragon Ambient eXperience (DAX) для медицини, який виходить за межі диктування: він слухає розмову лікаря і пацієнта та автоматично створює чорновики записів. Це поєднання ASR Dragon та генеративного AI для резюмування (показує, як Nuance впроваджує генеративний AI) – велика інновація у сфері охорони здоров’я у 2024 році.
• Dragon Medical One продовжує розширювати перелік мов: Microsoft оголосила наприкінці 2024 року про поширення медичного диктування Nuance на британську англійську, австралійську англійську та далі, а також про глибшу інтеграцію з Epic EHR.
• У юридичній сфері Nuance інтегрує Dragon із програмами для ведення справ для полегшення вставки диктованого тексту.
• Можливо, незабаром частини Dragon будуть пропонуватись як Azure “Custom Speech for Enterprise” з інтеграцією до Azure Speech services. На початку 2025 року анонси показали, що Azure Custom Speech може працювати з корпусом Dragon або навчатися з адаптацією на кшталт Nuance, вказуючи на зближення технологій.
• Серед основних продуктів – Dragon NaturallySpeaking 16 був випущений (перша велика версія під управлінням Microsoft) на початку 2023 року з покращеною підтримкою Windows 11 і незначним підвищенням точності. Тож до 2025 року, можливо, на горизонті буде версія 17 або єдина версія під брендом Microsoft.
• Підсумовуючи, Nuance Dragon і далі вдосконалює точність (не стрибкоподібно, оскільки вона вже була високою, але поступово), а головні зміни стосуються способу пакування продукту (хмара, ambient intelligence рішення, інтеграція з AI-екосистемою Microsoft).

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

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

Огляд: OpenAI Whisper — це відкритий автоматизований інструмент розпізнавання мовлення (STT), який викликав фурор у спільноті AI завдяки чудовій точності й багатомовності. Опублікований OpenAI наприкінці 2022 року, Whisper — не хмарний сервіс як інші, а потужна модель (і вже API), яку розробники можуть використовувати для транскрипції та перекладу аудіо. До 2025 року Whisper став домінуючою технологією для STT у багатьох застосуваннях, часто «за лаштунками». Він забезпечує підтримку майже 100 мов і стійко працює з акцентами та шумом завдяки тренуванню на 680 000 годин аудіо з інтернету zilliz.com. OpenAI пропонує Whisper через API (з оплатою за використання), а ваги моделі доступні відкрито, тож її можна запускати чи донавчати локально будь-кому, хто має відповідні обчислювальні ресурси. Поява Whisper суттєво полегшила доступ до високоякісного розпізнавання мовлення — особливо для розробників і дослідників, які прагнули альтернативи великим хмарним API або потребували відкриту, кастомізовану модель.

Тип: Мовлення-в-текст (Транскрипція і переклад). (Whisper не генерує голос, а тільки переводить мовленнєве аудіо в текст і може перекладати усне мовлення англійською.)

Компанія/Розробник: OpenAI (але як open source, є й внески спільноти).

Можливості та цільові користувачі:

• Багатомовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення 99 мовами з вражаючою точністю zilliz.com. Серед них багато мов, які погано підтримуються комерційними API.
• Переклад мовлення: Може безпосередньо перекладати низку мов англійською (наприклад, з французького аудіо створювати англомовний текстовий переклад) zilliz.com.
• Стійкість: Обробляє різноманітні вхідні дані: різні акценти, діалекти і навіть фоновий шум — краще за багато моделей завдяки розмаїтому датасету для навчання. Витягує навіть наповнювачі (“[сміється]” тощо), що робить стенограми багатшими.
• Відмітки часу: Дає часові мітки на рівні слів чи речень, що дозволяє створювати субтитри та співставляти текст із аудіо.
• Зручний API: Через Whisper API OpenAI (який використовує модель large-v2) розробник може просто надіслати аудіофайл та отримати транскрипцію у відповідь. Орієнтовано на розробників, яким потрібна легка інтеграція.
• Дослідники й ентузіасти: Завдяки відкритому коду, дослідники AI і хобісти можуть експериментувати, дороблювати під свої задачі чи запускати локально безкоштовно. Це демократизувало ASR по-справжньому.

Ключові можливості:

• Висока точність: У бенчмарках найбільша модель Whisper (~1.6 млрд параметрів) дає рівень помилок, співставний чи кращий за провідні хмарні сервіси для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Наприклад, англійська транскрипція — надзвичайно точна, а головне, якість для неанглійських мов – це справжній прорив (у той час як для багатьох конкурентів тут точність падає, Whisper її утримує).
• Не вимагає навчання під користувача: Відразу після встановлення вже дуже результативна. Жодного персонального тренування, як у Dragon, не потрібно — це загальна модель (не доменно-спеціалізована).
• Мітки часу на рівні сегментів: Вихід Whisper розбито на сегменти із початковою/кінцевою часовою позначкою — зручно для генерації субтитрів. Також намагається інтелектуально ділити по паузах.
• Різні розміри моделей: Whisper має кілька розмірів (tiny, base, small, medium, large). Маленькі моделі працюють швидше й можуть запускатись навіть на смартфонах (ціною певної втрати точності). Великі (large-v2 — найточніша) вимагають GPU, але дають найкращий результат deepgram.com.
• Виявлення мови: Whisper автоматично визначає мову мовлення в аудіо і далі використовує відповідний декодер zilliz.com.
• Відкритий код і спільнота: Це сприяло появі багатьох внесків спільноти — прискорені версії Whisper, Whisper із кастомним декодуванням тощо.
• Додаткові можливості API: API від OpenAI видає як простий текст, так і JSON із деталями (з ймовірністю для слів тощо). Підтримує параметри prompt (підказка для контексту).
• Працює на “краї” (edge deployment): Можна запускати локально (якщо є достатньо ресурсів), тому використовується для кейсів на пристрої або on-premise, коли хмара не підходить (наприклад, журналіст транскрибуює конфіденційні інтерв’ю офлайн на Whisper або застосунок для конвертування голосових нотаток на пристрої для приватності).

Підтримувані мови: Whisper офіційно підтримує ~99 мов для транскрипції zilliz.com. Спектр широкий – від розповсюджених (англійська, іспанська, мандаринська, гінді, арабська тощо) до рідкісних мов (валійська, монгольська, суахілі й ін.). Дані для навчання були орієнтовані на англійську (близько 65% аудіо — англійською), тому для англійської точність максимальна, але й для інших (особливо романських та індоєвропейських мов) модель працює дуже добре. Також може транскрибувати змішану мову (code-switching). Функція перекладу на англійську працює для приблизно 57 неанглійських мов, для яких було явно виконане тренування community.openai.com.

Технічна основа: Whisper — це модель Transformer типу “послідовність у послідовність” (архітектура енкодер-декодер), схожа на ті, що використовуються в нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо розбивається на фрагменти та перетворюється у log-Mel спектрограми, які подаються на вхід енкодеру; декодер генерує текстові токени. Особливість Whisper — OpenAI навчила її на великому та різноманітному датасеті з 680 тисяч годин аудіо з інтернету, що включає велику кількість багатомовного мовлення й відповідний текст (деякі дані ймовірно зібрані з корпусів субтитрів тощо) zilliz.com. Навчання було “слабко контрольоване” — іноді з використанням недосконалих транскрипцій — що зробило Whisper стійким до шуму й помилок. У моделі є спеціальні токени для різних завдань: наприклад, токен <|translate|> активує режим перекладу, а <|laugh|> — позначає сміх тощо, що дозволяє йому виконувати кілька завдань (саме завдяки цьому підтримується і транскрибування, і переклад) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) містить приблизно 1,55 млрд параметрів і навчалася на потужних GPU протягом тижнів; це фактично був новітній рівень із відкрито доступних на той час. Вона також використовує таймкоди на рівні слів, передбачаючи таймінгові токени (розбиваючи фрагменти аудіо за відповідними принципами). У Whisper немає зовнішньої мовної моделі; це end-to-end модель, тобто вона одночасно вивчала й мову, і акустичне моделювання. Завдяки навчанню на аудіо з багатьма типами фонових шумів, енкодер навчився добре виділяти ключові ознаки, а декодер — генерувати зв’язний текст навіть зі “слабкого” аудіо. Відкритий код дозволяє запускати модель на таких фреймворках як PyTorch; з’явилася велика кількість оптимізацій (OpenVINO, ONNX runtime тощо) для прискорення. Модель достатньо велика — для транскрипції в реальному часі зазвичай потрібна гарна GPU, хоча квантизована “medium” модель майже працює в реальному часі навіть на сучасному CPU.

Сценарії використання:

• Служби та застосунки для транскрипції: Багато стартапів і проєктів зараз базуються на Whisper, а не навчають власні моделі. Наприклад: інструменти для транскрипції подкастів, застосунки для стенограми зустрічей (деякі Zoom-боти використовують Whisper), журналістські робочі процеси стенографування тощо — часто використовують Whisper заради високої точності без поминутної оплати.
• Субтитрування YouTube/відео: Автори контенту використовують Whisper для створення субтитрів до відео (особливо для кількох мов). Існують інструменти, в які можна завантажити відео, й Whisper автоматично згенерує .srt субтитри.
• Вивчення мов і переклад: Режим перекладу Whisper дозволяє отримати англійський текст зі “звучання” іншими мовами, що допомагає створювати перекладені субтитри або ж допомагати мовцям вчити іноземні мови шляхом транскрипції та перекладу контенту.
• Доступність: Розробники інтегрують Whisper у застосунки для транслітерації мовлення в реальному часі для користувачів з порушенням слуху (наприклад, мобільний додаток, що “слухає” розмову та відображає живі субтитри локально через Whisper).
• Голосові інтерфейси й аналітика: Деякі хобі-проєкти в області голосових помічників використовують Whisper для конвертації мовлення в текст офлайн (що важливо для приватності). Також компанії можуть аналізувати записи кол-центрів через транскрипцію дзвінків Whisper (хоча часто комерційні компанії віддають перевагу API за підтримку).
• Академічні й лінгвістичні дослідження: Оскільки модель відкрита, дослідники використовують Whisper для транскрипції польових записів різними мовами та їх аналізу. Підтримка багатьох мов робить її дуже корисною для документування малодосліджених мов.
• Особиста продуктивність: Технічно обізнані користувачі можуть використовувати Whisper локально для диктування нотаток (хоча не так інтерктивно зручно, як у Dragon, але деякі користувачі так роблять), або автоматичної транскрипції своїх голосових заміток.

Модель ціноутворення: Whisper безкоштовний у разі самостійного розгортання (коштує лише обладнання). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче розгортати власноруч) вкрай доступний: $0,006 за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів дешевше від типових хмарних STT API, що робить модель економічно дуже привабливою. Низька ціна стала можливою, оскільки модель OpenAI фіксована й компанія працює з нею у максимально оптимізованому масштабі. Відтак, клієнти обирають або використання відкритої моделі на власному обладнанні (без ліцензійних витрат), або викликають OpenAI API за $0,006/хв, що дешевше за майже всі інші опції (Google — $0,024/хв і т.д.). Проте, сервіс OpenAI не дозволяє кастомізацію моделі чи додатковий функціонал понад сирий Whisper.

Переваги:

• Сучасна точність у широкому спектрі завдань і мов “з коробки” deepgram.com zilliz.com. Особливо добре розуміє акцентовану англійську і багато неанглійських мов, для яких раніше потрібні були менш оптимізовані сервіси.
• Багатомовність і багатозадачність: Одна модель для всіх мов і навіть перекладу – дуже гнучко.
• Open Source та підтримка спільноти: сприяє інноваціям; існують форки, які працюють швидше, або з альтернативним розпізнаванням пунктуації й т.д.
• Економічність: Практично безкоштовно за наявності власного обладнання, а API — дуже дешевий, тож навіть масштабні проєкти транскрипції стають цілком реальними.
• Приватність і офлайн-режим: Користувачі можуть запускати Whisper локально для чутливих даних (наприклад, лікарні можуть розгортати внутрішньо для транскрипції записів без надсилання в хмару). Це величезна перевага в певних сферах — раніше схожі можливості були лише в IBM чи on-prem рішеннях Nuance.
• Інтеграція: Whisper швидко почали інтегрувати у багато аудіоінструментів (ffmpeg зараз має фільтр для запуску whisper, наприклад). Через популярність існує багато “обгорток” (WebWhisper, Whisper.cpp для C++ тощо), тож інтеграція надзвичайно проста.
• Постійне вдосконалення спільнотою: Хоча версія OpenAI статична, інші працюють над тюнінгом і розширенням; також можливий вихід від OpenAI покращених моделей (є чутки про Whisper v3 чи мультимодальні інтеграції).

Недоліки:

• Відсутність вбудованої кастомізації під вузьку термінологію: На відміну від деяких хмарних сервісів чи Dragon, не можна ввести власний словник у Whisper для підвищення точності. Тож зі специфічними термінами (напр., хімічними назвами) Whisper може помилятись, якщо не бачив аналогічного під час навчання. Проте, “fine-tuning” можливий за наявності власних даних та експертизи.
• Вимогливість до ресурсів: Для реального часу потрібна сучасна GPU. На CPU — повільніше (хоча менші моделі доступні для реального часу за певною втратою якості). Використання OpenAI API вирішує це, але для автономного масштабування потрібні GPU.
• Затримка: Whisper обробляє аудіо порціями й із затримкою фіналізує сегменти. Для додатків у реальному часі (наприклад, живі субтитри) це розміром ~2 секунди до першого тексту, тому що система чекає порцію. У багатьох випадках прийнятно, але не так швидко, як у стрімінгових системах на кшталт Google (які починають виводити текст за ~300 мс). Над “стрімінговим” Whisper працюють у спільноті, проте це непросто.
• Англомовний “зсув” у навчанні: Незважаючи на багатомовність, приблизно 2/3 тренувальних даних — англійська. Whisper все одно добре працює з багатьма іншими мовами (особливо іспанською, французькою і т.п.), але рідкісні мови чи суміші можуть призводити до менш точного розпізнавання або навіть транслітерації/перекладу деяких слів англійською, якщо система не впевнена у розпізнаванні. Деякі користувачі помічали, що Whisper може вставити англійський переклад/написання, коли “гадує” слово.
• Відсутня діаризація говорящих: Whisper транскрибовує все мовлення, але не підписує, хто говорить. Для “Спікер 1 / Спікер 2” потрібно застосовувати зовнішнє визначення спікерів. У багатьох комерційних STT це є “з коробки”.
• Відсутня формальна підтримка: Оскільки модель відкрита, немає офіційної підтримки (проте OpenAI API — окремий продукт з підтримкою, тоді як “open model” — ні).
• Особливості форматування виводу: Whisper може включати токени не-мовлення (наприклад, “[Music]”) чи намагатися поставити розділові знаки, але іноді результат не цілком відповідає бажаному форматуванню (в цілому, розставляє добре). Наприклад, може не додати знак питання до речення, хоча це питання, бо модель не була явно навчена завжди його вставляти. Необхідно певне допрацювання чи додаткові підказки для точного форматування.
• Також в OpenAI API наразі ліміт розміру файлу приблизно 25 МБ, тому довші аудіозаписи потрібно ділити на частини перед відправленням.

Останні оновлення (2024–2025):

• Хоча сама модель Whisper (v2 large) публічно не оновлювалась OpenAI з 2022 року, OpenAI Whisper API стартував на початку 2023 року, зробивши її простою й дешевою для використання deepgram.com. Це перенесло можливості Whisper у руки багатьох розробників.
• Спільнота створила Whisper.cpp — порт на C++, що може працювати на CPU (навіть на мобільних пристроях) через квантизацію моделі. До 2024 року проєкт став досить зрілим: маленькі моделі працюють у реальному часі на смартфонах — деякі мобільні додатки повністю функціонують офлайн завдяки цьому.
• Ведуться дослідження по донавчанню Whisper під специфічні домени (напр., медичну транскрипцію) різними командами (є інформація, що деякі стартапи зробили це, хоча широкої публікації не було).
• OpenAI, ймовірно, працює над моделлю наступного покоління, ймовірно інтегруючи підходи GPT (є натяки у їхніх статтях на потенційну мультимодальну систему “speech + text”). Якщо таку представлять, ймовірно вона замінить Whisper, але станом на середину 2025 року Whisper залишалась їх основною ASR-моделлю.
• Щодо впровадження: до 2025 року багато open-source проєктів (як інструменти Mozilla, спільнота Kaldi тощо) перейшли на Whisper як “стандарт” через її точність. Фактично вона стала базовою.
• Важлива новина: дослідження Meta MMS (Massive Multilingual Speech) (середина 2023) розширило ідею, випустивши моделі для автоматичного розпізнавання мовлення на 1100+ мовах (хоч менш точні для ключових мов, ніж Whisper). Така конкуренція ще більше зацікавила науковців багатомовним розпізнаванням — Whisper все ще лідер за якістю, але можна очікувати відповіді OpenAI:, зокрема Whisper v3 з покриттям більшої кількості мов чи інтеграцією з мультимодальними підходами.
• Підсумовуючи, останні “оновлення” стосувались швидкості розгортання й оптимізації інтеграцій, а не самої моделі — Whisper є топовим вибором і у 2025 для всіх, хто будує продукти з транскрипцією мовлення, завдяки поєднанню якості, підтримки мов і вартості.

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

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

Огляд: Deepgram — це орієнтована на розробників платформа розпізнавання мовлення, що пропонує швидку та високо-точну транскрипцію завдяки набору AI-моделей та потужних API. Deepgram вирізняється своєю увагою до кастомізації, швидкості та економічності для корпоративних застосувань. Заснована у 2015 році, компанія розробила власні моделі розпізнавання мовлення (замість використання моделей великих корпорацій) і зайняла свою нішу, особливо серед контакт-центрів, компаній із аналітики голосу та технологічних фірм, що потребують масштабної або реальної транскрипції у реальному часі. У 2024–2025 роках Deepgram часто згадується як топова альтернатива великим хмарним постачальникам STT, особливо після демонстрації світового рівня точності у своїй новій моделі “Nova-2” deepgram.com. Платформа надає не лише готові моделі, але й інструменти для навчання власних побудованих мовних моделей на специфічних даних компанії (те, що майже не пропонують інші хмарні API у форматі self-service). Deepgram може бути розгорнутий у хмарі або локально (on-premises), що приваблює бізнес із вимогами до гнучкості.

Тип: В першу чергу розпізнавання мовлення (транскрипція). (Deepgram почав бета-пропозиції з тексту в мовлення і інструментів реального часу для Voice AI pipeline з 2025 року deepgram.com deepgram.com, але STT залишається їх основою.)

Компанія/розробник: Deepgram, Inc. (незалежний стартап, але станом на 2025 рік вважається потенційною метою для поглинання завдяки лідерству у STT).

Можливості & цільова аудиторія:

• Транскрипція в реальному часі та пакетна: API Deepgram дозволяє як потокову транскрипцію аудіо з мінімальною затримкою, так і пакетну обробку аудіофайлів. Може обробляти великі обсяги (декларують тисячі аудіо-годин, оброблених швидко).
• Висока точність і вибір моделей: Пропонують кілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” — максимальна точність, “Base” — для швидших/легших задач, інколи моделі під галузі). Нова модель Nova-2 (випущена 2024) хвалиться на 30% нижчим WER у порівнянні з конкурентами та досягає рекордної точності в реальному часі deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація: Головна перевага — клієнти можуть завантажувати розмічені дані для навчання моделей Deepgram, адаптованих під їхню лексику (наприклад, назви продуктів, унікальні фрази). Це тонке налаштування може суттєво підвищити точність для конкретної сфери.
• Багатомовність: Deepgram підтримує транскрипцію багатьма мовами (понад 30 мов станом на 2025 рік, зокрема англійська, іспанська, французька, німецька, японська, китайська тощо). Головна сила — англійська, але кількість мов розширюється.
• Стійкість до шуму та формати аудіо: Deepgram спершу обробляв аудіо через попередню обробку, здатну адаптуватися під різну якість (телефонні дзвінки тощо). Підтримує широкий спектр форматів (у тому числі популярні кодеки MP3, WAV та навіть потокові RTP).
• Функції: Динамічна діаризація (визначення мовців), пунктуація, регістр, фільтрація нецензурної лексики, навіть розпізнавання сутностей (наприклад, чисел, валют). Є можливість пошуку ключових слів чи виконання NLP на транскрипціях через свій API pipeline.
• Швидкість: Відомий дуже швидкою обробкою — завдяки побудові одразу на CUDA (перші версії були з GPU). Оголошують обробку швидше за реальний час навіть великими моделями.
• Масштабованість і розгортання: Доступний як хмарний API (із SLA для підприємств) і як on-premises чи приватна хмара (є контейнерна версія). Акцентують увагу на масштабованості до корпоративного рівня, є дашборди та аналітика використання.
• Сценарії використання: Цільова аудиторія — контакт-центри (транскрипція та аналітика розмов), компанії, що додають голосові функції у ПЗ, медіа-компанії для транскрипції архівів, AI-компанії для бази STT під голосові продукти. Наприклад, кол-центр може паралельно транскрибувати тисячі розмов, аналізувати їх на емоції чи дотримання правил. Розробники цінують простий API та детальну документацію.

Ключові особливості:

• Простота API: Один endpoint API приймає аудіофайл чи потік з різними параметрами (мова, модель, пунктуація, діаризація тощо). Є SDK для популярних мов (Python, Node, Java тощо).
• Підвищення ймовірності для заданих ключових слів: Можна задавати ключові слова для покращення ймовірності їх розпізнавання (без тренування моделі — забезпечує підвищену точність для термінів).
• Однаковість для пакетної й потокової обробки: По суті той самий API; також є різниця pre-recorded vs live endpoint, оптимізованих під відповідні сценарії.
• Безпека: Deepgram пропонує функції on-prem розгортання і не зберігає аудіо після обробки (якщо не вибрано інше). Це критично для фінансових і медичних клієнтів.
• Функції асистента в реальному часі: Через свій API або майбутній “Voice Assistant API” deepgram.com, можливості на кшталт реальної транскрипції + короткий зміст для операторських дзвінків (особлива увага сценаріям контакт-центрів — pipeline STT -> аналіз -> навіть пересилання відповідей).
• Точність: За офіційними тестами Nova-2 показує 8,4% медіанний WER у різних сферах, випереджаючи інших, у яких найближчі ~12% deepgram.com, і на 36% краще за Whisper-large deepgram.com — для бізнесу, критичного до кожного відсотка точності, Deepgram лідирує.
• Вартість: Регулярно підкреслюють економічність GPU-обробки на власних моделях та нижчу ціну при великих обсягах порівняно з конкурентами (деталі нижче).
• Підтримка і моніторинг: Корпоративні функції: детальне логування, пошук у транскрипціях та моніторинг у консольній панелі.

Підтримувані мови: Основний фокус Deepgram — англійська (США та акценти), але станом на 2025 рік підтримує 20-30+ мов нативно, зокрема основні європейські, японську, корейську, китайську, хінді тощо. Поступово розширює список, але ще не дотягує до 100 (менше, ніж Whisper). Дозволяють кастомні моделі для підтримуваних мов (для непідтримуваної треба подавати запит або використовувати багатомовну базову модель, якщо є). Nova-моделі можуть бути англомовними (найвища точність — зазвичай для англійської та іноді іспанської). Є підтримка різних діалектів англійської (наприклад, можна вказати британську або американську для відмінностей в орфографії).

Технічна основа: Deepgram використовує end-to-end deep learning, традиційно будується на автономних дослідженнях — ймовірно, вдосконалені варіанти CNN, RNN чи Transformer’ів. їхня Nova-2 — це “трансформерна архітектура з мовними оптимізаціями” deepgram.com. Для Nova-2 декларують 47 млрд токенів і 6 млн ресурсів у навчанні deepgram.com, що є величезною і різноманітною базою даних. Хваляться, що Nova-2 — “найглибше натренована ASR-модель на ринку” deepgram.com. Ключові технічні вдосконалення:

• Покращили розпізнавання сутностей, контексту тощо завдяки архітектурним змінам deepgram.com.
• Фокус на стрімінг: моделі видають часткові результати майже миттєво — ймовірно, blockwise synchronous decode.
• Оптимізація під GPU: від початку використовували GPU і багато написано в CUDA C++ для інференсу, забезпечено високий пропуск.
• Кастомні моделі, ймовірно, через transfer learning — донавчання на даних клієнта. Інструменти або тренують самостійно, залежно від плану.
• Баланс швидкість/точність: кілька розмірів моделей — раніше була “Enhanced” vs “Standard”. Nova-2 може об’єднати їх або бути топовим із меншими швидшими варіантами.
• Цікавий пункт: Deepgram купив чи зібрав аудіо-датасет із багатьох сфер (у блозі згадується навчання на “усі типи дзвінків, мітингів, відео тощо”). Акцент на адаптації до галузі — спеціалізовані моделі для контакт-центрів (імовірно, донавчені на дзвінках).
• У старих архітектурах була згадка про 2-стадійну модель, але Nova-2, схоже, це вже єдина велика модель.
• Ймовірно, використовують knowledge distillation для стиснення моделей (оскільки пропонують і менші).
• Задіють контекстуальні підказки (hinting expected words — як hints у API).
• З випуском Nova-2 опубліковані порівняння: Nova-2 має медіанний WER 8,4% проти Whisper large 13,2% тощо, досягнуто завдяки тренуванням і покращенням архітектури deepgram.com deepgram.com.

Сценарії використання (деякі додатково до вищезгаданих):

• Живий транскрипт кол-центрів: Компанія використовує Deepgram для транскрипції дзвінків клієнтів у реальному часі, а потім використовує текст для виводу релевантної інформації для агентів або для аналізу дзвінку після завершення на предмет відповідності вимогам.
• SaaS для транскрипції зустрічей: Інструменти на кшталт Fireflies.ai чи аналоги Otter.ai можуть використовувати Deepgram у бекенді для створення нотаток зустрічей і коротких підсумків у реальному часі.
• Голосовий пошук в додатках: Якщо додаток додає функцію голосового пошуку або команди, він може використовувати STT від Deepgram для перетворення запиту в текст (дехто обирає через швидкодію чи конфіденційність).
• Медіа та розваги: Постпродакшн-студія може надсилати велику кількість сирих аудіозаписів у Deepgram, щоб отримати транскрипти для створення субтитрів або зробити контент пошуковим.
• IoT-пристрої: Деякі смарт-пристрої можуть використовувати Deepgram на пристрої (edge-розгортання) або через хмару з низькою затримкою для транскрибування команд.
• Інструменти для розробників: Deepgram інтегровано в платформи без коду та інструменти аналітики, щоб полегшити обробку аудіоданих; наприклад, аналітичний конвеєр, який обробляє записи дзвінків, використовує Deepgram для перетворення їх у текст для подальшого аналізу.

Модель ціноутворення: Вартість Deepgram залежить від використання, є безкоштовні кредити на старт (наприклад, $200 кредиту для нових акаунтів). Далі:

• Вони мають рівні: напр., безкоштовний рівень може дозволяти певну кількість хвилин на місяць, потім платний рівень близько $1.25 за годину для стандартної моделі (тобто $0.0208 за хв) і можливо $2.50/год для Nova (цифри ілюстративні; наприклад, блог Telnyx вказує, що Deepgram починає з безкоштовного та може доходити до $10K/рік для ентерпрайз-варіантів, де передбачені індивідуальні умови).
• Також пропонуються плани з відданістю: наприклад, ви сплачуєте певну суму наперед і отримуєте меншу вартість за хвилину. Або ж фіксовану річну ліцензію для підприємств.
• У порівнянні з великими постачальниками зазвичай вигідніше або дешевше у великих обсягах; плюс підвищена точність означає менше ручної корекції, що теж скорочує витрати для BPO.
• Кастомне навчання моделі може бути додатковою послугою або потрібна корпоративна підписка.
• Вони рекламують, що не беруть плату за розділові знаки, діаризацію тощо – це включені функції.

Переваги:

• Лідируюча точність із Nova-2 – провідна в галузі англомовного розпізнавання мови deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізуємий AI – не «чорна скринька»; можлива адаптація під ваш домен, що для бізнесу дуже важливо (тобто «добра» точність стає «відмінною» під конкретний кейс).
• Реальний час – Deepgram забезпечує потокову обробку з низькою затримкою, що підходить для живих застосувань (деякі хмарні API важко справляються з трафіком у реальному часі; Deepgram саме для цього створено).
• Гнучкість розгортання – хмара, локально, гібрид; працює там, де це потрібно клієнту, враховуючи вимоги до конфіденційності.
• Вигідність і масштабування – часто дешевше при великих обсягах, і ми масштабується до сотень тисяч годин на місяць (вони згадують кейси, де транскрибують десятки тисяч годин щомісяця).
• Зручність для розробників – API і документація отримують високу оцінку; фокус тільки на speech, тому гарна підтримка й експертиза. Фічі, як custom keyword boosting, мультимовність в одному API тощо, зручні.
• Фокус на корпоративні потреби – в платформу входять такі фішки, як detection емоцій, підсумовування (вони додають голосові AI-можливості й поза рамками банального STT), а також глибока аналітика для бізнес-інсайтів із голосу.
• Партнерства та підтримка – інтеграції із Zoom, технічне партнерство (наприклад, деякі телефонні платформи дозволяють напряму стрімити аудіо в Deepgram).
• Безпека – Deepgram відповідає стандарту SOC2 тощо, а для тих, хто хоче максимум контролю, можна розгорнути самостійно.

Слабкі сторони:

• Менша впізнаваність бренду, ніж у Google/AWS; обережні корпорації можуть вагатися обрати невеликого постачальника (аналогічно – Nuance входить у Microsoft, а Deepgram незалежний).
• Покриття мов – вужче, ніж у світових гігантів; якщо потрібна транскрипція рідкісною мовою, можливо, доведеться зачекати або користуватися іншим сервісом.
• Широта функцій – Deepgram зосереджений лише на STT (з деякими ML-доповненнями). Вони не пропонують TTS або повноцінні конверсійні рішення (нині є voice bot API, проте немає всієї платформи як у Google Contact Center AI чи Watson Assistant). Для клієнта, який хоче все-в-одному для голосу й діалогу, Deepgram закриває тільки транскрипцію.
• DIY кастомізація – Хоча кастомізація — це плюс, вона вимагає від замовника наявності своїх даних та, можливо, знань з ML (Deepgram намагається це спрощувати). Не так plug-and-play, як використання загальної моделі — але це плата за кращу якість.
• Оновлення – Менш масштабна компанія може оновлювати моделі рідше, ніж Google (останнім часом був Nova-2). Потенційний простій чи обмеження сервісу можуть мати менше глобальних резервів, аніж великі хмари (втім Deepgram наразі стабільний).
• Якщо використовуєте on-prem, клієнт сам керує розгортанням на GPU, що може бути складністю (але комусь це і потрібно).
• Порівняння з opensource – Якщо критично важлива економія, можна обрати Whisper (безкоштовно), якщо влаштовує трохи менша точність; Deepgram має постійно доводити перевагу над відкритими моделями в точності та підтримці.

Останні оновлення (2024–2025):

• Головне: Випуск моделі Nova-2 наприкінці 2024, значно підвищена точність (на 18% краще за минулу Nova; великі поліпшення над конкурентами) deepgram.com deepgram.com. Deepgram залишається на вістрі прогресу. Є детальні бенчмарки і статті.
• Deepgram запустив Voice Agent API (beta) у 2025 deepgram.com, для створення агентів на AI у реальному часі — тобто додалася можливість не лише транскрибувати, а й аналізувати та реагувати (ймовірно, з LLM для розуміння і TTS для відповіді). Це ознака руху до комплексних голосових AI-рішень для кол-центрів.
• Розширена мовна підтримка (у 2024 додано більше європейських та азійських мов).
• Додано функцію підсумування: Наприклад, у 2024 з’явився опційний модуль — після транскрибування дзвінка Deepgram може видати AI-підсумок розмови. Це використовує LLM-підхід до транскрипту, як Azure із підсумуванням дзвінків.
• Посилено безпеку: у 2024 досягнута відповідність вищим стандартам (було анонсовано HIPAA – тепер сервісом можуть користуватись і медичні організації).
• Покращено досвід для розробників: реліз Node SDK v2, CLI для транскрипції, новий сайт-документація.
• Оптимізовано реальний час: протоколи потокової передачі вдосконалені для затримки менше 300 мс для часткових транскриптів.
• Можливо, з’явилося партнерство з телеком-провайдерами (інтеграція з Twilio тощо), щоб легко транскрибувати дзвінки через API Deepgram.
• Брали участь у відкритих тестах та змаганнях по ASR – показуючи відкритість у результатах.
• Зростання: Deepgram залучив новий раунд фінансування (Серія C у 2023), що означає стабільність і розвиток R&D.

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

8. Speechmatics (Any-context STT Engine) – Speechmatics Ltd.

Огляд: Speechmatics — провідний двигун розпізнавання мовлення (speech-to-text), відомий наголосом на розумінні «кожного голосу» — тобто особливий акцент зроблено на точності для різних акцентів, діалектів і соціодемографічних груп. Базується у Великобританії, у 2010-х компанія отримала репутацію завдяки STT API самообслуговування та рішенням для локального розгортання, часто випереджаючи гігантів при важко розбірливому або діалектному аудіо. Їхня технологія базується на сучасному ML і прориві у self-supervised learning, що дозволило навчати моделі на величезних масивах немаркованого аудіо та підвищити справедливість розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. Станом на 2025 рік Speechmatics пропонує STT у різних форматах: хмарний API, контейнерне розгортання та навіть OEM-інтеграції (їхній рушій вбудовується у сторонні продукти). Серверні кейси — від створення субтитрів (телемовлення) до аналітики дзвінків, а їхній новий Flow API комбінує STT, синтез мовлення і LLM для голосової взаємодії audioxpress.com audioxpress.com. Їх визнають за точність транскриптів незалежно від акценту або віку оратора і заявляють про перевагу над конкурентами саме у боротьбі з «упередженням» (наприклад, їхня система досягає значно кращої точності для афроамериканців і дитячих голосів, ніж в інших системах) speechmatics.com speechmatics.com.

Тип: Розпізнавання мовлення (ASR) із новітніми мультимодальними рішеннями для голосової взаємодії (Speechmatics Flow).

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

Можливості та цільові користувачі:

• Універсальний STT-двигун: Однією з переваг Speechmatics є єдиний рушій, що добре працює для “будь-якого мовця, будь-якого акценту, будь-якого діалекту” у підтримуваних мовах. Це приваблює глобальні бізнеси та мовні компанії, які працюють із мовцями зі всього світу (наприклад, BBC, яка використовувала Speechmatics для створення субтитрів).
• Транскрипція в реальному часі: Їхня система може транскрибувати живі потоки з низькою затримкою, що підходить для живого субтитрування подій, трансляцій і дзвінків.
• Пакетна транскрипція: Високопродуктивна обробка попередньо записаного аудіо/відео з індустріальною точністю. Часто використовується для відеоархівів, створення субтитрів чи текстових розшифровок.
• Підтримка багатьох мов: Розпізнає понад 30 мов (у тому числі варіанти англійської, іспанську, французьку, японську, мандаринську, арабську тощо) та навіть здатен розпізнавати змішування мов (code-switching) (система фіксує, коли мовець змінює мову під час розмови) docs.speechmatics.com. Також підтримується автоматичне визначення мови.
• Користувацький словник (спеціальні слова): Користувачі можуть вказувати певні імена або професійні терміни для пріоритетної обробки (наприклад, щоб рушій правильно написав рідкісні власні назви).
• Гнучке впровадження: Speechmatics може працювати у хмарі (мають SaaS-платформу) або повністю локально через Docker-контейнер, що важливо для захищених середовищ. Багато телеканалів запускають Speechmatics у власних дата-центрах для живих субтитрів, щоб не залежати від Інтернету.
• Точність у шумному середовищі: Висока стійкість до шуму, а також додаткові можливості, такі як форматування сутностей (дати, числа) та розділення мовців (speaker diarization) для визначення різних спікерів.
• Цільові користувачі: Медіа-компанії (ТБ-мережі, відеоплатформи), контакт-центри (для транскрипції дзвінків), корпоративні рішення для транскрипції, розробники ПЗ, яким потрібен STT (Speechmatics часто ліцензує свої технології іншим провайдерам – OEM відносини), державний сектор (наприклад, стенограми парламентів чи рад), та AI-вендори, орієнтовані на об’єктивне ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Поєднує їх STT із TTS та інтеграцією LLM для створення голосових асистентів, які можуть слухати, розуміти (за допомогою LLM) і відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це свідчить про орієнтацію на інтерактивні голосові AI-рішення (наприклад, голосові боти, що справді розуміють різні акценти).

Ключові особливості:

• Точне розпізнавання акцентів: За результатами перевірок на упередженість, істотно зменшено різницю у помилках між різними акцентними групами завдяки тренуванню на великих нелабельованих даних speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, рівень помилок для афроамериканських голосів покращився приблизно на 45% відносно конкурентів speechmatics.com.
• Розпізнавання дитячого мовлення: Вони окремо підкреслюють кращі результати на дитячих голосах (традиційно складна задача для ASR) – 91.8% точності проти приблизно 83% у Google на тесті speechmatics.com.
• Самонавчальна модель (AutoML): Їхнє “Autonomous Speech Recognition”, представлене близько 2021 року, використовувало 1,1 млн год аудіо для навчання із самонаглядом speechmatics.com. Такий масштаб тренування покращив розпізнавання різних голосів там, де бракувало розмічених даних.
• Нейромережеві моделі: Повністю на основі нейронних мереж (перехід від гібридних до наскрізних нейромережевих рішень наприкінці 2010-х).
• API та SDK: Надають REST- і websocket-API для живої та пакетної обробки, а також SDK для зручнішої інтеграції. Виводять детальний JSON, включно зі словами, таймінгами, впевненістю тощо.
• Сутності: Інтелектуальне форматування (наприклад, вивід “£50” при озвученні “fifty pounds”) та позначення сутностей.
• Мовне покриття: Близько 34 мов високої якості станом на 2025 рік, з-поміж яких і ті, що погано покриваються іншими (наприклад, валлійська — BBC Wales використовує їх).
• Постійне оновлення: Регулярно публікують release notes із поліпшеннями (наприклад, покращення точності для мандаринської на 5% в одному із оновлень docs.speechmatics.com чи додавання нових мов, напр. мальтійської й ін.).
• Flow – особливості: Flow API дає розробникам змогу поєднувати вихід STT із міркуванням LLM та голосовим виходом TTS, орієнтуючись на нове покоління голосових асистентів audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна передати аудіо й отримати голосову відповідь (відповідь LLM озвучує TTS) — Speechmatics є “склеювальним” компонентом для взаємодії в реальному часі.

Підтримувані мови: Близько 30–35 мов активно підтримується (англійська, іспанська, французька, німецька, португальська, італійська, нідерландська, російська, китайська, японська, корейська, гінді, арабська, турецька, польська, шведська тощо). Акцент робиться на “глобальні” мови і додаються нові на вимогу docs.speechmatics.com. Також є двомовний режим для іспанської/англійської, який може розпізнавати мішані діалоги англійською-іспанською docs.speechmatics.com. У release notes: нові мови, як-от ірландська й мальтійська, були додані у 2024 році docs.speechmatics.com, що свідчить про готовність додавати навіть маловживані мови за потреби. Особливо пишаються акцентним охопленням всередині мов — наприклад, їхня англійська модель є універсальною для різних варіантів (США, Британія, Індія, Австралія, Африка) без потреби в окремих моделях.

Технічні основи:

• Самонавчання: Використовували методики, схожі на Facebook wav2vec 2.0 (ймовірно, власна версія) — навчання на величезних обсягах нелабельованого аудіо (YouTube, подкасти тощо), потім допрацьовано на транскрибованих даних. Це дало значний приріст для покриття акцентів/діалектів у 2021 році speechmatics.com.
• Нейроархітектура: Ймовірно, поєднання CNN для виділення ознак і Transformer для послідовного моделювання (сучасний ASR зазвичай використовує Conformer або схожі архітектури). В release notes їхній великий апдейт моделі називали “Ursa” docs.speechmatics.com, що дало підйом точності по різних мовах — скоріш за все, це нова велика архітектура (Conformer або Transducer).
• Розміри моделей: Публічно не афішуються, але для on-prem є варіанти (“standard” та “enhanced” моделі). Всі апелюють до “низької затримки”, тож модель імовірно із стрімінговою архітектурою (Transducer або CTC для поступового виводу).
• Підхід до упередженості та рівності: Завдяки навчанню на нелабельованих різноманітних аудіо, модель інтуїтивно охоплює багато варіацій мовлення. Також очевидна ретельна балансування — опубліковані результати зі зниження упередженості свідчать про цілеспрямовані зусилля, щоб забезпечити однакову точність для різних груп мовців.
• Постійне навчання: Імовірно, використовується цикл зворотного зв’язку: виправлення клієнтів потрапляють у систему для поліпшення (наразі невідомо, чи це відкрито для замовників, але ймовірно працює внутрішньо).
• Обладнання та ефективність: Може працювати на стандартних CPU (для багатьох клієнтів, які розгортають on-prem, використовують кластер CPU), а також, можливо, оптимізований для GPU. Часом згадують про “low footprint”.
• Технологія Flow API: Поєднує їх ASR з LLM будь-якого виробника (може бути OpenAI чи ін.), а для синтезу мовлення – TTS-партнер. Архітектурно: STT для тексту, потім LLM для відповіді, далі TTS (ймовірно, Amazon Polly, Azure чи інші, але на сайті згадуються “preferred LLM” і “preferred TTS”) audioxpress.com.

Варіанти використання:

• Мовлення та медіа: Багато прямих телевізійних трансляцій у Великій Британії використовують Speechmatics для створення субтитрів у реальному часі, коли немає доступних стенографістів або для їх підтримки. Також постпродакшн-студії використовують його для створення транскриптів для монтажу чи дотримання нормативних вимог.
• Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, що аналізують інтерв’ю з клієнтами або групові дискусії по всьому світу, використовують Speechmatics для точної транскрипції багатонаціонального контенту (наприклад, для аналізу настроїв у мультинаціональних фокус-групах).
• Державний/публічний сектор: Засідання міських рад або парламентські сесії розшифровуються (особливо в країнах із кількома мовами або значними місцевими акцентами — тут Speechmatics має велику перевагу).
• Аналітика кол-центрів: Аналогічно до інших, але Speechmatics вибирають там, де агенти або клієнти кол-центрів мають важкі акценти, які інші системи можуть неправильно розпізнати. Також завдяки можливості локального (on-prem) розгортання — що важливо для деяких телеком- або банківських компаній у Європі.
• Освіта: Транскрибування записів лекцій або створення субтитрів для університетського контенту (особливо якщо викладачі або студенти мають різноманітні акценти).
• Постачальники голосових технологій: Деякі компанії інтегрували рушій Speechmatics у своє рішення (під власним брендом) завдяки відомій стійкості до акцентів, що дає їм перевагу для глобальної аудиторії.
• Субтитрування користувацького контенту: Деякі платформи, що дозволяють користувачам створювати субтитри до своїх відео, використовують Speechmatics у фоновому режимі для обробки різних голосів.

Модель ціноутворення:

• Зазвичай вони надають індивідуальні комерційні пропозиції для підприємств (особливо для локальних ліцензій — імовірно щорічна ліцензія, що залежить від використання чи кількості каналів).
• Для хмарного API раніше було опубліковано ціни близько $1,25 за годину або схоже, що є конкурентним. Можливо, близько ~$0,02/хв. Для прямих клієнтів підприємств може існувати мінімальна щомісячна квота.
• Також пропонувалася безкоштовна пробна версія або 600 безкоштовних хвилин у їх SaaS на певному етапі.
• Акцент на необмежене використання у локальному розгортанні за фіксовану плату, що привабливо для великих користувачів порівняно з оплатою за хвилину.
• Оскільки їхня аудиторія — корпоративний сектор, вони не найдешевші для невеликого використання (хтось може вибрати OpenAI Whisper для хобі). Але для професійного використання їх ціни співмірні або трохи нижчі за Google/Microsoft при великих об’ємах, особливо підкреслюють співвідношення ціна-якість.
• Їхній Flow API може мати окреме ціноутворення (можливо, за взаємодію, це ще не зовсім зрозуміло, оскільки це новинка).
• Зараз публічно опублікованих цін немає (ймовірно, перехід на модель продажів через менеджерів), але відомі своєю розумною ціною та простою ліцензією (особливо важливо для мовлення, коли потрібно передбачити витрати при 24/7 використанні).

Переваги:

• Точність для акцентів/діалектів: Провідна у світі точність розпізнавання англійської та багатьох мов з мінімальним упередженням speechmatics.com speechmatics.com. Цей підхід «розуміти кожен голос» підкріплено даними й визнаний у галузі — це ключова відмінність, особливо оскільки різноманіття й інклюзія стають важливими.
• Дружність до локального та приватного хмарного розгортання: Багато конкурентів пропонують лише хмару; Speechmatics дає клієнтам повний контроль у разі потреби, що виграє у чутливих та обмежених мережних сценаріях.
• Орієнтація на корпоративний сегмент: Висока відповідність вимогам (імовірно, мають ISO сертифікати speechmatics.com), надійна підтримка, готовність працювати з індивідуальними запитами (наприклад, додавання нової мови чи налаштування під вимоги).
• Субтитрування в реальному часі: Перевірено на практиці під час прямих заходів і в телебаченні, де потрібна низька затримка й висока точність водночас.
• Інновації та місія: Вони мають сильний акцент на зменшенні упередженості ШІ — це може бути важливо для компаній, що хвилюються щодо справедливості. Їхня технологія безпосередньо вирішує часту проблему автоматичного розпізнавання мови (ASR) — зниження точності для певних груп користувачів.
• Багатомовність в одній моделі: Підтримка змішаного мовлення (code-switching) і відсутність необхідності вручну обирати акцент або мову — модель сама визначає, що дуже зручно.
• Стабільність і досвід: На ринку з середини 2010-х, використовується великими брендами (TED тощо), перевірено часом і практикою.
• Розширення за межі STT: Платформа Flow для голосових взаємодій свідчить про еволюцію у бік майбутніх потреб (інвестиції не лише у транскрипцію, а й повноцінний дуплексний голосовий ШІ).

Недоліки:

• Менша відомість у розробницькій спільноті, ніж у деяких американських або open source продуктів, тому менше сторонньої підтримки.
• Менше мов, ніж у Whisper чи Google — якщо потрібна малоресурсна мова, наприклад свахілі або тамільська, її може не бути, доки не буде спеціально розроблено.
• Прозорість цін: Для корпорацій ціна є прозорою й чесною, але для малих розробників це менш «самообслуговування» та менш вигідно для експериментів порівняно, наприклад, із $0,006/хв у OpenAI. Їхній акцент на якість та корпоративний рівень, а не на дешевизну.
• Відсутність вбудованого розуміння мови (до появи Flow) — сирі транскрипти потребують додаткової обробки NLP для аналітики; історично не було функцій аналізу настроїв чи підсумовування (це лишалося стороннім рішенням).
• Конкуренція з Big Tech: З розвитком розпізнавання акцентів у Google і Azure (та безкоштовністю Whisper) Speechmatics має постійно лишатися попереду, щоб компанії вибирали саме їх.
• Відсутність TTS чи інших модальностей (поки що) — компанії, що шукають універсальне рішення, можуть обрати, наприклад, Azure (STT, TTS, перекладач тощо), якщо Speechmatics не інтегрується з партнерами для цього (Flow обіцяє інтеграції з TTS/LLM, а не власну розробку).
• Масштабування бізнесу: як менший гравець, масштабування може бути питанням — чи здатні вони обслуговувати глобальні об’єми, наприклад, на рівні Google? Ймовірно, мають великі потужності завдяки клієнтам з медійної галузі, але певна тривога щодо довгострокової підтримки або фінансів (витрат на тренування моделей тощо) як незалежної компанії може виникати.

Оновлення (2024–2025):

• Speechmatics запустила Flow API у середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, що означає стратегічний вихід до голосового AI — поєднання STT + LLM + TTS в одному рішенні. Відкрито лист очікування, таргет на створення корпоративних голосових асистентів, реальний крок у сферу інтеграції розмовного ШІ.
• Запущено нові мови (ірландська гельська та мальтійська в серпні 2024 року) docs.speechmatics.com та продовжується покращення моделей (моделі Ursa2 дали зростання точності багатьма мовами в серпні 2024 docs.speechmatics.com).
• Покращено діаризацію мовців і визначення кількох мов (наприклад, покращення двомовної іспансько-англійської транскрипції на початку 2024 р.).
• Значний акцент на оновлення пакетних контейнерів із підвищенням точності для низки мов (згідно з реліз-нотами, ~5% покращення у мандаринській, прогрес у арабській, шведській тощо в 2024) docs.speechmatics.com.
• У сфері упередженості й інклюзії: після прориву 2021 року, ймовірно, моделі оновлено з урахуванням нових даних (можливо, у відповідності до досліджень 2023-го). Можливо, вже запущено оновлену систему «Autonomous Speech Recognition 2.0» з додатковими поліпшеннями.
• Компанія брала участь у дослідженнях чи згадувалася в роботах таких інститутів, як Стенфорд чи MIT, про справедливість ASR, відзначаючи свої результати.
• Показала інтерес до інтеграції в більші платформи — ймовірне зростання партнерств (наприклад, інтеграція в Nvidia Riva чи в транскрипцію Zoom — це гіпотетично, але можливі такі угоди).
• Комерційно, Speechmatics розвивається на ринку США (новий офіс чи партнерства), оскільки історично була сильною у Європі.
• У 2025 році компанія залишається незалежною та інноваційною, часто розглядається як одна з лідерів ASR там, де критично важлива неупереджена точність.

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

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

Огляд: ElevenLabs — це передова платформа штучного інтелекту для генерації та клонування голосу, яка стала відомою у 2023 році завдяки неймовірно реалістичним і універсальним синтетичним голосам. Вона спеціалізується на технології Text-to-Speech (TTS), що дозволяє створювати промову з нюансованою емоційністю, а також клонуванні голосу, дозволяючи користувачам створювати унікальні голоси (навіть копіювати голос конкретної людини з її згоди) з невеликого аудіозразка. ElevenLabs пропонує зручний веб-інтерфейс та API, завдяки чому творці контенту, видавці й розробники можуть генерувати високоякісну мову численними голосами та різними мовами. Станом на 2025 рік ElevenLabs вважається однією з провідних платформ для надреалістичного TTS, часто невідрізненного від людської мови в багатьох сценаріях zapier.com zapier.com. Платформу використовують для всього — від начитки аудіокниг до озвучення роликів YouTube, голосів персонажів ігор та інструментів доступності. Її ключова відмінність — рівень виразності та кастомізації: користувачі можуть налаштовувати стабільність та схожість для отримання бажаного емоційного відтінку zapier.com, а також доступна велика бібліотека готових голосів і користувацьких клонів.

Тип: Text-to-Speech & Voice Cloning (з додатковим розпізнаванням мовлення для допомоги процесу клонування, але головний акцент — на синтезі голосу).

Компанія/розробник: ElevenLabs (стартап заснований у 2022 році, з офісами у США та Польщі, вартість ~1 млрд доларів станом на 2023 рік zapier.com).

Можливості і цільова аудиторія:

• Надреалістичний TTS: ElevenLabs може генерувати мовлення, що має природну інтонацію, темп і емоції. Воно не звучить роботизовано; також відчуваються нюанси на кшталт сміху, шепоту, вагань за необхідності. Цільова аудиторія — творці контенту (начитка відео, подкасти, аудіокниги), ігрові розробники (голоси NPC), режисери (прототипове дублювання), окремі користувачі для розваг або доступності (читання статей в обраному голосі).
• Бібліотека голосів: Пропонує понад 300 готових голосів у публічній бібліотеці станом на 2024 рік, з-поміж яких є й такі, що імітують відомих акторів або стилі (ліцензовані або створені користувачами) zapier.com. Можна обирати голос за стилем (оповідач, веселий, лякаючий тощо) та мовою.
• Клонування голосу (індивідуальні голоси): Користувачі (за умови наявності прав) можуть створити цифрову копію голосу, надавши лише декілька хвилин аудіо. Платформа згенерує індивідуальний TTS-голос, що розмовляє тим самим тембром та стилем elevenlabs.io elevenlabs.io. Це популярно серед тих, хто хоче унікального оповідача або компаній для локалізації фірмового “голосу”.
• Мультимовність і крос-лінгвальний режим: ElevenLabs дозволяє генерувати мовлення більш ніж 30 мовами одним і тим самим голосом: тобто можна клонувати англомовного диктора й змусити його говорити, наприклад, іспанською або японською, зберігаючи характерні риси голосу elevenlabs.io elevenlabs.io. Це надзвичайно зручно для дублювання контенту різними мовами з тією ж голосовою ідентичністю.
• Контроль емоцій: Інтерфейс/API дозволяє налаштовувати такі параметри, як стабільність (сталий чи мінливий характер мовлення), схожість (наскільки близьким буде голос до оригіналу) zapier.com, а також стиль і акцент через вибір голосу. Це дає змогу точно налаштовувати виконання — наприклад, зробити озвучку більш емоційною або монотонною.
• Генерація у реальному часі та з низькою затримкою: До 2025 року ElevenLabs покращила швидкість генерації — аудіо створюється настільки швидко, що підходить навіть для окремих сценаріїв роботи у реальному часі (основний режим все ж асинхронний). Є навіть модель з низькою затримкою для інтерактивних сценаріїв (у бета-режимі).
• Платформа та API: Є онлайн-студія, де нетехнічний користувач може набирати текст, обирати/налаштовувати голос і отримувати аудіо. Для розробників є API та SDK. Також пропонують модель Eleven Multilingual v2 для покращеної генерації іншими мовами.
• Інструменти для публікацій: Сконцентровані на потребах аудіокнижкових авторів, наприклад, підтримка великих об’ємів тексту, однаковий голос на протязі кількох розділів тощо. Цільова аудиторія — самвидавці, видавці для локалізації аудіокниг, відеоблогери, контент-мейкери для соцмереж.

Ключові можливості:

• Voice Lab & Library: Зручна “Voice Lab” для керування власними голосами та Voice Library для пошуку голосів за категоріями (наприклад, “оповідач”, “героїчний”, “ведучий новин”) zapier.com. Багато голосів доступні для спільного використання (за наявністю прав).
• Моделі підвищеної виразності: На межі 2023 року ElevenLabs презентувала нову модель (v3, альфа-реліз), яка ще краще імітує сміх, зміну тону всередині речення, шепіт тощо elevenlabs.io elevenlabs.io. У демо продемонстровано яскраво виражені емоції й навіть спів (до певної міри).
• Контроль стабільності і варіабельності: Повзунок “Stability” — при високому значенні голос весь час однаковий (добре для аудіокниг), при низькому — динамічний та емоційний (ідеально для діалогів персонажів) zapier.com.
• Клонування лише з дозволу та захисти: Обов’язкова явна згода чи підтвердження для клонування стороннього голосу (щоб унеможливити зловживання). Для клонування власного голосу потрібно записати спеціальні фрази з підтвердженням своєї згоди (це перевіряється).
• Мультиголосовість і діалоги: Інтерфейс платформи дає змогу легко створювати мультиголосові доріжки (наприклад, різні голоси для різних абзаців чи реплік). Чудово для аудіовистав або імітації розмови.
• Мови: Станом на 2025 рік підтримуються всі основні європейські та частина азійських мов — понад 30 (ймовірно, англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, португальська, польська, гінді, японська, корейська, китайська тощо). Постійне поліпшення якості — у v3 зросла природність іншомовних голосів.
• Якість аудіо: Вихідний звук — професійний (44.1 кГц), підходить для медіа. Є підтримка форматів MP3, WAV.
• API-функції: Можна зазначати голос за ID, налаштовувати параметри для кожного запиту, навіть вмикати ефекти на кшталт “морфінгу” між голосами.
• *ElevenLabs також пропонує мінімальний STT (інструмент розшифрування на базі Whisper для допомоги з дубляжем), однак це не основна функція сервісу.

Підтримувані мови: Понад 32 мови для генерації TTS elevenlabs.io. Важливо, що функція крос-лінгвальності дозволяє використовувати один голос для всіх цих мов — не потрібно робити окрему копію для кожної. Один голос може говорити всіма, якщо й буде акцент, то оригінальний. Також є можливість у-власній-мові (наприклад, клонувати польськомовного диктора — й дати йому говорити японською). Не всі голоси однаково добре працюють всіма мовами (деякі “заточені” під англійську, але модель v3 вирішує це для багатомовності). Мови включають як основні, так і частину менш поширених (наприклад, нідерландську, шведську, можливо — арабську тощо). Якість озвучки іншими мовами активно обговорює спільнота, й до 2025 року ElevenLabs значно поліпшила якість неанглійської генерації.

Технічна основа:

• ElevenLabs використовує власну модель глибокого навчання, ймовірно ансамбль із текстового енкодера на основі Transformer та генеративного аудіо-декодера (вокодер), подібного до VITS чи Grad-TTS, але сильно оптимізованого. Значно інвестували у дослідження виразності — можливо, використовуючи попередньо навчені мовленнєві енкодери (наприклад, Wav2Vec2) для зняття ознак голосу зі зразків, та підхід mixture-of-speaker чи prompt-based для стилів.
• Модель v3 (“Eleven v3”) свідчить про нову архітектуру з багатомовним навчанням і токенами стилю для емоцій elevenlabs.io.
• Згадаються “проривні алгоритми ШІ” elevenlabs.io — ймовірно, використовують величезні масиви навчальних аудіо (тисячі годин, у тому числі публічні аудіокниги тощо), і акцент на мультиспікерних моделях, коли одна модель може генерувати різні голоси.
• Частково аналог OpenAI TTS (озвучка в ChatGPT): єдина модель, що генерує мультиголосову промову. ElevenLabs — серед лідерів у цьому напрямку.
• Є підтримка zero-shot-клонування: з короткого зразка модель адаптується під цей голос. Можливо, завдяки вилученню embedding-голосу (d-вектор або подібне) й подальшому condition в TTS-моделі. Тому клонування й відбувається миттєво.
• Велику увагу приділено емоційному моделюванню — можливо, через стилеві токени чи багатозразкове тренування (озвучування з емоціями).
• Також працюють над швидкою генерацією: GPU-прискорення, ефективний вокодер — для роботи майже у реальному часі. (Можливо — паралельний вокодер для швидкості.).
• Серйозне завдання — усунення крос-лінгвальних проблем: ймовірно, в ElevenLabs використовується IPA чи єдина фонемна система, аби голос міг вимовляти різні мови з однаковим тембром (за відгуками користувачів, це у них виходить).
• На фронтенді потужна обробка тексту: правильна вимова імен, омографи, контекстна обробка (висока якість свідчить про хорошу нормалізацію текстів та власну мовну модель для контекстуальної вимови).
• Імовірно, ElevenLabs використовує й фідбек-цикли: величезна кількість користувачів — база для виправлення вимови й постійного донавчання (особливо часто виправлювані моменти).

Сфери застосування:

• Озвучування аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення аудіокнижкових версій без найманих дикторів, обираючи відповідний голос диктора з бібліотеки або клонуючи власний. Видавці локалізують книги, клонуючи голос диктора іншою мовою.
• Озвучування відео (YouTube, e-Learning): Творці швидко генерують начитки для пояснювальних відео чи курсів. Дехто використовує це для A/B тестування різних стилів голосу для свого контенту.
• Розробка ігор: Незалежні розробники ігор використовують сервіс для озвучення реплік персонажів NPC, підбираючи різні голоси для кожного персонажа й генеруючи діалоги, що дозволяє значно зекономити на записах.
• Дубляж та локалізація: Студія може озвучити фільм або серіал кількома мовами, використовуючи клон оригінального голосу актора, який “говорить” цими мовами – зберігаючи оригінальну вокальну індивідуальність. Вже зараз ElevenLabs використовували в фан-проектах, щоб оригінальні актори “проговорювали” нові репліки.
• Доступність і читання: Люди використовують сервіс для читання статей, електронної пошти чи PDF приємним обраним голосом. Користувачі з порушенням зору виграють від більш природного TTS, що робить тривале прослуховування більш комфортним.
• Прототипування голосу: Рекламні агентства або кіномитці створюють прототипи озвучення й реклами з AI-голосами для погодження з клієнтом до запису людським голосом. Іноді AI-голос настільки якісний, що використовується й у фінальному мінорному проєкті.
• Персональне клонування голосу: Дехто клонує голоси літніх родичів (з їх дозволу) для збереження пам’яті про них, або власний голос, щоб делегувати деякі задачі (наприклад, дати “своєму” голосу озвучувати написане).
• Інтерактивне сторітелінг: Додатки чи ігри, що генерують контент у режимі реального часу, використовують ElevenLabs для проголошення динамічних реплік (із деякою затримкою).
• Голоси для кол-центру чи віртуального асистента: Компанії можуть створити фірмовий голос шляхом клонування чи індивідуальної розробки з ElevenLabs і використовувати його у своєму IVR чи віртуальному асистенті для унікального і брендового звучання.
• Ефективність створення контенту: Автори генерують аудіодіалоги персонажів, щоб почути, як вони звучать у виконанні, що сприяє написанню сценаріїв.

Модель ціноутворення: ElevenLabs пропонує freemium і підписну модель:

• Безкоштовний тариф: ~10 хвилин згенерованого аудіо на місяць для тестування zapier.com.
• Starter (Стартовий) тариф: $5/місяць (або $50/рік) дає ~30 хвилин на місяць плюс доступ до клонування голосу та комерційні права базового рівня zapier.com.
• Вищі тарифи (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують дорожче на місяць, але дають більше використання (години генерації) та додаткові можливості: вища якість, більше кастомних голосів, пріоритет, можливо, доступ до API у залежності від тарифу zapier.com zapier.com.
• Enterprise: індивідуальне ціноутворення для великих обсягів (безлімітні тарифні плани обговорюються, тощо).
• Порівняно з хмарними TTS, які часто беруть оплату за символ, ElevenLabs бере за фактичний час вихідного аудіо. Наприклад, $5 за 30 хвилин, що фактично $0,17 за хвилину, що є конкурентною ціною з урахуванням якості та прав.
• Додатковий обсяг зазвичай можна докупити (overages чи разові пакети).
• У вартість входить використання готових голосів і клонування. Якщо ви клонуєте чийсь голос із їхньої бібліотеки, можливо, доведеться надати підтвердження прав тощо, але сервіс, імовірно, забезпечує законність.
• Вони мають API для підписників (ймовірно, починаючи з тарифу $5, але з обмеженням квоти).
• Загалом, сервіс дуже доступний для індивідуальних творців (що й спричинило його популярність), з можливістю масштабування для більших потреб.

Переваги:

• Неперевершена якість голосу та реалістичність: Часто користувачі відзначають, що голоси ElevenLabs – одні з найбільш людяних із доступних публіці zapier.com zapier.com. Вони передають емоції й природний ритм, переважаючи багато великих TTS за виразністю.
• Зручність для користувача і свобода творчості: Платформа зроблена так, що навіть нефахівець може легко клонувати голос або налаштовувати стиль. Це знижує бар’єр входу для творчого застосування AI-голосу.
• Величезний вибір голосів: Сотні голосів та можливість створити власний означають фактично необмежену кількість стилів чи персонажів – значно більше, ніж у звичайних TTS (які мають десь 20–50 голосів).
• Багатомовність й перенесення голосу: Можливість зберігати акцент/емоції при перенесенні голосу між мовами є унікальною перевагою, що полегшує створення контенту кількома мовами.
• Швидкий цикл поліпшень: Як фокусований стартап, ElevenLabs швидко впроваджує нові функції (наприклад, швидкий перехід від v1 до v3, додавання мов, сміху/шепоту). Також вони оперативно враховують відгуки спільноти.
• Активна спільнота: Багато творців гуртуються навколо сервісу, діляться порадами і голосами, що збільшує популярність і забезпечує широту сценаріїв застосування, роблячи продукт стійкішим.
• Гнучка API-інтеграція: Розробники можуть вбудовувати сервіс у додатки (деякі додатки для озвучення чи Discord-боти вже використовують ElevenLabs для синтезу голосу).
• Вигідність за співвідношенням ціна/якість: Для малих і середніх обсягів це значно дешевше, ніж наймати дикторів і студії, а результати близькі до професійних. Велика перевага для незалежних творців.
• Етичні запобіжники: Запроваджені певні захисти (клонування голосу вимагає підтвердження або доступне тільки на вищих тарифах; є розпізнавання голосу для уникнення зловживань). Це формує довіру з боку правовласників.
• Потужне фінансування та зростання: Добре профінансований і широко впроваджений сервіс, тож з великою ймовірністю буде розвиватися і надалі.

Недоліки:

• Можливість зловживань: Саме ці сильні сторони (реалістичне клонування) мають і темний бік – уже були інциденти використання для голосових deepfake. Це змусило компанію посилити політику використання і впровадити інструменти детекції. Втім, сам факт існування такої технології становить ризик підробки, якщо не дотримуватися запобіжників.
• Стабільність довгих начиток: Іноді складно зберігати абсолютно однакову емоційну подачу при дуже довгих начитках. Модель може трохи варіювати тон або темп у різних розділах (хоча налаштування стабільності й оновлення v3 суттєво це вирішують).
• Вимова незвичних слів: Хоча загалом добре, часом сервіс помиляється з іменами чи рідкісними термінами. Є можливість ручної корекції (фонетичне написання), але не завжди ідеально для кожного власного імені. Інші хмарні TTS мають схожі проблеми, але це важливо враховувати.
• Обмеження API/швидкість: Для дуже масштабного використання (генерація тисяч годин автоматично) можливі ліміти на швидкість, хоча для enterprise-компаній можуть нарощувати потужності за потреби. Великі провайдери швидше обробляють паралельні запити.
• Відсутність розпізнавання мовлення й діалогового менеджменту: Це не повноцінна розмовна AI-платформа – для такої реалізації потрібне підключення STT та логіки. Дехто може розцінювати це як недолік порівняно з end-to-end рішеннями на кшталт Amazon Polly + Lex. Однак, ElevenLabs можна легко інтегрувати з іншими рішеннями.
• Зростаюча конкуренція: Великі гравці й стартапи звернули увагу на успіх ElevenLabs; OpenAI теж можуть вийти із власним просунутим TTS, а Microsoft розвиває VALL-E тощо. ElevenLabs доведеться постійно інновувати, щоб зберігати лідерство.
• Ліцензування та права: Користувачам потрібно бути уважними при використанні голосів, що схожі на реальних людей або клони. Навіть із дозволом, у деяких країнах можуть бути правові сірі зони (право на схожість). Ця складність стримує частину комерційного використання доти, доки законодавство чи етика не стане прозорішою.
• Обмеження щодо акцентів і мов: Хоча система багатомовна, голос може зберігати акцент вихідної мови. Для деяких ситуацій необхідний саме нативний голос мовою (ElevenLabs, ймовірно, вирішить це появою наборів нативних голосів або адаптацією під мову).
• Залежність від хмари: Це закритий хмарний сервіс; немає офлайнового чи локального рішення. Деякі користувачі можуть віддавати перевагу on-prem для конфіденційних матеріалів (деякі компанії не хочуть вивантажувати сценарії в хмару). Самохостингової версії немає (на відміну від відкритих TTS-движків).

Останні оновлення (2024–2025):

• ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2 наприкінці 2023 року, значно покращивши якість озвучення іншими мовами (менший акцент, краща вимова).
• Вони випустили альфа-версію Voice Generation v3, яка може відтворювати сміх, змінювати стиль озвучення в середині речення та має загалом більш широкий динамічний діапазон elevenlabs.io elevenlabs.io. Ймовірно, повноцінний реліз відбувся у 2024 році, що дозволило робити голоси ще більш реалістичними (наприклад, на демо були цілі інсценовані сцени).
• Вони розширили функціонал та запустили миттєве клонування голосу за ~3 секунди аудіо у закритій бета-версії (якщо правда, ймовірно, використовується технологія, подібна до Microsoft VALL-E, про яку вони напевно знали). Це радикально спрощує процес створення копії голосу користувача.
• Бібліотека голосів суттєво зросла після запуску функції обміну голосами: до 2025 року доступні тисячі голосів, створених користувачами (деякі у публічному доступі чи оригінальні) – свого роду «маркетплейс» голосів.
• Вони отримали більше партнерств; наприклад, деякі видавці відкрито використовують ElevenLabs для аудіокниг, інтеграцію з відомим софтом для відео (можливо, плагін для Adobe Premiere чи After Effects для генерації закадрового тексту всередині додатку).
• Вони залучили додаткове фінансування з високою оцінкою компанії zapier.com, що свідчить про розширення (можливо, у суміжні напрямки – як розвиток діалогових голосових рішень або дослідження просодії).
• У плані безпеки впровадили систему відбитку голосу – будь-яке аудіо, згенероване ElevenLabs, може бути ідентифіковане завдяки прихованому водяному знаку або детектора AI, який вони розробляють для запобігання зловживанням.
• Додано інструмент Voice Design (у бета-версії), що дозволяє створювати новий AI-голос шляхом «змішування» голосів або налаштування окремих характеристик без зразків людського голосу. Це відкриває креативні можливості для генерування унікальних голосів, не прив’язаних до реальних людей.
• Також покращено API для розробників – з’явилися функції асинхронної генерації, більш тонке управління через API, можливо, і опція локального розгортання для підприємств (не підтверджено, але ймовірно для великих клієнтів).
• Загалом ElevenLabs і у 2025 році задає стандарти генерації AI-голосів, змушуючи інших конкурувати.

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

10. Resemble AI (клонування голосу та платформа кастомного TTS) – Resemble AI

Огляд: Resemble AI – відома платформа клонування голосів на AI та кастомного тексту-у-мову, яка дозволяє створювати надреалістичні голосові моделі та генерувати мовлення цими голосами. Заснована у 2019 році, Resemble робить акцент на швидкому та масштабованому клонуванні голосів для креативного й комерційного використання. Вона виділяється тим, що пропонує кілька способів клонування: з тексту (існуючі TTS-голоси, які можна допрацьовувати), з аудіо чи навіть реального конвертування голосу в реальному часі. Станом на 2025 рік Resemble AI використовується для створення реалістичних AI-голосів для фільмів, ігор, реклами та віртуальних помічників, коли потрібен певний голос, який або копіює реальну людину, або є фірмовим. Є також функція “Localize”, що дозволяє одному голосу говорити багатьма мовами (подібно до ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble надає API та веб-студію, і особливо цікава підприємствам, які хочуть інтегрувати свої власні голоси у продукти (з розширеним контролем, включаючи локальне розгортання для корпоративних потреб).

Тип: Текст-у-мову та клонування голосу, плюс голосова конвертація у реальному часі.

Компанія/розробник: Resemble AI (канадський стартап).

Можливості та цільова аудиторія:

• Клонування голосу: Можна створити копію голосу на основі кількох хвилин аудіозапису. Клонування від Resemble високої якості, добре передає тембр і акцент оригіналу. Основні користувачі: контент-студії, яким потрібні синтетичні голоси талантів, бренди, що створюють фірмовий голосовий стиль, розробники додатків із унікальними голосовими персонажами.
• Генерація кастомного TTS: Після клонування або створення голосу можна вводити текст і генерувати мовлення цим голосом через веб-інтерфейс або API. Генерується велика гама інтонацій (Resemble вміє передавати емоцію як із датасету, так і через додаткові налаштування).
• Конвертація голосу в реальному часі: Ключова функція – Resemble вміє робити конвертацію “мовлення-у-мовлення”, тобто ви говорите і майже в реальному часі отримуєте озвучення цільовим клоном resemble.ai resemble.ai. Корисно для дублювання чи живого озвучення (скажімо, ви говорите, а звучите як інший персонаж).
• Локалізація (крос-мовна): Їхній інструмент Localize дозволяє перекладати і конвертувати голос у 60+ мов resemble.ai. Можна взяти англомовну модель голосу і змусити її говорити іншими мовами із збереженням ідентичності голосу. Це використовується для дублювання діалогів чи контенту по всьому світу.
• Емоція та стиль: Resemble акцентує не лише на копіюванні тембру, а й емоції та стилю. Їхня система може додати емоційний відтінок із референс-записів у згенеровану аудіо resemble.ai resemble.ai.
• Гнучкі формати вводу/виводу: Підтримується не лише plain text, а й API з параметрами для вказування емоцій, є система управління діалогом. Вивід – стандартні формати аудіо, можна тонко регулювати швидкість тощо.
• Інтеграція і розгортання: Є хмарний API, а також on-prem або приватний хмарний деплой для підприємств (дані лишаються в компанії). Для геймдеву є плагін для Unity, що спрощує додавання голосів у ігри. Ймовірно можлива й інтеграція у телефонію.
• Сфери застосування та користувачі: Розробники ігор (Resemble використовувався для створення персонажів), постпродакшн (наприклад, виправлення реплік чи створення голосів CGI-персонажам), реклама (клони відомих голосів за дозволом), кол-центри (створення віртуальних операторів із фірмовим голосом), доступність (дати людям з втраченим голосом цифрового двійника).

Ключові функції:

• 4 способи клонування: Клонування через запис голосу у веб-інтерфейсі (читання 50 фраз і т. ін.), завантаження готових записів, створення нового голосу змішуванням кількох, або об’єднання голосів в один клік для нової стилістики.
• Мовлення-у-мовлення: Ви подаєте вхідний аудіо (наприклад, свій голос із новими репліками) і Resemble конвертує його до цільового, зберігаючи нюанси інтонації. Це майже в реальному часі (коротка затримка).
• API та GUI: Нетехнічні користувачі можуть використовувати зручний веб-інтерфейс для створення кліпів, коригування інтонації вибором слів і вручну регулювати швидкість/акцентування (є функція ручного редагування схожа на Descript Overdub).
• Захоплення емоцій: Обіцяють “захоплення емоцій у повному спектрі” – модель може передати емоцію, якщо вона була у вхідних даних. Також дозволяють позначати тренувальні дані за емоціями, щоб генерувати, наприклад, «злий» чи «радісний» режим мовлення.
• Масова генерація та персоналізація: API Resemble дозволяє масову генерацію (наприклад, випуск тисяч персоналізованих аудіоповідомлень – є кейси з персонофікованими аудіорекламами з іменами тощо).
• Якість та покращення: Використовується нейроякісний вокодер для надприродної чіткості звучання. Вказують на аналіз і корекцію слабких сигналів перед транскрипцією telnyx.com – це може стосуватися STT в Watson. Для Resemble, ймовірно, теж роблять препроцесинг аудіо.
• Проекти і командна робота: У веб-студії є функції керування проектами – команда може разом працювати над голосовими проектами, прослуховувати дублі тощо.
• Етичність/верифікація: Впроваджені заходи з перевірки належності голосу – наприклад, вимога озвучити спеціальні фрази. Також можуть вставляти watermark у результати задля можливості ідентифікації.
• Resemble Fill – знакова функція: можна завантажити реальний запис голосу, якщо у ньому відсутні або погано записані слова – вписати потрібний текст, і система підміняє ці слова у записі AI-голосом “безшовно”. Це фактично AI-патчування репліки, дуже корисно для “ремонту” озвучення у фільмах.
• Аналітика та тюнінг: Для підприємств є аналітика використання, налаштування словника (кастомні вимови) тощо.

Підтримувані мови: Більше 50 мов для озвучення aibase.com, а у Localize-дублюванні прямо вказано 62 мови resemble.ai. Дуже широкий вибір, подібно до ElevenLabs. Є англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, декілька індійських, арабська тощо. Часто наголошують, що голос може “говорити” мовами, яких не було у навчальних даних – очевидно, в основі багатомовний TTS-двигун.
Також згадують можливість “перемикання” мов у середині, але це більше до STT. Для TTS – підтримка декількох мов є суттєвою перевагою.

Технічна основа:

• Двигун Resemble, ймовірно, включає нейронну модель TTS для багатьох мовців (наприклад, Glow-TTS або варіант FastSpeech) плюс вокодер високої якості (ймовірно, щось подібне до HiFi-GAN). Вони використовують голосовий енкодер (схожий на техніки векторів мовця), що дозволяє швидко клонувати голос на основі прикладів.
• Вказують на використання машинного навчання у великих масштабах – ймовірно, тренують на величезних масивах голосових даних (можливо, ліцензованих у студій, із публічних датасетів тощо).
• Конвертація мови у реальному часі вказує на модель, яка може брати аудіо-ознаки вихідного голосу і дуже швидко зіставляти з ознаками цільового голосу. Ймовірно, вони комбінують автоматичне розпізнавання мови (щоби отримати фонеми/вирівнювання у часі), далі синтезують із тембром цільового голосу, або використовують end-to-end модель конвертації голосу, яка для швидкості не потребує явної транскрипції.
• Управління емоціями: Можливо, використовують підхід style tokens, або окремі моделі/дофайн-тюнінг під емоції із мітками.
• Локалізація: Ймовірно, використовують конвеєр: мовлення-в-текст (з перекладом), потім текст-в-мовлення. Або (малоймовірно) мають пряму крос-мовну голосову модель. Інтегрують перекладацький крок. Акцентують на збереженні особистості голосу в інших мовах (імпліцитно: використання тієї самої голосової моделі для неангломовного контенту).
• Масштабованість та швидкість: Заявляють конвертацію в реальному часі з мінімальною затримкою. Для звичайного тексту TTS-генерація, можливо, трохи повільніша, ніж у ElevenLabs (якщо більше бекенду), але оптимізують. Можуть генерувати 15 хвилин аудіо всього із 50 записаних речень (швидке клонування).
• Сфокусовані на тонкому відтворенні акустичних деталей, щоби клон був невідрізнимим. Можливо, застосовують продвинуті loss-функції чи GAN для передачі голосової ідентичності.
• Аналізують та коригують аудіовхід для S2S – ймовірно, очищення шуму або підбір тону кімнати.
• Технологія включає функції поліпшення голосу (поліпшення якості вхідного сигналу) за потреби.

Використання:

• Кіно й телебачення: Resemble використовували для клонування голосів акторів у постпродакшені (наприклад, щоб виправити репліку або згенерувати текст, якщо актор недоступний). Також для AI-озвучки CG-персонажів або «омолодження» голосу (зробити старший голос молодим).
• Ігрова індустрія: Студії клонують кілька акторів і на цій основі генерують години діалогів NPC (економія і можливість швидкої змінюваності скриптів).
• Реклама й маркетинг: Бренди клонують голос знаменитості (з дозволу) для масового створення варіантів реклам або персоналізованих промо. Або створюють вигаданий голос бренду для консистентності по ринках, міняючи мову, але зберігаючи вокальну ідентичність.
• Конверсаційні AI-агенти: Деякі компанії використовують Resemble для свого IVR/віртуального асистента, щоб голос збігався з брендом (наприклад, у банку асистент говорить у спец-голосі, а не з типовим TTS).
• Особисті цілі при втраті голосу: Люди із втратою голосу через хворобу клонували й зберігали свій голос через Resemble, потім спілкувалися ним як TTS (схоже з Lyrebird – поглинутий Descript; Resemble теж дає таку послугу).
• Локалізація медіа: Дубляжні студії використовують Resemble Localize для швидкої адаптації – вводять оригінал, отримують у цільовій мові, але із схожим голосом. Дуже економить час, хоча часто потребує людської доробки.
• Інтерактивні оповідання: Resemble можна інтегрувати у додатки інтерактивних історій/AI-оповідачів, коли потрібні динамічні голоси (рідше через затримки, але можливо).
• Корпоративне навчання/E-learning: Генерація озвучення для навчальних матеріалів «клонованими» професійними дикторами, багатьма мовами й з консистентністю тону, без повторного запису.

Модель ціноутворення: Resemble більше орієнтований на корпоративних клієнтів, але публікують такі деталі:

• Є безкоштовний тріал (ймовірно, з обмеженнями по клонуванню й кількох хвилинах із ватермаркою).
• Зазвичай ціни – на основі використання, або підписка. Для індивідуалів було близько $30/міс за певний обʼєм і голоси, далі плата за перевищення.
• Для корпорацій – індивідуальні тарифи. Також є Pay-as-you-go для API.
• Одна з публічних цифр: $0.006 за секунду генерованого аудіо (~$0.36 за хвилину) для стандартного використання, із знижками на обсяг.
• Можлива окрема плата за створення голосу (наприклад, якщо потрібно якісний запис із їх допомогою).
• Оскільки ElevenLabs дешевший, Resemble не конкурує по нижній ціновій ніші, а по функціях і готовності до ентерпрайзу (наприклад: безліміт на кастомному тарифі, переговори про ліцензії для всієї компанії).
• Можливо, можна викупити модель для розміщення on-premises (дорого, але повний контроль).
• У цілому, для подібних потреб дорожчий за ElevenLabs, але дає функції, яких немає у конкурентів (режим реального часу, прямі інтеграційні пайплайни тощо, що цінно для певних клієнтів).

Переваги:

• Комплексний AI-набір для роботи з голосом: Resemble покриває все – TTS, клонування, конвертація у реальному часі, багатомовний дубляж, аудіо-редагування (заповнення пауз тощо). Все в одному місці.
• Корпоративний фокус та кастомізація: Багато опцій (розгортання, підтримка, інтеграції під клієнта), комфортно для бізнесу.
• Якісне клонування й емоційна точність: Дуже реалістичні клони – численні кейси підтверджують передачу стилю й емоцій resemble.ai resemble.ai. Наприклад, кейс із Днем матері – 354 тис. персоналізованих повідомлень із 90% точністю resemble.ai – це круте підкріплення якості і масштабу.
• Реальний час: Можливість конвертації «на льоту» – це значна перевага (наприклад, під час трансляцій або виступів можна миттєво дублирувати іншою мовою чи голосом).
• Локалізація/мови: Більше 60 мов й акцент на збереженні голосу resemble.ai – ключ для глобальних проектів.
• Етика й контроль: Позиціонують себе як «етичних» (треба згода і т.д.). Сильно просувають цю політику: важливо для замовників із IP-турботами. Є захист від зловживань (наприклад, фраза-верифікація, як у конкурентів).
• Кейси й досвід: Використовувалися для гучних проектів (Голлівуд та ін.), що додає довіри. Наприклад, кейс із грою-переможцем Apple Design Award, яка використовує Resemble resemble.ai (голосові актори «на льоту» в Crayola Adventures).
• Масштабованість та ROI: Деякі клієнти повідомляють про зростання контенту (наприклад, кейс Truefan: 70-кратний ріст контенту і 7-кратний по доходу resemble.ai). Це показник реальних потужностей платформи.
• Багатоголосся/емоції у фінальному результаті: Можна легко створювати діалоги чи інтерактиви (наприклад, ABC Mouse для Q&A з дітьми resemble.ai).
• Контроль якості голосу: Є інструменти для покращення якості (наприклад, підмікс фонової музики або мастеринг під студійний рівень), чого часто немає у звичайних TTS API.
• Постійний розвиток: Постійні оновлення (недавно – “Contextual AI voices”, вдосконалення алгоритмів і т.д.).

Недоліки:

• Не так просто/дешево для ентузіастів: У порівнянні з ElevenLabs, Resemble орієнтований на корпоративний сегмент. Інтерфейс потужний, але можливо менш очевидний для новачків, а ціна може бути барʼєром для малих користувачів (вони можуть вибрати ElevenLabs).
• Менша публічна впізнаваність: Профі поважають, але не така віральність як у ElevenLabs 2023 року серед масових креаторів. Більше сприймається як інструмент «за кадром».
• Якість vs ElevenLabs: Відрив мінімальний, але деякі голосові ентузіасти відзначають, що у ElevenLabs є перевага в ультрареалістичній емоційності англійської. Resemble дуже близький і іноді кращий в інших аспектах (наприклад, у реальному часі). Гонка щільна, але сприйняття важливе.
• Компроміси фокусу: Адже розвивають і TTS, і технологію реального часу – доводиться балансувати оптимізацію, тоді як ElevenLabs сфокусований на offline-TTS якості. При збої пріоритизації можлива певна затримка у розвитку (але поки що це не помітно).
• Залежність від якості тренінгових даних: Для найкращого результату треба якісний запис на вході. Якщо аудіо погане – якість гірша. Вони мають засоби покращення, але фізику не обійдеш.
• Юридичні ризики: Проблема спільна для всіх – етика клонування. Resemble добре запобігає, але замовники все одно можуть побоюватись через потенційні майбутні регуляції або страх «діпфейку». Корпоративний фокус допомагає вибудувати захист (NDA, легальний супровід), але це фактор на ринку.
• Конкуренція та overlap: Зʼявилось багато нових сервісів (на базі відкритих моделей), які дешевші. Resemble треба конкурувати якістю та функціоналом. Також великі хмари (наприклад, Microsoft Custom Neural Voice) стали прямими конкурентами (особливо після придбання Nuance).
• Контроль над деталями: Є базові редактори, але для тонкого тонування інтонацій може бути не так гнучко як у людини – творці іноді будуть генерувати кілька версій або дообробляти вручну, щоб досягти ідеалу (актуально для всіх AI-голосів).

Останні оновлення (2024–2025):

• Resemble запустила “Resemble AI 3.0” приблизно у 2024 році з вагомими покращеннями моделі, зробивши акцент на ширшому емоційному спектрі та покращеному багатомовному виводі. Можливо, інтегровано щось подібне до VALL-E або посилено можливості zero-shot для зменшення обсягу даних, необхідних для клонування.
• Вони збільшили кількість локалізованих мов орієнтовно з 40 до 62 та покращили точність перекладу, щоб інтонація оригіналу зберігалася (імовірно шляхом вирівнювання текстового перекладу з підказками стилю голосу).
• Затримки у конверсії голосу в реальному часі було ще більше скорочено – зараз відповідь, ймовірно, приходить менш ніж за 1 секунду.
• Вони впровадили функцію контролю стилю за зразком – наприклад, ви надаєте зразок потрібної емоції чи контексту, і TTS імітує цей стиль. Це зручно, коли потрібно, щоб голос у певній фразі звучав, скажімо, радісно чи сумно; ви надаєте референсний кліп із такою інтонацією з будь-якого джерела (можливо, з даних оригінального диктора або навіть іншого голосу), щоб скерувати синтез.
• Імовірно, була інтегрована невелика LLM для допомоги з прогнозуванням інтонації (наприклад, автоматичного визначення, де підкреслити або як емоційно читати речення згідно змісту).
• Платформу для розробників було покращено: наприклад, більш зручний API для створення багатьох голосових кліпів паралельно, websocket для потокової TTS у реальному часі тощо.
• Щодо безпеки: був запущений API голосової автентифікації, який може перевіряти, чи створено аудіо у Resemble, або якщо хтось намагається клонувати голос, який їм не належить (якась внутрішня водяна мітка або виявлення голосового підпису).
• Залучили кілька великих партнерів – наприклад, велику студію дубляжу або партнерство з медіакомпаніями для локалізації контенту. Приклад Age of Learning (ABC Mouse), але можливі й інші.
• Ймовірно, розширено маркетплейс голосових талантів: можливо, вибудувано відносини з акторами озвучки для створення ліцензійних голосових образів, які інші можуть легально використовувати за оплату (етична монетизація голосів).
• Постійні R&D розробки Resemble утримують компанію серед провідних сервісів голосового клонування у 2025 році з потужною корпоративною клієнтурою.

Офіційний сайт: Платформа для клонування голосу Resemble AI aibase.com resemble.ai (офіційний сайт з описом їхніх кастомних голосових та real-time speech-to-speech можливостей).

Джерела:

1. Google Cloud Text-to-Speech – “380+ voices across 50+ languages and variants.” (Google Cloud documentation cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка 120+ мов, розпізнавання в реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – “Supports 140 languages/variants with 400 voices.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Сумісний із корпоративними застосуваннями STT з можливістю кастомізації та захисту даних для 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – “Amazon Polly offers 100+ voices in 40+ languages… emotionally engaging generative voices.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – Модель ASR нового покоління для 100+ мов, визначення мовців, робота з потоковими та пакетними даними. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – “Можливість налаштування моделей під галузеву термінологію, сильний захист даних; використовується в медицині та юриспруденції.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – “Dragon Medical здійснює високоточну транскрипцію складної медичної термінології; гнучкий on-prem або cloud.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Open-source модель, навчена на 680 тис. годин, “підтримує 99 мов”, майже передова точність для багатьох мов. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – “$0.006 за хвилину” для Whisper-large через OpenAI, що дає змогу отримати дешеву і якісну транскрипцію для розробників deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – “WER на 30% нижче за конкурентів; найточніше розпізнавання англійської мови (середній WER 8,4% проти 13,2% у Whisper).” (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Дозволяє тренувати моделі під визначену термінологію, +18% точності проти попередньої версії. (Gladia blog через Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – “91,8% точності на дитячих голосах проти 83,4% у Google; на 45% менше помилок на афро-американських голосах.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – Реальний час: ASR + LLM + TTS для голосових помічників; 50 мов, велика різноманітність акцентів. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – “Понад 300 голосів, ультрареалістичні з емоційною варіативністю; голосове клонування (5 хвилин аудіо → новий голос).” (Zapier Review zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – Безкоштовно 10 хв/міс, платні тарифи від $5/міс за 30 хвилин із клонуванням і комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Один голос говорить 30+ мовами; експресивна v3-модель може шепотіти, кричати й навіть співати. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – “Генеруйте мовлення у вашому клонованому голосі 62 мовами; конверсія голосу voice-to-voice у реальному часі.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Кампанія Truefan: 354 тис. персоналізованих відеоповідомлень з AI-клонованими голосами зірок із 90% схожістю, ROI 7× resemble.ai】, *ABC Mouse використав Resemble для інтерактивного дитячого додатку з Q&A-голосом у реальному часі resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Вловлювання емоцій і перенесення стилю у клонованих голосах; можливість патчити існуюче аудіо (“Resemble Fill”). (Документація Resemble AI resemble.ai resemble.ai】