Вступ

Технологія голосового AI у 2025 році відзначається вражаючими досягненнями у сферах Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT) та клонування голосу. Провідні галузеві платформи забезпечують дедалі природніше синтезування мови та надзвичайно точне розпізнавання мовлення, відкриваючи можливості від віртуальних асистентів і транскрипції у реальному часі до реалістичних озвучок та багатомовного дубляжу. У цьому огляді представлені 10 топових платформ голосового AI, які домінують у 2025 році, досягаючи високих результатів принаймні в одному із зазначених напрямків. Кожен розділ містить огляд можливостей, ключові функції, підтримувані мови, технічну основу, сценарії застосування, ціноутворення, переваги/недоліки, нещодавні інновації (2024–2025) та посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого ознайомлення наведена порівняльна таблиця основних характеристик платформ.

Порівняльна таблиця (Summary Comparison Table)

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

Огляд: Google Cloud Speech AI охоплює Cloud Text-to-Speech і Speech-to-Text API, які відомі високою якістю звучання й масштабованістю. TTS від Google генерує природню, максимально людську мову завдяки передовим глибинним моделям (наприклад, WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT забезпечує точну транскрипцію в реальному часі понад 120 мовами й діалектами krisp.ai. Основні користувачі — це підприємства, яким потрібні багатомовні голосові рішення, та розробники, які вбудовують голос у додатки або пристрої. Google також пропонує опцію Custom Voice, яка дозволяє створити унікальний AI-голос на основі користувацьких записів id.cloud-ace.com (з етичними обмеженнями).

Ключові характеристики:

• Text-to-Speech: 380+ голосів понад 50 мов і варіантів cloud.google.com, включаючи WaveNet і новітні Neural2 голоси для реалістичної інтонації. Пропонує стилі голосу (наприклад, голоси “Studio”, що імітують професійних дикторів) та тонке налаштування через SSML для контролю тону, висоти, швидкості й пауз videosdk.live videosdk.live.
• Speech-to-Text: Потокове розпізнавання в реальному часі та пакетне транскрибування з підтримкою 125+ мов, автоматичної пунктуації, позначок часу на рівні слів і визначення мовців krisp.ai krisp.ai. Дозволяє адаптацію мовлення (власні словники) для кращого розпізнавання термінів вузької тематики krisp.ai krisp.ai.
• Користувацькі моделі: Cloud STT дозволяє налаштовувати моделі під специфічну термінологію, а Cloud TTS надає Custom Voice (нейронне клонування голосу) для створення фірмового голосу id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Інтеграція та інструменти: Легко інтегрується з екосистемою Google Cloud (наприклад, Dialogflow CX для голосових ботів). Надає SDK/REST API та підтримує розгортання на різних платформах.

Підтримувані мови: Понад 50 мов для TTS (охоплення всіх основних мов світу та багатьох регіональних варіантів) cloud.google.com, і 120+ мов для STT krisp.ai. Така широка мовна підтримка ідеально підходить для глобальних застосунків і локалізації. Обидва API підтримують різні акценти та діалекти англійської; STT може автоматично розпізнавати мови в багатомовному аудіо й навіть транскрибувати код-перемикання (до 4 мов в одному висловлюванні) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технологічне підґрунтя: TTS Google базується на дослідженнях DeepMind – наприклад, нейронних вокодерах WaveNet і наступних розробках AudioLM/Chirp для виразного, низьколатентного мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються за допомогою глибоких нейронних мереж, що досягають майже людського рівня виразності. STT використовує комплексні моделі глибокого навчання (посилені величезною аудіобазою Google); у новіших оновленнях використовуються архітектури типу Transformer і масштабоване навчання для постійного підвищення точності. Google також оптимізує моделі для масового розгортання, забезпечуючи функції типу потокового розпізнавання з низькою затримкою й обробку шумних аудіо завдяки тренуванню на шумних даних.

Використання: Універсальність голосових API від Google відкриває такі сценарії застосування:

• Автоматизація контакт-центрів: IVR-системи й голосові боти, що природно розмовляють із клієнтами (наприклад, голосовий агент на Dialogflow надає інформацію про рахунок) cloud.google.com.
• Транскрипція та субтитрування медіа: Транскрибування подкастів, відео чи прямих трансляцій (реальні субтитри) кількома мовами для доступності й індексації.
• Голосові помічники та IoT: Робота віртуальних асистентів на смартфонах чи smart home-пристроях (сам Google Assistant працює на цій технології), а також голосове керування IoT-додатками.
• Е-навчання та створення контенту: Генерація аудіокниг чи голосових озвучень для відео з природніми голосами, транскрибування лекцій або зустрічей для подальшого перегляду.
• Доступність: Озвучування тексту для екранних дикторів і допоміжних пристроїв, а також перевід з голосу у текст для користувачів, які диктують замість введення.

Вартість: Google Cloud використовує модель оплати за споживання. Для TTS оплата йде за кожен мільйон символів (наприклад, близько $16 за 1M символів для голосів WaveNet/Neural2, дешевше для стандартних голосів). STT тарифікується за кожні 15 секунд або хвилину аудіо (~$0.006 за 15с для стандартних моделей) залежно від типу моделі та режиму (реальний час чи пакетний процес). Google надає щедрий безкоштовний рівень — нові користувачі отримують $300 кредитів і щомісячні безкоштовні квоти (наприклад, 1 година STT і кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це робить стартове тестування недорогим. При великих об’ємах доступні корпоративні знижки або контракти на зобов’язання.

Переваги: Хмарна платформа Google виділяється високою якістю звуку й точністю (завдяки дослідженням Google AI). Вона має широку мовну підтримку (справжнє глобальне охоплення) та масштабованість на хмарній інфраструктурі Google (працює з великими потоками даних у реальному часі). Служби дружні до розробників — прості REST/gRPC API та клієнтські бібліотеки. Постійні інновації Google (нові голоси, поліпшення моделей) забезпечують найкращу продуктивність cloud.google.com. Як частина повноцінного хмарного пакету, сервіс добре інтегрується з іншими продуктами Google (Storage, Translation, Dialogflow) для створення комплексних голосових додатків.

Недоліки: Вартість при масштабі може бути суттєвою, особливо для довготривалої TTS-генерації або 24/7 транскрибування — користувачі відзначають, що ціна Google може бути високою для масштабного використання без додаткових знижок обсягу telnyx.com. Деякі користувачі повідомляють, що точність STT все ще може коливатися через сильні акценти чи шумну аудіо, потрібна адаптація моделі. У режимі реального часу STT іноді має невелику затримку при високому навантаженні telnyx.com. Додатково, питання корпоративного управління даними — хоча сервіс має налаштування приватності, компанії з високими вимогами до захисту даних можуть віддати перевагу локальним рішенням (чого Google напряму не пропонує, на відміну від деяких конкурентів).

Оновлення (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати свої голосові сервіси. Наприкінці 2024 року розпочато оновлення багатьох TTS-голосів європейських мов на ще більш природні версії googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. У Cloud TTS тепер доступні голоси Chirp v3 (на основі досліджень AudioLM для природної спонтанної мови) та синтез багатоголосих діалогів cloud.google.com cloud.google.com. Для STT Google запустив покращені моделі з більшою точністю та ще ширшою мовною підтримкою (понад 125 мов) gcpweekly.com telnyx.com. Примітно, що Google запустив Custom Voice у широкому доступі — клієнти можуть навчати й розгортати власні TTS-голоси на своїх аудіо (з відповідною процедурою етичного контролю) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. З цими нововведеннями та постійним розширенням мов і діалектів Google зберігає позиції флагмана голосового ШІ 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, Voice Cloning) – Microsoft

Огляд: Сервіс Azure AI Speech від Microsoft — це корпоративна платформа, яка пропонує нейронний текст-в-голос (Neural Text-to-Speech), розпізнавання мовлення (Speech-to-Text), а також можливості такі як переклад мовлення (Speech Translation) та Custom Neural Voice. Azure TTS надає величезний вибір голосів (понад 400 голосів у 140 мовах/локалях) з людською якістю techcommunity.microsoft.com, включаючи різні стилі та емоції. Його STT (розпізнавання мовлення) дуже точне, підтримує понад 70 мов для реального часу або пакетної транскрипції telnyx.com і навіть може перекладати мовлення на льоту іншими мовами krisp.ai. Основна перевага — кастомізація для корпоративних клієнтів: можна навчати власні акустичні/мовні моделі або створювати клонований голос бренду. Azure Speech тісно інтегрований із хмарною екосистемою Azure (SDK та REST API) та спирається на десятиліття досліджень у сфері мовлення Microsoft (включаючи технології Nuance, які Microsoft придбала).

Ключові можливості:

• Neural Text-to-Speech: Величезна бібліотека готових нейронних голосів у 144 мовах/варіантах (446 голосів станом на середину 2024 року) techcommunity.microsoft.com — від невимушеного розмовного до офіційного стилю. Голоси створені на основі глибокого навчання Microsoft для параметрів проказування (наприклад, моделі Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі голосу (веселий, емпатійний, сервісний, новинний тощо) та тонке налаштування (SSML – керування висотою, темпом, вимовою). Важлива особливість — підтримка мультимовності та багатьох дикторів: деякі голоси можуть перемикатися між мовами (code-switching), а також підтримується кілька “ролей” дикторів для діалогів.
• Speech-to-Text: Високоточний ASR із режимами потокової обробки та пакетної транскрипції. Підтримує 75+ мов/діалектів telnyx.com і надає автоматичну пунктуацію, фільтрацію ненормативної лексики, діаризацію мовців, власний словник та переклад мовлення (транскрипція та переклад в один крок) krisp.ai. Підходить для коротких команд і довгих транскриптів; можливі спеціалізовані моделі (наприклад, для call-центрів).
• Custom Neural Voice: Сервіс клонування, що дозволяє компаніям створити унікальний ІІ-голос на основі конкретного диктора (необхідно приблизно 30 хвилин навчального аудіо та підтвердження згоди). Це створює синтетичний голос бренду/персонажа — для ігор, ботів тощо. Відомий якістю, наприклад, “Flo” від Progressive чи чат-боти AT&T.
• Безпека та розгортання: Високий рівень безпеки: шифрування даних, відповідність стандартам конфіденційності, підтримка контейнеризованих точок доступу (можна розгортати моделі на своїх серверах або на edge-пристроях для чутливих даних) krisp.ai. Гнучкість (хмара чи локально в контейнері) особливо ціниться, наприклад, у медицині.
• Інтеграція: Побудований для інтеграції в екосистему Azure — наприклад, з Cognitive Services (переклад, когнітивний пошук), Bot Framework (для створення голосових ботів) чи Power Platform. Також підтримується Speaker Recognition (аутентифікація за голосом).

Підтримувані мови: Голосовий ІІ Azure надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов і варіантів (голоси майже в усіх основних мовах і багатьох регіональних — різні акценти англійської, діалекти китайської, індійські, африканські мови тощо) techcommunity.microsoft.com. STT — 100+ мов для транскрипції (автоматичне визначення мови або багатомовне мовлення) techcommunity.microsoft.com. Можливість Speech Translation — десятки мовних пар. Microsoft постійно додає навіть малопоширені мови. Така широта покриття — основна перевага для глобальних чи локалізованих сервісів.

Технологічна основа: Технології Microsoft у сфері мовлення базуються на глибоких нейронних мережах і багаторічних дослідженнях (частина — з Microsoft Research і придбаної Nuance). Neural TTS використовує моделі Transformer, FastSpeech для генерації хвильових форм, а також вокодери, подібні до WaveNet. Останній прорив — досягнення “людського паритету” у TTS для окремих завдань — завдяки масштабному навчанню та тюнінгу під нюанси людської мови techcommunity.microsoft.com. Для STT використовується поєднання акустичних і мовних моделей; з 2023 року впроваджено акустичні моделі на базі Transformer (краща точність, стійкість до шуму), а також уніфіковані “Conformer” моделі. Azure використовує також енсемблі моделей і reinforcement learning для неперервного вдосконалення. Доступне адаптивне навчання — покращення розпізнавання для спеціальних термінів через додаткові тексти (кастомні мовні моделі). З інфраструктурного боку Azure Speech може використовувати GPU у хмарі для мінімальних затримок і автоматично масштабуватися для піків навантаження (наприклад, live captioning великих подій).

Сфери застосування: Azure Speech використовують у різних галузях:

• Служба підтримки та IVR: Багато підприємств застосовують STT і TTS Azure у call-центрах і голосових ботах. Наприклад, авіакомпанія розпізнає мовлення клієнта й відповідає синтезованим голосом Neural TTS, перекладаючи запит за потреби krisp.ai.
• Віртуальні асистенти: Ядро для голосу віртуальних агентів, таких як Cortana і асистентів у авто чи побутових пристроях. Завдяки кастомному голосу можна створювати унікальну “персону” асистента.
• Контент, медіа: Ігрові та анімаційні студії використовують Custom Neural Voice для створення голосів персонажів без масових записів акторів (наприклад, озвучення реплік у клонованому голосі актора). Медіакомпанії застосовують TTS для дикторства, аудіокниг, багатомовного дубляжу.
• Доступність і освіта: STT Azure допомагає створювати live-субтитри для відеодзвінків (наприклад, у Microsoft Teams) та лекцій, що важливо для людей з вадами слуху або мовним бар’єром. TTS використовується в програмах “читання вголос” у Windows, електронних книжках, освітніх додатках.
• Продуктивність бізнесу: Транскрипція зустрічей, голосової пошти, диктування документів. Технології Nuance Dragon (тепер інтегровані в Microsoft) застосовуються у медицині (STT для клінічних нотаток лікарів), у юриспруденції для точного диктування юридичних документів krisp.ai krisp.ai.

Ціни: Azure Speech має модель оплати за використання. Для STT тарифікація за годину аудіо (стандартне/кастомне/покращене розпізнавання — різні тарифи). Наприклад, стандартна потокова транскрипція — близько $1 за годину аудіо. TTS — оплата за символ або за 1 млн символів (приблизно $16 за мільйон символів для нейронних голосів — схоже на інші сервіси). Custom Neural Voice — додатково оплачуються налаштування/навчання та використання. Є безкоштовні ліміти: наприклад, певна кількість годин STT протягом 12 місяців і певна кількість символів для TTS. Azure також пропонує ці сервіси в складі Cognitive Services bundle для підприємств із об’ємними знижками. У цілому ціноутворення конкурентне, але за функції “преміум” (кастомні моделі чи унікальні стилі) доведеться платити окремо.

Сильні сторони: Сервіс розпізнавання мови від Microsoft готовий 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 власні моделі STT дають організаціям тонкий контроль. Широта підтримки мов і голосів є провідною в індустрії techcommunity.microsoft.com, що робить сервіс універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція з масштабною екосистемою Azure та інструментами для розробників (відмінні SDK для .NET, Python, Java тощо) — це сильна сторона, що спрощує розробку комплексних рішень. Голоси Microsoft дуже природні, часто отримують високу оцінку за виразність та різноманітність стилів. Ще одна перевага — гнучкість розгортання: є підтримка запуску в контейнерах, тож можливе використання офлайн чи на edge-пристроях, чого не пропонують майже всі хмарні провайдери. Нарешті, постійні оновлення Microsoft (часто ґрунтуються на досвіді використання мови у Windows, Office та Xbox) гарантують, що сервіс Azure Speech отримує переваги від передових наукових розробок і масштабного тестування у реальному світі.

Слабкі сторони: Хоча якість Azure висока, вартість може стрімко зростати при значному навантаженні, особливо для Custom Neural Voice (який вимагає значних інвестицій і проходження процедури схвалення від Microsoft), а також для довгих розшифрувань, якщо не укладено корпоративну угоду telnyx.com. Велика кількість функцій і налаштувань тягне за собою вищу криву навчання — новим користувачам може бути складно розібратися з усіма опціями (напр. вибір серед багатьох голосів чи налаштування власних моделей потребує певної експертизи). Щодо точності, Azure STT знаходиться серед лідерів, але деякі незалежні тести показують, що Google чи Speechmatics інколи мають невелику перевагу в окремих бенчмарках (точність залежить від мови чи акценту). Також, повноцінне використання потенціалу Azure Speech зазвичай передбачає інтеграцію в екосистему Azure, — сервіс найкраще працює при зв’язці з Azure Storage тощо, що може не підходити користувачам мультихмарних стратегій або тим, хто шукає простий автономний сервіс. І, нарешті, як і з будь-якою хмарною послугою, використання Azure Speech означає передачу даних у хмару — організації з надчутливими даними можуть надати перевагу лише локальному рішенню (контейнер Azure допомагає, але він не безкоштовний).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft стрімко розширила перелік мов і голосів. 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 “стандартні” голоси на користь виключно нейронних (з вересня 2024) для підвищення якості learn.microsoft.com. Microsoft представила інноваційну функцію Voice Flex Neural (прев’ю), яка може ще динамічніше змінювати стилі мовлення. В STT Microsoft інтегрувала деякі можливості Nuance Dragon у Azure – наприклад, Dragon Legal і Medical моделі стали доступними у Azure для спеціалізованого розпізнавання мови з надвисокою точністю технічної лексики. Оновлено Speech Studio — графічний інструмент для легкого створення кастомних моделей і голосів. Ще одне суттєве оновлення: Speech to Text на Azure отримав покращення завдяки новій foundation model (модель із мільярдами параметрів), що підняло точність на ~15% та дозволяє транскрибувати змішані мови одночасно aws.amazon.com aws.amazon.com. Також Microsoft оголосила про інтеграцію розпізнавання мови з Azure OpenAI services — тепер можливі сценарії, як-от конвертація мовлення на зустрічі в текст із подальшим підсумовуванням GPT-4 (все всередині Azure). Постійне впровадження генеративного AI (як-от GPT) в поєднанні з мовленням та покращенням роботи з акцентами й упередженістю (частково завдяки партнерству Microsoft з організаціями для зменшення помилок серед різноманітних мовців) зберігає Azure Speech серед лідерів і в 2025 році.

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

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

Огляд: Amazon Web Services (AWS) пропонує потужний хмарний голосовий AI через Amazon Polly для Text-to-Speech і Amazon Transcribe для Speech-to-Text. Polly перетворює текст на природну мову з різними голосами і мовами, а Transcribe використовує ASR (автоматичне розпізнавання мовлення) для отримання максимально точних транскрипцій з аудіо. Ці сервіси є частиною масштабної AI-платформи AWS і користуються перевагами масштабованості та інтеграції. Голосові технології Amazon відзначаються надійністю й впроваджені в різних галузях — від IVR-систем і субтитрування медіа до голосових помічників тощо. Polly і Transcribe — це окремі сервіси, але разом покривають повний спектр потреб: і генерацію мови, і її розпізнавання. Amazon пропонує також суміжні сервіси: Amazon Lex (для розмовних ботів), Transcribe Call Analytics (аналітика контакт-центрів) і спеціальну програму Brand Voice (де Amazon створює кастомний голос бренду через Polly). AWS Voice AI орієнтований на розробників і компанії, що вже використовують AWS, пропонуючи легку інтеграцію з іншими ресурсами AWS.

Ключові можливості:

• Amazon Polly (TTS): Polly пропонує 100+ голосів для 40+ мов і варіантів aws.amazon.com, включаючи чоловічі та жіночі голоси, а також мікс нейронних і стандартних варіантів. Це “живі” голоси, створені за допомогою глибинного навчання для передачі натуральної інтонації та ритму. Polly підтримує нейронний TTS для високої якості мовлення та нещодавно представила Neural Generative TTS engine – найсучаснішу модель (з 13 ультра-виразними голосами станом на кінець 2024 року), що створює ще більш емоційну й розмовну мову aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly містить такі функції, як мовна розмітка SSML для детального налаштування мови (вимова, наголоси, паузи) aws.amazon.com. Є особливі стилі голосів; наприклад, стиль диктора новин чи розмовний стиль для невимушеної подачі. Унікальна можливість Polly — автоматично регулювати швидкість промови на довгих текстах (дихання, розділові знаки) через long-form engine, що робить звучання аудіокниг і новин максимально натуральним (є навіть окремі голоси для long-form).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe працює і з пакетним розпізнаванням готових аудіофайлів, і з реальним часом для стрімінгу. Підтримує 100+ мов і діалектів aws.amazon.com і може автоматично визначати мову. Серед ключових можливостей: діаризація (розрізнення мовців у багатоголосому аудіо) krisp.ai, власний словник (навчити систему вузькоспеціальній лексиці або іменам) telnyx.com, пунктуація та регістр (автоматично вставляє розділові знаки і великі літери для кращої читабельності) krisp.ai, а також таймкоди для кожного слова. Transcribe також має фільтрацію вмісту (скривати нецензурну лексику чи PII) і редагування — актуально для контакт-центрів для заміни/видалення чутливої інформації. Для медицини і дзвінків є спеціальні режими: Transcribe Medical для медицини (відповідає HIPAA) та Call Analytics, що не лише транскрибує, а й аналізує настрій, категорії та генерує зведення за допомогою ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Інтеграція та інструменти: Polly і Transcribe інтегруються з іншими сервісами AWS. Наприклад, результат із Transcribe можна одразу передати у Amazon Comprehend (NLP-сервіс) для поглибленої обробки тексту чи у Translate для перекладу транскрипції. Polly можна використовувати з AWS Translate для генерації озвучки іншими мовами. AWS надає SDK багатьма мовами (Python boto3, Java, JavaScript тощо) для легкого виклику цих сервісів. Також є корисна фіча — MediaConvert Amazon автоматично генерує субтитри до відео на основі Transcribe. Додатково AWS пропонує Presign APIs — можливість організовувати захищені прямі завантаження файлів на транскрипцію чи стрімінг.
• Кастомізація: Голоси Polly наперед визначені, але AWS має програму Brand Voice: експерти Amazon створюють індивідуальний голос бренду на замовлення (ця функція не self-service; це спільний проект — напр. у KFC Canada працювали з AWS для створення голосу “полковника Сандерса” через Polly Brand Voice venturebeat.com). Для Transcribe настройка можлива через власний словник або Custom Language Models (для деяких мов AWS дозволяє навчити маленьку мовну модель за власними транскрипціями — ця можливість ще в preview).
• Продуктивність і масштабування: Послуги Amazon відомі масштабованістю і відмінною надійністю (імовірно, навіть Alexa використовує Polly і Transcribe). Обидва сервіси витримують великі навантаження: Transcribe-стрімінг підтримує паралельну обробку багатьох потоків, а пакетні задачі обробляють години аудіо на S3. Polly генерує мову швидко, навіть підтримує кешування результатів і має нейронне кешування популярних фраз. Затримки мінімальні, особливо якщо AWS-регіон близький до користувача. Для IoT або edge використання AWS не надає офлайн-контейнерів (на відміну від Azure), але пропонує edge connector-и через AWS IoT для стрімінгу у 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. Для багатьох мов є декілька голосів (наприклад, американська англійська має понад 15 голосів). AWS продовжує додавати мови – наприклад, наприкінці 2024 року були додані голоси чеською і швейцарською німецькою docs.aws.amazon.com. Не всі мови у світі охоплені, але вибір широкий і постійно розширюється.
• Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік, підтримує 100+ мов та їх варіантів для транскрибування aws.amazon.com. Спочатку було близько 31 мови (переважно західні), але Amazon суттєво розширила список, використовуючи нове покоління моделей, щоб включити й інші (включно з в’єтнамською, фарсі, суахілі тощо). Також підтримується багатомовне транскрибування — система здатна виявляти й транскрибувати двомовні розмови (наприклад, поєднання англійської та іспанської в одній розмові). Для специфічних сфер: Transcribe Medical наразі підтримує медичну диктовку різними діалектами англійської та іспанської.

Технічна основа: Генеративний голос Amazon (Polly) використовує передові нейронні моделі, включаючи модель-трансформер із мільярдом параметрів для новітніх голосів aws.amazon.com. Ця архітектура дозволяє Polly генерувати мовлення у потоковому режимі з високою якістю – результат звучить “емоційно заряджено і дуже розмовно” aws.amazon.com. Раніше використовувалися конкатенативні або старіші нейромережі для стандартних голосів, проте акцент сьогодні повністю на нейронних TTS. Сторона STT: Amazon Transcribe працює на базі моделі ASR нового покоління (декілька мільярдів параметрів), створеної та навченої Amazon на величезних обсягах аудіо (за повідомленнями, мільйони годин) aws.amazon.com. Модель, ймовірно, використовує архітектуру Transformer або Conformer для досягнення високої точності. Вона оптимізована для роботи в різних акустичних умовах і з різними акцентами (Amazon прямо заявляє, що враховано особливості акцентів і шумів) aws.amazon.com. Варто зазначити, що еволюція Transcribe базувалася на досягненнях в розпізнаванні мови Alexa — покращення моделей Alexa часто впроваджуються у Transcribe для ширшого використання. AWS використовує самонавчені методи для малопоширених мов (аналогічно SpeechMix чи wav2vec) для розширення мовного покриття. Щодо розгортання — ці моделі працюють на керованій інфраструктурі AWS; також AWS має спеціалізовані чипи для інференсу (як AWS Inferentia), які можуть застосовуватись для вигідного запуску таких моделей.

Варіанти використання:

• Інтерактивна голосова відповідь (IVR): Багато компаній використовують Polly для озвучення підказок і Transcribe для фіксації того, що каже абонент у телефонних меню. Наприклад, IVR банку може оголошувати інформацію про рахунок через Polly й використовувати Transcribe для розпізнавання голосових запитів.
• Аналіз контакт-центрів: Використання Transcribe для транскрибування дзвінків у службі підтримки (через Amazon Connect або інші платформи call-центрів) та подальшого аналізу емоцій клієнтів або роботи операторів. Функції Call Analytics (з визначенням настрою і резюмуванням) допомагають автоматизувати контроль якості дзвінків aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Медіа і розваги: Polly використовується для генерації озвучень для новин чи блогів (деякі новинні портали пропонують “прослухай цю статтю” з голосами Polly). Transcribe застосовується мовниками для створення субтитрів на телебаченні або відеоплатформами для автоматичної генерації субтитрів до відео користувачів. Студії можуть використовувати Transcribe для транскрипцій матеріалів під час монтажу (пошук за текстом у відео).
• Електронне навчання й доступність: Платформи електронного навчання використовують Polly для перетворення текстових матеріалів у аудіо різними мовами, роблячи навчальні ресурси доступнішими. Transcribe допомагає створювати текстові розшифровки уроків або дає змогу студентам шукати в записах лекцій.
• Голосові функції в пристроях і додатках: Багато мобільних додатків або IoT-пристроїв використовують AWS для голосу. Наприклад, мобільний додаток може впровадити голосовий пошук через Transcribe (записати питання, відправити в Transcribe, отримати текст). Голоси Polly можуть бути вбудовані у пристрої — смарт-дзеркала або системи оповіщення для читання повідомлень.
• Багатомовне дублювання: За комбінації AWS-сервісів (Transcribe + Translate + Polly) розробники можуть створювати автоматизовані рішення для дубляжу. Наприклад, взяти англомовне відео, транскрибувати його, перекласти транскрипт іспанською, потім використовувати іспанський голос Polly для створення аудіодоріжки дубляжу.
• Ігри та інтерактивні медіа: Розробники ігор можуть використовувати Polly для озвучування діалогів NPC (щоб текстівку можна було відтворити без запису актора для кожної репліки). Для Polly навіть є NTTS-голос (Justin), спеціально створений для співу, який використовують для творчих проектів.

Ціноутворення: Модель оплати AWS – на основі використання:

• Amazon Polly: Оплата за мільйон вводимих символів. Перші 5 мільйонів символів на місяць безкоштовно для нових акаунтів протягом 12 місяців aws.amazon.com. Після цього стандартні голоси коштують близько $4 за 1 млн символів, нейронні — близько $16 за 1 млн символів (ціни можуть трохи різнитись по регіонах). Нові “генеративні” голоси можуть мати преміальну ціну (наприклад, трохи вище за символ через вищі витрати на обчислення). Вартість Polly порівнянна з Google/Microsoft у категорії нейронних голосів. Додаткової плати за зберігання чи стрімінг аудіо немає (окрім мінімальної оплати за S3 чи передачу даних, якщо використовуєте для зберігання/доставки).
• Amazon Transcribe: Оплата за секунду аудіо. Наприклад, стандартна транскрипція коштує $0.0004 за секунду (тобто $0.024 за хвилину). Одна година — приблизно $1.44. Є нюанси для додаткових функцій: наприклад, Call Analytics або Medical можуть коштувати трохи дорожче (~$0.0008/сек). Потокове розпізнавання також тарифікується за секунду. AWS надає 60 хвилин транскрипції безкоштовно на місяць протягом 12 місяців для нових користувачів aws.amazon.com. Також часто діють знижки для великих обсягів або корпоративних контрактів через AWS Enterprise Support.
• Підхід AWS — модульний: якщо ви використовуєте Translate чи інші сервіси разом, вони тарифікуються окремо. Але плюс у тому, що ви платите лише за використане й можете масштабуватись до нуля, якщо не використовуєте. Це вигідно при нерегулярному використанні, а для великих постійних навантажень варто домовлятись про знижки або використовувати saving plans від AWS.

Переваги: Головна перевага голосових сервісів AWS — це їхня доведена масштабованість і надійність: вони створені для роботи у виробничих сценаріях (SLA 99,9% від AWS, резервування в кількох регіонах тощо). Глибока інтеграція з екосистемою AWS — перевага для тих, хто вже використовує AWS (IAM для доступу, S3 для вводу/виводу — усе працює разом). Голоси Polly вважаються дуже природними, нові генеративні голоси ще більше наблизилися до рівня людського мовлення, плюс мають емоційну виразність aws.amazon.com. Transcribe відомий стійкістю до складних аудіоумов (був одним із перших, хто наголошував на роботі з різними акцентами і шумом aws.amazon.com). Сервіси відносно прості для роботи через API, є гарна документація та приклади. AWS також пропонує конкурентні ціни і безкоштовний тариф для новачків. Додаткова перевага — висока швидкість розвитку: Amazon регулярно додає нові функції (наприклад, визначення токсичності в Transcribe для модерації) та розширює мовну підтримку, часто на підставі потреб реальних клієнтів AWS. З точки зору безпеки, AWS сильний: дані шифруються, можна не зберігати або автоматично видаляти контент після обробки. Для корпоративних клієнтів AWS пропонує людську підтримку і solution-архітекторів для ефективного впровадження сервісів.

Недоліки: Для деяких розробників недоліком може бути те, що для роботи з AWS потрібна реєстрація акаунта та розуміння IAM і консолі AWS — це може бути надлишково складно, якщо потрібно просто протестувати голосову функцію (для порівняння, у деяких конкурентів є простіші відкриті ендпоінти чи графічні інтерфейси). На відміну від Google або Microsoft, в AWS немає загальнодоступної самостійної генерації голосу бренду; Brand Voice доступний лише для великих замовників. Це означає, що невеликі користувачі не можуть навчити власні голоси на AWS (крім словникової функції). AWS також наразі не пропонує on-prem/offline варіанту розгортання Polly чи Transcribe — це лише хмара (можна використовувати edge-рішення типу Outposts чи локальні зони від Amazon, але це не зовсім офлайн-контейнер). Щодо точності: хоча Transcribe сильний, в окремих незалежних тестах Microsoft і Google іноді показували трохи вищу точність для певних мов або сценаріїв (це залежить; нова модель AWS майже наздогнала конкурентів). Ще момент: мовне покриття TTS — 40+ мов це добре, але Google та Microsoft підтримують ще більше; AWS може трохи відставати по окремих локалізованих голосах (наприклад, Google зараз має більше індійських мов для TTS, ніж Polly). Нарешті, розмаїття сервісів AWS може плутати (наприклад, вибір між Transcribe і Lex для задач), тому знадобиться базове знання cloud-архітектури.

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

• Polly: У листопаді 2024 року AWS запустила шість нових “генеративних” голосів різними мовами (французька, іспанська, німецька, варіанти англійської), розширивши кількість з 7 до 13 у цій категорії aws.amazon.com. Ці голоси використовують новий генеративний TTS-движок, є надзвичайно експресивними та орієнтовані на розмовний ШІ. Також додано Long-Form NTTS voices для іспанської та англійської, що зберігають чистоту звучання на дуже довгих ділянках aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше, в 2024, AWS представила Newscaster style голос португальською (Бразилія) та іншими мовами. В березні 2025 документація Amazon Polly вказує, що сервіс тепер підтримує чеську й швейцарсько-німецьку мови, що відображає постійне розширення docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS покращила якість нейронних голосів Polly (ймовірно, оновлення основної моделі) — деякі користувачі зауважили плавнішу просодію в оновлених голосах.
• Transcribe: У середині 2024 Amazon анонсувала наступне покоління ASR-моделі (Nova) для Transcribe, яка суттєво підвищила точність і довела кількість мов до понад 100 aws.amazon.com. Також був впроваджений Transcribe Call Analytics глобально з можливістю отримати резюме розмови за допомогою генеративного ШІ (інтеграція з AWS Bedrock або OpenAI models) — тобто автоматичне підбиття основних підсумків дзвінка після транскрибування. Ще одна новинка — Real-Time Toxicity Detection (запуск наприкінці 2024), що дозволяє розробникам виявляти мову ворожнечі чи харасмент у живому аудіо через Transcribe — важливо для модерування голосових чатів aws.amazon.com. У 2025 AWS тестує у режимі preview кастомні мовні моделі (CLM) для Transcribe, що дозволяє компаніям підлаштовувати ASR під свої дані (це конкуренція кастомному STT від Azure). У бік ціноутворення AWS зробила Transcribe доступнішим для масових клієнтів, автоматично впроваджуючи поетапне ціноутворення при досягненні певного порогу годин на місяць. Усі ці оновлення показують прагнення AWS залишатися лідером голосового ШІ, постійно вдосконалюючи якість і функціонал.

Офіційні сайти: Amazon Polly — сервіс текст-в-мову aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe — сервіс мовлення-в-текст aws.amazon.com aws.amazon.com.

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

Огляд: IBM Watson пропонує як текст-в-мову, так і мовлення-в-текст у складі своїх AI-сервісів Watson. IBM має довгу історію у сфері мовленнєвих технологій, а її хмарні сервіси концентруються на кастомізації, галузевих рішеннях та приватності даних. Watson Text-to-Speech може синтезувати природнє мовлення різними мовами, а Watson Speech-to-Text забезпечує високу точність транскрипції з можливістю адаптації до спеціалізованої лексики. Сервіси Watson особливо популярні в галузях охорони здоров’я, фінансах та юридичному секторі, де лексика складна, а безпека даних критична. IBM дозволяє запускати свої моделі on-premises (через IBM Cloud Pak), що підходить організаціям, які не можуть відправляти голосові дані у публічну хмару. Хоча частка IBM у ринку мовленнєвих хмар нижча, ніж у Google, MS чи AWS, компанія залишається авторитетним, enterprise-рівня провайдером для рішень з мовлення, які потребують тонкої настройки або інтеграції з широкою екосистемою Watson (що включає мовні перекладачі, фреймворк асистента тощо).

Ключові особливості:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Підтримує кілька голосів 13+ мовами (зокрема англійська US/UK, іспанська, французька, німецька, італійська, японська, арабська, португальська (Бразилія), корейська, китайська тощо). Голоси “нейронні”, IBM постійно їх оновлює — наприклад, додано нові експресивні нейронні голоси для певних мов (як-от експресивний австралійський англійський) cloud.ibm.com. IBM TTS дозволяє керувати параметрами такими як висота, швидкість, акценти через розширення SSML від IBM. Деякі голоси мають експресивне читання (наприклад, можуть звучати з емпатією чи захоплено). IBM також додала функцію кастомного голосу, де клієнти можуть разом з IBM створити унікальний синтетичний голос (аналог брендового голосу, зазвичай в корпоративному контракті). Окрема перевага — низька затримка стрімінгу: IBM TTS повертає аудіо у реальному часі шматками, що важливо для швидкодіючих голосових асистентів.
• Watson Speech-to-Text (STT): Пропонує розпізнавання мовлення в реальному часі та партіями, має функції діаризації мовців (розрізнення мовців) krisp.ai, виявлення ключових слів (можливість видати часові мітки для обраних слів) та альтернатив слів (ранжування варіантів при невпевнених розпізнаваннях). STT від IBM славиться розвиненою підтримкою кастомних мовних моделей: користувачі можуть завантажити тисячі галузевих термінів або навіть аудіо з транскриптами для адаптації моделі до, наприклад, медичної або юридичної лексики krisp.ai krisp.ai, що істотно підвищує точність у цих сферах. IBM також підтримує кілька моделей для широкосмугового та вузькосмугового аудіо, оптимізованих для телефонного та якісного аудіо. Підтримує ~10 мов для транскрипції (англійська, іспанська, німецька, японська, китайська, тощо) з високою точністю, для деяких (наприклад, телефонії) доступні окремі моделі (що враховують шум, аудіокодеки). Особливість — автоматичне форматування — наприклад, може у тексті розпізнавати й коректно оформляти дати, валюти, числа для зручності читання.
• Галузева оптимізація: IBM пропонує попередньо треновані моделі для різних індустрій, як-от Watson Speech Services for Healthcare (підлаштована під медичну диктовку), Медіа & Entertainment транскрипція (з бібліотекою імен для ЗМІ). Такий підхід відображає консалтинг-орієнтованість компанії, коли рішення може бути адаптовано під предметну область клієнта.
• Безпека та розгортання: Важлива перевага — IBM дозволяє запускати Watson Speech у власному середовищі (за межами IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Це контейнеризований продукт, і чутливе аудіо не покидає сервери компанії, що відповідає вимогам до розміщення й приватності даних. Навіть у хмарі IBM має функції: дані не зберігаються за замовчуванням, все передається в зашифрованому вигляді. IBM відповідає суворим стандартам (HIPAA, GDPR-ready).
• Інтеграція: Watson Speech легко інтегрується з Watson Assistant (можете додавати STT/TTS до чат-ботів). Також підключається до ширшого AI-портфоліо IBM: наприклад, результати STT можна передати в Watson Natural Language Understanding для аналізу емоцій, або в Watson Translate для багатомовної обробки. IBM має Web Socket й REST API для потокової та партійної роботи відповідно.

Підтримувані мови:

• TTS: IBM TTS підтримує близько 13 мов (і кілька діалектів). Це основні бізнес-мови. Хоча це менше, ніж у Google чи Amazon, IBM робить акцент на якісних голосах у підтримуваних мовах. Серед основних мов: англійська (США, Велика Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (ЄС та Латам), португальська (Бразилія), японська, корейська, китайська, арабська, ймовірно російська. Останні оновлення додають більше голосів до наявних мов, ніж нові мови. Наприклад, IBM у випуску додала 27 голосів для 11 мов voximplant.com (дитячі голоси, нові діалекти тощо).
• STT: Watson STT підтримує ~8-10 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, португальська (Бразилія), стандартна арабська, китайська (спрощена), італійська). Найширшу функціональність (кастомізація, спеціалізовані моделі) має англійська (США та Британська). Для декількох мов є можливість перекладу на англійську в Watson (через окремий сервіс перекладу Watson). Порівняно з конкурентами мови менше, але це найзатребуваніші мови, для яких і є глибока кастомізація.

Технічна основа: Мовленнєві технології IBM розвивалися від власних досліджень (IBM була піонером з ViaVoice на основі прихованих марковських моделей у 90-х, а потім — глибокого навчання). Сучасний Watson STT використовує глибокі нейронні мережі (ймовірно, бінаправлені LSTM чи Transformer-акустичні моделі) плюс n-грамні або нейронні мовні моделі. IBM наголошує на галузевій адаптації — ймовірно, використовує transfer learning для підлаштування базових моделей під доменні дані при створенні кастомних моделей. Також IBM в дослідженнях має “Speaker Adaptive Training” — можливо, модель адаптується до певного мовця (корисно для диктування). Watson TTS базується на нейронній seq2seq-моделі; IBM розробила метод експресивного налаштування — тренування голосів на експресивних записах для генерування більш емоційно забарвленого мовлення. Дослідження IBM з емоційного TTS (див. працю “Expressive Speech Synthesis”) використовуються у Watson TTS, що дозволяє голосам помітні й тонкі зміни інтонацій. Ще один елемент — IBM ввела attention mechanism у TTS для кращої обробки абревіатур і незнайомих слів. Інфраструктурно сервіси IBM — це контейнеризовані мікросервіси; швидкодія хороша, хоча раніше користувачі відзначали, що Watson STT може працювати трохи повільніше, ніж Google (на користь точності; нині могло покращитись). Ймовірно, для генерації TTS використовують GPU-акселерацію.

Варіанти використання:

• Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (часто через партнерів) для транскрибування продиктованих лікарем нотаток (Dragon Medical — поширене рішення, але IBM також пропонує альтернативу для деяких випадків). Також — голосова взаємодія в медичних додатках (наприклад, медсестра вголос ставить запитання інформаційній системі лікарні й отримує відповідь через Watson Assistant із STT/TTS).
• Клієнтський сервіс: IBM Watson Assistant (віртуальний агент), комбінований із Watson TTS/STT, забезпечує роботу голосових ботів для служб підтримки клієнтів. Наприклад, у телеком-компанії може бути голосовий агент на базі Watson, який обробляє типові дзвінки (використовуючи Watson STT для розпізнавання запиту та Watson TTS для відповіді).
• Відповідність вимогам і медіа: Фінансові торгові компанії можуть використовувати Watson STT для транскрибування дзвінків трейдерів з метою моніторингу дотримання вимог, використовуючи безпеку та можливість on-prem встановлення Watson. Медіаорганізації можуть використовувати Watson для транскрибування відео або архівування трансляцій (особливо якщо потрібно локальне рішення для великих архівів).
• Освіта й доступність: Університети використовували Watson для транскрибування лекцій або створення субтитрів, особливо коли важлива конфіденційність контенту й потрібно запускати рішення внутрішньо. Watson TTS використовували для створення аудіо для цифрового контенту й екранних читалок (наприклад, e-commerce сайт використовує Watson TTS для озвучення описів товарів для користувачів із вадами зору).
• Державний сектор: Надійність розгортання Watson робить його прийнятним для державних установ, яким потрібні голосові технології, наприклад, для транскрипції публічних зустрічей (з кастомним словником для локальних імен/термінів) або багатомовних систем голосового обслуговування громадян.
• Автомобільна індустрія: IBM мала партнерства щодо Watson у системах автомобільних розваг – використання STT для голосових команд у машині та TTS для голосових відповідей (карти, інформація про авто). Функція кастомного словника корисна для автомобільної термінології (назви моделей та ін.).

Ціна: IBM пропонує Lite-план з обмеженням на безкоштовне використання (наприклад, 500 хвилин STT на місяць та певна кількість тисяч знаків TTS) – це зручно для розробки. Далі — тарифікація за обсягом:

• STT: Орієнтовно $0,02 за хвилину для стандартних моделей (або $1,20 за годину) на IBM Cloud. Кастомні моделі дорожчі (приблизно ~$0,03/хв). Однак ці показники можуть змінюватися; IBM часто укладає індивідуальні enterprise-угоди. Загалом ціни у IBM конкурентоспроможні, іноді трохи нижчі за хвилину ніж у великих хмарних конкурентів щодо STT, для залучення клієнтів. Мінус — менше підтримуваних мов.
• TTS: Розрахунок виходячи з кількості знаків: приблизно $20 за мільйон знаків для Neural-голосів (стандартні голоси дешевші). Попередня ціна була $0,02 за ~1000 знаків, що збігається з $20 за мільйон. Виразні голоси, ймовірно, коштують так само. Lite-рівень давав, наприклад, 10 000 знаків безкоштовно.
• Унікальність IBM — це on-prem ліцензія: якщо ви впроваджуєте через Cloud Pak, можна сплачувати річну ліцензію або використовувати кредити — це значна сума, але передбачає необмежене використання до межі потужності. Це вигідно великим користувачам із пріоритетом фіксованої вартості або коли потрібно зберігати дані лише у себе.

Сильні сторони: Головна перевага IBM — кастомізація й експертиза в домені. Watson STT можна гнучко налаштувати для складної термінології з високою точністю krisp.ai krisp.ai, перевищуючи точність загальних моделей у таких сценаріях як медичне диктування чи юридичні транскрипти. Клієнти часто відзначають, що IBM готова глибоко працювати над кастомним рішенням — IBM може провести за руку під час створення власної моделі або голосу (на комерційних умовах). Конфіденційність даних і on-prem можливості — велика перевага; майже ніхто інший не дає такого рівня контролю. Тому IBM часто обирають урядові та корпоративні клієнти. Точність Watson STT на якісному аудіо із правильним налаштуванням — відмінна: у деяких тестах Watson STT займав провідні місця у сферах на кшталт телефонної мови (з тюнінгом). Голоси TTS від IBM, хоч і менш різноманітні, проте дуже якісні (особливо нейронні голоси, додані останніми роками). Додаткова перевага — інтеграція з повним AI-стеком IBM: для компаній, що вже використовують Watson NLP, Knowledge Studio чи платформи IBM, додати мовлення легко. IBM також має розвинену службу підтримки; корпоративні користувачі часто отримують пряму підтримку інженерів по Watson-сервісах. Нарешті, бренд IBM у сфері штучного інтелекту (особливо після перемоги DeepQA/Watson на шоу Jeopardy) — додаткова впевненість: деякі керівники обирають IBM для критично важливих систем через репутацію.

Слабкі сторони: У мовних сервісах IBM менше мов та голосів у порівнянні з конкурентами — наприклад, якщо вам потрібен TTS шведською чи STT в’єтнамською, у IBM, імовірно, такого не буде, а в інших — є. Це обмежує застосування для глобальних споживчих продуктів. Інтерфейс IBM Cloud і документація, хоч і непогані, іноді поступаються зручністю або розробницькою орієнтацією AWS чи студіям Azure. Позиції IBM на AI-ринку останнім часом поступаються новим гравцям, тому спільнота і open-source прикладів щодо Watson мало. Ще одна вада — масштабованість для дуже великих real-time навантажень: хоча рішення масштабоване, Watson не має стільки дата-центрів по світу, як, наприклад, Google, тому затримки можуть бути більші, якщо ви працюєте далеко від IBM-регіону. За вартістю, якщо вам потрібна широка палітра мов/голосів, може бути дорожче, бо доведеться брати від різних постачальників. Крім того, IBM орієнтована на enterprise, тому деякі опції “self-serve” менш гнучкі — наприклад, кастомізація моделі може вимагати ручних кроків чи контакту з IBM, тоді як Google/AWS більше автоматизовані. IBM також не так гучно повідомляє про покращення моделей, — тому виникає враження, що вони оновлюються рідше (хоча насправді оновлюють, просто тихо). Зрештою, IBM не настільки поширена серед розробників — це мінус, якщо ви шукаєте велику спільноту чи інтеграцію зі сторонніми інструментами.

Останні оновлення (2024–2025): IBM продовжує модернізувати свої мовленнєві рішення. У 2024 році IBM представила великі мовленнєві моделі (Large Speech Models, доступно як early access) для англійської, японської та французької — такі моделі значно підвищили точність завдяки більшим нейромережам (вказано в release notes Watson STT) cloud.ibm.com. Watson TTS додав покращені нейронні голоси для австралійської англійської, корейської та нідерландської у середині 2024 cloud.ibm.com. Також покращили експресивні стилі деяких голосів (наприклад, US English “Allison” тепер звучить більш розмовно для Watson Assistant). В аспекті інструментів з’явилась інтеграція Watson Orchestrate — тепер low-code оркестратор AI легко підключає STT/TTS, наприклад, щоб транскрибувати зустріч і далі узагальнити її Watson NLP. IBM також працювала над зменшенням упередженості у мовленнєвому розпізнаванні — визнаючи, що раніше моделі допускали більше помилок із певними діалектами; нова велика модель англійської (Large English) покращила розпізнавання різних носіїв шляхом тренування на різноманітних даних. Помітна новинка 2025 року: IBM почала використовувати foundation models із huggingface для деяких задач, і є припущення, що IBM інтегрує чи open-source моделі (наприклад Whisper) для мов, які не покриває — хоча офіційних новин ще немає. Загалом, оновлення IBM стосуються підвищення якості та стабільності (менше реклами, ніж у конкурентів). Фокус на гібридному AI означає, що побачимо подальше спрощення розгортання Watson Speech у Kubernetes та мульти-хмарної інтеграції.

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

5. Nuance Dragon (розпізнавання мови та голосове диктування) — Nuance (Microsoft)

Огляд: Nuance Dragon — це одна з провідних технологій для розпізнавання мови, яка довгий час залишалася стандартом №1 для голосового диктування й транскрипції, особливо у професійних сферах. Nuance Communications (нині входить до складу Microsoft із 2022 року) створила Dragon як лінійку продуктів для різних галузей: Dragon Professional для універсального диктування, Dragon Legal, Dragon Medical тощо, пристосованих до відповідної термінології. Dragon славиться дуже високою точністю розпізнавання мовлення після короткого навчання користувача. Також підтримує голосове керування (керування софтом за допомогою голосу). На відміну від хмарних API, Dragon зазвичай працює як софт на ПК чи сервері підприємства, тому це оптимально для тих, кому потрібне реальне диктування без інтернету чи із гарантованою приватністю. Після поглинання, основні технології Nuance інтегровані у хмару Microsoft (Azure Speech, Office 365), але продуктова лінія Dragon лишається окремою. У 2025 році Dragon виділяється саме як спеціаліст: якщо інші — це широкі платформи, то Dragon сфокусований на індивідуальній продуктивності та вузькопрофільній доменній точності.

Тип: Переважно Speech-to-Text (STT). (У Nuance є й продукти TTS і голосової біометрії, але бренд “Dragon” означає STT. Тут зосереджуємось на Dragon NaturallySpeaking та споріднених продуктах).

Компанія/Розробник: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має десятиліття досвіду в сфері розпізнавання мови; вони були піонерами багатьох голосових інновацій (вони навіть забезпечували роботу старих голосових IVR для телефонів і ранню серверну частину Siri). Тепер, під керівництвом Microsoft, їхні дослідження сприяють розвитку Azure.

Можливості та цільові користувачі: Функціонал Dragon побудований навколо безперервного розпізнавання мови з мінімальною кількістю помилок та голосового керування комп’ютером. Цільові користувачі включають:

• Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для диктування клінічних записів безпосередньо в EHR, впевнено справляючись із складною медичною термінологією та назвами препаратів (~99% точності) krisp.ai.
• Юридичні фахівці: Dragon Legal навчений юридичній термінології та форматуванню (знає посилання, юридичні фрази). Юристи використовують його для створення документів голосом.
• Загальний бізнес та окремі користувачі: Dragon Professional дозволяє диктувати електронні листи, звіти, або керувати ПК (відкривати програми, віддавати команди) голосом, підвищуючи продуктивність.
• Доступність: Люди з інвалідністю (наприклад, з обмеженою рухливістю) часто покладаються на Dragon для керування комп’ютером без рук.
• Правоохоронці/Громадська безпека: Деякі поліцейські департаменти використовують Dragon для диктування звітів про інциденти у патрульних автомобілях.

Ключові функції:

• Висока точність диктування: Dragon навчається під голос користувача та може досягати дуже високої точності після короткого тренування (читання уривку) та подальшого донавчання. Використовує контекст для правильного вибору омонімів та адаптується до виправлень користувача.
• Власний словник і макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (імена, галузевий жаргон) та голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, який вставляється після команди “вставити нормальний абзац огляду”.
• Безперервне навчання: Коли користувач виправляє помилки, Dragon оновлює профіль. Програма може аналізувати пошту та документи користувача для вивчення стилю письма та словника.
• Офлайн-робота: Dragon працює локально (для версій ПК), не потребує підключення до хмари, що важливо для приватності та низької затримки.
• Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повністю керувати комп’ютером голосом. Можна сказати “Open Microsoft Word” або “Click File menu”, або навіть переміщуватися голосом. Це стосується і форматування тексту (“виділити останнє речення жирним”), і інших дій.
• Підтримка декількох спікерів за спеціалізаціями: Хоч профіль Dragon розрахований на одного користувача, у сценаріях транскрибування запису Nuance пропонує рішення типу Dragon Legal Transcription, яке може визначати спікерів у багатоспікерських диктовках (але це радше окреме рішення, а не основна функція).
• Хмарне/корпоративне управління: Для підприємств Dragon надає централізоване управління користувачами та розгортання (наприклад, Dragon Medical One — це хмарний сервіс за підпискою, який дозволяє лікарям використовувати продукт на різних пристроях). До хмарних рішень входить шифрування трафіку клієнт-сервер.

Підтримувані мови: Головна мова — англійська (різні акценти). Nuance має версії й для інших основних мов, але флагман — американська англійська. Dragon існує для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Зазвичай кожна мова продається окремо, бо система налаштована саме під неї. Професійні (медичні, юридичні) версії в основному англомовні (Nuance мала медичні версії і деяких інших мов). На 2025 рік найбільша присутність Dragon саме на англомовних ринках. Точність диктування англійською — найкраща, але підтримка, наприклад, китайської чи арабської на рівні Dragon відсутня (Nuance має інші рушії для різних мов для контакт-центрів, але не у споживчому Dragon).

Технічна основа: Dragon починав із прихованих марковських моделей та потужних n-грамних мовних моделей. З роками Nuance інтегрував глибоке навчання (нейромережі) в акустичні моделі. Останні версії Dragon використовують нейромережеву акустичну модель (DNN), що адаптується під голос і оточення користувача, підвищуючи точність, зокрема для акцентів чи невеликого шуму. Також використовується велика словникова база та контекстне декодування (аналіз цілих фраз). Один з ключових аспектів — адаптація до спікера: модель повільно підлаштовується під певний голос користувача. Окрім того, галузеві мовні моделі (медична/юридична) допомагають краще розпізнавати професійну лексику (наприклад, у медичній версії “organ” частіше розпізнається як людський орган, а не музичний інструмент). Nuance також має патентовані алгоритми для обробки мовних нестрункостей та автоматичного форматування (наприклад, коли вставляти кому чи крапку при паузах). Після придбання Microsoft ймовірно, що в бекенді буде інтегровано дослідження на основі трансформерної архітектури, але комерційний Dragon 16 (остання версія для ПК) досі використовує гібрид нейромережевих і традиційних моделей, оптимізованих для локальної роботи. Ще один аспект: Dragon використовує багатопрохідне розпізнавання – спочатку первинний прохід, потім другий із глибшим мовним аналізом. Також реалізовані алгоритми шумозаглушення на вході мікрофона (Nuance продає сертифіковані мікрофони для найкращого результату).

Розширені приклади використання:

• Клінічна документація: Лікарі диктують зустрічі з пацієнтами, наприклад, “Пацієнт скаржиться на лихоманку та кашель протягом 5 днів…”. Dragon миттєво транскрибує це у медичну систему, забезпечуючи контакт очима з пацієнтом замість друкування. Деякі навіть використовують Dragon у реальному часі під час прийому для створення заміток.
• Створення документів: Адвокати використовують Dragon для швидкого складання контрактів або меморандумів голосом, що часто швидше, ніж набирати довгі документи вручну.
• Диктування електронної пошти та нотаток: Зайняті професіонали, які хочуть швидко обробляти пошту голосом або фіксувати нотатки під час зустрічей не від руки, а через диктування.
• Безруке користування комп’ютером: Користувачі із синдромом хронічного перевантаження чи інвалідністю можуть повністю керувати ПК голосом (відкривати програми, переглядати веб, диктувати текст).
• Транскрипційні сервіси: Nuance пропонує продукт Dragon Legal Transcription, який може брати аудіофайли (наприклад, записані інтерв’ю чи судові засідання) й транскрибувати їх. Це використовують юридичні фірми, поліція для розшифровки записів бодікамер, інтерв’ю тощо.

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

• Dragon Professional Individual (PC) — одноразова ліцензія (наприклад, $500) або підписка. Останнім часом акцент на підписку (Dragon Professional Anywhere — це, наприклад, підписка).
• Dragon Medical One — підписка SaaS, часто близько $99/користувача/місяць (через спеціалізовану лексику та підтримку це преміум-сегмент).
• Dragon Legal — одноразова чи підписка, зазвичай дорожчий за Professional.
• Великі організації можуть отримати корпоративні ліцензії. З інтеграцією з Microsoft деякі функції вже частково доступні у Microsoft 365 (наприклад, новий диктат у Office вже використовує технології Nuance).
• В Azure Microsoft тепер пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, що частково базується на технологіях Nuance. Однак сам Dragon залишається окремим продуктом наразі.

Переваги:

• Неперевершена точність у доменних диктуваннях, особливо після налаштувань krisp.ai krisp.ai. Dragon дійсно розпізнає складну лексику з мінімумом помилок — наприклад, транскрибує складний медичний звіт з назвами препаратів і одиницями майже бездоганно.
• Персоналізація під користувача: Створює профіль користувача, що навчається — точність зростає з кожним використанням, чого не дають хмарні API для вас особисто.
• Робота в реальному часі й офлайн: Немає помітної затримки; слова з’являються майже миттєво (на потужному ПК). І немає потреби в інтернеті, тому дані не покидають комп’ютер (що важливо для конфіденційності).
• Голосові команди та впровадження у робочий процес: Можна диктувати й форматувати у єдиному потоці (“Відкрити Outlook і відповісти на цей лист: Dear John кома новий рядок дякую за ваше повідомлення…”) — чудово підходить для поєднання диктації з командами.
• Спеціалізовані продукти: Наявність готових до використання версій (Medical, Legal) дозволяє без додаткових налаштувань починати роботу у цих галузях.
• Стабільність і довіра: Багато професіоналів користуються Dragon багато років і довіряють йому — це зріле, перевірене рішення. За підтримки Microsoft його розвиток триватиме й покращуватиметься (інтеграція з хмарним AI, тощо).
• Мультиплатформенність: Dragon доступний переважно для Windows; Dragon Anywhere (мобільний додаток) дозволяє диктувати на iOS/Android (синхронізація словника через хмару). Через хмару (Medical One) доступний і на тонких клієнтах.
• Також, розпізнавання окремого спікера: система орієнтується на одного користувача, що реально підвищує точність (на відміну від універсальних моделей, Dragon краще підлаштовується під ваш голос).

Слабкі сторони:

• Вартість і доступність: Dragon дорогий і не є безкоштовним у використанні (окрім, можливо, короткого пробного періоду). На відміну від хмарних STT API, за які ви платите тільки за використання (що може бути дешевше для випадкового використання), Dragon вимагає передоплати або постійної підписки.
• Крива навчання: Користувачам часто доводиться витрачати час на навчання Dragon і опановувати специфічні голосові команди й техніки виправлення помилок для досягнення найкращих результатів. Це потужний інструмент, але не настільки простий у використанні, як голосове введення на смартфоні.
• Чутливість до оточення: Хоча Dragon добре справляється з шумом, найкраще він працює у тихому приміщенні з якісним мікрофоном. Фоновий шум або низькоякісний мікрофон можуть суттєво впливати на продуктивність.
• Орієнтація на одного мовця: Dragon не призначений для розпізнавання багатомовних бесід у реальному часі (можна використовувати режим транскрипції на записах, але вживу — лише для одного мовця). Для розшифрування зустрічей хмарні сервіси для кількох мовців можуть бути простішими.
• Вимогливість до ресурсів: Запуск Dragon може навантажувати процесор/оперативну пам’ять ПК, особливо під час початкової обробки. Деякі користувачі помічають уповільнення роботи чи навіть збої, якщо системні ресурси обмежені. Хмарні версії знімають це навантаження, але тоді потрібен стабільний інтернет.
• Підтримка Mac: Nuance кілька років тому припинила підтримку Dragon для Mac (існують обхідні шляхи через Dragon Medical і віртуалізацію Mac тощо, але нативного продукту під Mac немає) — це мінус для користувачів Mac.
• Конкуренція з універсальними ASR: Оскільки хмарні STT-платформи стають дедалі кращими (наприклад, OpenAI Whisper досягає високої точності безкоштовно), деякі індивідуальні користувачі можуть обрати ці альтернативи, якщо їм не потрібен повний функціонал Dragon. Однак такі альтернативи ще відстають у зручності введення і персоналізації.

Останні оновлення (2024–2025): Після купівлі Microsoft, Nuance поки що не надто активна у публічному просторі, однак інтеграція триває:

• Microsoft інтегрувала технології Dragon у функцію диктування Microsoft 365, підвищивши точність для користувачів Office через бекенд Nuance (це не завжди рекламовано як Dragon, але було анонсовано як частину “Microsoft and Nuance delivering cloud-native AI solutions”).
• У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна потокова версія Dragon) отримала підвищену точність і почала пропонуватися через Azure для корпоративних клієнтів, демонструючи синергію з хмарними сервісами Microsoft.
• Nuance також запустила новий продукт Dragon Ambient eXperience (DAX) для медицини, який виходить за межі диктування: він слухає розмову лікаря та пацієнта і автоматично створює чорнетку нотаток. Тут поєднуються ASR Dragon та AI-сумаризація (приклад використання генеративного AI — велика інновація 2024 року в охороні здоров’я).
• Dragon Medical One продовжує розширювати підтримку мов: у кінці 2024 року Microsoft анонсувала розширення медичного диктування Nuance на британську англійську, австралійську англійську тощо, а також глибшу інтеграцію з Epic EHR.
• Для юристів Nuance інтегрується з софтом для ведення справ для полегшення введення диктованих текстів.
• Незабаром ми, ймовірно, побачимо частину технології Dragon як Azure “Custom Speech for Enterprise”, що об’єднається з Azure Speech services. На початку 2025 року у прев’ю Azure Custom Speech вже приймає корпуси тексту Dragon або пристосовується до персоналізації в стилі Nuance — це натяк на злиття технологій.
• Щодо основного продукту, Dragon NaturallySpeaking 16 вийшов (перша основна версія під Microsoft) на початку 2023 року з покращеною підтримкою Windows 11 і деякими підвищеннями точності. До 2025, ймовірно, з’явиться версія 17 або навіть єдина Microsoft-версія на горизонті.
• Підсумовуючи, Nuance Dragon і надалі поступово покращує точність (без стрибка, оскільки вона і так була дуже високою, але поступово зростає), а великі зміни стосуються формату пропозиції (хмара, розумні рішення розпізнавання, інтеграція з AI-екосистемою Microsoft).

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

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

Огляд: OpenAI Whisper — це відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (STT), що підірвала AI-спільноту своєю видатною точністю й мультимовними можливостями. Випущена OpenAI наприкінці 2022 року, Whisper — не хмарний фасад сервісу, як інші, а швидше потужна модель (і вже API), яку розробники можуть використовувати для транскрипції та перекладу аудіо. До 2025 року Whisper стала домінуючою технологією STT для багатьох застосунків, часто “за лаштунками”. Вона здатна обробляти широку гаму мов (майже 100) і стійка до акцентів та фонових шумів завдяки тренуванню на 680 000 годинах аудіо з інтернету zilliz.com. OpenAI надає доступ до Whisper через API (оплата за використання), а ваги моделі також вільно доступні — тож будь-хто з достатніми обчислювальними ресурсами може запустити чи донавчити її локально. Вихід Whisper значно розширив доступ до якісного розпізнавання мовлення, особливо для розробників і дослідників, яким потрібна альтернатива великим хмарним API від Big Tech або відкритість та налаштовуваність моделі.

Тип: Speech-to-Text (транскрипція та переклад). (Whisper не генерує голос — лише перетворює аудіо мовлення в текст, а також може перекладати вимовлену іноземною мовою фразу англійською текстом.)

Компанія/Розробник: OpenAI (але як opensource-проєкт приймає й внески спільноти).

Можливості й цільова аудиторія:

• Мультимовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення 99 мовами з вражаючою точністю zilliz.com. Це охоплює чимало мов, які не дуже підтримуються комерційними API.
• Переклад мовлення: Whisper здатен одразу перекладати багато мов англійською текстом (наприклад, французьке аудіо — і одразу англійський текст) zilliz.com.
• Стійкість: Whisper обробляє різноманітні акценти, діалекти і фоновий шум краще за багато моделей через різноманітність тренувальних даних. Може також фіксувати вигуки, сміх (“[laughter]”) тощо, роблячи транскрипти багатшими.
• Таймкоди: Whisper видає таймкоди для окремих слів або фрагментів, що дозволяє генерувати субтитри та синхронізувати текст із аудіо.
• Зручний API: Через API Whisper від OpenAI (користується моделлю large-v2) розробник може відправити аудіофайл і отримати транскрипцію простим HTTP-запитом — ідеально для швидкої інтеграції.
• Дослідники й ентузіасти: Оскільки модель з відкритим кодом, AI-дослідники чи ентузіасти можуть експериментувати, додатково донавчати або запускати безкоштовно локально. Це сильно демократизувало доступ до ASR-технологій.

Ключові можливості:

• Висока точність: В оцінках найбільша модель Whisper (~1,6 млрд параметрів) досягає рівнів помилки на слово, які співставні або кращі за лідерів хмарних сервісів для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Так, англомовна транскрипція дуже точна, але, що важливо, її якість у неанглійських мовах — справді прорив (де інші сервіси “просідають”, Whisper тримає рівень).
• Не потребує навчання користувача: З коробки дуже ефективний — немає обов’язкового персонального тренування, як у Dragon (хоча й не спеціалізований під домен).
• Таймкоди по сегментах: Whisper розбиває вихідний текст на сегменти з таймкодами початку та кінця, що ідеально для субтитрування. Також намагається інтелектуально ділити текст за паузами.
• Різні розміри моделей: Whisper має моделі різних розмірів (tiny, base, small, medium, large). Менші — швидкі, підходять навіть для смартфонів (із зниженням точності). Великі (large-v2 — найякісніша) потребують GPU й більше ресурсів, але дають найліпший результат deepgram.com.
• Визначення мови: Whisper сам ідентифікує мову мовлення на аудіо й обирає відповідний декодер zilliz.com.
• Відкритий код і спільнота: Open Source сприяє появі багатьох спільнотних розширень: пришвидшених варіантів, спеціальних декодерів та ін.
• API-опції: Офіційний API OpenAI повертає як простий текст, так і JSON із деталями (ймовірності слів тощо), має параметри-підказки для контекстної транскрипції.
• Запуск на пристрої: Оскільки її можна запускати локально (за наявності потужностей), її використовують для on-prem чи on-device сценаріїв, де хмара недоступна (наприклад, журналіст транскрибує чутливі інтерв’ю офлайн, або додаток розшифровує нотатки прямо на смартфоні — для приватності).

Підтримка мов: Whisper офіційно підтримує ~99 мов при транскрипції zilliz.com. Це охоплює як основні мови світу (англійська, іспанська, китайська, хінді, арабська тощо), так і рідковживані (валлійська, монгольська, суахілі тощо). Модель тренувалася переважно на англійській (≈65% даних), тож ця мова найбільш точна, але й на багатьох інших (особливо романських та індоєвропейських) точність дуже висока. Whisper також розпізнає змішаномовний запис (code-switching). Функція перекладу-до-англійської працює для ≈57 мов, для яких її спеціально тренували community.openai.com.

Технічна основа: Whisper — це модель Transformer послідовність-до-послідовності (encoder-decoder), подібна до тих, що використовуються в нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо розбивається на фрагменти та перетворюється у лог-спектрограми Мела, які подаються на вхід енкодеру; декодер генерує текстові токени. Унікальною особливістю є те, що OpenAI навчала модель на великому й різноманітному датасеті з 680 000 годин аудіо з Інтернету, включаючи багато багатомовного мовлення та відповідних текстів (деякі з них, ймовірно, були зібрані із субтитрів тощо) zilliz.com. Навчання було “слабо контрольованим” — іноді з використанням недосконалих транскрипцій — і це цікаво тим, що зробило Whisper стійким до шуму й помилок. Модель має спеціальні токени для виконання завдань: наприклад, токен <|translate|> для ввімкнення режиму перекладу, або <|laugh|> для позначення сміху тощо, що дозволяє їй виконувати кілька завдань (так вона може працювати і для транскрипції, і для перекладу) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) має близько 1,55 млрд параметрів і навчалася на потужних GPU протягом тижнів; це фактично передовий рівень того, що було публічно доступним. Також вона використовує таймінги на рівні слів через передбачення таймінгових токенів (сегментує аудіо, розуміючи, коли зробити паузу). Дизайн Whisper не містить зовнішньої мовної моделі; це система “від кінця до кінця” — вона навчається мовному й акустичному моделюванню одночасно. Оскільки навчалася на великій кількості аудіо з шумом та в різних умовах, енкодер навчився стійким ознакам, а декодер — генерувати зв’язний текст навіть зі неідеального аудіо. Відкритий вихідний код дозволяє запускати модель у таких фреймворках, як PyTorch; з’явилось багато оптимізацій (OpenVINO, ONNX runtime тощо) для прискорення обробки. Вона досить “важка” — для потокової транскрипції великою моделлю зазвичай потрібна гарна відеокарта, хоча оптимізовану середню модель можна майже в реальному часі запустити на сучасному CPU.

Сфери використання:

• Сервіси та застосунки для транскрипції: Багато стартапів і проектів зараз використовують Whisper замість створення власної моделі. Наприклад, інструменти для транскрипції подкастів, застосунки для протоколювання зустрічей (деякі боти Zoom використовують Whisper), робочі процеси журналістів тощо, часто базуються на Whisper через високу точність без зробіток за хвилину.
• YouTube/Субтитри для відео: Творці контенту використовують Whisper для створення субтитрів до відео (особливо для кількох мов). Є інструменти, де ви завантажуєте відео — а Whisper генерує субтитри формату srt.
• Вивчення мов і переклад: Whisper у режимі перекладу використовується для отримання англійського тексту з іноземної мови, що допомагає створювати переклади субтитрів або допомагає тим, хто вивчає мови, транскрибувати й перекладати іноземний контент.
• Доступність: Розробники вбудовують Whisper у додатки для транскрипції в реальному часі для людей із порушеннями слуху (наприклад, мобільний додаток, який слухає розмову і відображає підписи в реальному часі завдяки локальному використанню Whisper).
• Голосові інтерфейси й аналітика: Деякі ентузіасти голосових помічників використовують Whisper для офлайн-перетворення мови в текст (для конфіденційних помічників). Також компанії можуть аналізувати записи дзвінків у контакт-центрах за допомогою Whisper (але зазвичай великі компанії використовують комерційні API для підтримки).
• Академічні та лінгвістичні дослідження: Оскільки модель відкрита, дослідники використовують Whisper для транскрипції польових записів різними мовами. Її широка підтримка мов — велика перевага для документування малодосліджених мов.
• Особиста продуктивність: Користувачі, які розбираються в технологіях, можуть використовувати Whisper локально для диктування нотаток (не так ідеально, як Dragon, але деякі так роблять), або для автоматичної транскрипції своїх голосових нагадувань.

Модель ціноутворення: Whisper є безкоштовним у разі самостійного розгортання (тільки вартість обчислень). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче запускати модель у себе) надзвичайно доступний: $0,006 за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів або навіть дешевше за типові хмарні STT API, що робить його дуже привабливим з фінансової точки зору. Така низька ціна можлива, оскільки модель OpenAI фіксована й оптимізована для масштабної роботи. Тобто клієнти або користуються відкритою моделлю на власному обладнанні (нульова ліцензійна вартість), або викликають API OpenAI по $0,006/хв — це дешевше майже за всіх (Google — $0,024/хв тощо). Проте сервіс OpenAI не пропонує кастомізації чи функцій за межами сирого Whisper.

Сильні сторони:

• Передова точність для широкого спектру завдань і мов “із коробки” deepgram.com zilliz.com. Особливо добре розпізнає акцентовану англійську і багато неанглійських мов, де раніше доводилось використовувати менш оптимізовані сервіси для відповідної мови.
• Багатомовність і мультизадачність: Одна модель для всіх мов навіть із перекладом — дуже гнучко.
• Відкрите програмне забезпечення та спільнота: сприяє інноваціям; напр., є форки, що працюють швидше, чи використовують альтернативне декодування для кращого збереження пунктуації тощо.
• Економічно вигідно: По суті безкоштовно, якщо є “залізо”, а API надзвичайно дешевий — тому навіть великі транскрипційні проекти економічно цікаві.
• Конфіденційність і офлайн-робота: Користувачі можуть запускати Whisper локально для конфіденційних даних (наприклад, лікарня може розгорнути систему внутрішньо і не надсилати записи в “хмару”). Це велика перевага, схожа на можливості IBM або локального Nuance.
• Інтеграція: Багато існуючих аудіоінструментів швидко впровадили Whisper (наприклад, у ffmpeg тепер є фільтр для запуску Whisper). Популярність призводить до появи численних обгорток (WebWhisper, Whisper.cpp для C++ тощо), тому інтегрувати легко.
• Постійні покращення від спільноти: Хоч OpenAI-версія статична, інші її донавчали, розширювали, оптимізували. Чекають і від OpenAI релізів оновлених моделей (є чутки про Whisper v3 або мультимодальні інтеграції).

Слабкі сторони:

• Немає вбудованої кастомізації для термінів: На відміну від деяких хмарних сервісів чи Dragon, не можна “навчити” Whisper спеціальній термінології. Тому для дуже вузьких слів (хімічна номенклатура тощо) модель може помилитись, якщо не бачила цього під час навчання. Але можна донавчити з власними даними, маючи відповідні навички.
• Вимогливість до ресурсів: Для реальної роботи великої моделі в реальному часі потрібна потужна відеокарта. На CPU — повільно (менші моделі йдуть у реальному часі на CPU, ціною трохи гіршої якості). API OpenAI вирішує проблему обчислень у “хмарі”, але для самостійного розгортання в масштабах потрібен GPU.
• Затримка: Whisper обробляє аудіо по фрагментах із маленькою затримкою, щоб завершити сегмент. У реальному часі (наприклад, для субтитрів) може бути затримка ~2 секунди, поки з’явиться перший текст — через очікування на фрагмент. Це нормально багатьом, але не так швидко, як у потокових систем типу Google (починають виводити результати менш ніж за 300 мс). У спільноті працюють над “стрімінговим Whisper”, але це непросто.
• Англійський ухил у навчанні: Хоч модель багатомовна, приблизно 2/3 тренувальних даних — англійською. Вона все одно дуже добре працює з багатьма мовами (особливо іспанська, французька тощо), але мови з меншим представленям можуть бути менш точні чи модель схильна перекладати невідомі слова англійською. Для рідкісних мов і сильного мішання мов може хибно ідентифікувати, або “вставити” англійський переклад чи транслітерацію, якщо не впевнена.
• Немає поділу за мовцями: Whisper транскрибує усе мовлення, але не позначає, хто саме говорить. Якщо потрібні підписи “Спікер 1 / Спікер 2” — треба окремо застосовувати зовнішні модулі визначення мовця. Багато хмарних STT мають це вбудовано.
• Відсутня офіційна підтримка: Як відкрита модель, якщо щось не працює — немає офіційної служби підтримки (у API OpenAI вона є, а відкрита модель — ні).
• Особливості форматування виходу: Whisper може включати нестандартні токени, як “[Music]”, або додавати пунктуацію не у всіх випадках (зазвичай добре). Наприклад, не додасть знак питання, навіть якщо фраза інтонаційно є питанням — бо модель не вчилась суворо ставити його завжди. Можливо знадобиться додаткова обробка виходу чи спеціальні підказки.
• Також через API OpenAI наразі діє обмеження на розмір файлу — ~25 МБ, тобто довгі аудіо треба розбивати на шматки.

Останні оновлення (2024–2025):

• Хотя саму модель Whisper (v2 large) OpenAI офіційно не оновлювала з 2022 року, OpenAI Whisper API стартував у 2023, що зробило використання дуже простим і дешевим deepgram.com. Це розширило аудиторію розробників Whisper.
• Спільнота створила Whisper.cpp — порт на C++, що працює на CPU (навіть на мобільних пристроях) завдяки квантизації моделі. До 2024 року рішення “доросло” до того, що малі моделі йдуть у реальному часі на смартфонах — і стають рушієм офлайн транскрипції.
• З’явилися дослідницькі роботи на Whisper: наприклад, донавчання моделі для певних доменів (медична транскрипція тощо) різними групами (офіційно не опубліковано, але деякі стартапи, ймовірно, робили).
• OpenAI, ймовірно, працює над наступною моделлю для обробки мовлення (із GPT-підходами — є натяки у статтях, що з’явилася мультимодальна модель для мови й тексту). Якщо так — це може замінити Whisper; але станом на середину 2025 року основний продукт ASR — все ще Whisper.
• За поширеністю, 2025 року чимало open-source проектів (Mozilla, спільнота Kaldi тощо) перейшли на Whisper як базу через його точність. Це фактично зробило його стандартом.
• Важлива розробка: Meta MMS (Massive Multilingual Speech) (середина 2023) розширила ідею — випустила моделі для 1100+ мов (ASR), хоча для основних мов Whisper точніше. Ця конкуренція посилила інтерес до багатомовного розпізнавання — Whisper усе ще лідирує, але можливо OpenAI випустить Whisper v3 з ширшою підтримкою мов.
• Підсумовуючи, головне оновлення — це величезна поширеність Whisper, покращення навколо моделі (швидкість, деплоймент), а некорова модель залишилась незмінною. Вона топ-вибір і в 2025 для тих, хто створює продукти з транскрипцією — через поєднання якості, підтримки мов і ціни.

Офіційні ресурси: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; документація API OpenAI Whisper (сайт OpenAI) zilliz.com. (Окрема “сторінка продукту” відсутня, оскільки це модель, але посилання на GitHub/Глосарій вище дають офіційну інформацію).

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

Огляд: Deepgram — це орієнтована на розробників платформа розпізнавання мовлення, яка пропонує швидке та дуже точне транскрибування за допомогою сукупності моделей штучного інтелекту та потужних API. Deepgram відрізняється акцентом на кастомізації, швидкості та економічності для корпоративних застосувань. Заснована у 2015 році, компанія самостійно розробила власні моделі розпізнавання мовлення на основі глибокого навчання (замість використання рішень великих технологічних компаній) і зайняла свою нішу, особливо серед контакт-центрів, компаній з аналітики голосу та технологічних фірм, які потребують масштабного або реального транскрибування. У 2024–2025 роках Deepgram часто згадується як одна з найкращих альтернатив великим хмарним постачальникам STT, особливо після демонстрації світового рівня точності за допомогою своєї новітньої моделі “Nova-2” deepgram.com. Платформа надає не лише готові моделі, а й інструменти для навчання кастомних мовних моделей на даних конкретної компанії (щось подібне рідко пропонують хмарні API в self-service). Deepgram може працювати як у хмарі, так і локально, що приваблює бізнеси з потребами у гнучкості.

Тип: Головним чином розпізнавання мовлення (транскрипція). (Deepgram станом на 2025 рік також почала бета-тестування Text-to-Speech та інструментів реального часу для Voice AI deepgram.com deepgram.com, але їхня основа — це саме STT.)

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

Можливості та цільові користувачі:

• Транскрипція в реальному часі та пакетна: API Deepgram дозволяє як потокову транскрипцію аудіо з мінімальною затримкою, так і пакетну обробку аудіофайлів. Може обробляти великі об’єми (позиціонують себе на ринку, обробляючи тисячі годин аудіо швидко).
• Висока точність і вибір моделей: Є декілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” — найточніша, “Base” — для швидшої/легшої роботи, іноді ще галузеві моделі). Остання модель Nova-2 (реліз у 2024 р.) має на 30% нижчий WER за конкурентів і виділяється в реальному часі deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація: Головна перевага — клієнти можуть завантажувати розмічені дані для навчання своїх кастомних моделей Deepgram, адаптованих під їх власний словник (наприклад, назви продуктів, унікальні фрази). Це суттєво підвищує точність у їх домені.
• Підтримка багатьох мов: Deepgram підтримує транскрипцію понад 30 мов (на 2025 рік: англійська, іспанська, французька, німецька, японська, мандаринська тощо). Основна сила — англійська, але розширюється.
• Стійкість до шуму та аудіоформати: Спочатку Deepgram обробляє аудіо через препроцесінг-пайплайн, який може працювати з різною якістю звуку (включаючи телефонні дзвінки). Підтримує десятки форматів (у тому числі популярні кодеки, як MP3, WAV і навіть RTP-потоки).
• Функціонал: Є діаризація (розпізнавання спікерів) за запитом, пунктуація, регістр, фільтрація нецензурної лексики, виявлення сутностей (наприклад, чисел, валют). Є інструменти виявлення ключових слів і навіть базова NLP-аналітика транскриптів через API.
• Швидкість: Deepgram відомий дуже швидкою обробкою — завдяки з самого початку написаному на CUDA (GPU орієновано з першого дня). Заявляють, що можуть обробляти аудіо швидше, ніж у реальному часі, навіть найбільшими моделями.
• Масштабованість та розгортання: Доступно як хмарний API (з корпоративними SLA), так і локально/в приватній хмарі (є контейнеризована версія). Акцентують на масштабованості для підприємств, є дашборди та аналітика для клієнтів.
• Варіанти використання: Основні користувачі — контакт-центри (транскрипція і аналітика дзвінків), софтварні компанії (голосові функції), медіа (транскрипція архівів), AI-компанії, яким потрібна основа STT для голосових продуктів. Наприклад, контакт-центр може транскрибувати тисячі дзвінків одночасно й аналізувати їх (настрій, відповідність стандартам). Розробники відзначають простоту API та гарну документацію.

Ключові особливості:

• Зручність API: Один endpoint може приймати файл або потік із різними параметрами (мова, модель, пунктуація, діаризація тощо). Є SDK для популярних мов (Python, Node, Java тощо).
• Підсилення розпізнавання ключових слів: Можна додавати певні ключові слова для підвищення ймовірності їх коректного розпізнавання (якщо не тренуєте кастомну модель, це швидкий спосіб підвищити точність для конкретних термінів).
• Уніфікація пакетних і потокових: API майже той самий; є концепції pre-recorded vs live endpoint, оптимізовані для відповідних сценаріїв.
• Безпека: Deepgram пропонує функції локального розгортання та за замовчуванням не зберігає аудіо після обробки (якщо ви самі не вкажете). Для фінансових/медичних клієнтів це критично важливо.
• Функції асистування агенту в реальному часі: Через API або майбутній “Voice Assistant API” deepgram.com реалізовані сценарії на кшталт транскрипції + резюме дзвінків для агента (акцентують саме контакт-центри із STT -> аналіз -> відповіді).
• Показники точності: Nova-2 має 8,4% медіана WER на різних доменах, кращий за інших постачальників, де найближчий — ~12% deepgram.com, і на 36% кращий від Whisper-large deepgram.com — тобто для бізнесів, яким важливий кожен % точності, Deepgram — лідер.
• Економічність: Відзначають, що запуск на GPU із їх моделю економічніше, а тарифи (див. нижче) часто дешевші на об’ємах, ніж у деяких конкурентів.
• Підтримка та моніторинг: Корпоративні фічі типу деталізованих логів, пошуку по транскриптах і моніторинг через консоль.

Підтримувані мови: Основний акцент Deepgram — англійська (американська й акценти), але на 2025 рік підтримується 20–30+ мов (ключові європейські мови, японська, корейська, мандаринська, хінді тощо). Кількість ще менша, ніж у Whisper, але асортимент зростає. Дозволяють кастомні моделі для підтримуваних мов (для непідтримуваних — за запитом або на основі базової мультимовної моделі, якщо є). Nova часто лише англійською (найвища точність для англійської/іноді іспанської). Підтримують діалекти англійської (можна уточнювати British/American English для різниць у правописі).

Технічні основи: Deepgram використовує end-to-end модель на основі глибокого навчання, історично — на автономних дослідженнях: ймовірно вдосконалені конволюційні та рекурентні мережі або Transformers. Nova-2 — це “Transformer-based” з оптимізаціями для мовлення deepgram.com. Тренувалася на 47 млрд токенів та 6 млн ресурсів deepgram.com — це дуже багато, свідчить про різноманітність даних. Позиціонують Nova-2 як “найглибше натреновану ASR-модель на ринку” deepgram.com. Основні технічні досягнення:

• Вдосконалене розпізнавання сутностей, контексту — за допомогою архітектурних змін deepgram.com.
• Акцент на стрімінг — модель може дуже швидко повертати часткові (partial) результати, можливо, через блокову синхронну архітектуру декодування.
• Оптимізація під GPU: з самого початку код на CUDA C++, висока пропускна здатність.
• Кастомні моделі — скоріш за все transfer learning: донавчання під дані клієнта, самостійно чи з допомогою Deepgram, залежно від плану.
• Баланс швидкості/точності — декілька розмірів моделей: “Enhanced” vs “Standard” у минулому; у Nova-2 ймовірно все об’єднано, але можуть бути менші моделі для швидкої роботи.
• Цікаво: Deepgram отримала й зібрала датасети мовлення різних доменів (блоги згадують тренування на “усіх видах дзвінків, зустрічей, відео тощо”). Також акцент на “доменної адаптації” — спеціалізованих моделей для контакт-центрів (донавчання на дзвінках).
• У попередній архітектурі — 2-стадійна модель, але Nova-2 — ймовірно велика уніфікована модель.
• Ймовірно використовується knowledge distillation для стискування моделей (того мають і менші моделі).
• Також використання контекстних підказок (hinting), тобто підказки у вигляді очікуваних слів.
• З релізом Nova-2 опублікували порівняння: WER Nova-2 (медіана) 8,4% vs Whisper large 13,2% і т.д., — це досягнуто поліпшеннями архітектури й тренування deepgram.com deepgram.com.

Варіанти використання (декілька прикладів окрім зазначених):

• Транскрипція дзвінків у кол-центрах у реальному часі: Компанія використовує Deepgram для транскрибування клієнтських дзвінків у реальному часі, а потім використовує текст для виводу релевантної інформації для агентів або для аналізу після дзвінка з метою відповідності стандартам.
• SaaS транскрипції зустрічей: Інструменти на кшталт Fireflies.ai чи аналоги Otter.ai можуть використовувати Deepgram на бекенді для створення нотаток і підсумків під час живих зустрічей.
• Голосовий пошук у застосунках: Якщо додаток впроваджує функцію голосового пошуку чи команд, для конвертації запиту в текст можуть використати Deepgram STT (деякі обрали їх за швидкість чи приватність).
• Медіа та розваги: Постпродакшн-студія може подавати великі обсяги сирого аудіоматеріалу у Deepgram, щоб отримати транскрипти для створення субтитрів чи зробити контент шуканим.
• IoT-пристрої: Деякі смарт-пристрої можуть використовувати Deepgram на пристрої (edge-розгортання) або через хмару з низькою затримкою для транскрипції команд.
• Інструменти для розробників: Deepgram інтегровано в no-code платформи чи інструменти для аналізу даних для спрощеної роботи з аудіоданими; наприклад, у пайплайні аналітики дзвінків використовується Deepgram для конвертації їх у текст для подальшого аналізу.

Модель ціноутворення: У Deepgram ціни базуються на використанні, з безкоштовним кредитом на старт (наприклад, $200 кредиту для нових акаунтів). Після цього:

• Є тарифи: наприклад, безкоштовний тариф може давати кілька хвилин на місяць, далі платний тариф близько $1,25/год для стандартної моделі (тобто $0,0208/хв) і, можливо, $2,50/год для Nova (числа ілюстративні; дійсно, блог Telnyx показує старт від безкоштовно до $10 тис./рік для ентерпрайз-клієнтів, що передбачає індивідуальні угоди).
• Є також тарифи на зобов’язання: наприклад, передоплата певної суми за зниженою ціною за хвилину або фіксована річна ліцензія для підприємств.
• У порівнянні з великими провайдерами, зазвичай дешевші на обсягах; і підвищена точність означає менше ручного доопрацювання, що скорочує витрати для BPO.
• Навчання кастомної моделі може коштувати додатково або вимагати корпоративного плану.
• Заявляють, що не беруть оплату за пунктуацію, діаризацію тощо — це включено у функціонал.

Переваги:

• Передова точність з Nova-2 – лідер у розпізнаванні англійської мови deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізована AI – це не просто “чорний ящик”; можна налаштувати під свою предметну галузь, що дуже важливо для великих компаній (перетворити “добру” точність на “відмінну” саме для вашого кейсу).
• Реальний час – Deepgram вирізняється низькою затримкою і ефективністю стрімінгу, підходить для live-застосунків (деякі хмарні API мають труднощі з обсягом у реальному часі; Deepgram створений для цього).
• Гнучке розгортання – хмара, локально, гібрид; відповідають вимогам компаній, у тому числі щодо приватності даних.
• Ціна й масштабованість – часто дешевші при великих обсягах, легко масштабуються на десятки тисяч годин на місяць (показують кейси таких обсягів транскрипції).
• Досвід для розробників – API та документацію хвалять; компанія фокусується лише на voice, тож підтримка й експертиза високі. Фічі як кастомний бустинг ключових слів, підтримка багатомовності в одному API тощо — дуже зручні.
• Фокус на потребах enterprise – фічі як визначення емпатії, підсумки (додають voice AI-можливості поза межами raw STT), детальна аналітика — це для бізнес-інсайтів з голосу.
• Партнерства й підтримка – Deepgram інтегрується із такими платформами як Zoom, має технічних партнерів (наприклад, деякі телефони-провайдери дозволяють підключити Deepgram для стрімінгу аудіо дзвінків).
• Безпека – Deepgram має SOC2-комплайенс; і для вимогливих клієнтів можна хостити власноруч.

Недоліки:

• Менше впізнаваність бренду у порівнянні з Google/AWS; деякі великі компанії можуть вагатися йти до меншого вендора (хоча у Microsoft схожа ситуація з Nuance, та Deepgram незалежний).
• Охоплення мов вужче, ніж у великих гравців — якщо потрібна транскрипція рідкісної мови, в Deepgram можливо її ще не підтримують, треба питати або шукати альтернативу.
• Ширина функціоналу – фокус виключно на STT (з деяким ML-функціоналом). Немає TTS або повної платформи для конверсій (хоча тепер є voice bot API, але відсутня повна платформа як Contact Center AI у Google чи Watson Assistant). Тобто, якщо клієнту потрібне комплексне рішення для голосу й діалогу, Deepgram відповідає лише за транскрипцію.
• DIY-кастомізація – хоч налаштування це перевага, але вимагає від клієнта даних і бажано хоча б мінімального знання ML (хоча Deepgram прагне максимально спростити це). Не так “plug-and-play” як використання generic-моделей — але це плата за вдосконалення.
• Оновлення – Менший вендор може оновлювати моделі рідше, ніж, наприклад, Google (хоча нещодавно Nova-2 був апдейт). Також потенційно, при падіннях чи лімітах сервісу резервування може бути менше, ніж у більших хмар, хоча по факту Deepgram був надійним.
• Якщо хостити локально, клієнт має самостійно розгорнути систему на GPU — це може додати складнощів (але багатьом подобається такий контроль).
• Порівняння з Open Source – якщо головне — ціна і можна трохи втратити у якості, деякі захочуть Whisper (безкоштовний); Deepgram постійно мусить обґрунтовувати свою цінність за рахунок точності й підтримки enterprise.

Оновлення (2024–2025):

• Найбільше: реліз моделі Nova-2 наприкінці 2024, що значно підвищив точність (на 18% краще за попередню Nova та суттєво поперед конкурентів) deepgram.com deepgram.com. Це зберігає Deepgram на вістрі індустрії, докладні бенчмарки й технічні документи додаються.
• Deepgram запустив Voice Agent API (beta) у 2025 deepgram.com для створення АІ-агентів реального часу — тепер можна не лише транскрибувати, а й аналізувати та відповідати (ймовірно, використовується LLM для розуміння плюс TTS для відповіді). Це означає вихід за межі STT у розмовні AI-рішення (конкуренція на ринку AI для контакт-центрів).
• Розширили підтримку мов (додавали європейські й азійські мови у 2024).
• Додали підсумування: у 2024 з’явилась опція, коли після транскрипції дзвінка Deepgram може видати АІ-генерований підсумок дзвінка. Реалізовано з використанням LLM над транскриптами, аналогічно до Azure call summarization.
• Покращено безпеку: у 2024 Deepgram здобув більші відповідності (оголошено HIPAA-комплайенс, це залучає більше сектору охорони здоров’я).
• Покращили досвід для розробників — нова версія Node SDK v2, CLI-інструмент для транскрипції, оновлено сайт із документацією.
• Підвищили швидкість роботи у реальному часі — оптимізовано стрімінгові протоколи, заявлена затримка для часткових транскриптів менше 300 мс.
• Можливо, партнерство з телеком-провайдерами (інтеграція з Twilio тощо), щоб легко транскрибувати PSTN дзвінки через Deepgram API.
• Брали участь у відкритих тестах: якщо проходить ASR-челендж — Deepgram часто бере участь, показуючи прозорість результатів.
• З бізнес-сторони — Deepgram залучив додаткове фінансування (Series C у 2023), що свідчить про стабільність і можливість інвестувати у R&D.

Офіційний сайт: Deepgram Speech-to-Text API telnyx.com deepgram.com (офіційний продукт і сторінки документації Deepgram).

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

Огляд: Speechmatics — провідний двигун розпізнавання мовлення, що відомий особливою увагою до розуміння “будь-якого голосу”, тобто акцентом на точності для найрізноманітніших акцентів, діалектів і демографій мовців. Базується у Великобританії, Speechmatics сформувала репутацію на початку 2010-х завдяки самообслуговуваному API та on-premise-рішенням, часто випереджаючи гігантів у випадках з важкими акцентами чи проблемним звуком. В основі технології — передові ML-методи й прорив у self-supervised learning, що дозволив тренуватися на гігантських об’ємах неанотованого аудіо, покращуючи справедливість розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. На 2025 рік Speechmatics дає STT у кількох формах: хмарний API, контейнерні деплойменти, OEM-інтеграції (їх engine в інших продуктах). Клієнти — від медіа-сфера (субтитрування live-трансляцій) до аналітики дзвінків, а нещодавно з’явилась “Flow” API — комбінація STT з TTS та LLM для голосових взаємодій audioxpress.com audioxpress.com. Відзначається точністю незалежно від акценту чи віку мовця, і претендує на відсутність упередженості (зокрема, їх система суттєво краще впоралася з голосами афроамериканців чи дітей) speechmatics.com speechmatics.com.

Тип: Розпізнавання мовлення (ASR) із новітніми мультимодальними рішеннями для голосових взаємодій (Speechmatics Flow).

Компанія/Розробник: Speechmatics Ltd. (Кембридж, Велика Британія). Незалежна компанія, але має партнерства у сферах телемовлення та ШІ.

Можливості та цільові користувачі:

• Універсальний STT-двигун: Однією з переваг Speechmatics є єдиний двигун, що якісно працює для «будь-якого мовця, з будь-яким акцентом, будь-яким діалектом» серед підтримуваних мов. Це привабливо для глобальних компаній та мовників, що працюють зі спікерами з усього світу (наприклад, BBC використовувала Speechmatics для створення субтитрів).
• Транскрипція в режимі реального часу: Система може транскрибувати прямі трансляції з низькою затримкою, що підходить для живого створення субтитрів під час подій, ефірів і дзвінків.
• Пакетна транскрипція: Високопродуктивна обробка попередньо записаного аудіо/відео з провідною в галузі точністю. Часто використовується для відеоархівів, створення субтитрів або транскриптів.
• Багатомовна підтримка: Розпізнає понад 30 мов (включаючи варіанти англійської, іспанську, французьку, японську, мандаринську, арабську тощо) та навіть підтримує code-switching (система вміє визначати момент перемикання мовця між мовами) docs.speechmatics.com. Також підтримується автоматичне визначення мови.
• Користувацький словник (Custom Words): Користувачі можуть вказувати власні імена або терміни для пріоритетної розпізнавання (щоб система знала, як правильно писати рідкісні імена, наприклад).
• Гнучке розгортання: Speechmatics може працювати у хмарі (є SaaS-платформа) або повністю локально через Docker-контейнер, що зручно для конфіденційних середовищ. Багато мовників запускають Speechmatics у своїх дата-центрах для живого субтитрування без залежності від інтернету.
• Точність у шумних середовищах: Мають підвищену стійкість до шуму, опційно — форматування сутностей (дати, числа) та функції на зразок діаризації мовців для розпізнавання кількох мовців.
• Цільові користувачі: Медіакомпанії (ТБ-мережі, відеоплатформи), контакт-центри (транскрипція дзвінків), корпоративні рішення для транскрипції, розробники ПЗ, яким потрібне STT (Speechmatics часто ліцензує свою технологію іншим провайдерам — OEM-взаємодія), державний сектор (транскрипція засідань парламенту/ради), AI-розробники зі спрямованістю на упереджене-ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Поєднує їх STT із TTS та LLM для створення голосових асистентів, здатних слухати, розуміти (з LLM) і відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це націлено на інтерактивні голосові AI-рішення (наприклад, voicebot-и, що справді розуміють різні акценти).

Ключові можливості:

• Точність для акцентів: За результатами тестів на упередженість, значно зменшено розбіжності у помилках між різними акцентами завдяки навчанню на великих нелічених даних speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, показник помилок для афроамериканських голосів знижено на ~45% у порівнянні з конкурентами speechmatics.com.
• Розпізнавання дитячого мовлення: Відзначено кращі результати для дитячих голосів (які традиційно складні для ASR) – 91,8% точності проти ~83% у Google згідно з тестом speechmatics.com.
• Самонавчальна модель (AutoML): Їх “Autonomous Speech Recognition”, представлена близько 2021 року, навчилася на 1,1 млн годин аудіо завдяки self-supervised learning speechmatics.com. Такий підхід суттєво покращив розуміння різних голосів там, де марковані дані були в дефіциті.
• Нейронні моделі: Повністю на основі нейромереж (перехід від старіших гібридних — до повністю нейронних ще в кінці 2010-х).
• API та SDK: Надають REST та websocket API для онлайн/пакетної обробки, а також SDK для зручної інтеграції. Виводять деталізований JSON (слова, час, упевненість тощо).
• Розпізнавання сутностей: Розумне форматування (наприклад, вивід “£50”, якщо сказано “п’ятдесят фунтів”) і можливість тегування сутностей.
• Покриття мов: ~34 мови на високому рівні якості станом на 2025 р., включаючи малопоширені (наприклад, валлійську, бо BBC Wales їх використовує).
• Постійні оновлення: Регулярно публікують release notes зі змінами (з прикладами: покращення точності для мандаринської мови на 5% за одне оновлення docs.speechmatics.com, або додавання нових мов, як-от мальтійської тощо).
• Особливості Flow: Flow API дозволяє поєднувати STT-вихід з логікою LLM та TTS для створення наступного покоління голосових помічників audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна надіслати аудіо й одразу отримати голосову відповідь (LLM-генерована, озвучена TTS) — Speechmatics забезпечує «клей» для взаємодій у реальному часі.

Підтримувані мови: Активно підтримується близько 30–35 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, португальська, італійська, нідерландська, російська, китайська, японська, корейська, гінді, арабська, турецька, польська, шведська тощо). Виробник заявляє про роботу із «глобальними» мовами та можливість додавання нових за запитом docs.speechmatics.com. Також є білінгвальний режим для іспанської/англійської з безшовною транскрипцією мішаних текстів docs.speechmatics.com. У release notes згадуються нові мови, як-от ірландська та мальтійська (2024 р.) docs.speechmatics.com, що демонструє увагу до менш поширених мов, якщо є попит. Особлива гордість — підтримка акцентів всередині мов, наприклад, їхня англійська модель є глобальною й охоплює акценти США, Великої Британії, Індії, Австралії, Африки без потреби в окремих моделях.

Технічна основа:

• Self-Supervised Learning: Застосовують техніки, схожі на Facebook wav2vec 2.0 (мабуть, із власними доробками), щоби використовувати величезні обсяги немаркованого аудіо (YouTube, подкасти) для попереднього навчання, а потім донавчати на транскрибованих даних. Це забезпечило великий прогрес у покритті акцентів/діалектів, за повідомленням 2021 року speechmatics.com.
• Нейронна архітектура: Ймовірно, поєднання CNN (екстракція ознак) і Transformer/Conformer для послідовного моделювання (як у сучасних ASR-системах). У release notes називають велике оновлення моделі “Ursa” docs.speechmatics.com — очевидно, нова велика архітектура.
• Розміри моделей: Публічно не розголошуються, але для on-prem є вибір (“standard” та “enhanced”). Завжди підкреслюється “низька затримка”, тож імовірно використовують архітектуру, зручну для стріму (Transducer, CTC-підхід для покрокового виводу).
• Підхід до упередженості й справедливості: Навчання на різноманітних немаркованих даних дозволяє моделі само собою засвоювати мовні та соціо-акцентні відмінності. Є й спеціальне вирівнювання — результати по зменшенню упередженості свідчать про цілеспрямовану роботу у цьому напрямку.
• Безперервне навчання: Імовірно, система враховує виправлення клієнтів як зворотний зв’язок (не певно, чи відкрито для користувачів, але ймовірно — внутрішньо).
• Залізо і ефективність: Підтримується запуск на звичайних CPU (багато клієнтів обирають on-prem), але найвірогідніше оптимізовано і для GPU. Легкий «футпринт» згадується у деяких контекстах.
• Технічна сторона Flow API: Поєднує власний ASR із будь-яким LLM (наприклад, OpenAI чи інші) та TTS-партнером — архітектура: STT → LLM → TTS (можливо, використовують Amazon Polly чи Azure у TTS, якщо немає власного, але сайт говорить про інтеграцію з «обраним LLM» і «обраним TTS») audioxpress.com.

Використання:

• Трансляції та медіа: Багато прямих телевізійних трансляцій у Великій Британії використовують Speechmatics для створення субтитрів у реальному часі, коли немає вільних стенографістів, або для їх підсилення. Також пост-продакшн студії використовують цю систему для створення транскриптів для монтажу чи відповідності вимогам.
• Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, які аналізують інтерв’ю з клієнтами чи групові обговорення по всьому світу, використовують Speechmatics для точної транскрипції матеріалів з багатьма акцентами (наприклад, для аналізу емоцій у багатонаціональних фокус-групах).
• Державний/публічний сектор: Транскрибування засідань міських рад чи парламентських сесій (особливо в країнах із кількома мовами або яскраво вираженими місцевими акцентами – тут Speechmatics особливо ефективний).
• Аналітика кол-центрів: Схоже на інші сценарії, але Speechmatics приваблює там, де оператори чи клієнти мають сильні акценти, які інші системи можуть неправильно розпізнати. Також можливе розміщення на власних серверах (деякі телеком-компанії чи банки в Європі це віддають перевагу).
• Освіта: Транскрибування лекційних записів чи забезпечення субтитрування університетського контенту (особливо коли лектори або студенти мають різноманітні акценти).
• Провайдери голосових технологій: Деякі компанії інтегрували движок Speechmatics у своє рішення (з білим лейблом) завдяки його відомій стійкості до акцентів, що дає перевагу для глобальних користувачів.
• Субтитрування користувацького контенту: Деякі платформи, що дозволяють користувачам додавати субтитри до своїх відео, можуть використовувати Speechmatics непомітно для користувача для обробки всіляких голосів.

Модель ціноутворення:

• Зазвичай вони складають індивідуальні комерційні пропозиції для корпоративних клієнтів (особливо для ліцензій з розміщенням на власних серверах – зазвичай це річна ліцензія залежно від обсягу чи кількості каналів).
• Для хмарного API у них раніше була відкрита ціна близько $1.25 за годину чи схожа, що конкурентоспроможно порівняно з іншими. Ймовірно ~$0,02/хв. Для прямих корпоративних замовників можлива мінімальна щомісячна підписка.
• Також пропонувався безкоштовний тест чи 600 хвилин безкоштовно для їх SaaS на певному етапі.
• Вони роблять акцент на необмежене використання при власному розміщенні за фіксовану плату, що вигідно для великих користувачів на відміну від похвилинної оплати.
• Оскільки їх ціль – підприємства, це може бути не найдешевший варіант для незначного використання (хтось може вибрати OpenAI Whisper для хобі). Але для професійного використання ціни співставні або трохи нижчі за Google/Microsoft при великих обсягах, особливо враховуючи співвідношення “вартість-якість”.
• Їх Flow API може мати окреме ціноутворення (можливо за інтерфейс чи іншу модель, наразі не зовсім зрозуміло, бо це новий продукт).
• Зараз немає відкритих цін, скоріше за все, це перехід до моделі продажів через менеджерів, проте відомо, що ціни розумні й ліцензування прозоре (особливо важливо для мовлення, де потрібно передбачувані витрати для цілодобового використання).

Переваги:

• Точність щодо акцентів/діалектів: Провідна на ринку точність для англійської та багатомовності з мінімальними упередженнями speechmatics.com speechmatics.com. Цей принцип “розуміти кожен голос” підтверджується даними й визнаний в галузі – значна перевага, особливо з урахуванням тренду на різноманіття й інклюзію.
• Підтримка on-prem та приватних хмар: Більшість конкурентів орієнтуються лише на хмару; Speechmatics дає клієнтам повний контроль і виграє тендери в чутливих чи обмежених по трафіку сценаріях.
• Орієнтація на підприємства: Високий рівень відповідності нормам (ймовірно, є сертифікати ISO speechmatics.com), надійна підтримка, гнучкість у вирішенні індивідуальних потреб (наприклад, додати нову мову на запит чи провести підлаштування).
• Субтитрування у реальному часі: Вже доведено на прямих трансляціях та ТБ, де потрібна низька затримка і висока точність одночасно.
• Інноваційність та етика: Яскраво комунікують про боротьбу з упередженістю ШІ – що важливо для компаній, яким не все одно питання справедливості. Їхні технології безпосередньо вирішують поширену критику ASR (що система гірше працює для окремих демографічних груп).
• Багатомовність в одній моделі: Підтримка змішування мов і не завжди потрібен ручний вибір акценту чи мови – модель сама це визначає – це дуже зручно.
• Стабільність і довідка: На ринку з середини 2010-х, використовується великими брендами (TED тощо), тобто рішення перевірене часом.
• Розширення за межі STT: Платформа Flow для голосової взаємодії свідчить про еволюцію відповідно до майбутніх потреб (інвестують не лише у транскрипцію, а й у двосторонню голосову AI-взаємодію).

Слабкі сторони:

• Менша відомість серед розробників у порівнянні з деякими американськими чи open source-системами, отже й менша спільнота для підтримки.
• Меньше підтримуваних мов, ніж у Whisper чи Google – якщо потрібна екзотична мова, як-от суахілі чи тамільська, Speechmatics може її не мати без індивідуальної розробки.
• Менше прозорості в цінах: Як підприємницька компанія, для дрібних розробників система не така самообслуговувана чи дешева для експериментів, як, наприклад, OpenAI за $0.006/хв. Їхній фокус – це якість і бізнес, а не обов’язково найдешевша опція.
• Відсутність вбудованого розуміння мови (до Flow) – “сирі” транскрипти можуть потребувати додаткової NLP-обробки для отримання інсайтів; історично відсутні функції на зразок аналізу емоцій чи анотації (ці завдання вирішує замовник або партнери).
• Конкуренція з Big Tech: Оскільки Google, Azure вдосконалюють розпізнавання акцентів (а Whisper безкоштовний), Speechmatics змушений постійно тримати планку, щоб залишатися привабливим порівняно з більш масовими продуктами.
• Відсутність TTS або інших модальностей (станом на зараз) – компанії, яким потрібна “все-в-одному”-платформа, можуть обрати Azure із STT, TTS, перекладачем тощо, якщо лише Speechmatics не інтегрує партнерські рішення (Flow натякає саме на партнерство для TTS/LLM, а не власну розробку).
• Масштабування бізнесу: Як менша компанія, виникає питання – чи зможуть вони обробити глобальні обсяги рівня Google? Ймовірно, так, враховуючи клієнтів з мовлення, але питання підтримки в довгостроковій перспективі чи здатності “тягнути” витрати на навчання моделей може турбувати окремих замовників.

Останні оновлення (2024–2025):

• Speechmatics запустив Flow API у середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, що стало стратегічним розширенням до голосового інтерактивного AI шляхом об’єднання STT + LLM + TTS в одному рішенні. Запустили лист очікування й орієнтуються на створення корпоративних голосових асистентів, що демонструє їхній перехід у галузь інтеграції конверсаційного ШІ.
• Були додані нові мови (ірландська гельська та мальтійська у серпні 2024 року) docs.speechmatics.com та продовжується вдосконалення мовних моделей (Ursa2 – помітне підвищення точності у багатьох мовах у серпні 2024 docs.speechmatics.com).
• Покращено діаризацію мовців й багатомовне розпізнавання (зокрема поліпшено двомовну транскрипцію іспанська-англійська на початку 2024 року).
• Особлива увага була приділена оновленням batch container з підвищенням точності багатьох мов (реліз-ноти дають ~5% зростання для китайської, покращення для арабської, шведської тощо в 2024 році) docs.speechmatics.com.
• Стосовно упередженості й інклюзії: після прориву 2021 року, ймовірно, моделі актуалізовані з ще більшими обсягами даних (можливо, гармонізовано з дослідженнями 2023 року). Можливо, презентовано оновлений продукт “Autonomous Speech Recognition 2.0” із додатковими вдосконаленнями.
• Speechmatics брав участь або згадувався у дослідженнях, як-от Стенфорду чи MIT щодо справедливості ASR, підкреслюючи свою перевагу.
• Виявлено інтерес до інтеграції у більші платформи – ймовірне зростання партнерств (наприклад, інтеграція в Nvidia Riva або транскрипція Zoom – це гіпотетично, але такі угоди можуть існувати неафішовано).
• З бізнесової точки зору Speechmatics міг збільшити свою присутність у США – відкрити офіс або нові партнерства, оскільки традиційно вони сильні в Європі.
• У 2025 році компанія залишається незалежною і продовжує інновації, часто розглядається як топ-рішення для ASR, коли найважливіша неупереджена точність.

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

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

Огляд: ElevenLabs — це передова платформа генерації та клонування голосу на базі ШІ, яка здобула популярність у 2023 році завдяки напрочуд реалістичним і універсальним синтетичним голосам. Вона спеціалізується на Text-to-Speech (TTS), здатному відтворювати мову з нюансованою емоційністю, а також на Voice Cloning — дозволяє користувачам створювати власні голоси (навіть клонувати голос конкретної людини з її згоди) лише з невеликого аудіозразка. ElevenLabs пропонує зручний веб-інтерфейс і API, дозволяючи авторам контенту, видавцям та розробникам створювати якісну мовленнєву озвучку багатьма голосами й мовами. Станом на 2025 рік ElevenLabs вважається однією з провідних платформ для надреалістичного TTS, який у багатьох випадках майже не відрізнити від людської мови zapier.com zapier.com. Його використовують для всього: від озвучування аудіокниг до дубляжу відео на YouTube, озвучки ігрових персонажів і інструментів доступності. Головна відмінність — рівень виразності та налаштування: користувачі можуть налаштовувати параметри для стабільності та схожості, щоб досягти потрібного емоційного тону zapier.com, а також мають доступ до великої бібліотеки готових голосів і користувацьких клонів.

Тип: Text-to-Speech і Voice Cloning (з деякою допоміжною функцією розпізнавання для полегшення процесу клонування, але основний акцент — на генеруванні голосу).

Компанія/розробник: ElevenLabs (стартап, заснований у 2022, базується у США/Польщі, оціночна вартість ~1 млрд $ на 2023 рік zapier.com).

Можливості й цільова аудиторія:

• Ультрареалістичний TTS: ElevenLabs генерує мовлення з природною інтонацією, ритмікою та емоцією. Звучить природно, а не роботизовано; розрізняє такі нюанси, як смішки, шепіт, паузи і вагання. Цільова аудиторія — автори контенту (відеонаррація, подкасти, аудіокниги), розробники ігор (голоси NPC), режисери (прототипний дубляж), а також звичайні люди для розваги чи як інструмент доступності (читання статей у вибраному голосі).
• Бібліотека голосів: Станом на 2024 рік налічує понад 300 готових голосів у відкритій бібліотеці, зокрема ті, що змодельовані під відомих акторів або стилі (з ліцензією чи завантажені користувачами) zapier.com. Можна обирати за стилем (наративний, веселий, страшний тощо) й мовами.
• Клонування голосу (власні голоси): Користувачі (за наявності прав) можуть створити цифровий клон голосу, надавши лише кілька хвилин аудіо. Платформа створить кастомний голос TTS з тими самими тембром і стилем elevenlabs.io elevenlabs.io. Це популярно для авторів, які хочуть унікальний голос-оповідач, або для компаній при локалізації свого голосового бренду.
• Багатомовність і крос-мовність: ElevenLabs підтримує генерацію мовлення більш ніж 30 мовами будь-яким голосом, тобто можна клонувати англомовного диктора й змусити його говорити іспанською чи японською, зберігаючи тембр і манеру elevenlabs.io elevenlabs.io. Це потужний інструмент для дубляжу контенту різними мовами з тією ж голосовою ідентичністю.
• Контроль емоцій: Інтерфейс/API дозволяє регулювати параметри, наприклад стабільність (сталість чи варіативність подачі), схожість (наскільки точно відповідає оригінальному голосу) zapier.com, а також стиль і акцент через вибір голосу. Це дозволяє точно підлаштовувати подачу — наприклад, зробити читання більш виразним або монотонним.
• Реальний час і низька затримка: До 2025 року ElevenLabs суттєво прискорив генерацію — аудіо може генеруватись досить швидко для певних задач у реальному часі (хоча основна робота асинхронна). Вони навіть мають низькозатримкову модель для інтерактивних сценаріїв (бета).
• Платформа та API: Пропонують веб-студію, де користувачі без технічних знань можуть ввести текст, обрати/налаштувати голос і згенерувати аудіо. Для розробників доступні API та SDK. Також є спеціальні моделі, наприклад Eleven Multilingual v2 для кращого синтезу неанглійськими мовами.
• Інструменти для публікацій: Особливо спрямовані на створення аудіокниг — наприклад, дозволяють вводити великі обсяги тексту, підтримують єдину голосову ідентичність між розділами тощо. Типові користувачі: інді-автори, видавці для локалізації аудіокниг, відеокреатори та виробники соціального контенту, яким потрібен професійний нарратив.

Ключові особливості:

• Voice Lab і Бібліотека: Зручна панель Voice Lab для керування кастомними голосами та бібліотека голосів для пошуку за категоріями (наприклад, «наратор», «героїчний», «ведучий новин» та інші стилі) zapier.com. Багато голосів відкриті для спільноти (з правами).
• Моделі високої виразності: ElevenLabs випустили нову модель (v3 наприкінці 2023 у альфа-версії), що вміє розуміти сміх, змінювати тон всередині речення, шепотіти і т. д. природніше elevenlabs.io elevenlabs.io. У їхніх демо були приклади з динамічною емоційністю та навіть співом (до певної міри).
• Контроль стабільності та варіацій: Повзунок “Stability” — чим більша стабільність, тим рівномірніший тон (добре для довгих нарацій), чим менша — більше емоцій (добре для голосів персонажів) zapier.com.
• Клонування із згодою та захистом: Вимагають явної згоди чи підтвердження для клонування чужого голосу (щоб уникнути зловживань). Наприклад, щоб клонувати власний голос, потрібно начитати фрази, серед яких буде згода (вони це перевіряють).
• Multi-Voice і діалоги: Інтерфейс дозволяє легко створювати мультиголосове аудіо (наприклад, різні голоси в різних абзацах чи репліках діалогу). Корисно для аудіодрам чи імітації розмов.
• Мови: На 2025 рік охоплюються всі основні європейські й частина азійських мов; згадують більше 30 (ймовірно, англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, португальська, польська, хінді, японська, корейська, китайська тощо). Ці мовні якості постійно вдосконалюються — v3 зробила озвучку іншими мовами ще природнішою.
• Якість аудіо: Вихід високої якості (44,1 кГц), підходить для професійних медіа. Доступні формати MP3, WAV.
• API-можливості: Можна вказувати голос за ID, регулювати налаштування для кожного запиту, навіть змінювати стиль (морфінг між голосами).
• *ElevenLabs також має мінімальні можливості STT (вони запустили інструмент транскрипції на базі Whisper для допомоги при дубляжі, можливо), але це не основна функція.

Підтримувані мови: 32+ мови для генерації TTS elevenlabs.io. Особливо важливо: крос-мовність означає, що не потрібно окремого голосу для кожної мови — один голос може говорити всіма, хоча й із акцентом, якщо оригінальний голос має його. Вони підкреслюють можливість міжмовного використання (наприклад, клонувати польськомовного — і дати йому заговорити японською). Не всі голоси однаково гарно працюють для всіх мов (деякі відточувались переважно для англійської, але v3 дуже поліпшила багатомовність). Покривають усі основні й деякі нішеві мови (ймовірно, нідерландська, шведська, можливо арабська тощо). Спільнота постійно оцінює якість різними мовами — до 2025 ElevenLabs суттєво покращила неанглійські мови.

Технічна основа:

• ElevenLabs використовує власну модель глибокого навчання, ймовірно, ансамбль Transformer-текстового енкодера й генеративного аудіодекодера (вокодера) на кшталт VITS чи Grad-TTS, але сильно оптимізовану. Потужно інвестували у дослідження виразності — можливо, використовуючи попередньо натреновані аудіоенкодери (типу Wav2Vec2) для захоплення унікальності голосу, а також підхід mix-speaker чи prompt-based для стилю.
• Посилання на v3-модель («Eleven v3»), імовірно, означає нову архітектуру з об’єднаним багатомовним навчанням і стилізованими токенами для емоцій elevenlabs.io.
• Вони згадують «проривні AI-алгоритми» elevenlabs.io — імовірно, тренують на величезних обсягах даних (заявляли про тисячі годин, багато з яких — відкриті аудіокниги тощо), з фокусом на багатоговорунність — щоб одна модель могла відтворити багато голосів.
• До певної міри це аналогічно тому, як працює TTS від OpenAI (голосова функція ChatGPT): одна багатоголоса модель. ElevenLabs тут на передовій.
• Використовують zero-shot клонування: із короткого зразка модель одразу може пристосуватися до голосу. Імовірно, застосовують витяг speaker-embedding (d-vector або подібний), який потім підмішують у TTS-модель як умову — так клони створюються миттєво.
• Є науково спрямована робота з емоційного кондиціонування — імовірно, через використання стилізованих токенів чи декілька референсних аудіо (наприклад, трейнинг голосів з емоційними мітками).
• Акцент на швидкому синтезі: можливо, використовується GPU-прискорення та ефективні вокодери для майже реального часу (паралельний вокодер для швидкості).
• Складність при крос-мовному вирівнюванні — імовірно, використовують МФА або уніфікований фонемний простір, щоб один і той самий голос міг правильно вимовляти різні мови (за відгуками користувачів, вдається добре).
• Велика робота над “фронтендом” тексту: правильна вимова імен, омографів, контекстна чутливість (висока якість свідчить про складний пайплайн нормалізації тексту і можливо внутрішню мовну модель для вибору вимови у контексті).
• ElevenLabs, ймовірно, має зворотний зв’язок від юзерів — вони збирають дані про помилки вимови і постійно вдосконалюють/донавчають (особливо з урахуванням частих виправлень тощо).

Використання:

• Озвучення аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення аудіоверсій своїх книг без найму дикторів, вибираючи відповідний голос із бібліотеки або клонуючи власний голос. Видавці локалізують книги, клонуючи голос диктора іншою мовою.
• Озвучення відео (YouTube, e-Learning): Автори контенту швидко генерують озвучення для пояснювальних відео або курсів. Деякі використовують це для A/B тестування різних стилів голосу для свого контенту.
• Розробка ігор: Незалежні розробники ігор використовують ElevenLabs для озвучування реплік NPC-персонажів, обираючи різні голоси для кожного персонажа та генеруючи діалоги, що суттєво економить витрати на запис.
• Дубляж та локалізація: Студія може дублювати фільм чи серіал на кілька мов, використовуючи клонований голос оригінального актора, що говорить цими мовами — зберігаючи оригінальну вокальну індивідуальність. Вже зараз ElevenLabs використовували у фан-проєктах, щоб змусити оригінальних акторів «говорити» нові репліки.
• Доступність і читання: Користувачі використовують сервіс для читання статей, листів або PDF приємним на вибір голосом. Користувачі з вадами зору отримують вигоду від більш природного синтезу мовлення, що робить довгі прослуховування комфортнішими.
• Прототипування голосу: Рекламні агентства або кінематографісти створюють прототипи озвучення та реклами за допомогою AI-голосів для затвердження клієнтом до запису справжньою людиною. Іноді AI-голос настільки якісний, що залишається у фінальному продукті для невеликих проєктів.
• Персональне клонування голосу: Деякі користувачі клонують голоси літніх родичів (з дозволу) для збереження або клонують власний голос, щоб делегувати певні завдання (наприклад, дозволити «своєму голосу» читати власний текст).
• Інтерактивне сторітелінг: Додатки чи ігри, які генерують контент на льоту, використовують ElevenLabs для озвучення динамічних реплік (з урахуванням певної затримки).
• Голоси для кол-центрів або віртуальних асистентів: Компанії можуть створювати унікальний брендований голос шляхом клонування або індивідуальної розробки за допомогою ElevenLabs і використовувати його у IVR чи віртуальних асистентах для унікального досвіду.
• Ефективність створення контенту: Письменники генерують аудіодіалоги персонажів, щоб почути виконання, що допомагає у написанні сценаріїв.

Модель ціноутворення: ElevenLabs пропонує фріміум та підписні плани:

• Безкоштовний рівень: ~10 хвилин згенерованого аудіо на місяць для тестування zapier.com.
• План Starter: $5/місяць (або $50/рік) — ~30 хвилин на місяць плюс доступ до клонування голосів і комерційних прав на базовому рівні zapier.com.
• Вищі плани (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують дорожче і дають більше часу (годин генерації) та додаткові функції: вища якість, більше кастомних голосів, пріоритет, можливо, доступ до API залежно від рівня підписки zapier.com zapier.com.
• Enterprise: індивідуальне ціноутворення для великих обсягів використання (необмежені плани за домовленістю тощо).
• Порівняно з хмарними TTS, які часто беруть оплату за символ, ElevenLabs бере за час вихідного аудіо. Наприклад, $5 за 30 хвилин, ефективно $0,17 за хвилину — це конкурентно з огляду на якість та включені права.
• Додатковий обсяг можна часто докупити (овердрафт або одноразові пакети).
• У вартість входить використання готових голосів і клонування голосу. Є умови, що якщо ви клонуєте чийсь голос із їхньої бібліотеки, може знадобитися підтвердження прав тощо, але сервіс забезпечує легальність використання.
• Для підписників доступний API (імовірно, починаючи з плану $5, але з обмеженою квотою).
• Загалом, сервіс досить доступний для індивідуальних творців, що й сприяло його популярності, і масштабується для більших потреб.

Переваги:

• Неперевершена якість і реалістичність голосу: Часто у відгуках користувачів зазначається, що голоси ElevenLabs є одними з найбільш «людяних», доступних широкому загалу zapier.com zapier.com. Вони добре передають емоції й природну ритміку, перевершуючи багато великих хмарних TTS за виразністю.
• Зручність для користувача і свобода творчості: Платформа побудована так, що навіть новачки можуть легко клонувати голос чи налаштовувати стилістичні параметри. Це робить AI-озвучення доступним для творчих експериментів.
• Величезний вибір голосів: Сотні голосів та можливість створити власний — практично будь-який стиль і персонаж, набагато більша різноманітність, ніж у типовому TTS (де зазвичай 20–50 голосів).
• Багатомовність і крос-мовний перенос: Можливість переносити голоси між мовами зі збереженням акценту та емоцій — унікальна фішка, яка спрощує багатомовне створення контенту.
• Швидкий цикл оновлень: Як стартап, ElevenLabs дуже швидко впроваджує нові функції (наприклад, менш ніж за рік від v1 до v3, додавання мов, поява сміху/шепоту тощо). Також швидко враховується зворотній зв’язок спільноти.
• Активна спільнота: Багато творців діляться порадами та голосами, що розширює охоплення платформи та забезпечує вивчення різних сценаріїв, роблячи продукт більш надійним.
• Гнучка інтеграція API: Розробники можуть вбудовувати цю технологію у додатки (деякі інструменти, наприклад для озвучення чи Discord-боти, вже використовують ElevenLabs для генерації голосу).
• Вигідна вартість при такій якості: Для невеликого та середнього обсягу використання це набагато дешевше, ніж наймати диктора і студію, а результат — майже професійний. Це велика перевага для інді-творців.
• Етичні обмеження: Впроваджено запобіжники (клонування вимагає перевірки або доступне лише для вищих тарифів, плюс є виявлення голосу для боротьби зі зловживаннями). Це допомагає формувати довіру з правовласниками.
• Фінансування та зростання: Платформа добре фінансується й широко використовується, тож, ймовірно, продовжить удосконалюватися.

Недоліки:

• Можливість зловживань: Реалістичність клонування має темний бік — на початку були випадки використання для «діпфейк»-голосів. Це змусило впровадити суворіші політики користування та виявлення зловживань. Проте сама поява такої технології створює ризик імперсонації, якщо не посилити захист.
• Стабільність для довгих текстів: Іноді важко підтримувати однакову емоційну тональність на довгій дистанції: модель може трохи міняти інтонацію або темп між главами (хоча налаштування стабільності у v3 це покращують).
• Вимова незвичних слів: Хоча платформа досить точна, трапляються помилки в іменах чи рідкісних термінах. Можна вручну виправити (фонетичною передачею), але не завжди все ідеально з коробки. Подібні проблеми є і в інших TTS, та це варто враховувати.
• API обмеження пропускної здатності / масштаб: При дуже масовому використанні (тисячі годин автоматично) можна впертися у ліміти, хоча для корпоративних клієнтів ймовірно масштабують бекенд. Великі хмарні провайдери на зараз обробляють паралельні запити, можливо, більш плавно.
• Немає вбудованого розпізнавання мовлення чи керування діалогом: Це не повноцінна платформа для розмовного ІІ — потрібно підключати розпізнавання голосу та логику (деякі можуть вважати це мінусом порівняно з end-to-end рішеннями на кшталт Amazon Polly + Lex. Проте ElevenLabs легко інтегрується).
• Зростання конкуренції: Великі гравці й нові стартапи активно реагують на успіх ElevenLabs; OpenAI або Microsoft (VALL-E) можуть незабаром скласти конкуренцію. Тому ElevenLabs потрібно швидко впроваджувати інновації.
• Ліцензії й права: Користувачам потрібно враховувати юридичні ризики при використанні голосів реальних людей чи їх клонів. Навіть за згоди можуть бути правові сірі зони (право на схожість) — це може стримувати комерційне використання, поки не з’являться чіткі норми.
• Обмеження акцентів і мов: Незважаючи на багатомовність, голос може мати акцент від мови-джерела. Для деяких випадків потрібен «рідний» для мови голос (ймовірно, у майбутньому додадуть адаптацію або розширять бібліотеку рідних голосів).
• Залежність від хмари: Це закритий хмарний сервіс; локального офлайн-рішення нема. Деякі компанії для чутливих даних хотіли б on-prem-рішення. Самохостинг (як у деяких відкритих TTS) неможливий.

Оновлення у 2024–2025:

• ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2 наприкінці 2023 року, значно покращивши якість озвучування неанглійськими мовами (менше акценту, краща вимова).
• Випустили альфу Voice Generation v3, яка вміє відтворювати сміх, змінювати стиль всередині речення й загалом має більш динамічний діапазон elevenlabs.io elevenlabs.io. Ймовірно, ця версія повністю вийшла у 2024, зробивши голоси ще реалістичнішими (наприклад, у демо були справжні акторські сцени).
• Розширено можливості клонування голосу — миттєве клонування голосу з ~3 секунд аудіо у закритій бета-версії (якщо правда, то ймовірно використовують подібні ідеї, як у Microsoft VALL-E, про яку вони точно знали). Це радикально спрощує клонування голосу користувача.
• Бібліотека голосів різко збільшилась після запуску функції обміну голосами: до 2025 року доступні тисячі голосів, створених користувачами (деякі — з публічного домену чи авторські) — свого роду “маркетплейс” голосів.
• Вони залучили більше партнерів; наприклад, деякі видавництва відкрито користуються ElevenLabs для створення аудіокниг чи інтеграції з відомими відеоредакторами (можливо, плагін для Adobe Premiere або After Effects для створення озвучки прямо у додатку).
• Вони залучили додаткове фінансування, причому за високою оцінкою zapier.com, що означає розширення (можливо, у суміжних сферах, як дослідження діалогів чи просодії голосу).
• Щодо безпеки, вони впровадили систему відбитків голосу — будь-яке аудіо, створене ElevenLabs, можна ідентифікувати за прихованим водяним знаком або через ІІ для виявлення підробок, щоб запобігати зловживанням.
• Додали інструмент Voice Design (у бета-версії), який дозволяє користувачам “змішувати” голоси або коригувати певні характеристики й створювати нові ШІ-голоси без потреби у людському зразку. Це відкриває креативні можливості для створення унікальних голосів, не прив’язаних до реальних людей.
• Також покращено використання API для розробників — додано функції асинхронної генерації, більший контроль через API, а можливо й on-prem варіант для підприємств (не підтверджено, але імовірно для великих клієнтів).
• Загалом ElevenLabs у 2025 році продовжує задавати стандарти для генерації голосу на основі ШІ, змушуючи інших наздоганяти.

Офіційний сайт: ElevenLabs Voice AI Platform zapier.com zapier.com (офіційний сайт для тексту-в-мовлення та клонування голосів від ElevenLabs).

10. Resemble AI (Клонування голосу і платформа кастомного TTS) – Resemble AI

Огляд: Resemble AI — провідна платформа для клонування голосів на основі ШІ та кастомного тексту-в-мовлення, яка дозволяє створювати надреалістичні голосові моделі та генерувати мову в цих голосах. Заснована у 2019 році, Resemble робить акцент на швидкому та масштабованому клонуванні голосу для креативних і комерційних цілей. Вирізняється тим, що пропонує кілька способів клонування: з тексту (наявні TTS-голоси з кастомізацією), з аудіо та навіть у режимі реального часу. До 2025 року Resemble AI використовується для створення правдоподібних ШІ-голосів для кіно, ігор, реклами, віртуальних помічників, особливо там, де потрібен спеціальний голос, що або копіює реальну людину, або є унікальним брендовим. Має функцію “Localize”, яка дозволяє одному голосу говорити багатьма мовами (схоже на ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble пропонує API та web-студію, і особливо приваблює компанії, що хочуть вбудовувати кастомні голоси у свої продукти (з корпоративним рівнем контролю, напр., з розгортанням на власному сервері).

Тип: Текст-в-мовлення та клонування голосу, а також конвертація голосу в реальному часі.

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

Можливості та цільова аудиторія:

• Клонування голосу: Користувачі можуть створювати голосовий клон, маючи декілька хвилин запису. Технологія Resemble забезпечує якісне клонування із збереженням тембру й акценту оригіналу. Основні користувачі: контент-студії, які потребують синтетичних голосів акторів, бренди для створення кастомних образів та розробники для унікальних голосів у своїх додатках.
• Кастомний TTS: Після клонування або створення голосу можна вводити текст і отримувати озвучку саме цим голосом через web-додаток чи API. Мова може містити широкий спектр емоцій (Resemble вміє захоплювати емоції з датасету або задавати додатково).
• Конвертація голосу в реальному часі: Одна з фішок – Resemble перетворює мову-в-мову: ви говорите, а на виході чути голос-двійник практично в реальному часі resemble.ai resemble.ai. Корисно для дубляжу чи «живого» використання (наприклад, ви говорите, а з динаміка чути інший голос/персонажа).
• Localize (багатомовність): Їхній сервіс Localize може перекладати та адаптувати голос у 60+ мовах resemble.ai. Тобто можна перекласти англомовну озвучку з збереженням унікальності голосу мовця. Це дозволяє глобально локалізувати діалоги чи контент.
• Емоції та стиль: Resemble робить акцент на передачі не лише тембру, а й емоцій і стилю. Їхній алгоритм може відтворити настрій запису у синтезі resemble.ai resemble.ai.
• Гнучкість вводу/виводу: Підтримується не тільки текст, а й API з можливістю задавати емоції, а також система “Dialogue” для управління діалогами. Вивантаження у стандартних аудіоформатах, є налаштування швидкості тощо.
• Інтеграція та розгортання: Resemble пропонує хмарний API і може розгорнути рішення на on-prem чи в приватній хмарі для підприємств (дані не виходять із компанії). Є плагін для Unity (для розробників ігор), а також, ймовірно, інтеграції для телефонії.
• Використання і цільова аудиторія: Геймдев (Resemble уже використовували для озвучення персонажів у відеоіграх), постпродакшн у кіно (коригування чи створення голосів CGI-персонажів), реклама (клони відомих осіб з їхнього дозволу), кол-центри (віртуальні агенти), доступність (надання ШІ-голосу людям, які втратили власний).

Ключові особливості:

• 4 способи клонування: Resemble дозволяє клонувати голос шляхом запису (на сайті, читання 50 речень тощо), завантаження наявних даних, генерування нового голосу шляхом змішування, або одним кліком з’єднати кілька голосів для нового стилю.
• Конвеєр “мовлення-у-мовлення”: Завантажте аудіо (наприклад, ваше читання нового тексту), і Resemble конвертує його у цільовий голос, зберігаючи інтонації та нюанси. Практично реальний час (коротка затримка).
• API та графічний інтерфейс: Некваліфіковані користувачі можуть використовувати зрозумілий веб-інтерфейс для створення фрагментів, вручну підлаштовувати інтонацію чи темп на словах — подібно до редагування аудіо у Descript Overdub.
• Захоплення емоцій: Декларують “capture emotion in full spectrum” — якщо в навчальних даних є різні емоційні стани, модель зможе їх відтворити. Також можна позначати дані для різних емоцій (“angry”, “happy” тощо) під час синтезу.
• Масова генерація й персоналізація: API Resemble дозволяє динамічну генерацію у великому масштабі (наприклад, тисячі персональних аудіоповідомлень — відомий кейс із адресною рекламою/озвучкою на ім’я користувача тощо).
• Якість і поліпшення: Використовується нейромережевий вокодер високої якості для чіткого природного звучання. Вказують на попередню перевірку/корекцію низькоякісних вхідних сигналів telnyx.com – ймовірно, більше для STT у Watson, але й тут, очевидно, є препроцесінг.
• Проекти й командна робота: Є функції управління проектами у web studio, команда може разом працювати з голосами, прослуховувати дублікати тощо.
• Етика/верифікація: Є механізми підтвердження прав на голос — наприклад, запис визначених фраз для згоди. Також можуть додавати водяний знак на вихідний голос для виявлення підробки.
• Resemble Fill – цікава функція: завантажуєте справжній запис голосу, якщо в ньому є відсутні або погані слова, вводите новий текст, і ІІ доробляє його цільовим голосом, “заливаючи” у вихідний запис — по суті, ШІ-озвучування патчів. Корисно у кіно для підправки реплік без переозвучення всієї сцени.
• Аналітика й налаштування: Для бізнес-клієнтів — аналітика використання, можливість налаштовувати лексику (кастомні вимови) тощо.

Підтримувані мови: Більше ніж 50 мов для синтезу голосу aibase.com, і окремо зазначено 62 мови у Localize-дубляжі resemble.ai. Дуже широкий покриття, як і в ElevenLabs. Є англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, певно індійські мови, арабська тощо. Зазначається, що голос може звучати мовами, яких не було в початковому датасеті, тобто під капотом — багатомовний TTS-рушій.
Також згадується підтримка code-switching, але це більше для STT. Для TTS — багатомовність ключова.

Технічна основа:

• Двигун Resemble, ймовірно, базується на нейромережевій TTS-моделі для багатьох дикторів (на кшталт Glow-TTS або варіанта FastSpeech), а також високоточного вокодера (імовірно HiFi-GAN). Вони використовують енкодер голосу (аналогічно до технологій speaker embedding) для швидкого клонування за зразками.
• Зазначається використання машинного навчання у великих масштабах – імовірно, навчання відбувається на великих обсягах голосових даних (можливо, ліцензованих у студій, з публічних датасетів тощо).
• Конвертація мови в реальному часі передбачає модель, що здатна приймати аудіо-ознаки вихідного голосу та відображати їх на ознаки цільового голосу майже миттєво. Ймовірно використовують комбінацію автоматичного розпізнавання мовлення (для отримання фонем/таймінгу) та подальшої ресинтезації із тембром цільового голосу, або ж end-to-end модель конвертації голосу без явної транскрипції задля швидкості.
• Керування емоціями: Можливо, використовують підхід стилістичних токенів, окремих моделей для кожної емоції чи донавчання з емоційними мітками.
• Локалізація: Можливий підхід через pipeline: автоматичне розпізнавання мовлення (із перекладом), після чого відбувається синтез мовлення. Або мають прямий кросмовний голосовий моделлер (менш ймовірно). Інтегрують крок перекладу. Особливий акцент роблять на передачі “характеру” голосу іншими мовами — тобто використовують ту ж модель для іншомовних текстів.
• Масштабованість і швидкість: Заявлена робота в реальному часі з мінімальною затримкою. Генерація TTS для звичайного тексту може бути трохи повільнішою, ніж у ElevenLabs, якщо на бекенді більше кроків, але йде оптимізація. Також заявлено: генерують 15 хв аудіо лише з 50 записаних речень (швидке клонування).
• Основна увага — відтворення акустичних деталей, щоб клон був не відрізнити. Можливо, застосовують вдосконалені loss-функції або GAN для збереження унікальності голосу.
• Заявляють аналіз і корекцію вхідного звуку для S2S — імовірно, це шумозаглушення чи підбір кімнатного тону.
• Технологія охоплює функції Voice Enhancer (наприклад, покращення якості звуку) за необхідності.

Варіанти використання:

• Кіно та телебачення: Resemble використовували для клонування голосу акторів у постпродакшені (наприклад, відновлення/додавання реплік за відсутності актора). Також — для створення голосів для CGI-персонажів чи “омолодження” голосу (старіший актор звучить молодше).
• Геймдев: Ігрові студії генерують години діалогів NPC після клонування кількох акторів (економія коштів і швидка ітерація сценаріїв).
• Реклама та маркетинг: Бренди клонують голоси селебріті (з дозволу) для варіацій реклами чи персоналізованих промо, або створюють вигаданий брендований голос, який зберігається на різних мовах при різних текстах.
• Конверсійні AI-агенти: Деякі компанії підключають Resemble custom voice до свого IVR чи помічників для унікального голосу бренду замість стандартного. (Наприклад, голос банківського бота з унікальним тембром).
• Персональне використання при втраті голосу: Люди із втратою голосу через хворобу клонують і зберігають свій голос для TTS-комунікації (подібно до сервісів Lyrebird і Descript).
• Медіа-локалізація: Дубляжні студії використовують Resemble Localize для швидкого дублювання контенту – подають оригінальні репліки, отримують результат мовою-ціллю схожим голосом. Значно скорочує час, хоча потребує ручного доопрацювання.
• Інтерактивні наративи: Resemble можна інтегрувати до застосунків-історій чи AI-оповідачів із генерацією голосу на льоту (менш популярне через затримку, проте можливе).
• Корпоративне навчання/електронне навчання: Генерація начитки для навчальних відео та курсів клонованими голосами проф. дикторів різними мовами без перезапису – постійний тон і стиль.

Цінова модель: Resemble орієнтується більше на корпоративний сегмент, але деякі тарифи публічні:

• Є безкоштовний пробний період (обмежене клонування голосу й кілька хвилин аудіо з водяним знаком).
• Типова модель — за використання або підписка. Для окремих креаторів — ≈$30/міс за певний обсяг та кількість голосів, далі оплата за додаткове використання.
• Для корпоративних клієнтів — імовірно, індивідуальний прайс. Є можливість оплати за API за схемою pay-as-you-go.
• Наприклад, одне джерело вказує вартість $0.006 за секунду згенерованого аудіо (≈$0.36/хв) зі знижками на обсяг.
• Можлива окрема плата за створення голосу (якщо потрібна висока якість за їхньої допомоги).
• Оскільки ElevenLabs дешевший, Resemble не намагається конкурувати по низьких цінах, а по функціях та enterprise-орієнтації (наприклад, необмежене використання в custom-тарифі чи договір про ліцензію для сайту).
• Є можливість прямої ліцензії моделі для on-prem—це дорожче, але дає повний контроль.
• У підсумку — дорожче за ElevenLabs на співставний обсяг, але є унікальні функції (реальний час, безшовні інтеграції, тощо), що виправдовує ціну для певних клієнтів.

Сильні сторони:

• Комплексний AI-інструментарій для голосу: Resemble охоплює все — TTS, клонування, конвертацію голосу в реальному часі, багатомовний дубляж, редагування аудіо (заповнення пауз). Це one-stop shop для задав купи задач.
• Орієнтація на корпоративний сегмент і кастомізація: Гнучкі моделі розгортання, підтримка, кастомні інтеграції — все для комфорту бізнесу.
• Якість клонування та перенесення емоцій: Клони дуже реалістичні — численні кейси показують, наскільки точно передають стиль і емоції resemble.ai resemble.ai. Наприклад, у кейсі до Дня матері: 354 тис. персоналізованих повідомлень з точністю 90% resemble.ai — серйозний доказ якості й масштабованості.
• Реальний час: Можливість конвертації live вирізняє їх із-поміж інших. Це відкриває кейси з лайв-дубляжем для трансляцій чи заходів (наприклад, спікера можна живцем “озвучити” іншим голосом).
• Локалізація/мови: Понад 60 мов і акцент на збереження голосу в різних мовах resemble.ai — виграш для глобального виробництва контенту.
• Етика і контроль: Чітка етика (вимагають згоди тощо), маркетинговий акцент на цьому — плюс для клієнтів з питаннями інтелектуальної власності. Є антизловживальні технології (наприклад, обов’язкове читання фрази для верифікації, як і в інших).
• Кейси й досвід: Resemble використовується у відомих проєктах (навіть для Голлівуду тощо), що підсилює довіру. Наприклад, згадка в кейсі про Apple Design Award-winning гру resemble.ai: творчий потенціал (Crayola Adventures із динамічною озвучкою).
• Масштаб і ROI: Клієнти відзначають масштаб виробництва контенту (кейс Truefan: 70-кратне зростання контенту, 7-кратний приріст доходу resemble.ai). Це підтверджує ефективність на великому обсязі.
• Багатоголосся і емоції в одному виході: Можна легко створювати діалоги чи інтерактивні голоси (наприклад, застосунок ABC Mouse для Q&A з дітьми resemble.ai).
• Контроль якості вихідного голосу: Є функції для контролю виходу (наприклад, міксування з бекграундом, мастеринґ під студійну якість) — в інших TTS API це ігнорується.
• Постійний розвиток: Постійні оновлення (наприклад, нові “Contextual AI voices” чи апдейти алгоритмів).

Слабкі сторони:

• Не так просто/дешево для хобістів: Порівняно з ElevenLabs, Resemble більше орієнтований на корпоративний ринок. Інтерфейс функціональний, але менш інтуїтивний для новачків, а ціна — бар’єр для дрібних користувачів (вони часто обирають ElevenLabs).
• Менше хайпу серед мас: Хоча популярний у вузьких колах, Resemble не викликав так багато вірусного розголосу серед креаторів, як ElevenLabs у 2023 році. Його сприймають як “професійний сервіс”.
• Якість проти ElevenLabs: Відрив несуттєвий, але фанати голосів іноді кажуть, що ElevenLabs має невелику перевагу в реалізмі емоцій англійською; Resemble дуже близько чи навіть переважає в інших аспектах (особливо в реальному часі). Гонка щільна, але сприйняття — важливе.
• Компроміси: Фокус і на TTS, і на реальний час змушує оптимізувати обидва напрямки, тоді як ElevenLabs повністю зосереджений на офлайн-якості. Через це можлива невеличка різниця, хоч наразі з цим справляються.
• Чутливість до якості тренувальних даних: Для оптимального клону потрібні якісні, чисті записи. Якщо вхідний сигнал шумний — результат страждає. Є способи пом’якшити, але фізику не обдуриш.
• Юридичні ризики: Схожа проблема — етика клонування. Mitigate працює добре, але потенційні клієнти можуть сумніватися через майбутнє регулювання й публічну думку про “deepfake”. Resemble це обробляє NDA і дозволами, але це ринковий виклик.
• Конкуренція і дублювання: З’явилось багато нових дешевих сервісів (деякі — на відкритих моделях). Resemble доводиться конкурувати за рахунок якості й набору функцій. Також є великі хмарні конкуренти (Microsoft Custom Neural Voice, особливо після купівлі Nuance).
• Контроль користувача: Є базові інструменти редагування, але тонке підлаштування мовлення не таке глибоке, як у людини — доводиться генерувати багато варіантів чи робити пост-аудіообробку (актуально для всіх AI-озвучок).

Останні оновлення (2024–2025):

• Resemble запустила “Resemble AI 3.0” приблизно у 2024 році з суттєвими покращеннями моделі, зосередженими на ширшому емоційному спектрі та покращеному багатомовному виході. Ймовірно, інтегрувала щось на кшталт VALL-E чи покращені zero-shot-можливості для зменшення обсягу даних, необхідних для клонування.
• Вони розширили кількість локалізованих мов можливо з 40 до 62 та підвищили точність перекладу так, щоб зберігалася інтонація оригіналу (можливо, за рахунок вирівнювання перекладу тексту з мовними стилістичними підказками).
• Затримки конвертації голосу в реальному часі були ще більше знижені — можливо, зараз відповідь генерується менш ніж за 1 секунду.
• Вони впровадили функцію для контролю стилю через приклад — наприклад, ви надаєте приклад цільової емоції або контексту, і TTS імітує цей стиль. Це зручно, коли потрібно, щоб голос звучав, скажімо, радісно чи сумно в конкретній фразі: ви надаєте референсний кліп із такою інтонацією (можливо, з даних оригінального диктора або навіть іншого голосу), який служить орієнтиром для синтезу.
• Ймовірно, інтегрували малий LLM для допомоги з прогнозуванням інтонації (наприклад, автоматичне визначення, де варто робити наголос або як емоційно вимовляти речення залежно від змісту).
• Покращили платформу для розробників: наприклад, спростили API для паралельної генерації багатьох голосових кліпів, додали websockets для потокового TTS у реальному часі тощо.
• Щодо безпеки: запровадили API для голосової автентифікації, який визначає, чи згенеровано звук через Resemble, або чи хтось намагається клонувати голос, яким не володіє (внутрішній watermark чи розпізнавання голосового підпису).
• Залучили великі партнерства — наприклад, із великою студією дубляжу або медіакомпаніями для локалізації контенту. Відомий кейс Age of Learning (ABC Mouse), але можливі й нові приклади.
• Ймовірно, розширили власний marketplace голосових талантів: можливо, укладають договори з акторами озвучення для створення ліцензованих “скінів” голосу, які інші можуть купувати для використання (етичне монетизування голосів).
• Постійна R&D Resemble тримає її серед лідерів з клонування голосу у 2025 році з потужною корпоративною клієнтською базою.

Офіційний вебсайт: Платформа клонування голосу Resemble AI aibase.com resemble.ai (офіційний сайт, що описує кастомний голос і можливості синтезу мови в реальному часі).

Джерела:

1. Google Cloud Text-to-Speech – «380+ голосів у 50+ мовах та варіантах». (Google Cloud документація cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка 120+ мов, транскрипція в реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – «Підтримує 140 мов/варіантів, 400 голосів». (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Підходить для бізнесу, з кастомізацією та безпекою, підтримка 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – «Amazon Polly пропонує 100+ голосів у 40+ мовах… емоційно захоплюючі генеративні голоси». (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – Новітня ASR модель, 100+ мов, визначення спікерів, режим реального часу та пакетна обробка. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – Кастомізовані моделі для галузевих термінів, сильна безпека даних; використовується у медичній/юридичній сфері. (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – «Dragon Medical забезпечує високу точність транскрипції складної медичної термінології; гнучко: on-prem або в хмарі». (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Відкрита модель, навчена на 680 тис. годин; «підтримує 99 мов», майже найкраща точність у багатьох мовах. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – «$0.006 за хвилину» для Whisper-large через OpenAI, що забезпечує дешеву та якісну транскрипцію для розробників deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – «На 30% нижче WER, ніж у конкурентів; найточніший STT англійською (середній WER 8,4% проти 13,2% у Whisper)». (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Дозволяє навчання моделі на конкретний жаргон; покращення точності на 18%+ порівняно з попередньою моделлю. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – «Точність на дитячих голосах – 91,8% проти 83,4% у Google; 45% зниження помилок на голосах афроамериканців». (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – ASR у реальному часі + LLM + TTS для голосових асистентів; підтримка 50 мов, різні акценти. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – «Понад 300 голосів, ультрареалістичні з емоційними варіаціями; доступне клонування голосу (5 хвилин аудіо → новий голос)». (Огляд Zapier zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – 10 безкоштовних хв/місяць, платна версія — від $5/міс за 30 хвилин з клонуванням та комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Один голос може говорити більш ніж 30 мовами; експресивна модель v3 може шепотіти, кричати та навіть співати. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – «Створюйте мовлення клонованим голосом у 62 мовах; конвертація голосу в режимі реального часу». (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Кампанія Truefan: 354 тис. персоналізованих відеоповідомлень з AI-клонованими голосами зірок із 90% схожістю, 7× ROI resemble.ai】, *ABC Mouse застосував Resemble для дитячого інтерактивного додатку з Q&A в реальному часі resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Передача емоцій і стилю у клонованих голосах; можливість патчити наявний аудіозапис (“Resemble Fill”). (Resemble AI документація resemble.ai resemble.ai】

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

Вступ

Голосові AI-технології 2025 року відзначені значним прогресом у синтезі тексту в мовлення (TTS), розпізнаванні мови в текст (STT) і клонуванні голосу. Лідируючі платформи пропонують надзвичайно природне синтетичне мовлення і надточне розпізнавання, що дозволяє використовувати їх для віртуальних асистентів, транскрипції в реальному часі, реалістичної озвучки та багатомовного дубляжу. У цьому огляді представлені 10 найкращих платформ голосового AI, які домінують у 2025, вирізняючись у одному чи кількох напрямках. Кожний блок містить опис можливостей, ключові фішки, підтримувані мови, базові технології, сфери використання, ціни, плюси/мінуси, інновації за 2024–2025 роки та посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого порівняння надається зведена таблиця основних характеристик.

Порівняльна таблиця

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

Огляд: Google Cloud Speech AI — це Cloud Text-to-Speech і Speech-to-Text API, відомі своєю високою якістю й масштабованістю. TTS від Google створює природне, людське мовлення на основі сучасних моделей глибинного навчання (наприклад, WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT забезпечує точну транскрипцію в реальному часі більш ніж 120 мовами/діалектами krisp.ai. Цільова аудиторія: від підприємств, яким потрібні багатомовні голосові системи, до розробників, що інтегрують голос в застосунки й пристрої. Google також пропонує Custom Voice — можливість створити унікальний голосовий ІІ на основі власних записів клієнта id.cloud-ace.com (із дотриманням етичних стандартів).

Ключові особливості:

• Text-to-Speech: 380+ голосів більш ніж 50 мовами/варіантами cloud.google.com, включно з голосами WaveNet та новітніми Neural2 для природної інтонації. Пропонує стилі мовлення (наприклад, “Studio” – імітація професійних дикторів) і тонке налаштування через SSML для тону, висоти, швидкості й пауз videosdk.live videosdk.live.
• Speech-to-Text: Потокова й пакетна транскрипція в реальному часі з підтримкою 125+ мов, автоматичною пунктуацією, таймкодами на рівні слів та розподілом за дикторами krisp.ai krisp.ai. Дозволяє адаптацію мовлення (власні словники) для покращення розпізнавання термінів вузької галузі krisp.ai krisp.ai.
• Індивідуальні моделі: Cloud STT дозволяє налаштовувати моделі зі специфічною термінологією, а Cloud TTS пропонує Custom Voice (нейронне клонування голосу) для брендової ідентичності id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
• Інтеграція та інструменти: Безшовна інтеграція з екосистемою Google Cloud (наприклад, Dialogflow CX для голосових ботів). SDK/REST API, підтримка розгортання на різних платформах.

Підтримувані мови: Більше 50 мов для TTS (всі основні світові та багато регіональних варіантів) cloud.google.com, та 120+ мов для STT krisp.ai. Така глибока підтримка робить сервіс придатним для глобальних і локалізованих застосувань. Обидва API коректно працюють з різними англійськими акцентами й діалектами; STT може автоматично визначати мови на багатомовному аудіо та розпізнавати змішану мову (до 4 мов в одній фразі) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технічна основа: Google TTS побудований на дослідженнях DeepMind – зокрема, WaveNet (нейронні вокодери) і подальші досягнення AudioLM/Chirp для виразного, малозатримкового мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються за допомогою глибинних нейронних мереж, що досягають майже людської виразності. STT використовує комплексні моделі глибокого навчання (підсилені масивами аудіо Google); нові версії базуються на архітектурі Transformer і масштабному тренуванні для постійного покращення точності. Google також оптимізує моделі для масштабних розгортань у хмарі, пропонуючи потокове розпізнавання з низькою затримкою і здатність обробляти зашумлене аудіо завдяки стійким тренуванням.

Сфери використання: Універсальність голосових API Google дає можливості для таких сценаріїв:

• Автоматизація контакт-центрів: IVR-системи й голосові боти, що спілкуються з клієнтами природньо (наприклад, голосовий агент Dialogflow надає інформацію про рахунок) cloud.google.com.
• Медіа транскрипція та субтитрування: Транскрипція подкастів, відео чи прямих трансляцій (реальні субтитри) багатьма мовами для доступності або індексації.
• Голосові помічники й IoT: Голосові асистенти на смартфонах або розумних пристроях (сама Google Assistant використовує це), а також голосове керування додатками IoT.
• Навчання та створення контенту: Генерація аудіокниг і озвучування відео природними голосами, транскрипція лекцій та зустрічей для подальшого перегляду.
• Доступність: Озвучування для екранних читалок і допоміжних пристроїв, а також розпізнавання мовлення для диктування замість набору.

Ціни: Google Cloud використовує модель оплата по мірі використання. Для TTS вартість розраховується за мільйон символів (приблизно $16 за 1M символів для голосів WaveNet/Neural2, дешевше для стандартних голосів). Для STT – оплата за кожні 15 секунд чи хвилину аудіо (~$0.006 за 15 сек на стандартних моделях) залежно від тарифу й режиму (стрімінг чи пакетна обробка). Google пропонує щедрий безкоштовний рівень – нові користувачі отримують $300 кредиту і щомісячні квоти (наприклад, 1 година STT і кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це дозволяє недорого почати тестування. Для великих обсягів є корпоративні знижки і контракти на передплачене використання.

Переваги: Платформа Google виділяється високою якістю й точністю аудіо (завдяки AI-дослідженням Google). Має широку мовну підтримку (глобальний масштаб) і масштабованість на інфраструктурі Google (підтримка великих потоків у реальному часі). API орієнтовані на розробників – прості REST/gRPC, готові клієнтські бібліотеки. Завдяки постійній інновації Google (нові голоси, поліпшення моделей) забезпечується найкраща продуктивність cloud.google.com. Як комплексна хмарна платформа, рішення легко інтегруються з іншими Google-сервісами (Storage, Translation, Dialogflow) для створення повноцінних голосових застосунків.

Недоліки: Вартість може стати значною в масштабі, особливо для довготривалого TTS чи транскрипції 24/7 – користувачі відзначають, що ціни Google високі для масового використання без корпоративних знижок telnyx.com. Дехто скаржиться, що точність STT падає при сильному акценті або шумному оточенні – потрібна адаптація моделей. Для потокового розпізнавання у реальному часі можливі невеликі затримки під великим навантаженням telnyx.com. Ще один аспект – політика конфіденційності: сервіс має налаштування приватності, проте частина організацій із чутливими даними воліла б локальні рішення (Google на відміну від конкурентів таких не пропонує напряму).

Останні новини (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати голосові сервіси. Наприкінці 2024 року почалось оновлення багатьох голосів TTS європейськими мовами до ще природніших версій googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS підтримує Chirp v3 (технологія AudioLM для розмовної природності) та багатоголосий діалог cloud.google.com cloud.google.com. У STT з’явились покращені моделі з вищою точністю й додатковою мовною підтримкою (>125 мов) gcpweekly.com telnyx.com. Важливо: Custom Voice став загальнодоступним – користувачі можуть тренувати й запускати власний голос на своїх аудіозаписах (із етичною перевіркою Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ці інновації та постійні додавання мов і діалектів підтримують лідерство Google у сфері голосового AI у 2025 році.

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

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

Огляд: Сервіс Azure AI Speech від Microsoft — це платформа корпоративного рівня, яка пропонує функції нейронного синтезу мовлення (Text-to-Speech), перетворення мовлення в текст (Speech-to-Text), а також такі можливості як переклад мовлення та Custom Neural Voice. TTS Azure пропонує величезний вибір голосів (понад 400 голосів більш ніж 140 мовами/локалями) з людською якістю techcommunity.microsoft.com, зокрема зі стильовими і емоційними варіаціями. Його STT (розпізнавання мовлення) надзвичайно точний, підтримує понад 70 мов для реального часу або пакетної транскрипції telnyx.com і може навіть перекладати мовлення “на льоту” іншими мовами krisp.ai. Відмітна риса сервісу — корпоративне налаштування: клієнти можуть навчати власні акустичні/мовні моделі або створювати клонований голос для свого бренду. Azure Speech щільно інтегрований в хмарну екосистему Azure (SDK та REST API) та працює на основі десятиліть досліджень Microsoft у сфері мовлення (включаючи технології Nuance, яку Microsoft купила).

Ключові можливості:

• Neural Text-to-Speech: Величезна бібліотека попередньо створених нейронних голосів більш ніж 144 мов і варіантів (446 голосів станом на середину 2024) techcommunity.microsoft.com, від невимушених розмовних до офіційних стилів озвучення. Голоси засновані на глибоких нейромережах Microsoft з моделювання інтонацій (наприклад, Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі голосу (радісний, емпатичний, сервісний, новинний тощо) та тонкі налаштування (через SSML) для тону, темпу й вимови. Важлива функція — багатомовна і багатоспікерна підтримка: певні голоси можуть перемикати одну мову на іншу, та сервіс підтримує кілька ролей мовців для створення діалогів.
• Speech-to-Text: Високоточна ASR з режимами потокової та пакетної транскрипції в реальному часі. Підтримує 75+ мов/діалектів telnyx.com та містить функції автопунктуації, фільтрації нецензурної лексики, ідентифікації мовців, користувацького словника, а також переклад мовлення (транскрипція і переклад мовлення за один крок) krisp.ai. Azure STT підходить як для коротких команд, так і для довгих транскрипцій, з розширеними моделями для спецгалузей (наприклад, для кол-центрів).
• Custom Neural Voice: Сервіс клонування голосу, який дозволяє організаціям створити унікальний AI-голос, змодельований під конкретного диктора (потрібно ~30 хвилин навчального аудіо та обов’язкова перевірка згоди). Такий синтетичний голос може представляти бренд або персонажа, використовується в іграх чи розмовних агентах. Custom Neural Voice від Microsoft славиться якістю, як показав досвід голосу Flo від Progressive або чат-ботів AT&T.
• Безпека й розгортання: Azure Speech акцентує увагу на корпоративній безпеці — шифрування даних, дотримання стандартів конфіденційності, можливість використання контейнеризованих кінцевих точок (щоб компанії могли розгортати моделі на своїх серверах чи на edge-пристроях для чутливих сценаріїв) krisp.ai. Ця гнучкість (хмара чи локальний розгортання через контейнер) цінна для сфер, як-от охорона здоров’я.
• Інтеграція: Розроблений для інтеграції в екосистему Azure – наприклад, разом із Cognitive Services (Translation, Cognitive Search), Bot Framework (для голосових ботів) чи Power Platform. Також підтримує Speaker Recognition (голосову автентифікацію) як частину мовленнєвого набору.

Підтримувані мови: Голосовий AI Azure надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов і варіантів (голоси існують майже для всіх основних мов і багатьох регіональних різновидів – наприклад, різні акценти англійської, китайські діалекти, індійські, африканські тощо) techcommunity.microsoft.com. STT підтримує 100+ мов для транскрипції (і може автоматично розпізнавати мови в аудіо або обробляти багатомовне мовлення) techcommunity.microsoft.com. Переклад мовлення підтримує десятки мовних пар. Microsoft постійно додає малоресурсні мови, прагнучи інклюзивності. Така широта робить Azure одним із лідерів для застосунків із глобальним чи локальним мовним охопленням.

Технічна основа: Технологія Microsoft у сфері мовлення ґрунтується на глибоких нейромережах і широких дослідженнях (частина з яких походить з Microsoft Research та алгоритмів придбаної Nuance). Нейронний TTS використовує моделі на зразок Transformer та FastSpeech для генерації мовної хвилі, а також вокодери, аналогічні до WaveNet. Останній прорив Microsoft — досягнення рівня людської якості на деяких TTS-завданнях — став можливим завдяки масштабному навчанню та тонкому налаштуванню для передачі нюансів мовлення techcommunity.microsoft.com. Для STT Azure застосовує комбінацію акустичних і мовних моделей; з 2023 року впроваджені акустичні моделі на основі Transformer (для підвищення точності та шумостійкості) й уніфіковані “Conformer”-моделі. Azure також використовує ансамблювання моделей і навчання з підкріпленням для постійного покращення. Крім того, є адаптивне навчання — покращення розпізнавання вузькоспеціальної лексики через надані текстові дані (індивідуальні мовні моделі). З інфраструктурного боку Azure Speech може використовувати прискорення на GPU в хмарі для низької затримки і масштабується під навантаження (наприклад, для живого субтитрування великих подій).

Сфери застосування: Azure Speech використовується у багатьох галузях:

• Служба підтримки та IVR: Чимало компаній використовують STT і TTS Azure для кол-центрів і голосових ботів. Наприклад, авіалінія може транскрибувати запити клієнта по телефону через STT і відповідати нейронним голосом TTS, навіть здійснюючи переклад у реальному часі krisp.ai.
• Віртуальні асистенти: Основна технологія для голосу віртуальних агентів на кшталт Cortana та сторонніх асистентів в авто чи пристроях. Кастомний голос дозволяє асистентам мати власну унікальність.
• Контент та медіа: Гейм-студії та анімаційні компанії використовують Custom Neural Voice для створення характерних голосів персонажів без численних студійних записів (наприклад, читання сценаріїв клонованим голосом актора). Медіа застосовують Azure TTS для новин, аудіокниг чи багатомовного дублювання.
• Інклюзивність та освіта: Точний STT Azure створює живі субтитри для зустрічей (наприклад, у Microsoft Teams) і лекцій, допомагаючи людям з порушеннями слуху чи мовними бар’єрами. TTS використовується у функціях читання вголос у Windows, електронних книгах і навчальних додатках.
• Продуктивність бізнесу: Транскрипція зустрічей, голосової пошти або диктування для документів — поширений кейс. Технологія Nuance Dragon (тепер у складі Microsoft) інтегрована для спеціалістів — наприклад, лікарів (STT для клінічних записів) і юристів для надиктовки текстів із високою точністю галузевої лексики krisp.ai krisp.ai.

Вартість: Azure Speech має модель оплати за використання. Для STT тарифікація за годину обробленого аудіо (різні ставки для стандартних, користувацьких чи поліпшених моделей). Наприклад, стандартна транскрипція в реальному часі — приблизно $1 за годину аудіо. TTS оплачується за кількість символів або за 1 мільйон символів (близько $16 за 1 млн символів для нейронних голосів, що співставно з конкурентами). Для Custom Neural Voice є окрема плата за налаштування/навчання та за використання. Azure пропонує безкоштовні ліміти: наприклад, певну кількість годин STT безкоштовно протягом перших 12 місяців і безкоштовні символи для TTS. Azure також включає мовленнєві сервіси в Cognitive Services bundle, який можна купити з корпоративними знижками на об’єм. Загалом, ціни конкурентні, але слід враховувати, що просунуті функції (кастомні моделі чи високоякісні стилі) можуть коштувати дорожче.

Сильні сторони: Сервіс розпізнавання мовлення від Microsoft готовий для підприємств – відомий своєю надійною безпекою, конфіденційністю та відповідністю вимогам (важливо для регульованих галузей) krisp.ai. Він забезпечує неперевершену кастомізацію: користувацькі голоси та моделі STT дають організаціям детальний контроль. Різноманіття підтримуваних мов і голосів є одним із лідерів індустрії techcommunity.microsoft.com, що робить цей сервіс універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція з ширшою екосистемою Azure та засобами для розробників (відмінні SDK для .NET, Python, Java тощо) є сильною стороною, яка спрощує створення комплексних рішень. Голоси Microsoft надзвичайно природні, часто отримують схвальні відгуки за виразність і різноманітність стилів. Ще однією перевагою є гнучке розгортання – можливість запуску у контейнерах дозволяє використовувати офлайн або на периферії, чого не пропонують більшість хмарних провайдерів. І нарешті, постійні оновлення від Microsoft (часто з урахуванням досвіду власних продуктів, таких як Windows, Office і Xbox, що використовують технології мовлення) забезпечують Azure Speech новітніми дослідженнями і масштабним тестуванням у реальних умовах.

Слабкі сторони: Попри високу якість Azure, ціна може суттєво зрости при інтенсивному використанні, особливо для Custom Neural Voice (який вимагає значних інвестицій та схвалення Microsoft) та для довготривалих транскрипцій за відсутності корпоративної угоди telnyx.com. Велика кількість функцій і опцій в сервісі означає складніший поріг входу – новим користувачам може бути важко зорієнтуватися у всіх налаштуваннях (наприклад, вибір серед багатьох голосів або конфігурування власних моделей потребує певної експертизи). Що стосується точності, Azure STT є одним із лідерів, але незалежні тести показують, що Google чи Speechmatics іноді трохи випереджають на певних бенчмарках (точність може залежати від мови чи акценту). Також, повноцінне використання потенціалу Azure Speech часто передбачає, що ви знаходитесь у екосистемі Azure – він працює найкраще інтегровано з Azure storage тощо, що може не підходити тим, хто використовує мультихмарність чи прагне простішого автономного сервісу. Нарешті, як і у випадку будь-якого хмарного рішення, використання Azure Speech означає передачу даних у хмару – для дійсно конфіденційних даних організації можуть надавати перевагу on-prem-рішенням (контейнер Azure допомагає, але не є безкоштовним).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft активно розширила 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 стандартні голоси (з вересня 2024 року підтримуються лише нейронні), щоб гарантувати вищу якість learn.microsoft.com. Microsoft представила новаторську функцію Voice Flex Neural (preview), яка дозволяє ще динамічніше змінювати стилі мовлення. Щодо STT, Microsoft інтегрувала деякі можливості Dragon від Nuance у Azure – зокрема, на Azure з’явилися моделі Dragon Legal і Medical для галузевої транскрипції з дуже високою точністю технічної термінології. Також з’явилися оновлення Speech Studio – графічного інструменту для легкого створення користувацьких моделей мовлення і голосів. Ще один важливий розвиток: Speech to Text від Azure отримав підсилення завдяки новій foundation model (модель на кілька мільярдів параметрів), що поліпшила точність на ~15% і дозволила транскрипцію змішаних мов за одне проходження aws.amazon.com aws.amazon.com. Додатково Microsoft анонсувала інтеграцію мовлення зі службами Azure OpenAI – тепер можна, наприклад, автоматично транскрибувати мову зустрічі, а потім запускати GPT-4 для підсумку (все всередині Azure). Триває інтеграція генеративного ІІ (наприклад, GPT) із мовними функціями та вдосконалюється робота з акцентами (завдяки партнерським ініціативам Microsoft щодо зниження рівня помилок для різноманітних мовців), тому Azure Speech залишається на передовій 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) і Amazon Transcribe (STT)

Огляд: Amazon Web Services (AWS) надає потужний хмарний голосовий ШІ через Amazon Polly для тексту в мовлення та Amazon Transcribe для мовлення в текст. Polly перетворює текст у природне мовлення з різноманітними голосами і мовами, а Transcribe використовує автоматичне розпізнавання мовлення (ASR) для створення високоточних транскриптів з аудіо. Ці сервіси є частиною широких AI-продуктів AWS і виграють від масштабування та інтеграції AWS. Технології голосу Amazon вирізняються надійністю і впроваджені у різних галузях для задач IVR-систем, медіа-субтитрів, голосових помічників тощо. Хоча Polly та Transcribe – це окремі сервіси, разом вони закривають весь спектр потреб у голосовому введенні та виведенні. Amazon також пропонує суміжні сервіси: Amazon Lex (для розмовних ботів), Transcribe Call Analytics (для інтелекту контакт-центрів) і унікальну програму Brand Voice (Amazon створює індивідуальний TTS-голос для бренду клієнта). AWS Voice AI орієнтований на розробників і компанії, що вже працюють в екосистемі AWS, пропонуючи їм легку інтеграцію з іншими ресурсами AWS.

Ключові можливості:

• Amazon Polly (TTS): Polly пропонує понад 100 голосів на 40+ мовах і діалектах aws.amazon.com, включаючи як чоловічі, так і жіночі голоси, а також комбінацію нейронних і стандартних. Голоси максимально наближені до людських — побудовані за допомогою глибокого навчання для відтворення інтонацій та ритму. Polly підтримує нейронний TTS для мови високої якості та нещодавно представила Neural Generative TTS engine – найновішу модель (з 13 ультра-експресивними голосами станом на кінець 2024-го), що генерує ще більш емоційне і розмовне мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly має підтримку Speech Synthesis Markup Language (SSML) для точного налаштування мовлення (вимова, акценти, паузи) aws.amazon.com. Доступні спеціальні стилі мовлення: наприклад, Newscaster для начитки новин або Conversational для невимушеного стилю. Унікальна особливість Polly – автоматична зміна швидкості мовлення для довгих текстів (врахування дихання, пунктуації) з використанням long-form synthesis engine, що гарантує природніше озвучування аудіокниг чи новин (навіть є спеціальні голоси для long-form).
• Amazon Transcribe (STT): Transcribe виконує як пакетну транскрипцію попередньо записаних аудіо, так і стрімінгову транскрипцію в реальному часі. Підтримує 100+ мов і діалектів aws.amazon.com, може автоматично визначати мову мовця. Ключові функції: спікерна діаризація (розрізнення мовців у багатоголосому аудіо) krisp.ai, індивідуальний словник (навчання системи галузевим термінам чи іменам) telnyx.com, пунктуація та регістр (автоматично додаються розділові знаки та великі літери для кращої читабельності) krisp.ai, а також позначення часу для кожного слова. Transcribe має фільтрацію контенту (маскування чи помітки ненормативної лексики/PII) і функції редагування, зручні для кол-центрів (вилучення конфіденційної інформації). Для телефонії та мітингів є спеціалізовані посилення — наприклад, Transcribe Medical для медичного мовлення (відповідає HIPAA) й Call Analytics (не лише транскрипція, а й аналіз емоцій, категоризація дзвінків, автогенерація підсумків із використанням ML) aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Інтеграція і інструменти: Polly та Transcribe працюють разом з іншими сервісами AWS. Наприклад, результат Transcribe можна відразу аналізувати в Amazon Comprehend (NLP-сервіс) або перекладати в Translate. Polly можна використати з AWS Translate для генерації багатомовного голосового контенту. AWS надає SDK багатьма мовами (Python boto3, Java, JavaScript тощо) для простого підключення до сервісів. Є також додаткові сервіси, наприклад, MediaConvert може автоматично створювати субтитри до відео за допомогою Transcribe. AWS також пропонує Presign APIs для безпечних завантажень аудіо напряму клієнтом для транскрипції або стрімінгу.
• Кастомізація: Голоси Polly за замовчуванням готові, проте AWS пропонує Brand Voice — програму, в якій експерти Amazon створюють кастомний голос для клієнта (це не self-service, а спільна робота – наприклад, для KFC Canada був створений голос полковника Сандерса venturebeat.com). Для Transcribe передбачена кастомізація через кастомний словник або Custom Language Models (для деяких мов AWS дозволяє навчати обмежені власні моделі за наявністю транскриптів, наразі працює у preview-режимі).
• Продуктивність та масштабування: Відомі своєю стійкістю і перевіреністю у реальних масштабах (Amazon ймовірно використовує Polly та Transcribe у своїх продуктах Alexa та AWS). Обидва сервіси справляються з великими обсягами: Transcribe може обробляти потоково багато одночасних стрімів (масштабується горизонтально), а в пакетному режимі — багатогодинні аудіозаписи з S3. Polly швидко генерує мовлення і навіть кешує результати, підтримуючи нейронне кешування частих фраз. Затримка низька, особливо при розміщенні в найближчих до користувача регіонах AWS. Для IoT та edge-сценаріїв AWS не пропонує офлайнових контейнерів для цих сервісів (на відміну від Azure), але є edge-конектори через AWS IoT для стрімінгу у хмару.

Підтримувані мови:

• Amazon Polly: Підтримує десятки 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 та інші aws.amazon.com. Деякі мови мають кілька голосів (наприклад, американська англійська — понад 15 голосів). AWS постійно додає нові мови – наприклад, наприкінці 2024 року були додані голоси чеською та швейцарською німецькою docs.aws.amazon.com. Не кожна мова у світі наразі підтримується, але вибір широкий і постійно зростає.
• Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік підтримує понад 100 мов та їх варіантів для транскрипції aws.amazon.com. Спочатку було приблизно 31 мова (здебільшого західні мови), але Amazon значно розширив перелік, використовуючи модель нового покоління для додавання багатьох інших мов (зокрема в’єтнамської, фарсі, суахілі тощо). Також підтримується багатомовна транскрипція – сервіс може визначати та транскрибувати двомовні розмови (наприклад, мікс англійської та іспанської в одній розмові). Для певних галузей: Transcribe Medical наразі підтримує медичне диктування різними діалектами англійської та іспанської.

Технічні основи: Генеративний голос Amazon (Polly) використовує передові нейронні мережі, зокрема модель Transformer із мільярдом параметрів для новітніх голосів aws.amazon.com. Така архітектура дозволяє Polly генерувати мову в потоковому режимі й при цьому зберігати високу якість – створювати мову, що є «емоційно заангажованою та дуже розмовною» aws.amazon.com. Ранніші голоси використовують конкатенативний підхід чи старіші нейромережі для стандартних голосів, але зараз фокус повністю на нейронному TTS. Щодо розпізнавання мовлення (STT): Amazon Transcribe працює на фондаційній ASR-моделі нового покоління (мільярди параметрів), яку Amazon побудував і натренував на величезних обсягах аудіо (йдеться про мільйони годин запису) aws.amazon.com. Модель імовірно використовує архітектуру Transformer чи Conformer для досягнення високої точності. Вона оптимізована для роботи з різними акустичними умовами та акцентами (Amazon прямо це зазначає, що враховується різна вимова й шуми) aws.amazon.com. Важливо, що на еволюцію Transcribe вплинули досягнення Amazon Alexa в розпізнаванні мовлення – покращення від Alexa часто впроваджуються і в Transcribe для ширшого використання. AWS застосовує самонавчальні методики (аналогічно SpeechMix чи wav2vec) для мов із малими даними, щоб розширити мовне покриття. У плані розгортання ці моделі працюють на керованій інфраструктурі AWS; для роботи моделей можуть використовуватися спеціалізовані чіпи для інференсу (наприклад, AWS Inferentia) для економічнішого запуску.

Сфери використання:

• Інтерактивна голосова відповідь (IVR): Багато компаній використовують Polly для озвучення підказок і Transcribe для захоплення мовленнєвих запитів абонентів у телефонних меню. Наприклад, IVR банка може озвучувати інформацію про рахунок через Polly і використовувати Transcribe для розпізнавання голосових запитів клієнтів.
• Аналіз контакт-центру: Використання Transcribe для транскрибування дзвінків у служби підтримки (через Amazon Connect або інші платформи) з подальшим аналізом для оцінки настрою клієнтів чи роботи агентів. Функції Call Analytics (з визначенням настрою й підсумками розмов) допомагають автоматизувати контроль якості дзвінків aws.amazon.com aws.amazon.com.
• Медіа та розваги: Polly використовується для створення озвучки новинних статей або блогів (деякі сайти мають функцію «послухати цю статтю» з голосами Polly). Transcribe використовують телеканали для створення субтитрів у прямому ефірі або відеоплатформи для автогенерації субтитрів до відео користувачів. Виробники можуть використовувати Transcribe для отримання розшифровок відеоматеріалів для спрощення монтажу (пошук у відео за текстом).
• E-Learning та доступність: Освітні платформи перетворюють тексти в аудіо кількома мовами за допомогою Polly – це робить навчальні матеріали доступнішими. Transcribe допомагає створювати стенограми уроків або дає студентам можливість шукати по записах лекцій.
• Голосові можливості пристроїв та застосунків: Багато мобільних додатків чи IoT-пристроїв використовують AWS для голосових функцій. Наприклад, мобільний застосунок може використовувати Transcribe для функції голосового пошуку (записуєте питання, відправляєте у Transcribe — отримуєте текст). Голоси Polly можуть бути вбудовані в пристрої, такі як розумні дзеркала або системи оповіщення для озвучення повідомлень.
• Багатомовний дубляж: Комбінуючи сервіси AWS (Transcribe + Translate + Polly), розробники можуть створювати автоматизовані рішення для дубляжу. Наприклад: англомовне відео — транскрибуємо, перекладаємо текст на іспанську, потім за допомогою іспаномовного голосу Polly озвучуємо дубляж.
• Ігри та інтерактивні медіа: Розробники ігор можуть використовувати Polly для динамічної озвучки діалогів NPC (щоб текст діалогів можна було озвучити без акторів для кожної репліки). Також Polly має NTTS-голос (Justin), створений спеціально для співу — деякі використовують це для творчих проєктів.

Ціни: AWS працює за моделлю оплати за споживання:

• Amazon Polly: Оплата за мільйон символів тексту. Перші 5 мільйонів символів щомісяця безкоштовно протягом 12 місяців (для нових акаунтів) aws.amazon.com. Надалі стандартні голоси коштують близько $4 за 1 млн символів, нейронні голоси — близько $16 за 1 млн символів (ціни можуть трохи варіюватися залежно від регіону). Нові «генеративні» голоси можуть мати преміальну вартість (наприклад, дещо вищу через ресурсоємність). Вартість Polly приблизно відповідає Google/Microsoft для нейронних голосів. Додаткової плати за збереження чи потокову передачу аудіо немає (крім вартості S3 чи трафіку, якщо ви зберігаєте/доставляєте аудіо).
• Amazon Transcribe: Оплата за секунду аудіо. Наприклад, стандартна транскрипція коштує $0,0004 за секунду (це $0,024 за хвилину). Отже, година аудіо — близько $1,44. Дещо інші тарифи для додаткових функцій: наприклад, Transcribe Call Analytics чи Medical коштують дорожче (~$0,0008/сек). Потокова транскрипція також оплачується за секунду. AWS пропонує 60 хвилин безкоштовної транскрипції щомісяця протягом 12 місяців для нових користувачів aws.amazon.com. Також для великих обсягів чи корпоративних контрактів часто доступні знижки через AWS Enterprise Support.
• Підхід AWS — модульний: якщо ви використовуєте Translate або інші сервіси разом, вони оплачуються окремо. Але плюс у тому, що ви платите лише за фактичне використання і можете повністю вимкнути сервіс, коли не потрібно. Це вигідно при нерегулярному використанні, але для постійних великих навантажень доведеться домовлятися про знижки чи застосовувати saving plans AWS.

Переваги: Найбільша перевага голосових сервісів AWS — це їхня доведена масштабованість і надійність: сервіси розраховані на продуктивну експлуатацію (SLA AWS 99,9%, міжрегіональна відмовостійкість тощо). Глибока інтеграція з екосистемою AWS є плюсом для тих, хто вже використовує AWS (IAM для контролю доступу, S3 для вводу/виводу даних — усе працює разом). Голоси Polly вважаються дуже природніми, і поява нових генеративних голосів ще більше наблизила звучання до людського, плюс присутня емоційна експресивність aws.amazon.com. Transcribe відомий стійкістю до складних аудіоумов (це був один із перших сервісів із наголосом на підтримку різних акцентів і шумного середовища aws.amazon.com). Сервіси відносно прості у використанні через API, є хороша документація з прикладами. AWS також пропонує конкурентні ціни, а безкоштовний пакет допомагає новачкам. Ще одна перевага — швидкі темпи розвитку: Amazon регулярно додає функції (наприклад, визначення токсичності в Transcribe для модерації) та нові мови, як правило — це відповідає реальним потребам клієнтів AWS. З точки зору безпеки, AWS надійний: контент шифрується, ви можете не зберігати дані або автоматично видаляти після обробки. Для корпоративних клієнтів також є жива підтримка й Solutions Architect для ефективного впровадження сервісів.

Недоліки: Для деяких розробників недоліком може бути те, що AWS вимагає налаштування акаунта і розуміння принципів IAM та консолі AWS, що може бути надмірним, якщо потрібно лише швидко протестувати голос (у конкурентів часто є простіші публічні точки доступу чи GUI-інтерфейси). На відміну від ряду конкурентів (Google, Microsoft), AWS не має самообслуговування кастомного клонування голосу; Brand Voice доступний лише для великих замовників. Тобто, дрібні користувачі не можуть навчити власний голос в AWS окрім функції лексиконів. AWS наразі також не підтримує запуск Polly чи Transcribe локально/офлайн — лише у хмарі (можна використовувати edge Outposts чи local zones, але це не те саме, що контейнер офлайн). Щодо точності: хоча Transcribe сильний, окремі незалежні тести іноді ставлять Google або Microsoft трохи вище для певних мов чи задач (залежить від мови; нова модель AWS суттєво скоротила цю різницю). Ще один аспект: мовне покриття в TTS — 40+ мов це добре, але Google і Microsoft вже підтримують ще більше; AWS трохи відстає за деякими локальними голосами (наприклад, у Google більше індійських мов у TTS, ніж зараз у Polly). Нарешті, велика кількість дотичних сервісів AWS може заплутати (наприклад, обрати між Transcribe і Lex для певних задач), для цього потрібно знати архітектуру хмари.

Останні оновлення (2024–2025): AWS суттєво оновила сервіси Polly і Transcribe:

• Polly: У листопаді 2024 року AWS представила шість нових “генеративних” голосів кількома мовами (французька, іспанська, німецька, різновиди англійської), розширивши категорію таких голосів з 7 до 13 aws.amazon.com. Ці голоси працюють на основі нового генеративного TTS-двигуна, дуже експресивні та орієнтовані на використання в розмовному AI. Також додано Long-Form NTTS голоси для іспанської та англійської, які зберігають чіткість навіть на довгих текстах aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше у 2024 році AWS запровадила стиль Newscaster (диктор новин) португальською (бразильський варіант) та іншими мовами. У березні 2025 року в документації Amazon Polly з’явилася підтримка чеської та швейцарської німецької, що демонструє розширення мовної палітри docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS покращив якість нейромережевих голосів Polly (ймовірно, оновлення моделі) — деякі користувачі відзначають плавнішу просодію у змінених голосах.
• Transcribe: У середині 2024 року Amazon представила ASR модель нового покоління (Nova) для Transcribe, що значно підвищила точність і збільшила кількість підтримуваних мов до 100+ aws.amazon.com. Також сервіс Transcribe Call Analytics став доступним по усьому світу й надає конспекти розмов із використанням генеративного AI (інтеграція з AWS Bedrock чи OpenAI) — фактично автоматично резюмувати основні тези після транскрипції. Ще одна новація — Виявлення токсичності в реальному часі (кінець 2024), що дозволяє визначати ворожесе мовлення чи домагання у живому аудіо через Transcribe — важливо для модерації онлайн звернень aws.amazon.com. У 2025 році AWS тестує спеціальні мовні моделі (CLM) для Transcribe, дозволяючи компаніям донавчати розпізнавання на своїх даних (конкуренція з Azure custom STT). Для крупних клієнтів AWS запровадила автоматичне прогресивне зниження тарифу при досягненні певних обсягів на місяць. Усі ці оновлення свідчать про прагнення AWS залишатися лідером в сфері голосового AI, постійно підвищуючи якість і функціонал.

Офіційні сайти: Amazon Polly – сервіс синтезу мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – сервіс розпізнавання мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com.

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

Огляд: IBM Watson пропонує синтез мовлення (Text-to-Speech) та розпізнавання мовлення (Speech-to-Text) як частину Watson AI. IBM має тривалу історію в мовних технологіях, а її хмарні сервіси орієнтовані на кастомізацію, галузеву експертизу та захист даних. Watson TTS може генерувати природне мовлення багатьма мовами, а Watson STT забезпечує дуже точну транскрипцію з можливістю адаптації під спеціалізований словник. Служби Watson популярні у сферах охорони здоров’я, фінансів, права, де термінологія складна, а безпека важлива. IBM дозволяє локальне розгортання своїх моделей (через IBM Cloud Pak), що підходить організаціям, які не можуть використовувати публічну хмару для голосових даних. Хоча частка IBM у хмарних мовних сервісах менша, ніж у Google, MS чи AWS, IBM залишається надійним корпоративним рішенням для задач, що вимагають адаптації під специфічну лексику чи інтеграції з Watson (який також включає машинний переклад, фреймворк для асистентів тощо).

Ключові можливості:

• Watson Text-to-Speech (TTS): Підримує кілька голосів у 13+ мовах (зокрема англійська (США/Британія), іспанська, французька, німецька, італійська, японська, арабська, бразильська португальська, корейська, китайська тощо). Голоси “нейронні” і IBM постійно їх оновлює — наприклад, додали експресивні нейромережеві голоси для окремих мов (австралійський англійський тощо) cloud.ibm.com. В TTS можна задавати висоту, темп, акценти через розширення SSML від IBM. Деякі голоси вміють експресивно читати (наприклад, із проявом емпатії або захоплення). IBM також додала можливість створення індивідуального (брендового) голосу — клієнти можуть разом з IBM створити унікальний голос (це переважно про великі компанії). Знаковою функцією вважається низька затримка (low latency streaming) — TTS генерує аудіо фрагментами в режимі реального часу, що важливо для голосових асистентів.
• Watson Speech-to-Text (STT): Підтримує реальний час або пакетне розпізнавання з можливістю діаризації мовців (розрізняє різних спікерів) krisp.ai, визначення ключових слів (таймкоди ключових слів), альтернативи слів (варіанти з різною впевненістю для невпевнено розпізнаного). IBM STT відомий сильною підтримкою кастомних мовних моделей: можна завантажити тисячі галузевих термінів або аудіо+транскрипти для адаптації під, наприклад, медичну термінологію чи юридичні фрази krisp.ai krisp.ai. Це сильно підвищує точність у таких сферах. IBM підтримує широкополосні та вузькополосні моделі (оптимізовані окремо під телефонну якість і студійну). Підтримка ~10 мов (англійська, іспанська, німецька, японська, мандаринська тощо) та окремі телеком-моделі (враховують шум і кодеки телефонії). Цікава extra-функція — автоматичне смарт-форматування, наприклад форматування дат, валют і цифр у транскриптах для зручності.
• Оптимізація під галузь: IBM пропонує готові галузеві моделі, наприклад Watson Speech Services for Healthcare для медичного диктанту або Media & Entertainment transcription з базою власних назв для сфери медіа. Це відображає консалтинговий підхід IBM, де під клієнта готується рішення під конкретну сферу.
• Безпека та розгортання: Сильний аргумент – можливість запуску Watson Speech у середовищі клієнта (минуя IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Це контейнеризоване рішення, що дозволяє не виводити аудіо за межі компанії – для виконання вимог щодо локації і захисту даних. Навіть у хмарі IBM дані не зберігаються (за замовчуванням) та шифруються. Всі відповідності стандартам (HIPAA, GDPR та ін.) виконано.
• Інтеграція: Watson Speech інтегрується з Watson Assistant (додаєте STT/TTS у чатбот), а також із іншими AI-сервісами IBM — наприклад, результати STT можна направити у Watson Natural Language Understanding для аналізу тональності чи у Watson Translate для багатомовних задач. Є REST і WebSockets для пакетних і потокових сценаріїв.

Підтримувані мови:

• TTS: IBM TTS підтримує приблизно 13 мов (і окремі діалекти) — головні ділові мови. Це менше, ніж у Google чи Amazon, але акцент на якість та голоси високого класу. Основні: англійська (США, Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (Європа і ЛатАм), португальська (Бразилія), японська, корейська, китайська (спрощена), арабська, можливо російська. Останнім часом додають переважно нові голоси в існуючі мови (наприклад, 27 нових голосів у 11 мовах) voximplant.com — з’являються дитячі голоси, нові діалекти тощо.
• STT: IBM STT стабільно підтримує близько 8-10 мов (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, португальська (Бразилія), сучасна стандартна арабська, мандаринська, італійська). Для англійської (США, UK) найбільше функцій (кастомізація, вузькополосні моделі). Деякі мови підримують переклад на англійську у Watson (це окремий сервіс). Власна мовна палітра менша, ніж у конкурентів, але покриває ті, де найбільший корпоративний попит, плюс можлива глибока кастомізація.

Технічна база: Мовні технології IBM виросли з власних досліджень (IBM – піонер, наприклад ViaVoice на основі прихованих марковських моделей у 90-х, далі – глибинне навчання). Сучасний Watson STT працює на глибоких нейронних мережах (ймовірно, бі-LSTM або трансформерні акустичні моделі) плюс n-грамний або нейронний мовний моделі. Основна ставка — доменно-галузева адаптація: ймовірно, в основі transfer learning для навчання базової моделі на специфічних даних клієнта. У дослідженнях IBM також є “Speaker Adaptive Training” — імовірно, модель пристосовується до одного диктора (корисно для диктування). Watson TTS базується на neural seq2seq: IBM впровадила експресивне донавчання (запис акторських зразків для емоційної мови). Дослідження IBM з емоційного TTS (“Expressive Speech Synthesis”) надає Watson голосам здатність до нюансованої інтонації. Ще деталь: IBM впровадив механізм уваги (attention) у TTS для кращої обробки абревіатур і нових слів. Інфраструктурно це мікросервіси-контейнери; продуктивність хороша, хоча історично Watson STT міг бути трохи повільніший за Google (орієнтир на точність, не швидкість, але зараз це вдосконалено). Генерація TTS, імовірно, йде з GPU-акселерацією.

Сценарії використання:

• Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (часто через партнерів) для транскрибування продиктованих лікарями нотаток (Dragon Medical є поширеним, але IBM пропонує альтернативу в деяких випадках). Також голосова взаємодія в медичних додатках (наприклад, медсестра може голосом задати питання інформаційній системі лікарні та отримати відповідь через Watson Assistant зі STT/TTS).
• Служба підтримки: IBM Watson Assistant (віртуальний агент) у поєднанні з Watson TTS/STT живить голосових ботів для ліній підтримки клієнтів. Наприклад, телекомунікаційна компанія може мати голосового агента на базі Watson, який обробляє рутинні дзвінки (використовуючи Watson STT для розпізнавання запитів абонента і Watson TTS для відповіді).
• Виконання нормативних вимог і медіа: Фінансові компанії можуть використовувати Watson STT для транскрибування телефонних дзвінків трейдерів з метою моніторингу відповідності, використовуючи безпеку Watson та можливість роботи локально. Медіаорганізації можуть використовувати Watson для розшифровки відео або архівування трансляцій (особливо якщо потрібне локальне рішення для великих архівів).
• Освіта і доступність: Університети використовували Watson для транскрибування лекцій або створення субтитрів, особливо коли важлива конфіденційність контенту і потрібен локальний запуск. Watson TTS використовувався для генерації аудіо для цифрового контенту і скрінрідерів (наприклад, інтернет-магазин застосовує Watson TTS для озвучування опису товару для користувачів із порушенням зору).
• Державний сектор: Можливість безпечного розгортання Watson робить його привабливим для державних установ, яким потрібні голосові технології, наприклад, для транскрибування громадських засідань (з урахуванням локальної лексики) або для створення багатомовних голосових відповідей у сервісах для громадян.
• Автомобільна індустрія: IBM мала партнерства для Watson у автомобільних інформаційно-розважальних системах — використання STT для голосових команд в авто та TTS для озвучування відповідей (карти, інформація про авто). Функція індивідуального словника особливо корисна для автомобільного жаргону (назви моделей тощо).

Ціноутворення: IBM пропонує Lite-план із певною кількістю безкоштовного використання (наприклад, 500 хв STT на місяць і кілька тисяч символів TTS) — це добре для розробки. Далі ціна залежить від використання:

• STT: Приблизно $0.02 за хвилину для стандартних моделей (тобто $1.20 за годину) на IBM Cloud. Індивідуальні моделі коштують дорожче (можливо, ~$0.03/хв). Але ці цифри можуть змінюватись; IBM часто укладає власні підприємницькі угоди. Ціни IBM зазвичай конкурентоспроможні, інколи трохи нижчі за конкурентів для STT, щоб привабити клієнтів. Недолік — менше мов у порівнянні з іншими.
• TTS: Ціна за мільйон символів близько $20 за Neural-голоси (стандартні голоси дешевші). Раніше ціна була $0.02 приблизно за ~1000 символів, що відповідає $20 за мільйон. Виразні голоси можуть мати таку ж ціну. У Lite-тарифі, наприклад, надається 10 000 символів безкоштовно.
• Унікальність IBM — ліцензування для локального розміщення: якщо ви розгортаєте через Cloud Pak, можлива оплата за річну ліцензію або по кредитах — це суттєва витрата, але дозволяє необмежене використання в межах ресурсів. Для великих користувачів це цікаво, якщо потрібна фіксована модель витрат або необхідно зберігати дані лише всередині компанії.

Переваги: Основна сила IBM у індивідуалізації та експертизі в доменах. Watson STT можна точно налаштувати для обробки спеціалізованої лексики з високою точністю krisp.ai krisp.ai, перевершуючи універсальні моделі в таких сферах, як медична диктовка чи юридичні транскрипти. Клієнти часто відзначають готовність IBM працювати над індивідуальними рішеннями — компанія може супроводжувати у створенні власної моделі або голосу, якщо потрібно (як платну послугу). Конфіденційність даних і можливість локального розміщення — великий плюс; не багато хто пропонує такий рівень контролю. Через це IBM часто вибирають державні й корпоративні користувачі. Точність IBM STT на чистому аудіо з відповідною настройкою відмінна — в деяких бенчмарках Watson STT займав топові місця для телефонних розмов після налаштування. Голоси IBM TTS, хоча їх небагато, дуже якісні (особливо neural-голоси, додані за останні роки). Додаткова перевага — інтеграція у повний AI-сувій IBM: для компаній, які вже застосовують Watson NLP, Knowledge Studio чи платформи даних IBM, додати голос — просто. IBM також має сильну службу підтримки; корпоративні клієнти за Watson-сервісами часто отримують пряму підтримку інженерів. І, нарешті, бренд IBM в AI (особливо після перемоги DeepQA/Watson у Jeopardy) надає впевненості — деякі управлінці довіряють IBM для критично важливих систем через цю спадщину.

Недоліки: Голосові сервіси IBM мають меншу кількість мов і голосів у порівнянні з конкурентами — наприклад, якщо потрібен TTS шведською або STT в’єтнамською, IBM може це не надати, а інші — так. Це обмежує використання у глобальних споживчих застосунках. Інтерфейс IBM Cloud і документація, хоча й якісні, іноді поступаються зручністю та орієнтацією на розробників AWS чи інтегрованим студіям Azure. Позиції IBM на ринку AI сповільнилися відносно нових трендів; тому менш розвинена ком’юніті-підтримка чи приклади з відкритим кодом щодо Watson speech. Ще один мінус — масштабування для дуже великих робочих навантажень у режимі реального часу: хоч IBM може масштабувати, глобальних дата-центрів для Watson менше, ніж у того ж Google, тому затримки можуть бути вищими, якщо ви працюєте далеко від хмарного регіону IBM. Щодо вартості: якщо вам потрібно багато мов і голосів, IBM може виявитися дорожчим через потребу у декількох провайдерах. Крім того, фокус IBM на корпоративних клієнтах означає, що деякі функції для “самообслуговування” не такі сучасні — наприклад, для налаштування моделі треба виконати ручні кроки чи звернутися до IBM, тоді як Google/AWS дозволяють завантажити дані для авто-налаштування. IBM також не рекламує покращення точності моделей так часто — тому існує думка, що моделі оновлюються рідше (хоча це не так, просто компанія робить це непомітно). Нарешті, екосистема IBM менш розповсюджена серед розробників, що може бути мінусом, якщо ви шукаєте широку ком’юніті-підтримку чи інтеграцію сторонніх інструментів.

Останні оновлення (2024–2025): IBM активно модернізує свої голосові сервіси. У 2024 році IBM представила Великі голосові моделі (поки що як тестову функцію) для англійської, японської та французької — це значно підвищило точність завдяки більшим нейромережам (див. нотатки до випуску Watson STT) cloud.ibm.com. У Watson TTS з’явилися нові голоси: IBM додала покращені нейронні голоси для австралійської англійської, корейської та голландської в середині 2024 cloud.ibm.com. Також покращено виразні стилі деяких голосів (наприклад, американський англомовний голос “Allison” отримав нове оновлення — звучить більш розмовно для Watson Assistant). З точки зору інструментів, IBM випустила інтеграцію Watson Orchestrate, що дозволяє в низькокодових AI-системах легко підключати STT/TTS (наприклад, транскрибувати зустріч і коротко резюмувати її Watson NLP). IBM також працювала над зменшенням упередженості в розпізнаванні мовлення — визнаючи, що старі моделі мали більшу помилку для певних діалектів; нова велика англомовна модель покращила розпізнавання різноманітних мовців, оскільки тренувалася на різних даних. Примітка на 2025: IBM почала використовувати foundation models з huggingface для деяких завдань, і є припущення, що IBM може впровадити/відкрити моделі (на зразок Whisper) для рідкісних мов; офіційного анонсу поки що немає. Загалом, оновлення IBM стосуються якості й підтримки відповідності часу (але вони менш гучні, ніж у конкурентів). Оскільки IBM дотримується стратегії Гібридної Хмари, можна очікувати подальше спрощення розгортання Watson Speech на Kubernetes і в багатохмарних інфраструктурах.

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

5. Nuance Dragon (Розпізнавання мовлення та голосове введення) – Nuance (Microsoft)

Огляд: Nuance Dragon — це провідна технологія розпізнавання мовлення, яка давно є стандартом №1 для голосового введення тексту й транскрипції, особливо в професійних сферах. Nuance Communications (нині підрозділ Microsoft із 2022 року) розробила Dragon як лінійку продуктів для різних галузей: Dragon Professional для загального введення тексту, Dragon Legal, Dragon Medical тощо, кожен адаптований до власного словника галузі. Dragon відомий дуже високою точністю конвертації мовлення в текст, особливо після короткого навчання під конкретного користувача. Також підтримуються голосові команди (керування програмами за допомогою голосу). На відміну від хмарних API, Dragon історично запускається як програмне забезпечення на ПК або сервері організації, що робило його вибором для користувачів, яким потрібна диктовка в реальному часі без інтернету або гарантії приватності. Після придбання Nuance її технології інтегруються у хмару Microsoft (як частина Azure Speech і Office 365), проте сам Dragon залишається самостійною лінійкою продуктів. У 2025 році Dragon — це спеціалізований продукт у цьому списку: якщо інші — це широкі платформи, то Dragon концентрується на індивідуальній продуктивності та галузевій точності.

Тип: Переважно Speech-to-Text (STT). (Nuance також має TTS-продукти та рішення для біометрії, але бренд “Dragon” — це саме STT. Тут йдеться про Dragon NaturallySpeaking та споріднені продукти).

Компанія/Розробник: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має десятиліття досвіду в сфері мовлення; вони стали піонерами багатьох голосових інновацій (зокрема, забезпечували роботу старих телефонних IVR-систем і бекенда ранньої версії Siri). Тепер, перебуваючи під керівництвом Microsoft, їхні дослідження покращують сервіси Azure.

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

• Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для диктування клінічних нотаток безпосередньо в EHR, справляючись зі складною медичною термінологією та назвами препаратів із точністю ~99% krisp.ai.
• Юридичні фахівці: Dragon Legal навчено юридичним термінам та форматуванню (він розуміє посилання, юридичні формулювання). Адвокати використовують його для створення документів голосом.
• Бізнес та окремі користувачі: Dragon Professional дозволяє кожному диктувати листи, звіти чи керувати ПК (відкривати програми, надсилати команди) голосом, підвищуючи продуктивність.
• Доступність: Люди з обмеженими можливостями (наприклад, із серйозними порушеннями рухливості) часто покладаються на Dragon для безконтактного користування комп’ютером.
• Правоохоронці/Служби безпеки: Деякі поліцейські департаменти використовують Dragon для диктування рапортів про інциденти в патрульних авто.

Ключові функції:

• Висока точність диктування: Dragon навчається вашого голосу та може досягати дуже високої точності після короткого тренування (читання уривку) й подальшого навчання. Він використовує контекст для правильного розпізнавання омонімів і пристосовується до виправлень користувача.
• Індивідуальний словник і макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (імена, галузевий жаргон) і свої голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, що вставляється голосовою командою “вставити абзац про нормальний огляд”.
• Безперервне навчання: Коригуючи помилки, користувач сприяє оновленню свого профілю. Система може аналізувати вашу пошту та документи для вивчення стилю письма й словника.
• Офлайн-робота: Dragon працює локально (для ПК-версій), не потребує підключення до хмари, що важливо для приватності та низьких затримок.
• Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повністю контролювати комп’ютер голосом. Ви можете казати “Відкрити Microsoft Word” або “Клікнути меню Файл” чи навіть навігувати голосом. Це поширюється й на форматування тексту (“зробити останнє речення жирним”) та інші операції.
• Підтримка кількох голосів через спеціалізації: Хоча для одного користувача створюється окремий профіль, у випадках як транскрибування записів Nuance пропонує рішення як Dragon Legal Transcription, здатні ідентифікувати спікерів у багатоголосих диктуваннях (але це скоріше окреме рішення, ніж базова функція).
• Хмарний/Корпоративний менеджмент: Для підприємств Dragon пропонує централізоване управління користувачами та розгортання (наприклад, Dragon Medical One — це підписка, розміщена в хмарі, яку лікарі можуть використовувати на різних пристроях). Передбачене шифрування трафіку клієнт-сервер для таких хмарних сервісів.

Підтримувані мови: Переважно англійська (кілька акцентів). Nuance має версії й для інших основних мов, але флагман — американська англійська. Dragon також існує для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Кожна зазвичай продається окремо, бо налаштована під конкретну мову. Професійні версії (Medical, Legal) орієнтовані в основному на англійську (хоча Nuance мала медичні рішення для деяких інших мов). Станом на 2025 рік, Dragon лідирує на англомовних ринках. Його точність англійського диктування неперевершена, але наприклад, для китайської чи арабської він не забезпечує якість рівня Dragon (Nuance має інші рушії для контактних центрів, але не в рамках споживчого Dragon).

Технологічна основа: Dragon починав з прихованих марковських моделей і просунутих n-грамових мовних моделей. З часом Nuance впровадив глибоке навчання (нейронні мережі) в акустичні моделі. Сучасні Dragon використовують акуcтичну модель на глибоких нейронних мережах (DNN), яка адаптується до голосу та середовища користувача, покращуючи точність, зокрема для акцентів чи незначного фону. Також використовується високопродуктивний рушій безперервного розпізнавання мовлення із контекстом (тобто аналізує цілі фрази для вибору слів). Ключ — адаптація до користувача: модель поступово підлаштовує ваги під конкретний голос. Спеціалізовані мовні моделі (для юристів/медиків) забезпечують нахил до термінології (наприклад, у медичній версії “орган” сприйматиметься передусім як частина тіла, а не музичний інструмент). Nuance також має запатентовані прийоми обробки затинок і автоспрямування (такого як розпізнавання пауз для розділових знаків). Після придбання Microsoft імовірно частина технологій на основі трансформерів поступово впроваджується у бекенд, але комерційний Dragon 16 (останній для ПК) і досі використовує гібрид нейромереж і класичних моделей, оптимізований для роботи на вашому ПК. Ще один аспект: Dragon застосовує мультипрохідне розпізнавання — спочатку чернетка, потім уточнення із ширшим контекстом. Передбачені й алгоритми шумозаглушення мікрофона (Nuance продає сертифіковані мікрофони для найкращого результату).

Використання (детальніше):

• Клінічна документація: Лікарі диктують зустрічі з пацієнтом — наприклад, “Пацієнт скаржиться на лихоманку і кашель протягом 5 днів…” Dragon миттєво транскрибує це в EHR, лікар може підтримувати зоровий контакт із пацієнтом замість набору тексту. Дехто використовує Dragon у режимі реального часу під час прийому для створення нотаток.
• Підготовка документів: Юристи використовують Dragon для створення контрактів чи меморандумів простим диктуванням, що часто швидше за набір великих документів.
• Електронна пошта та нотатки: Зайняті професіонали озвучують email чи конспекти під час зустрічей замість письма — все голосом.
• Безконтактна взаємодія: Користувачі з професійними травмами чи обмеженнями руху використовують Dragon для повного керування комп’ютером (відкриття додатків, перегляд інтернету, диктування тексту) виключно голосом.
• Транскрипційні послуги: Nuance пропонує Dragon Legal Transcription, який приймає аудіофайли (записи інтерв’ю чи судових засідань) і транскрибує їх. Цим користуються юридичні фірми або поліція для транскрипції аудіо з бодікамер чи записів інтерв’ю тощо.

Ціна: Nuance Dragon зазвичай продається як ліцензійне ПЗ:

• Dragon Professional Individual (PC) — одноразова ліцензія (наприклад, $500) або підписка. Наразі активно просувається підписка (наприклад, Dragon Professional Anywhere — по передплаті).
• Dragon Medical One — SaaS підписка, часто близько $99/користувача/місяць (дорожче через спеціалізований словник і підтримку).
• Dragon Legal — одноразова чи підписна ліцензія, часто дорожча за Professional.
• Великі компанії можуть отримати корпоративні ліцензії. З інтеграцією в Microsoft, ряд функцій можуть поступово з’являтися в пакетах Microsoft 365 (наприклад, новий диктант в Office використовує напрацювання Nuance).
• В Azure Microsoft тепер пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, де частково використовується технолоґія Nuance. Але сам Dragon наразі лишається окремою системою.

Переваги:

• Неперевершена точність у галузевому диктуванні, особливо після адаптації krisp.ai krisp.ai. Dragon ефективно розпізнає складні терміни із мінімальною кількістю помилок — наприклад, трансрипція складного медичного звіту з назвами препаратів і дозуваннями майже бездоганна.
• Персоналізація користувача: Створює профіль, що навчається — точність зростає чим більше ви користуєтеся. Хмарні API рідко мають таку глибоку персоналізацію.
• Реальний час та офлайн: Майже немає затримки; слова з’являються так швидко, як ви говорите (на сучасному ПК). Вам не потрібен інтернет, а це зберігає конфіденційність.
• Інтеграція команд та робочих процесів: Можна диктувати й форматувати одразу (“Відкрити Outlook і відповісти на цей лист: Дорогий Джоне, новий рядок, дякую за Ваше повідомлення…”), ефективно поєднуючи текст і команди.
• Спеціалізовані продукти: Наявність готових версій для медицини і права означає, що все працює “з коробки” без додаткової підгонки.
• Стабільність і довіра: Багато професіоналів використовують Dragon роками й довіряють результатам — це зріле, перевірене рішення. За підтримки Microsoft воно, ймовірно, не тільки збереже свою позицію, а й розвиватиметься (через інтеграцію з хмарними AI-сервісами).
• Багатоплатформність: Dragon доступний насамперед для Windows; Dragon Anywhere (мобільний застосунок) дає диктування й на iOS/Android (з хмарною синхронізацією словника). Через хмару (Medical One) доступний і на тонких клієнтах.
• Також розпізнавання спікера: програма орієнтована на одного користувача, що підвищує точність (замість універсальної моделі, яка пробує впізнавати будь-чиї голоси, Dragon налаштовується саме під ваш голос).

Недоліки:

• Вартість і доступність: Dragon дорогий і недоступний для безкоштовного використання, окрім, можливо, короткого ознайомлювального періоду. На відміну від хмарних STT API, за які ви платите лише за використане (що може бути дешевше при нерегулярному користуванні), Dragon вимагає значних початкових витрат або постійної підписки.
• Крива навчання: Користувачам часто потрібно витратити час на навчання Dragon та освоєння специфічних голосових команд і технік виправлення, щоб отримати найкращі результати. Це потужний інструмент, але не такий простий у використанні як голосовий диктант на смартфоні.
• Чутливість до довкілля: Незважаючи на хорошу обробку шуму, Dragon найкраще працює в тихому середовищі з якісним мікрофоном. Фоновий шум або поганий мікрофон можуть суттєво знизити ефективність.
• Розрахунок на одного мовця: Програма не призначена для транскрибування розмов з кількома співрозмовниками в реальному часі (можна використовувати режим транскрипції з записів, але наживо – лише для однієї людини). Для транскрипції зустрічей хмарні сервіси, що розпізнають кілька голосів, можуть бути простішими у використанні.
• Високі вимоги до ресурсів: Запуск Dragon може суттєво навантажувати процесор/оперативну пам’ять комп’ютера, особливо під час початкової обробки. Деякі користувачі скаржаться на уповільнення інших процесів або збої системи при нестачі ресурсів. Хмарні версії знімають цю проблему, але вимагають стабільного Інтернету.
• Підтримка Mac: Nuance припинила підтримку Dragon для Mac кілька років тому (існують обхідні рішення через Dragon Medical на Mac віртуалізації тощо, але нативної підтримки немає), що є мінусом для користувачів Mac.
• Конкуренція з боку загального ASR: Із покращенням загальних хмарних STT (наприклад, OpenAI Whisper, який досягає високої точності безкоштовно), окремі користувачі можуть обирати ці альтернативи, якщо їм не потрібен увесь функціонал Dragon. Однак інтерфейс диктування та персоналізація там усе ще поступаються Dragon.

Останні оновлення (2024–2025): Після придбання Microsoft компанія Nuance публічно майже не коментує ситуацію, але інтеграція триває:

• Microsoft інтегрувала технології Dragon у функцію Dictate у Microsoft 365, підвищивши її точність для користувачів Office завдяки бекенду Nuance (функція не має окремого бренду, але була анонсована як частина “Microsoft і Nuance: хмарні AI-рішення”).
• У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна стрімінг-версія Dragon) отримала покращення точності та стала доступною через Azure для корпоративних клієнтів, демонструючи синергію з хмарою Microsoft.
• Nuance також запустила новий продукт Dragon Ambient eXperience (DAX) для медицини, що виходить за рамки диктування: він прослуховує розмови лікаря й пацієнта та автоматично формує чорнові нотатки. Тут використовується поєднання ASR Dragon та AI-сумаризації (ілюструючи залучення генеративного AI), – це велика інновація для медицини у 2024 році.
• Dragon Medical One розширює мовну підтримку: наприкінці 2024 року Microsoft анонсувала розширення медичного диктування Nuance на британську англійську, австралійську англійську тощо, а також глибшу інтеграцію з Epic EHR.
• Для юридичної сфери Nuance інтегрується з ПЗ для ведення справ задля полегшення вставки диктування.
• Ймовірно невдовзі окремі частини Dragon з’являться як Azure “Custom Speech for Enterprise”, об’єднавшись із сервісами Azure Speech. На початку 2025 року у прев’ю Azure Custom Speech з’явилася можливість використовувати корпус Dragon або персоналізувати, як у Nuance, що натякає на зближення технологій.
• В основній лінійці Dragon NaturallySpeaking 16 з’явився у 2023 році (перше основне оновлення під керівництвом Microsoft) з покращеною підтримкою Windows 11 і незначним зростанням точності. Можливо, у 2025 з’явиться версія 17 або єдина Microsoft-версія.
• Підсумовуючи: Nuance Dragon продовжує поступово покращувати точність (без суттєвих стрибків, адже точність уже досить висока), а головні зміни стосуються формату (хмара, рішення з “ambient intelligence”, інтеграція з AI-екосистемою Microsoft).

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

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

Огляд: OpenAI Whisper — це відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (STT), яка справила фурор у спільноті AI завдяки своїй чудовій точності та багатомовності. Whisper, випущений OpenAI наприкінці 2022 року, це не хмарна служба з інтерфейсом, як інші продукти, а саме потужна модель (і тепер — API), яку розробники можуть використати для транскрипції й перекладу аудіо. На 2025 рік Whisper став провідною технологією STT у багатьох додатках, часто непомітно для користувача. Модель відома здатністю працювати з майже сотнею мов і високою стійкістю до акцентів і фонового шуму, завдяки навчанню на 680 000 годинах аудіо з інтернету zilliz.com. OpenAI пропонує Whisper через власний API (з оплатою по факту використання), а також вільно поширює ваги моделі, тому кожен із достатнім обчислювальним ресурсом може запускати або донавчати модель офлайн. Whisper значно покращив доступ до якісного розпізнавання мовлення, особливо для розробників і науковців, яким була потрібна відкрита чи гнучка модель як альтернатива великим хмарним API.

Тип: Мовлення-текст (транскрипція й переклад). (Whisper не синтезує голос, лише переводить аудіо у текст та може перекладати усне мовлення англійською.)

Компанія/розробник: OpenAI (хоча як open source, участь беруть і розробники спільноти).

Можливості та цільова аудиторія:

• Багатомовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення 99 мовами з вражаючою точністю zilliz.com. Сюди входять і багато мов, на які мало орієнтуються комерційні API.
• Переклад мовлення: Може напряму перекладати багато мов англійською у вигляді тексту (наприклад, французьке аудіо одразу у текст англійською) zilliz.com.
• Стійкість: Справляється з різними вхідними даними – акцентами, діалектами, фоновим шумом – краще за багато інших моделей завдяки різнорідним тренувальним даним. Може також помічати репліки, сміх (“[сміх]”) тощо, роблячи транскрипти багатшими.
• Таймкоди: Дає часові позначки на рівні слова чи речення, що дає змогу створювати субтитри та співвідносити текст із аудіо.
• Зручний API: Через API OpenAI Whisper (який використовує велику модель v2) розробник просто надсилає аудіофайл і отримує у відповідь транскрипцію через HTTP-запит. Мета — швидка інтеграція для розробників.
• Дослідники й ентузіасти: Завдяки відкритості дослідники AI або ентузіасти можуть експериментувати, донавчати модель для своїх галузей чи запускати її локально безкоштовно. Це суттєво демократизувало ASR.

Ключові характеристики:

• Висока точність: За результатами тестувань найбільша модель Whisper (~1,6 млрд параметрів) досягає рівня помилок на словах, що дорівнює або навіть краще за провідні хмарні сервіси для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Наприклад, транскрипція англійською — надзвичайно точна, і особливо революційна точність на неанглійських мовах (там, де інші погіршуються, Whisper зберігає сильні результати).
• Не потребує навчання для користування: Із “коробки” дуже здібна. На відміну від Dragon, не потребує навчання на окремого користувача — це загальна, не доменно-спеціалізована модель.
• Таймкоди для сегментів: Вихід Whisper містить сегменти зі старт/фініш таймкодами, що зручно для створення субтитрів. Модель навіть намагається розумно розбивати текст за паузами.
• Різні розміри моделей: Whisper представлений у різних модифікаціях (tiny, base, small, medium, large). Менші версії працюють швидше і навіть запускаються на смартфонах (з меншим рівнем точності). Великі моделі (large-v2 — найточніша) потребують GPU та потужного “заліза”, але дають найкращі результати deepgram.com.
• Визначення мови: Whisper автоматично визначає мову мовлення та використовує відповідне декодування zilliz.com.
• Open Source і спільнота: Відкритість дає змогу розробляти численні доповнення: прискорені модифікації Whisper, кастомні декодери тощо.
• API-опції: API від OpenAI може повертати як звичайний текст, так і JSON із деталізацією (з імовірністю розпізнаних слів тощо), а також підтримує опції — наприклад, prompt для більш точного контексту транскрипції.
• Запуск на пристрої: Оскільки модель можна запустити локально (якщо апаратне забезпечення дозволяє), її використовують для обробки “на пристрої” чи “на сервері організації”, коли хмара недоступна (наприклад, журналіст для транскрипції чутливих розмов офлайн, або додаток для приватного розпізнавання нотаток на смартфоні).

Підтримувані мови: Whisper офіційно підтримує ~99 мов для транскрипції zilliz.com. Це охоплює широкий спектр — від найбільш поширених мов (англійська, іспанська, китайська, хінді, арабська тощо) до менш популярних (валлійська, монгольська, суахілі тощо). Більша частина тренувальних даних (≈65%) була англійською, тому англійською точність найвища, але результати й для багатьох інших мов (особливо романських і індоєвропейських) відмінні. Може транскрибувати мовлення із перемиканням кодів (змішання мов). Переклад англійською працює для приблизно 57 неанглійських мов, для яких модель спеціально навчалася community.openai.com.

Технічне підґрунтя: Whisper — це послідовнісний трансформер-модель Transformer (архітектура енкодер-декодер), подібна до тих, що використовуються у нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо фрагментується та перетворюється на лог-Мел-спектрограми, які подаються на енкодер; декодер генерує текстові токени. Унікально, OpenAI навчила модель на величезному та різноманітному датасеті з 680 тис. годин аудіо з інтернету, включно з багатьма багатомовними промовами та відповідними текстами (які, ймовірно, були зібрані або зіскановані з корпусів субтитрів тощо) zilliz.com. Навчання було «слабо контрольоване» — іноді використовувалися недосконалі транскрипції — що цікаво, зробило Whisper стійким до шуму та помилок. Модель має спеціальні токени для виконання завдань: наприклад, токен <|translate|> для активації режиму перекладу або <|laugh|> для позначення сміху тощо, що дозволяє їй виконувати кілька завдань (так вона може робити як транскрипцію, так і переклад) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) має близько 1,55 мільярда параметрів і навчалась тижнями на потужних GPU; по суті, це найсучасніше, що було доступно публічно. Також використовується позначення таймінгу на рівні слів шляхом передбачення спеціальних токенів часу (сегментує аудіо, передбачаючи, коли робити розрив). Whisper не використовує зовнішню мовну модель; вона працює за принципом end-to-end, тобто вчила мовне та акустичне моделювання одночасно. Завдяки великому обсягу тренування на даних з фоновим шумом та різними умовами аудіо, енкодер навчився стійким ознакам, а декодер — генерувати зв’язний текст навіть із неідеального аудіо. Відкритий код дозволяє запускати модель на фреймворках типу PyTorch; з’явилося багато оптимізацій (OpenVINO, ONNX runtime тощо), щоб прискорити її роботу. Модель досить важка — для транскрипції в реальному часі з великим варіантом потрібен хороший GPU, хоча квантизована середня модель майже працює в реальному часі на сучасному CPU.

Варіанти використання:

• Сервіси та додатки для транскрипції: Багато стартапів і проектів із транскрипції зараз розробляють продукти на основі Whisper замість створення власної моделі. Наприклад, інструменти транскрибування подкастів, додатки для транскрипції зустрічей (деякі боти Zoom використовують Whisper), робочі процеси журналістської транскрипції тощо часто використовують Whisper через високу точність і відсутність погодинної оплати.
• YouTube/відео субтитри: Створювачі контенту використовують Whisper для генерування субтитрів до відео (особливо багатомовних). Є інструменти, куди можна завантажити відео, і Whisper згенерує субтитри srt.
• Вивчення мов та переклад: Whisper використовують у режимі перекладу для отримання англійського тексту з іноземної мови, що сприяє створенню субтитрів перекладу чи допомозі тим, хто вчить мови, транскрибувати та перекладати іноземний контент.
• Доступність: Розробники інтегрують Whisper у додатки для транскрипції в реальному часі для людей із вадами слуху (наприклад, мобільний додаток, який слухає розмову та показує живі субтитри за допомогою Whisper локально).
• Голосові інтерфейси й аналітика: Деякі саморобні голосові асистенти використовують Whisper для конвертації мови в текст офлайн у своїй роботі (для асистентів із фокусом на приватність). Також компанії, які аналізують записи кол-центрів, можуть використовувати Whisper для транскрипції дзвінків (хоча бізнес часто віддає перевагу комерційним API).
• Академічні та лінгвістичні дослідження: Оскільки модель відкрита, дослідники використовують Whisper для транскрипції польових записів різними мовами та їхнього вивчення. Широка мовна підтримка — це значний плюс для документування рідкісних мов.
• Особиста продуктивність: Технічно підковані користувачі можуть локально використовувати Whisper для диктування нотаток (хоча не так зручно, як у Dragon для інтерактивної дикції, але деякі так роблять) або для автоматичної транскрипції голосових мемо.

Модель ціноутворення: Whisper є безкоштовним у разі самостійного розгортання (лише обчислювальні витрати). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче запускати у себе) дуже доступний: 0,006 $ за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів дешевше, ніж типові хмарні STT API, і є надзвичайно вигідним з фінансової точки зору. Така низька ціна можлива, бо модель OpenAI фіксована й оптимізовано запускається у великих масштабах. Тобто, користувачі або використовують відкриту модель на власному обладнанні (нульова ліцензійна вартість), або звертаються до OpenAI API за 0,006 $/хв, що дешевше більшості конкурентів (Google — 0,024 $/хв тощо). Однак сервіс OpenAI не має налаштувань чи функціоналу поза стандартним Whisper.

Переваги:

• Точність на рівні світового класу на широкому діапазоні завдань і мов “з коробки” deepgram.com zilliz.com. Особливо добре розпізнає акцентовану англійську та багато неанглійських мов, де раніше доводилось використовувати гірші локальні сервіси.
• Багатомовний і багатозадачний: Єдина модель для всіх мов і навіть для перекладу — дуже гнучко.
• Відкритий код і підтримка спільноти: сприяє інноваціям; наприклад, уже є «форки», які працюють швидше чи використовують альтернативні декодери для кращого збереження пунктуації тощо.
• Вигідність: Практично безкоштовно, якщо є власне обладнання, а API дуже недорогий, що робить можливим великі проекти транскрипції за невеликі гроші.
• Конфіденційність і офлайн-режим: Користувачі можуть запускати Whisper локально для обробки чутливих даних (наприклад, лікарні можуть розгорнути у себе для транскрипції записів без відправки в хмару). Це велика перевага — раніше таке могли тільки IBM або на серверних рішеннях Nuance.
• Інтеграція: Багато існуючих аудіоінструментів швидко інтегрували Whisper (у ffmpeg, наприклад, вже є фільтр для запуску Whisper). Популярність означає велику кількість обгорток (WebWhisper, Whisper.cpp для C++ тощо), тому його легко підключити.
• Постійні покращення спільнотою: Хоча офіційна версія OpenAI статична, інші її доопрацювали та розширили. Також OpenAI може випустити нову покращену версію (є чутки про Whisper v3 або інтеграцію з їхньою мультимодальною роботою).

Недоліки:

• Немає вбудованої адаптації під специфічну лексику: На відміну від деяких хмарних сервісів або Dragon, ви не можете додати кастомний словник у Whisper. Для дуже спеціалізованих термінів (наприклад, хімічні назви) Whisper може “помилитись”, якщо не бачив такого під час навчання. Втім, можливо виконати тонке донавчання, якщо є дані та навички.
• Вимогливість до ресурсів: Для реального часу з великою моделлю потрібен хороший GPU. На CPU вона працює повільно (хоча менші моделі можуть працювати в реальному часі на CPU за рахунок якості). OpenAI API вирішує цю проблему, виконуючи важкі обчислення у хмарі, але якщо самостійно розгортати для масштабів — потрібні GPU.
• Затримка: Whisper обробляє аудіо блоками та часто із невеликою затримкою фіналізує сегменти. Для застосувань у реальному часі (наприклад, live captions) може бути затримка до ~2 секунд для появи першого тексту, оскільки чекає на блок. У більшості випадків це прийнятно, але це не так швидко, як у деяких стрімінгових системах типу Google (які можуть починати вивід менше ніж за 300 мс). Ведеться робота спільноти щодо «стрімінгового Whisper», але це непросто.
• Англомовний ухил у тренуванні: Хоча модель багатомовна, близько двох третин тренувальних даних — англійською. Вона чудово працює для багатьох мов (особливо іспанська, французька тощо), але для мов з меншим обсягом даних у навчанні точність може падати, і модель може надавати перевагу англійській, якщо не впевнена. Наприклад, для дуже рідкісних мов або сильного мішаного кодування вона може неправильно визначити мову чи видати англійський переклад чи транслітерацію для невпізнаного слова.
• Немає ідентифікації мовців: Whisper транскрибує всі голоси, але не розрізняє, хто говорить. Якщо потрібно “Speaker 1 / Speaker 2”, це треба розв’язувати додатковими засобами (багато хмарних STT це мають).
• Відсутність офіційної підтримки: Оскільки модель відкрита, у разі помилок немає офіційної технічної підтримки (у OpenAI API підтримка як у продукту є, а для відкритої моделі — ні).
• Особливості формату виводу: Whisper може включати неспічеві токени типу “[Music]” чи додавати пунктуацію, і не завжди точно дотримується бажаного форматування (зазвичай робить добре, але трапляються винятки). Наприклад, може не додати знак питання в реченні, яке є питанням, бо модель не була явно навчена робити це завжди. Іноді потрібен додатковий постпроцесинг чи підказки.
• Також у API OpenAI наразі є обмеження розміру файлу близько 25 МБ — довші аудіо треба розбивати на частини перед надсиланням.

Останні оновлення (2024–2025):

• Саму модель Whisper (v2 large) OpenAI офіційно не оновлювала з 2022 року, але OpenAI Whisper API було запущено на початку 2023, що зробило використання дуже простим та дешевим deepgram.com. Це надало потужність Whisper багатьом розробникам.
• Спільнота розробила Whisper.cpp — порт на C++, що працює на CPU (навіть на мобільних) шляхом квантизації моделі. До 2024 року цей порт дозрів, і малі моделі вже в реальному часі працюють на смартфонах — забезпечуючи транскрипцію цілком офлайн.
• Були дослідження з адаптації Whisper: наприклад, донавчання для медичної транскрипції різними групами (хоча це не масово опубліковано — деякі стартапи, ймовірно, вже це зробили).
• Очевидно, OpenAI працює над новим поколінням мовної моделі, можливо, використовуючи підходи GPT (є натяки у їхніх статтях на потенційно мультимодальну модель для мови й тексту). Якщо щось таке з’явиться, це може замінити Whisper, але станом на середину 2025 Whisper залишається основною ASR-моделлю компанії.
• Щодо впровадження, до 2025 багато open-source проектів (інструменти Mozilla, спільнота Kaldi тощо) перейшли на Whisper у якості базової моделі через її точність — фактично це новий стандарт.
• Важлива подія: дослідження Meta MMS (Massive Multilingual Speech) (середина 2023) розширило ідею Whisper, випустивши моделі для 1100+ мов для ASR (але для основних мов Whisper залишається точнішим). Ця конкуренція ще більше заохотила інтерес до багатомовної транскрипції — Whisper поки лідер за якістю, але ймовірно, OpenAI відповість Whisper v3 з більшим покриттям мов чи адаптацією під нові тенденції.
• Підсумок: в оновленнях Whisper став вкрай поширеним, удосконалення стосуються швидкості й розгортання, а не ядра моделі. У 2025 він залишається топ-вибором для додавання транскрипції у будь-який продукт завдяки якості, мовній підтримці та ціні.

Офіційні ресурси: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; документація OpenAI Whisper API (на сайті OpenAI) zilliz.com. (Окремої “продуктової сторінки” немає, оскільки це модель, але GitHub/глосарій вище дає офіційну інформацію).

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

Огляд: Deepgram — це платформа розпізнавання мовлення в текст, орієнтована на розробників, яка пропонує швидку та високоточну транскрипцію за допомогою комплексу моделей штучного інтелекту та потужних API. Deepgram відрізняється акцентом на кастомізації, швидкості та економічній ефективності для корпоративних рішень. Заснована у 2015 році компанія побудувала власні моделі глибинного навчання для розпізнавання мовлення (замість використання рішень великих технологічних гігантів) та зайняла нішу, особливо серед контакт-центрів, компаній голосової аналітики та технологічних фірм, які потребують масштабної або реальної транскрипції. У 2024–2025 роках Deepgram часто згадується як провідна альтернатива великим хмарним провайдерам для STT, особливо після демонстрації світового рівня точності з новітньою моделлю “Nova-2” deepgram.com. Платформа надає не лише готові моделі, але й інструменти для навчання власних мовних моделей компаній на їхніх унікальних даних (щось, що мало хто з хмарних API пропонує у форматі самообслуговування). Deepgram можна розгортати у хмарі або на власних серверах, що приваблює компанії з потребою у гнучкості.

Тип: Переважно Speech-to-Text (транскрипція). (Deepgram розпочав бета-тестування сервісів Text-to-Speech і інструментів реального часу Voice AI із 2025 року deepgram.com deepgram.com, але основний напрям — це STT.)

Компанія/Розробник: Deepgram, Inc. (незалежний стартап, хоча у 2025 році його вважають ціллю для поглинання через технологічне лідерство в STT).

Можливості та цільова аудиторія:

• Транскрипція в реальному часі та пакетна обробка: API Deepgram дозволяє як трансляцію та транскрипцію аудіо з мінімальною затримкою, так і пакетну обробку аудіофайлів. Може працювати з великими обсягами (вони позиціонують себе як сервіс для обробки тисяч годин аудіо швидко).
• Висока точність і вибір моделі: Є декілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” — найточніша, “Base” — швидша/легша, також галузеві моделі). Остання модель Nova-2 (реліз 2024) має на 30% меншу WER, ніж конкуренти, і відзначається високою точністю в реальному часі deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація: Головна перевага — клієнти можуть завантажувати розмічені дані для навчання власних моделей Deepgram під свою термінологію (наприклад, назви продуктів, специфічні фрази). Це значно підвищує точність для конкретного бізнесу.
• Підтримка багатьох мов: Deepgram підтримує транскрипцію багатьма мовами (понад 30 на 2025 рік: англійська, іспанська, французька, німецька, японська, китайська, тощо). Основна спеціалізація — англійська, але спектр постійно розширюється.
• Стійкість до шуму та формати аудіо: Deepgram спочатку обробляв аудіо через препроцесінг-пайплайн, здатний працювати з різною якістю звуку (телефонні дзвінки тощо). Підтримує різні формати (MP3, WAV та навіть real-time RTP streams).
• Функції: Автоматичне визначення спікера (діаризація), розстановка пунктуації, велика/мала літера, фільтрація нецензурної лексики, а також виявлення сутностей (наприклад, числа, валюта). Також є пошук по ключових словах і базовий NLP через API-пайплайн.
• Швидкість: Deepgram відомий дуже швидкою обробкою — оскільки створений з нуля на CUDA (відразу використовували GPU). Стверджують, що можуть обробляти аудіо швидше від реального часу навіть на великих моделях.
• Масштабованість та розгортання: Працює як хмарний API (з корпоративними SLA), а також може розгортатися на серверах компанії чи в приватній хмарі (є контейнеризована версія). Орієнтація — на корпоративні обсяги, є дашборди та аналітика для клієнтів.
• Використання: Цільова аудиторія — контакт-центри (для транскрипції та аналітики дзвінків), компанії, які додають голосові функції, медіа-компанії для транскрипції аудіоархівів, AI-компанії, які будують голосові продукти на базі STT. Наприклад, кол-центр може розпізнавати тисячі дзвінків одночасно та аналізувати їх на відповідність чи емоції. Оцінюється простота API та детальна документація для розробників.

Ключові функції:

• Зручність API: Один endpoint API може приймати аудіофайл або потік із задаванням параметрів (мова, модель, пунктуація, діаризація тощо). SDK для популярних мов (Python, Node, Java та ін.).
• Підсилення ключових слів: Можна вказати певні слова для підсилення ймовірності їхнього розпізнавання (швидкий спосіб підвищити точність без навчання своєї моделі).
• Уніфікація пакетної та потокової роботи: Той самий або схожий API; є спеціалізовані endpoint для записаного та живого аудіо.
• Безпека: Deepgram має опцію розгортання на серверах клієнта та не зберігає аудіо після обробки за замовчуванням (тільки якщо вибрано відповідну опцію). Особливо актуально для фінансових/медичних клієнтів.
• Функції асистента в реальному часі: Через їх API або майбутній “Voice Assistant API” deepgram.com можливі сценарії типу транскрипція + підсумок для дзвінка агента в реальному часі (виділяється застосування в контакт-центрах у пайплайні STT -> аналітика -> відповіді).
• Заявки з точності: Публічно бенчмаркують Nova-2, наприклад, 8,4% середній WER у різних доменах, випереджаючи інших (найближчі конкуренти близько ~12%) deepgram.com, а саме на 36% краще за Whisper-large deepgram.com. Для бізнесів, де має значення кожна десята відсотка точності, Deepgram — лідер.
• Вигідність за ціною: Часто зазначають, що запуск на GPU із цією моделлю дешевший, а ціни (див. нижче) за великими обсягами можуть бути нижчими за інших.
• Підтримка та моніторинг: Корпоративні можливості включають деталізоване логування, пошук стенограм та моніторинг через консоль керування.

Підтримувані мови: Головна увага Deepgram — англійська (США та діалекти), але станом на 2025 рік підтримується 20-30+ мов (основні європейські мови, японська, корейська, китайська, хінді та інші). Спектр зростає, але ще не досягає 100 мов (менше, ніж у Whisper за кількістю). Однак дозволено кастомні моделі для підтримуваних мов (для нової мови треба робити запит чи використовувати базову мультимовну модель, якщо є). Модель Nova зараз, можливо, лише для англійської (найвища точність — для англійської та іноді іспанської). Є підтримка діалектів англійської (можна вибрати брит. або амер. варіант для нюансів правопису).

Технічна основа: Deepgram використовує end-to-end глибинну модель, історично базовану на автономних дослідженнях — ймовірно, передова комбінація convolutional/recurrent мереж або Transformer-архітектура. Nova-2 офіційно описують як “архітектура на базі Transformer зі спеціалізаціями для мовлення” deepgram.com. Є заява про навчання Nova-2 на 47 млрд токенів і 6 млн ресурсів deepgram.com, що дуже багато й означає широку варіативність даних. Вони заявляють, що Nova-2 — це «найглибше навчена ASR-модель на ринку» deepgram.com. Головні технічні досягнення:

• Вдосконалено розпізнавання сутностей, роботу з контекстом тощо завдяки архітектурним покращенням deepgram.com.
• Особлива увага потоковій обробці — модель може швидко виводити часткові результати (ймовірно, blockwise synch decode архітектура).
• Оптимізація під GPU: із самого початку писали багато на CUDA C++ і використовують GPU, забезпечуючи високий throughput.
• Кастомні моделі, швидше за все, базуються на transfer learning — донавчання бази на клієнтських даних. Є інструменти самообслуговування, або цим займається сама компанія залежно від тарифу.
• Баланс швидкість/точність реалізується кількома розмірами моделей: наприклад, раніше були Enhanced vs Standard, Nova-2, можливо, все об’єднує, або ж Nova-2 — топові, а інші менші за швидкістю.
• Цікавий момент: Deepgram набув або створив мовний датасет для багатьох доменів (у блогах є згадки про навчання “на всіх видах дзвінків, зустрічей, відео тощо”). Також підкреслюють галузеву адаптацію, наприклад спеціальні моделі для контакт-центрів (ймовірно, донавчені на кол-даних).
• Є згадка про 2-етапну модель в попередній архітектурі, але Nova-2 — це великий уніфікований варіант.
• Можливо, застосовується дистиляція знань для стиснення моделей (оскільки є компактні версії).
• Застосовують контекстні підказки (як хінти для очікуваних слів), що підвищує точність для потрібної лексики.
• З релізом Nova-2 публікували порівняння: медіанний WER Nova-2 — 8,4%, Whisper large — 13,2% і т.д., досягнуто завдяки навчанню й удосконаленню архітектури deepgram.com deepgram.com.

Використання (деякі приклади поза вже згаданими):

• Пряма розшифровка кол-центру: Компанія використовує Deepgram для розшифровки дзвінків клієнтів у реальному часі, а потім використовує текст для виводу релевантної інформації для агентів або для аналізу дзвінка після розмови з метою відповідності стандартам.
• SaaS для розшифровки зустрічей: Інструменти на зразок Fireflies.ai чи альтернатив Otter.ai можуть використовувати Deepgram у бекенді для створення нотаток та підсумків зустрічей у реальному часі.
• Голосовий пошук у додатках: Якщо додаток додає функцію голосового пошуку або команд, вони можуть використовувати STT Deepgram для конвертації запиту у текст (дехто обирає через швидкість та приватність).
• Медіа та розваги: Постпродакшн-студія може подавати великі обсяги сирого аудіоматеріалу у Deepgram для отримання транскриптів задля створення субтитрів або для забезпечення пошуковості контенту.
• IoT-пристрої: Деякі розумні пристрої можуть використовувати Deepgram на пристрої (через edge-розгортання) або через хмару з низькою затримкою для розшифровки команд.
• Інструменти для розробників: Deepgram інтегрували у no-code платформи чи аналітичні інструменти для зручної обробки аудіо; наприклад, конвеєр аналітики, що обробляє записи дзвінків, використовує Deepgram для перетворення їх у текст для подальшого аналізу.

Модель ціноутворення: Ціни Deepgram базуються на використанні, з безкоштовними кредитами на старті (наприклад, $200 кредиту для нових акаунтів). Далі:

• У них є тарифи: наприклад, безкоштовний тариф може дозволити певну кількість хвилин на місяць, далі платний тариф близько $1.25 на годину для стандартної моделі (тобто $0.0208 за хв) і можливо $2.50/год для Nova (цифри ілюстративні; наприклад, блог Telnyx показує, що Deepgram стартує безкоштовно і до $10k/рік для enterprise, тобто можуть бути індивідуальні угоди).
• Також пропонують річні/коміт плани: наприклад, оплата певної суми наперед за меншу ціну за хвилину або річна корпоративна ліцензія.
• У порівнянні з великими постачальниками вони часто конкурують або дешевші при великому обсязі; більше того, завдяки точності треба менше ручної корекції, що дає економію для BPO-компаній.
• Навчання користувацьких моделей може потребувати окремої плати або корпоративного плану.
• Вони зазначають, що немає додаткової плати за пунктуацію, діаризацію тощо — це включені функції.

Переваги:

• Найвища точність із Nova-2 — лідер у сфері розпізнавання англійської мови deepgram.com deepgram.com.
• Кастомізація ШІ — не просто “чорна скринька”; можна адаптувати під свою сферу, що важливо для корпоративних клієнтів (покращити точність під конкретний кейс).
• Робота у реальному часі — стрімінг Deepgram з низькою затримкою та високою ефективністю, підходить для “живих” застосувань (деякі хмарні API не справляються при великому потоці; Deepgram для цього створений).
• Гнучке розгортання — хмара, локально, гібрид; підлаштовуються під корпоративні вимоги, включно з питаннями приватності даних.
• Ціна та масштаб — часто виявляються дешевшими на великих об’ємах, і масштабуються на десятки тисяч годин запису на місяць.
• Досвід для розробників — добре оцінюються їх API та документація; фокус лише на мовленні, тому пропонують глибоку підтримку в цій галузі. Зручність у вигляді keyword boosting, багато мов в одному API тощо.
• Орієнтація на бізнес — такі функції, як визначення інтонації, резюмування (впроваджують voice AI-блоки поза “сирим” STT), розширена аналітика під корпоративні кейси.
• Партнерство та інтеграції — інтегровані із Zoom, партнери по телекомунікаціях (наприклад, деякі оператори дозволяють напряму подавати аудіо у Deepgram).
• Безпека — Deepgram відповідає SOC2 тощо, а для максимального контролю можна розгорнути самостійно (on-premise).

Недоліки:

• Менша впізнаваність бренду у порівнянні з Google/AWS; консервативні підприємства можуть сумніватись (хоча Microsoft володіє Nuance — схожа ситуація, Deepgram незалежний).
• Покриття мов вузьче, ніж у гігантів галузі — якщо потрібна транскрипція малопоширеною мовою, можливо доведеться просити додати її або шукати альтернативу.
• Вузький функціонал — зосереджені на STT (та деяких ML-фішках). Відсутня TTS чи повноцінна платформа для діалогів (хоч з’явився voice bot API, але це ще не весь комплекс, як у Google Contact Center AI чи Watson Assistant). Тобто якщо клієнту треба все-в-одному (голос + діалог), Deepgram дає лише транскрипцію.
• DIY-кастомізація — хоча це й перевага, але вимагає даних та, можливо, ML-компетенції від клієнта (Deepgram намагається це спростити). Тобто кастомізації — не такий “plug-and-play” як використання універсальної моделі, але це плата за гнучкість і прогрес.
• Оновлення — менша компанія може оновлювати моделі рідше, ніж Google (але ось Nova-2 — виняток). Потенційна відсутність глобальної резервності порівняно з великим cloud у разі збоїв (теоретично, Deepgram надійний, але “плече” менше).
• За on-prem потрібно самостійно впроваджувати на GPU, що певна складність (але чимало клієнтів якраз цього прагнуть).
• Порівняння з opensource — якщо критична ціна і можна терпіти меншу точність, дехто вибирає, наприклад, Whisper (безкоштовно); Deepgram завжди має доводити вигідність за рахунок вищої точності та корпоративної підтримки.

Останні оновлення (2024–2025):

• Найважливіше: Випуск моделі Nova-2 наприкінці 2024 року із суттєвим підвищенням точності (на 18% краще за попередню Nova, і обіцяють значне випередження конкурентів) deepgram.com deepgram.com. Це зберігає Deepgram в авангарді. Вони публікували детальні бенчмарки та технічну документацію.
• Deepgram запустив Voice Agent API (бета) у 2025 році deepgram.com для розробки голосових AI-агентів у реальному часі — тепер не лише транскрипція, але й аналіз і відповідь (очевидно, з інтеграцією LLM та TTS для відповіді). Це — вихід у рішення для AI-діалогів (напряму конкурують із contact center AI).
• Розширили підтримку мов (додали більше європейських та азійських у 2024).
• Додали функції як резюмування: наприклад, у 2024 запущено опціональний модуль — після транскрипції дзвінка Deepgram може видати AI-зведення розмови. Використовує LLM поверх транскрипту, аналогічно тому, що пропонує Azure.
• Покращили безпекові функції: 2024-й — досягнення ще вищих стандартів комплаєнсу (вирішальне — оголосили про сумісність із HIPAA, що дозволяє працювати з медичними закладами США).
• Підвищили зручність для розробників — наприклад, випустили нову Node SDK v2, CLI-інструмент для транскрипції, оновили сайт документації.
• Оптимізували протоколи стрімінгу для ще меншої затримки — заявлений показник у partial transcripts менше ніж 300 мілісекунд.
• Можливо, з’явилося партнерство з телеком-провайдерами (інтеграція із Twilio тощо) для автоматичної транскрипції PSTN-дзвінків через Deepgram API.
• Брали участь у відкритих тестуваннях і змаганнях ASR — демонструючи прозорість результатів.
• По бізнесу — Deepgram залучив нове фінансування (Series C у 2023), це свідчить про стабільність і інвестиції у 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, відомий акцентом на розумінні «кожного голосу» — тобто прагненням досягти високої точності для різних акцентів, діалектів і демографічних груп. Компанія з Великої Британії набула популярності у 2010-х завдяки самообслуговуваним STT-API та on-premise-рішенням, часто випереджаючи великих конкурентів у складних аудіо чи з сильними акцентами. Їхня технологія заснована на розвиненому машинному навчанні та проривній self-supervised learning, що дозволила тренувати моделі на масивних наборах невідомленого аудіо для справедливішого розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. Станом на 2025 рік Speechmatics надає STT у різних видах: хмарний API, контейнери для локального розгортання і навіть OEM-інтеграції (їхній рушій у сторонніх продуктах). Застосовуються від створення субтитрів для медіа (у реальному часі для трансляцій) до аналітики дзвінків, а їхня нова розробка “Flow” API поєднує STT із синтезом мовлення та LLM для голосових взаємодій audioxpress.com audioxpress.com. Визнані точністю транскрипцій незалежно від акценту та віку мовця, заявляють, що випереджають конкурентів у боротьбі з “байасом” (наприклад, система краще розпізнає афроамериканські голоси та голоси дітей, ніж інші) speechmatics.com speechmatics.com.

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

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

Можливості та цільова аудиторія:

• Універсальний STT-двигун: Однією з основних переваг Speechmatics є єдиний двигун, який чудово працює для “будь-якого говорячого, будь-якого акценту, будь-якого діалекту” у підтримуваних мовах. Це приваблює глобальні компанії та мовників, які мають справу зі спікерами з усього світу (наприклад, BBC використовує Speechmatics для створення субтитрів).
• Транскрипція в реальному часі: Їхня система може транскрибувати прямі трансляції з низькою затримкою, що робить її придатною для створення субтитрів на подіях, у трансляціях та відео-дзвінках.
• Пакетна транскрипція: Високопродуктивна обробка попередньо записаного аудіо/відео з індустріальною точністю. Часто використовується для архівів відео, створення субтитрів або текстових розшифровок.
• Багатомовна підтримка: Розпізнає 30+ мов (включно з різновидами англійської, іспанською, французькою, японською, мандаринською, арабською тощо) і навіть підтримує код-співперемикання (їхня система може визначати, коли мовник перемикає мови під час розмови) docs.speechmatics.com. Також підтримується автоматичне визначення мови.
• Користувацький словник (Custom Words): Користувачі можуть додавати конкретні імена чи жаргон для пріоритезації (двигун правильно пише рідкісні власні імена тощо).
• Гнучке розгортання: Speechmatics може працювати у хмарі (SaaS-платформа) або повністю локально через Docker-контейнер, що підходить для чутливих середовищ. Багато мовників розгортають Speechmatics у власних дата-центрах для живих субтитрів, щоб не залежати від інтернету.
• Точність у шумному середовищі: Висока стійкість до шуму, опціональний вивід форматування сутностей (дати, числа), функції, як-от доведення спікерів для розрізнення кількох мовців.
• Цільова аудиторія: Медіа-компанії (телебачення, відеоплатформи), контакт-центри (транскрипція дзвінків), корпоративні рішення для транскрибування, розробники програмного забезпечення, яким потрібен STT (Speechmatics часто ліцензує свою технологію іншим провайдерам — OEM-партнерства), уряд (стенограми парламенту чи рад), AI-компанії, фокусовані на неупередженому ASR.
• Speechmatics Flow (2024): Поєднує STT із TTS і інтеграцією LLM для створення голосових асистентів, які можуть слухати, розуміти (за допомогою LLM) і відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це свідчить про спрямованість на інтерактивні голосові AI-рішення (наприклад, voicebot, які дійсно розуміють різні акценти).

Ключові можливості:

• Точність для акцентів: Згідно з їхніми тестуваннями на упередженість, вони значно зменшили розбіжності помилок серед різних акцентних груп, тренуючи моделі на великому обсязі неозначеного аудіо speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, рівень помилок для афроамериканських голосів зменшено на ~45% відносно конкурентів speechmatics.com.
• Розпізнавання дитячого мовлення: Вони особливо відмічають кращі результати на дитячих голосах (які зазвичай складні для ASR) – точність 91,8% проти ~83% у Google за тестом speechmatics.com.
• Самонавчальна модель (AutoML): Їхній “Autonomous Speech Recognition”, представлений близько 2021 року, тренувався на 1,1 мільйонах годин аудіо з самонавчанням speechmatics.com. Такий масштаб тренування поліпшив розуміння різноманітних голосів, особливо там, де мало розмічених даних.
• Нейронні моделі: Повністю побудовано на основі нейронних мереж (вони перейшли від гібридних моделей до кінцевих нейронних до кінця 2010-х).
• API та SDK: REST та websocket API для живого та пакетного використання, SDK для спрощення інтеграції. Виводять детальний JSON із словами, таймінгом, рівнем впевненості тощо.
• Функції на зразок сутностей: Розумне форматування (наприклад, вивід “£50” коли сказано “fifty pounds”) та тегування сутностей.
• Мовне покриття: ~34 мови на високій якості станом на 2025 рік, включно з деякими, які інші можуть погано підтримувати (наприклад, валлійська — BBC Wales їх використовують).
• Безперервні оновлення: Вони регулярно випускають реліз-нотеси з покращеннями (див. їхню документацію: наприклад, підвищення точності для мандаринської на 5% в одному оновленні docs.speechmatics.com, чи додавання нових мов як мальтійська тощо).
• Flow: технічні особливості: Flow API дає розробникам змогу поєднувати STT-вивід із LLM-логікою та TTS-виводом для створення голосових асистентів нового покоління audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна надіслати аудіо та отримати голосову відповідь (відповідь LLM, озвучена через TTS) – Speechmatics забезпечує зв’язку для реальної голосової 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). Вони роблять акцент на “глобальних” мовах і заявляють, що можуть додавати нові за запитом docs.speechmatics.com. Також є двомовний режим для іспанської/англійської, який може транскрибувати змішану англо-іспанську мову docs.speechmatics.com. У реліз-нотах: нові мови, як-от ірландська та мальтійська, додані у 2024 році docs.speechmatics.com, що свідчить про готовність підтримувати навіть малі мови за наявності попиту. Вони пишаються покриттям акцентів всередині мов, наприклад, їхня англійська модель – це глобальна модель, що охоплює US, UK, індійські, австралійські, африканські акценти без потреби у різних моделях.

Технічна основа:

• Самонавчання: Вони використали техніки, подібні до wav2vec 2.0 від Facebook (мають, ймовірно, власний варіант), щоб використати велику кількість невідомого аудіо (YouTube, подкасти) для попереднього навчання акустичних репрезентацій, потім донавчаючи на транскрибованих даних. Це дало їм величезний стрибок у покритті акцентів/діалектів у 2021 році speechmatics.com.
• Нейронна архітектура: Ймовірно, комбінація CNN для екстракції ознак та Transformer для послідовного моделювання (як і більшість сучасного ASR — Conformer чи близькі архітектури). Головне оновлення їх моделі називалось “Ursa” у реліз-нотах docs.speechmatics.com, що дало приріст точності по багатьох мовах – швидше за все, це нова велика архітектура (Conformer чи Transducer).
• Розміри моделей: Публічно не деталізуються, але для локального розгортання є опції (“standard” vs “enhanced”). Завжди згадують про “низьку затримку”, тому ймовірно використовується потокова архітектура (трансдюсер або CTC-модель для інкрементного виводу).
• Усунення упередженості та справедливість: Тренування на неозначених різнопланових даних дозволило моделі інтуїтивно навчатися різноманітності мовлення. Ймовірно, також здійснювалось вручну урівноваження — результати по зменшенню упередженості свідчать про цілеспрямовану роботу для забезпечення рівної точності для різних груп спікерів.
• Безперервне навчання: Можливо, враховуються виправлення клієнтів як зворотний зв’язок для покращення (невідомо, чи для клієнтів, але, ймовірно, внутрішньо використовують).
• Залізо та ефективність: Можуть працювати на звичайних CPU (багато замовників для локального розгортання використовують CPU-кластери), однак також оптимізовано для GPU. Згадується “невисокий footprint” в певних контекстах.
• Технологія Flow API: Поєднує ASR із будь-яким LLM (може бути OpenAI або інші) та партнерським TTS – архітектура ймовірно така: вони отримують текст за допомогою свого STT, потім використовують потрібний LLM, а потім TTS (можливо, Amazon Polly або Azure, якщо немає власного рішення, але на сайті йдеться про “preferred LLM” та “preferred TTS”) audioxpress.com.

Варіанти використання:

• Мовлення та медіа: Багато прямих телевізійних трансляцій у Великобританії використовують Speechmatics для створення субтитрів у реальному часі, коли немає доступних стенографістів-людей або для їх підсилення. Також, постпродакшн-студії використовують його для створення транскриптів для редагування чи дотримання стандартів.
• Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, які аналізують інтерв’ю з клієнтами або групові обговорення по всьому світу, використовують Speechmatics для точної транскрипції багатонаціонального контенту (наприклад, аналізуючи настрій у багатонаціональних фокус-групах).
• Державний/публічний сектор: Транскрипція засідань міських рад або парламентських сесій (особливо у країнах з декількома мовами або сильними місцевими акцентами – тут Speechmatics є незамінний).
• Аналітика контакт-центрів: Аналогічно до інших, але Speechmatics є привабливим там, де агенти контакт-центру або клієнти мають сильний акцент, який інші рушії можуть неправильно розпізнати. Також тому, що його можна розгорнути локально (деякі телеком-компанії чи банки Європи віддають перевагу цьому).
• Освіта: Транскрипція записів лекцій або створення субтитрів для університетського контенту (особливо, якщо викладачі чи студенти мають різноманітні акценти).
• Провайдери голосових технологій: Деякі компанії інтегрували рушій Speechmatics у своє рішення (в білому лейблі) через його відому стійкість до акцентів, що дає їм перевагу для глобальної аудиторії.
• Субтитрування користувацького контенту: Деякі платформи, які дозволяють користувачам додавати субтитри до своїх відео, можуть використовувати Speechmatics у фоновому режимі для обробки різних типів голосів.

Модель ціноутворення:

• Зазвичай ціну формують індивідуально для підприємств (особливо за локальну ліцензію – ймовірно, це річна ліцензія залежно від обсягу використання або кількості каналів).
• Для хмарного API раніше публікували ціни близько $1,25 за годину або схожі, що конкурентоспроможно з іншими. Можливо близько ~$0,02/хвилина. Для корпоративних клієнтів може вимагатися мінімальний щомісячний обсяг.
• Також пропонували безкоштовну пробну версію або 600 хвилин безкоштовно у своїй SaaS на певному етапі.
• Вони наголошують на необмеженому використанні при розгортанні локально за фіксовану плату, що для великих користувачів буває привабливішим, ніж погодинна оплата.
• Оскільки вони орієнтуються на підприємства, вони не є найдешевшими для мізерних обсягів (дехто може обрати OpenAI Whisper для хобі). Але для професійного використання ціна співрозмірна або трохи нижча, ніж у Google/Microsoft при великих обсягах, особливо акцентуючи співвідношення ціна-якість.
• Їхній Flow API може мати іншу модель ціноутворення (можливо, за взаємодію чи якось інакше, поки не визначено, оскільки це новинка).
• Відкриту інформацію про ціни наразі знайти складно (ймовірно, переходять до моделі, орієнтованої на продажі), але відомі своєю адекватною вартістю та прозорою ліцензією (особливо це важливо для мовлення, де необхідна передбачувана ціна для використання 24/7).

Сильні сторони:

• Точність щодо акцентів/діалектів: Лідер у глобальній англійській і мультимовній точності з мінімальними упередженнями speechmatics.com speechmatics.com. Їхній слоган “розуміння кожного голосу” підкріплений даними і визнаний індустрією – це велика конкурентна перевага, особливо у часи, коли різноманіття й інклюзія стають ключовими.
• Дружність до локального та приватного хмари: Багато конкурентів фокусуються лише на хмарних рішеннях; Speechmatics дає клієнтам можливість повного контролю, якщо потрібно, виграючи тендери у чутливих та обмежених за пропускною здатністю сценаріях.
• Фокус на корпоративний сегмент: Високий рівень відповідності стандартам (імовірно мають ISO-сертифікації speechmatics.com), потужна підтримка, готовність задовольнити індивідуальні потреби (наприклад, додати нову мову на запит або підлаштувати модель).
• Субтитрування в реальному часі: Доведена ефективність на живих подіях та телевізійному ефірі, де потрібні низькі затримки та висока точність водночас.
• Інновації та підхід: Вони мають сильний наратив щодо зменшення упередженості штучного інтелекту – що може бути привабливо для компаній, що турбуються про справедливість. Їхня технологія напряму вирішує поширену проблему ASR (що розпізнавання гірше працює для окремих демографічних груп).
• Багатомовність у єдиній моделі: Підтримка код-світчингу й відсутність потреби вручну обирати мови чи акценти в певних випадках – модель сама розпізнає – це зручно для користувача.
• Стабільність і досвід: На ринку з середини 2010-х, клієнти — провідні бренди (TED та ін.), отже, рішення випробуване і перевірене.
• Вихід за межі STT: Платформа голосової взаємодії Flow свідчить, що компанія розвивається, щоб задовольняти майбутні потреби (тобто інвестує не лише у транскрипцію, а й у повноцінний голосовий AI).

Слабкі сторони:

• Не так добре знані у спільноті розробників, як деякі американські компанії чи опенсорсні моделі, тому менша підтримка спільноти.
• Кількість мов менша, ніж у Whisper чи Google – якщо потрібна малопоширена мова типу суахілі чи тамільська, Speechmatics, ймовірно, її не підтримує без окремої розробки.
• Прозорість цін: Для невеликих розробників не таке самообслуговування чи дешевизна порівняно з, наприклад, $0,006/хв. від OpenAI. Їхній фокус – якість і підприємства, а не найдешевша пропозиція для експериментів.
• Відсутність вбудованого розуміння мови (до появи Flow) – сирі транскрипти можуть потребувати додаткового NLP для отримання інсайтів; історично вони не виконували завдань, як-от визначення тональності чи підсумовування (це залишалось клієнтам чи партнерам).
• Конкуренція з великою технікою: По мірі покращення Google та Azure у роботі з акцентами (і зважаючи, що Whisper безкоштовний), Speechmatics доводиться постійно бути попереду, щоб залишатись кращими за масові опції.
• Відсутність TTS чи інших модальностей (станом на зараз) – компанії, які хочуть універсальне рішення, схиляться до Azure з STT, TTS, перекладачем тощо, якщо тільки Speechmatics не створить партнерство (Flow натякає на партнерство для TTS/LLM, а не власну розробку).
• Масштабування бізнесу: як менша компанія масштаби можуть бути питанням – чи впораються вони з обсягами рівня Google глобально? Ймовірно, вони справляються з великим навантаженням через своїх медіа-клієнтів, але у когось можуть бути побоювання стосовно довгострокової підтримки та чи витримають вони витрати на навчання моделей як незалежна компанія.

Останні оновлення (2024–2025):

• Speechmatics запустили Flow API в середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, розширивши напрям голосової взаємодії AI завдяки поєднанню STT + LLM + TTS в одному рішенні. Відкрили список очікування і зробили фокус на корпоративних голосових асистентах, що демонструє розвиток у бік інтеграції із розмовним ШІ.
• Впроваджено нові мови (ірландська гельська та мальтійська у серпні 2024) docs.speechmatics.com і вдосконалені моделі (Ursa2-моделі були розгорнуті із підвищенням точності для багатьох мов у серпні 2024 docs.speechmatics.com).
• Покращено діаризацію мовців та можливість розпізнавання кількох мов (наприклад, вдосконалено транскрипцію іспансько-англійської у першій половині 2024).
• Особлива увага була приділена оновленням контейнера для пакетної обробки із покращеннями точності для ряду мов (нотатки про реліз містять близько 5% приросту точності для мандаринської, поліпшення для арабської, шведської тощо, у 2024) docs.speechmatics.com.
• Щодо упередженості та інклюзії: після прориву 2021 року, ймовірно, моделі оновили ще раз з додаванням нових даних (можливо, в руслі досліджень 2023 року). Можливо, запущено оновлену “Autonomous Speech Recognition 2.0” з подальшими покращеннями.
• Брали участь або цитувалися у дослідженнях таких як Stanford чи MIT щодо справедливості ASR, відзначаючи їхню продуктивність.
• Спрямованість на інтеграцію в великі платформи – ймовірне зростання числа партнерств (наприклад, інтеграція з Nvidia Riva або з транскрипцією Zoom – теоретично, але такі угоди можуть бути непублічними).
• У бізнесі Speechmatics, ймовірно, розвиваються також на ринку США (нові офіси чи партнерства), хоча історично були сильні в Європі.
• У 2025 році компанія залишається незалежною та інноваційною, часто сприймається як топовий ASR, коли об’єктивність транскрипцій є критичною.

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

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

Огляд: ElevenLabs — це передова платформа генерації та клонування голосу на базі ШІ, яка здобула популярність у 2023 році завдяки неймовірно реалістичним і багатогранним синтетичним голосам. Спеціалізується на Text-to-Speech (TTS), здатному відтворювати мову з тонкою емоційністю, а також на клонуванні голосу, дозволяючи користувачам створювати кастомні голоси (навіть клонувати голос конкретної людини з її згоди) з невеликого аудіозразка. ElevenLabs пропонує простий веб-інтерфейс та API, даючи можливість контент-мейкерам, видавцям і розробникам генерувати якісний голосовий контент різними мовами та у багатьох голосах. Станом на 2025 рік ElevenLabs вважається однією з провідних платформ для ультрареалістичного TTS, який у багатьох випадках практично не відрізнити від справжнього людського мовлення zapier.com zapier.com. Сервіс використовується для озвучення аудіокниг, відео на YouTube, голосів ігрових персонажів і інструментів доступності. Головна відмінність — рівень емоційної виразності та кастомізації: користувачі можуть регулювати налаштування стабільності і схожості для потрібного емоційного тону zapier.com, а також обирати з великої бібліотеки готових голосів і клонів, створених користувачами.

Тип: Text-to-Speech і клонування голосу (з додатковою можливістю розпізнавання мовлення для допомоги процесу клонування, але основний акцент на синтезі мови).

Компанія/Розробник: ElevenLabs (стартап заснований у 2022 році, базується в США/Польщі, у 2023 році оцінено приблизно в 1 млрд $ zapier.com).

Можливості і цільова аудиторія:

• Ультрареалістичний TTS: ElevenLabs здатен генерувати мовлення з природною інтонацією, ритмом та емоціями. Голос не звучить роботизовано; алгоритм відтворює навіть такі нюанси, як сміх, шепіт, паузи й вагання. Цільова аудиторія: контент-мейкери (озвучення відео, подкасти, аудіокниги), ігрові розробники (голоси NPC), режисери (прототипування дубляжу), окремі користувачі для розваг чи доступності (читання статей у вибраному голосі).
• Бібліотека голосів: До 2024 року представлено понад 300 готових голосів у відкритій бібліотеці, включаючи стилізації під відомих акторів чи типи озвучень (з ліцензією або від спільноти) zapier.com. Можна обирати за стилем (наративний, веселий, страшний тощо) та мовами.
• Клонування голосу (Custom Voices): Користувачі (за умови наявності прав) можуть створити цифрову копію голосу, надавши всього кілька хвилин аудіо. Платформа згенерує кастомний TTS-голос із тим самим тембром і стилем elevenlabs.io elevenlabs.io. Це популярно серед креаторів, які хочуть унікального диктора, чи компаній для локалізації «голосового бренду».
• Багатомовність і крослінгвальність: ElevenLabs підтримує генерування мовлення 30+ мовами на основі будь-якого голосу, тобто можна клонувати англомовного спікера і змусити його говорити іспанською чи японською, зберігаючи вокальні особливості elevenlabs.io elevenlabs.io. Це потужно для дубляжу контенту кількома мовами із тим самим «голосовим обличчям».
• Керування емоціями: Інтерфейс/API дає змогу регулювати параметри, як-от стабільність (послідовність vs. варіативність), схожість (наскільки чітко тримається характеристик оригіналу) zapier.com, а також стиль і акцент через вибір голосу. Це дозволяє точно налаштувати емоційний стиль, наприклад, зробити начитку експресивнішою чи монотонною.
• Реальний час і низька затримка: До 2025 року ElevenLabs покращив швидкість генерації — можна отримувати аудіо швидко навіть для деяких застосувань у режимі реального часу (основний варіант — асинхронний), існує й low-latency модель для інтерактивних сценаріїв (бета).
• Платформа й API: Є окрема веб-студія для нетехнічних користувачів: просто вписуєте текст, обираєте/налаштовуєте голос — і генеруєте аудіо. Розробникам доступний API та SDK. Також впроваджено Eleven Multilingual v2 для покращеного синтезу неангломовних текстів.
• Інструменти для публікацій: Спеціально зорієнтовані на авторів аудіокниг: підтримують довгі тексти, збереження цілісності голосу між розділами тощо. Призначено для незалежних авторів, видавців, які локалізують аудіокниги, відеокреаторів і медіаменеджерів, які створюють начитку.

Ключові функції:

• Voice Lab і бібліотека: Зручний «Voice Lab» для керування кастомними голосами та Бібліотека голосів для пошуку голосів за категоріями (наприклад, «диктор», «героїчний», «ведучий новин» тощо) zapier.com. Багато голосів — від спільноти (з дотриманням прав).
• Високовиразні моделі: ElevenLabs випустив нову модель (v3, кінець 2023, альфа), здатну природніше відтворювати сміх, змінювати інтонацію в середині речення, шепіт тощо elevenlabs.io elevenlabs.io. У демо були навіть динамічні емоції та деякі елементи співу.
• Контроль стабільності/варіації: Ползунок “Stability” — велика стабільність дає постійний тембр (добре для тривалого начитування), низька — робить мову емоційнішою/динамічною (добре для діалогів персонажів) zapier.com.
• Клонування з згодою і захистом: Вимагають підтвердження або явної згоди на клонування зовнішнього голосу (для уникнення зловживань). Для клонування свого голосу треба начитати спеціальні фрази й вимовити згоду — все перевіряється.
• Мультиголосовість і діалоги: У інтерфейсі легко створювати аудіо з кількома голосами (наприклад, різні голоси для різних абзаців чи рядків діалогу). Це ідеально для аудіоп’єс чи симуляції розмов.
• Мови: Станом на 2025 рік покривають усі основні європейські й частину азіатських мов; зазначають 30+ (імовірно: англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, португальська, польська, хінді, японська, корейська, китайська тощо). Постійно вдосконалюється натуральність — версія v3 поліпшила багатомовний синтез.
• Якість звуку: Вивід високої якості (44,1 кГц), підходить для професійних медіа. Доступні формати MP3, WAV.
• API-функціонал: Можна вказувати голос за ID, регулювати налаштування для кожного запиту, навіть морфінг стилю між двома голосами.
• *ElevenLabs також має мінімальні можливості STT (додали інструмент транскрипції на Whisper для допомоги в дубляжі), але це не основний фокус.

Підтримувані мови: 32+ мови для генерації TTS elevenlabs.io. Важливо: крослінгвальна можливість означає, що не потрібно окремого голосу для кожної мови — один голос може “говорити” всіма, з відповідним акцентом. Можна робити інтрамовні трансфери (наприклад, клонувати польського диктора і начитати японською). Не всі голоси однаково якісні на всіх мовах (деякі підлаштовані під англійську, але v3 вирішує мультиобучення). Охоплюють майже всі основні мови та частину другорядних (ймовірно голландська, шведська, можливо, арабська тощо). Активна спільнота відзначає прогрес у якості неангломовного синтезу — до 2025 ElevenLabs значно їх поліпшив.

Технологічна основа:

• ElevenLabs використовує власну модель глибокого навчання: ймовірно це ансамбль трансформерного текстового енкодера та генеруючого аудіо-декодера (вокодера), схожого на VITS чи Grad-TTS, але з багатьма оптимізаціями. Компанія вкладає у дослідження виразності (expressivity) — можливо через попередньо навчені мовні енкодери (як Wav2Vec2) для ідентичності голосу, і підхід із множинними «спікер-токенами» або промптом для стилю.
• Посилання на модель v3 (“Eleven v3”) свідчать про нову архітектуру, імовірно поєднану мульти-языкову підготовку і токени стилю для емоцій elevenlabs.io.
• Заявляють про «революційні ШІ-алгоритми» elevenlabs.io — ймовірно, використовують великий об’єм навчальних даних (казали, що навчались на тисячах годин, включаючи публічні аудіокниги тощо), роблячи акцент на мульти-спікерському навчанні для універсальної моделі.
• Частково система схожа на TTS OpenAI (для функції голосового чату в ChatGPT): єдина багатоголоса модель. ElevenLabs тут на передовій.
• Використовують zero-shot клонування: з короткого зразка модель підлаштовується під голос. Можливо, екстрагує embeddings спікера (типу d-vector) і підсовує їх у TTS-модель для накладення голосу. Тому клонування миттєве.
• Розробляли емоційне кондиціювання — можливо, через токени стилю чи багаті аудіозразки з мітками емоцій.
• Окремий акцент — швидкість генерації: використовується GPU-прискорення і ефективні вокодери для майже реального часу (можливо, паралельний вокодер для швидкості).
• Одне із завдань — крослінгвальне вирівнювання: імовірно, застосовують IPA або зведене фонематичне представлення, щоб модель могла відтворювати інші мови одним і тим самим голосом із правильною вимовою (за відгуками — працює непогано).
• Також велика робота ведеться на рівні обробки тексту: правильна вимова імен, омографів, контексту (якість свідчить про добру нормалізацію тексту і, мабуть, внутрішню мовну модель для вибору правильної вимови).
• Ймовірно, ElevenLabs використовують цикл зворотного зв’язку: багато користувачів — багато фідбеку, тому модель постійно донавчається/актуалізується (особливо щодо частих помилок та виправлень).

Сфери застосування:

• Озвучення аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення версій аудіокниг без найму дикторів, обираючи відповідний голос оповідача з бібліотеки або клонуючи власний. Видавці локалізують книги, клонуючи голос оповідача іншою мовою.
• Озвучування відео (YouTube, e-Learning): Творці швидко генерують озвучки для пояснювальних відео чи курсів. Деякі використовують це для A/B тестування різних стилів голосу для контенту.
• Розробка ігор: Незалежні розробники ігор використовують ElevenLabs, щоб озвучити репліки неігрових персонажів, підбираючи різні голоси для кожного персонажа й генеруючи діалоги, значно економлячи на витратах на запис.
• Дублювання та локалізація: Студія може дублювати фільм чи серіал багатьма мовами, використовуючи клон голосу оригінального актора, який «говорить» цими мовами — зберігаючи оригінальну вокальну індивідуальність. Уже зараз ElevenLabs використовували у фан-проєктах, щоб оригінальні актори «промовляли» нові репліки.
• Доступність та читання: Користувачі використовують сервіс для зручного прослуховування статей, електронних листів або PDF голосом на свій вибір. Люди з порушенням зору отримують вигоду від природнішого TTS, що робить довге слухання комфортнішим.
• Прототипування голосу: Рекламні агентства чи режисери створюють прототипи озвучок та реклами за допомогою AI-голосів для погодження з клієнтом перед остаточним записом. Іноді AI-голос настільки якісний, що лишається у фінальній версії для дрібних проєктів.
• Персональне клонування голосу: Люди клонують голоси літніх родичів (з дозволу) для збереження або свій власний, щоб делегувати певні завдання (наприклад, щоб їхній «голос» читав їхні тексти).
• Інтерактивне сторітелінг: Додатки чи ігри, що динамічно генерують контент, використовують ElevenLabs для проголошення змінних реплік (з урахуванням затримки передачі даних).
• Голоси для кол-центрів та віртуальних асистентів: Компанії можуть створювати унікальний брендований голос через клонування чи налаштування в ElevenLabs і використовувати його у своїх IVR або віртуальних асистентах, щоб підкреслити фірмовий стиль.
• Ефективність створення контенту: Автори генерують аудіо-діалоги персонажів, щоб почути, як вони звучать у виконанні, що допомагає у написанні сценаріїв.

Модель ціноутворення: ElevenLabs пропонує фріміум та підписочну модель:

• Безкоштовний рівень: ~10 хвилин згенерованого аудіо на місяць для тестування zapier.com.
• Тариф Starter: $5/місяць (або $50/рік) — близько 30 хвилин на місяць плюс доступ до клонування голосу та базових прав на комерційне використання zapier.com.
• Вищі тарифи (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують більше на місяць і надають більше використання (години генерації) та додаткові можливості: вища якість, більше власних голосів, пріоритет, можливо, доступ до API залежно від тарифу zapier.com zapier.com.
• Enterprise: індивідуальне ціноутворення для великих обсягів (необмежені плани обговорюються індивідуально тощо).
• У порівнянні з хмарним TTS, які часто беруть плату за символ, ElevenLabs рахує тривалість вихідного аудіо. Наприклад, $5 за 30 хвилин, тобто приблизно $0,17 за хвилину, що конкурентоспроможно з урахуванням якості та включених прав.
• Можна часто докупити додатковий обсяг (overages або разові пакети).
• Вартість включає використання готових голосів і клонування голосу. Якщо ви клонували чийсь голос через бібліотеку голосів, може знадобитися підтвердження прав, тощо, але сервіс дбає про законність використання.
• API доступний для підписників (ймовірно, починаючи з тарифу $5, але з обмеженням квоти).
• Загалом сервіс дуже доступний для індивідуальних творців (що й забезпечило популярність), проте масштабується для більших потреб.

Переваги:

• Неперевершена якість і реалістичність голосу: Користувачі відзначають, що голоси ElevenLabs одні з найбільш людяних серед публічно доступних zapier.com zapier.com. Вони передають емоції й природну ритміку, випереджаючи великі TTS сервіси за виразністю.
• Зручність та творча свобода: Платформа розроблена так, що навіть недосвідчений користувач може клонувати голос або налаштувати стиль за кілька кліків. Це знижує поріг для творчого використання AI-голосу.
• Величезний вибір голосів: Сотні голосів і можливість створити свій власний означають фактично необмежений вибір стилю чи персонажу — набагато більше, ніж стандартні TTS сервіси, де 20-50 голосів.
• Багатомовність і крос-мовність: Можливість переносити голос іншою мовою збереженням акценту/емоцій — унікальний продажний аргумент, який спрощує створення багатомовного контенту.
• Швидкий цикл розвитку: Як стартап, ElevenLabs швидко впроваджує нові функції (наприклад, за рік — від v1 до v3, додавання мов, підтримка сміху та шепоту). Вони також оперативно враховують відгуки спільноти.
• Активна спільнота: Багато творців долучаються, діляться порадами та голосами, що розширює охоплення й забезпечує дослідження багатьох сценаріїв застосування, роблячи продукт стійкішим.
• Гнучка інтеграція через API: Розробники можуть інтегрувати ElevenLabs у додатки (наприклад, інструменти для озвучки чи Discord-боти, які генерують голосовий контент).
• Вигідна ціна за можливості: Для малого та середнього використання значно дешевше, ніж замовляти голос і студію, забезпечуючи майже професійний результат. Для інді-творців це важливий аргумент.
• Етичний контроль: Впроваджено певні запобіжники (для клонування голосу потрібна верифікація або доступні тільки на вищих тарифах, щоб запобігти зловживанням; також є визначення зловживань із голосом). Це підвищує довіру з боку правовласників.
• Фінансування та зростання: Добре фінансується й широко використовується, тож має значний потенціал для розвитку.

Недоліки:

• Потенціал для зловживань: Саме сильні сторони (реалістичне клонування) можуть бути й негативом — на початку вже були факти використання для дипфейків. Це змусило їх запровадити суворіші політики й виявлення зловживань. Проте сам факт існування технології означає ризик імітацій, якщо не захищати сервіс.
• Стабільність для довгих текстів: Іноді важко зберегти однакову емоційність на дуже довгих озвучках. Модель може трохи змінювати тон чи ритм між главами (налаштування стабільності та майбутня v3 це покращують).
• Вимова незвичних слів: Хоч і непогано, але іноді неправильно вимовляє імена чи рідкісні терміни. Є ручне виправлення (можна фонетично вказати), але не завжди ідеально для кожного власного імені. Це типово й для конкурентів хмарних TTS.
• Обмеження API/масштаб: Для дуже великого використання (наприклад, автоматично генерувати тисячі годин) можливо наштовхнутись на обмеження швидкості. Хоча, ймовірно, для Enterprise-клієнтів бекенд масштабують, великі хмарні провайдери можуть справлятися зі значними паралельними запитами більш безшовно.
• Відсутність розпізнавання мовлення чи діалогового менеджменту: Це не повноцінна платформа розмовного AI — доведеться інтегрувати окремо STT і логіку (дехто вважає це мінусом порівняно з end-to-end рішеннями як Amazon Polly + Lex. Але ElevenLabs легко інтегрується з іншими.)
• Зростаюча конкуренція: Великі гравці та нові стартапи вже помітили успіх ElevenLabs; OpenAI також може вийти з просунутим TTS, а інші (наприклад, VALL-E від Microsoft) можуть зрештою конкурувати. ElevenLabs потрібно постійно інновувати, аби зберігати лідерство.
• Ліцензування та права: Користувачам треба бути уважними при використанні голосів, схожих на реальних людей чи клонів. Навіть із дозволом можуть бути правові сірі зони (права на схожість з образом) у різних країнах. Це може відлякувати деяких комерційних користувачів, доки питання не будуть чітко врегульовані.
• Акцент і мовні обмеження: Попри багатомовність, голос може зберігати акцент джерела. Для когось потрібен повністю носійський варіант (можливо, згодом ElevenLabs доповнить адаптацією голосу під мову або створить рідний голосовий банк для конкретної мови).
• Залежність від хмарного сервісу: Це закритий хмарний сервіс; локального офлайн-рішення немає. Деякі користувачі віддають перевагу локальному розміщенню для конфіденційного контенту (наприклад, компанії не хочуть завантажувати секретні тексти у хмару). Самостійного хостингу, як у деяких відкритих TTS-двигунах, не передбачено.

Останні оновлення (2024–2025):

• ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2 приблизно наприкінці 2023 року, значно поліпшивши результати для неанглійського мовлення (менше акценту, краща вимова).
• Вони випустили альфа-версію Voice Generation v3, яка може відтворювати сміх, змінювати стиль посеред речення і забезпечує загалом набагато динамічніший діапазон elevenlabs.io elevenlabs.io. Ймовірно, ця функція була повністю впроваджена у 2024 році, зробивши голоси ще більш реалістичними (наприклад, у демо показували цілі інсценовані сцени).
• Вони розширили можливості клонування голосу, дозволивши миттєве клонування голосу з лише ~3 секунд аудіо у обмеженій бета-версії (якщо це правда, можливо, вони використовують технологію подібну до Microsoft VALL-E, про яку вони точно знали). Це суттєво спростить процес клонування для користувача.
• Бібліотека голосів суттєво розширилась із запуском функції обміну голосами: до 2025 року доступно тисячі голосів, створених користувачами (деякі в публічному доступі або оригінальні) – своєрідний “маркетплейс” голосів.
• Вони уклали більше партнерств; наприклад, деякі видавці відкрито використовують ElevenLabs для аудіокниг, або інтеграцію з популярним відео ПО (можливо, плагін для Adobe Premiere чи After Effects для створення озвучення всередині додатку).
• Вони залучили більше фінансування за високою оцінкою zapier.com, що свідчить про розширення (можливо, у суміжні сфери, як діалогові системи чи дослідження просодії).
• Щодо безпеки, вони впровадили систему відбитків голосу – будь-яке аудіо, згенероване ElevenLabs, можна ідентифікувати завдяки прихованому водяному знаку або системі розпізнавання на основі ШІ, яку вони розробляють для запобігання зловживанням.
• Вони додали інструмент Voice Design (у бета-версії), що дозволяє користувачам “міксувати” голоси чи коригувати характеристики, створюючи новий AI-голос без необхідності зразка людського голосу. Це відкриває творчі можливості для створення унікальних голосів, не пов’язаних із реальними людьми.
• Також покращили використання API для розробників – додали функції асинхронної генерації, більше тонкого налаштування через API, і можливо, опцію on-prem для підприємств (не підтверджено, але можливо для великих клієнтів).
• Підсумовуючи, ElevenLabs і далі задає стандарт у сфері генерування AI-голосу у 2025 році, змушуючи інших наздоганяти.

Офіційний сайт: Платформа ElevenLabs Voice AI zapier.com zapier.com (офіційний сайт для перетворення тексту в мовлення та клонування голосу від ElevenLabs).

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

Огляд: Resemble AI — це провідна платформа AI-клонування голосу та кастомного тексту-в-мовлення, яка дозволяє створювати надреалістичні голосові моделі та генерувати мовлення цими голосами. Заснована у 2019 році, Resemble фокусується на швидкому й масштабованому клонуванні голосу для творчих і комерційних задач. Вона вирізняється тим, що пропонує декілька способів клонування голосів: з тексту (наявні TTS-голоси, які можна кастомізувати), з аудіоданих і навіть для конвертації голосу в реальному часі. До 2025 року Resemble AI використовується для створення правдоподібних AI-голосів для кіно, ігор, реклами та віртуальних помічників, часто там, де потрібен специфічний голос, що або імітує реальну людину, або є унікальним брендовим голосом. Функція “Localize” дозволяє одному голосу говорити багатьма мовами (подібно до ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble пропонує API та веб-студію й особливо підходить підприємствам, які хочуть інтегрувати кастомні голоси у свої продукти (з гнучким керуванням, наприклад, локальним розгортанням).

Тип: Текст-в-мовлення й клонування голосу, а також Конвертація голосу в реальному часі.

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

Можливості й цільові користувачі:

• Клонування голосу: Користувачі можуть створити клон голосу, записавши лише кілька хвилин аудіо. Клонування Resemble — високої якості, збережено тембр та акцент оригіналу. Цільові користувачі: відеостудії для синтетичних голосів талановитих людей, бренди для формування унікального голосу-персони, розробники для унікальних голосів у застосунках.
• Кастомне TTS-генерування: Після клонування чи створення голосу можна вводити текст і генерувати мовлення цим голосом у додатку чи по API. Мова може передавати широкий спектр емоцій (Resemble здатен захоплювати емоції з датасету чи через додатковий контроль).
• Конвертація в реальному часі: Унікальна функція – Resemble може здійснювати speech-to-speech конвертацію: ви говорите — а система миттєво видає це іншим, клонованим голосом resemble.ai resemble.ai. Це корисно для дубляжу чи “живих” застосувань (наприклад, коли людина говорить, а чути голос іншого персонажа).
• Локалізація (крос-мовна): Їхній інструмент Localize може перекладати й озвучувати голос понад 60 мовами resemble.ai. Можуть узяти англомовний голос і змусити його “говорити” іншими мовами зі збереженням ідентичності голосу. Це дає змогу глобально локалізувати діалоги чи контент.
• Емоції та стиль: Resemble акцентує увагу не лише на копіюванні голосу, а й емоцій та стилю. Їхня система здатна переносити емоційну забарвленість із референс-записів у результат resemble.ai resemble.ai.
• Гнучкий вхід і вихід: Підтримується не лише текст, а й API з передачею параметрів емоцій, а також система “Dialogue” для керування діалогами. Результати експортуються у стандартні аудіоформати з тонким контролем, наприклад, регулюванням швидкості тощо.
• Інтеграція і розгортання: Resemble пропонує cloud API, а також може розгортатись локально чи у приватній хмарі для підприємств (тобто, дані не залишають контур компанії). Є плагін для Unity для геймдеву, що спрощує додавання голосів у ігри. Імовірно — підтримка інтеграції з телефонією.
• Сценарії використання та користувачі: Геймдев (Resemble використовували для ігрових персонажів), кіно (наприклад, для заміни реплік чи голосів CGI-персонажів), реклама (клонування голосу “зірки” за погодженням), кол-центри (створення віртуальних агентів з унікальним голосом), інклюзивність (наприклад, надати людині, яка втратила голос, цифровий “голос-близнюк”).

Ключові функції:

• 4 способи клонування: Resemble пропонує клонування за допомогою запису голосу на вебі (читання 50 фраз тощо), завантаження готових даних, створення нового голосу шляхом змішування, або “one-click” злиття кількох голосів для нового стилю.
• Speech-to-speech pipeline: Можна подати аудіо на вхід (своїм голосом), і Resemble перетворить це у цільовий голос, зберігаючи інтонації та нюанси — практично в реальному часі (коротка затримка).
• API і GUI: Нетехнічні користувачі можуть користуватись зручною веб-панеллю для генерації клипів, редагування інтонації на окремих словах (є функція ручного налаштування темпу та акцентування — подібно до Overdub у Descript).
• Захоплення емоцій: Вони рекламують “повний спектр емоцій” — якщо у навчальних записах були різні емоційні стани, система здатна їх відтворити. Також дозволяє маркувати тренувальні дані по емоціях, щоб задавати “злий” чи “радісний” стиль під час генерації.
• Mасова генерація й персоналізація: API Resemble дозволяє генерацію у масштабі (наприклад, тисячі індивідуальних повідомлень — є кейс з персоналізованими аудіорекламами з унікальними іменами тощо).
• Якість і поліпшення: Використано нейронний високоякісний вокодер для кришталево чистого виходу. Згадується аналіз і виправлення слабких аудіосигналів до транскрипції telnyx.com — це, ймовірно, до STT Watson, але, напевно, Resemble теж попередньо обробляє дані.
• Проекти й співпраця: Є функції керування проектами у веб-студії для командної роботи над голосовими проектами, прослуховування дублів тощо.
• Етика / верифікація: Також є заходи перевірки права власності на голос — наприклад, потрібне підтвердження фрази згоди. Можуть додавати водяний знак у вихідне аудіо для виявлення при потребі.
• Resemble Fill – примітна функція: можна завантажити реальний запис і, якщо в ньому є пропущені чи погані слова, дописати текст, і система акуратно змішає фрагмент у клонований голос — фактично AI-озвучувальне “латання”. В кіно це зручно для виправлення реплік без дозапису.
• Аналітика і тюнінг: Для підприємств — аналітика використання, налаштування лексикону (свої вимови тощо).

Підтримка мов: Понад 50 мов для генерації голосу aibase.com, і окремо згадуються 62 мови у локалізаційному інструменті resemble.ai. Тобто дуже широкий перелік (схожий на ElevenLabs): англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, ймовірно різні індійські мови, арабська тощо. Вказується, що голос може говорити мовами, яких не було в оригіналі, — тобто це мультимовний TTS-двигун.
Також згадується підтримка code-switching за потреби, але це більше до STT. Для TTS багатомовність — ключова перевага.

Технічна основа:

• Двигун Resemble, ймовірно, використовує багатоголосову нейронну TTS-модель (наприклад, Glow-TTS або варіант FastSpeech) у поєднанні з вокодером високої якості (швидше за все, щось подібне до HiFi-GAN). Інтегрують енкодер голосу (схожий на техніки speaker embedding) для швидкого клонування з прикладів.
• Вони згадують використання машинного навчання у великому масштабі – ймовірно, тренування на величезних об’ємах голосових даних (можливо, ліцензованих зі студій, з публічних датасетів тощо).
• Реальний час конвертації мовлення означає модель, що може брати аудіо-ознаки вихідного голосу й зіставляти їх з ознаками цільового голосу майже в реальному часі. Можливо, тут поєднується автоматичне розпізнавання мови (для виділення фонем/вирівнювання по часу) та ресинтез з тембром цільового голосу, або використання end-to-end моделі, що не потребує явної транскрипції для швидкості.
• Контроль емоцій: Ймовірно використовується підхід style tokens, окремі моделі для кожної емоції або додаткове донавчання з мітками емоцій.
• Локалізація: Можливо, використовується пайплайн: перетворення мовлення в текст (з перекладом), потім перетворення тексту в мовлення. Або ж є пряма крос-мовна модель (менш імовірно). Інтегрується перекладач. Особлива увага на приданні особистості голосу в інших мовах – значить використовується та сама модель голосу для неанглійських текстів.
• Масштабованість і швидкість: Заявляють про конвертацію в реальному часі з мінімальною затримкою. Генерація TTS для стандартного тексту трохи повільніша, ніж у ElevenLabs (якщо більше бекенду), але йдуть оптимізації. Згадується генерація 15 хвилин аудіо з лише 50 записаних речень (швидке клонування).
• Сфокусовані на високій деталізації відтворення акустики, щоб клон був невідрізнимим. Можливо, використовуються сучасні loss-функції чи GAN для збереження ідентичності голосу.
• Зазначають аналіз і корекцію аудіо-вхідних сигналів для S2S – ймовірно, для зниження шуму або вирівнювання фонового тону.
• Технологія включає Voice Enhancer (покращення якості звуку) за необхідності для вхідних сигналів.

Сфери застосування:

• Кіно і телебачення: Resemble використовується для клонування голосів акторів у постпродакшені (наприклад, щоб замінити репліку або створити рядки, якщо актор недоступний). Також для AI-голосів CG-персонажів чи омолодження голосу (старий голос звучить молодо).
• Ігри: Студії використовують Resemble для генерації годин діалогів для NPC після клонування кількох акторів (економія і швидке оновлення сценаріїв).
• Реклама і маркетинг: Бренди клонують голос знаменитості (з дозволу) для варіацій реклами чи персоналізованих промо в масштабі. Або створюють вигаданий голос бренду для єдиної ідентичності на різних ринках, зберігаючи унікальний тембр.
• Розмовні AI-агенти: Деякі компанії застосовують індивідуальні голоси Resemble для IVR чи віртуальних помічників, що підкреслюють індивідуальність бренду (наприклад, голосовий помічник банку з унікальним голосом).
• Особисте використання (втрата голосу): Люди, що втрачають голос через хворобу, клонує його через Resemble для подальшого спілкування (як text-to-speech). Це схоже з сервісами на кшталт Lyrebird (куплений Descript); Resemble теж це пропонує.
• Локалізація медіа: Студії дабінгу використовують Resemble Localize для швидкої озвучки – на вхід подають оригінальні фрази, на вихід отримують цільову мову в схожому голосі. Значно скорочує час, хоча часто потребує доопрацювання людиною.
• Інтерактивні історії: Інтегрується у додатки чи AI-наративи, де потрібно генерувати голоси на льоту (рідше через затримку, але можливо).
• Корпоративне навчання та електронне навчання: Оповідання для навчальних відео/курсів голосами професіоналів у кількох мовах без переозвучення, із збереженням постійного тону.

Модель ціноутворення: Resemble орієнтований більше на enterprise, проте наводить деякі тарифи:

• Є безкоштовна пробна версія (обмежене клонування голосу і кілька хвилин генерації під водяним знаком).
• Зазвичай ціна залежить від використання або підписки. Для окремих креаторів – коло $30/міс за певний обсяг і голоси, далі плата за додатковий обсяг.
• Для enterprise – індивідуальні умови. Є й модель оплати по міру для API.
• Один із джерел вказує ціну $0,006 за секунду згенерованого аудіо (~$0,36/хв) для стандартної генерації, зі знижкою на обсяг.
• Можлива окрема плата за створення голосу (якщо треба якість, за участі технічної команди).
• ElevenLabs дешевше, тому Resemble конкурує не ціною, а функціоналом і орієнтацією на бізнес (наприклад, безліміт на індивідуальному плані чи корпоративна ліцензія).
• Є опція ліцензування моделі для on-prem – ціна висока, але дає повний контроль.
• Загалом дорожче, ніж ElevenLabs при аналогічному використанні, але пропонує унікальні можливості (реальний час, інтеграція, інтерфейси тощо), що виправдано для певних клієнтів.

Переваги:

• Комплексний набір для Voice AI: Resemble покриває усе – TTS, клонування, конвертація голосу в реальному часі, багатомовний дабінг, монтаж аудіо. Це універсальна платформа для синтезу голосу.
• Фокус на бізнес і кастомізацію: Пропонують багато гнучкості (варіанти розгортання, підтримка, інтеграції) – корисно для корпоративних клієнтів.
• Якісне клонування і емоційна точність: Клони дуже високої якості, численні кейси показують чудову передачу стилю й емоцій resemble.ai resemble.ai. Наприклад, кейс із кампанією до Дня матері з 354 тис. персоналізованих повідомлень із 90% точністю resemble.ai — показник якості й масштабованості.
• Можливість роботи в реальному часі: Живе перетворення голосу – серйозна перевага, мало хто таке пропонує. Це дає нові можливості для онлайн-виступів чи трансляцій (наприклад, прямий дубляж мови іншого спікера).
• Локалізація / мови: Понад 60 мов із фокусом на збереження одного голосу resemble.ai. Це величезна перевага для глобального виробництва контенту.
• Етика й контроль: Подають себе як етичний сервіс (обов’язкова згода) й роблять на цьому акцент у маркетингу – важливо для клієнтів з питаннями IP. Є технології превенції зловживань (наприклад, верифікаційна фраза для запису, як у конкурентів).
• Кейси й досвід: Resemble використовується у відомих проєктах (зокрема, Голлівуд), що дає репутацію. Наприклад, вказаний на сайті кейс Apple Design Award-winning гри resemble.ai – креативні можливості (Crayola Adventures із динамічним озвученням).
• Масштабованість і ROI: Деякі клієнти відмічають значне зростання контенту (кейс Truefan: ×70 контент, ×7 вплив на дохід resemble.ai), що демонструє здатність до масштабних проєктів.
• Кілька голосів/емоцій у одному фрагменті: Демонструють легкість створення діалогів чи інтерактивних голосів (наприклад, ABC Mouse у Q&A для дітей resemble.ai).
• Контроль якості голосу: Є інструменти забезпечення якості (міксування з фоновим звуком, мастеринг для студії) – те, що ігнорує більшість plain TTS-API.
• Постійний розвиток: Постійні поліпшення (наприклад, нещодавні Contextual AI voices чи нові алгоритми).

Недоліки:

• Не такий простий/дешевий для ентузіастів: Порівняно з ElevenLabs, орієнтований на корпоративний сегмент. Інтерфейс потужний, але менш інтуїтивний, ніж у Eleven для новачків. Ціна теж може стати бар’єром для дрібних користувачів (вони виберуть ElevenLabs).
• Менш помітний серед масової аудиторії: Хоч має високу репутацію серед спеціалістів, не такий “вірусний”, як ElevenLabs для масових креаторів у 2023. Він асоціюється більше з професійними сервісами для бізнесу.
• Якість vs ElevenLabs: Різниця невелика, але деякі ентузіасти відзначають перевагу ElevenLabs у надреалістичних емоціях англійською, хоча Resemble майже поруч і іноді кращий у реальному часі. Конкуренція висока, але враження важливе.
• Фокусованість: Поєднання TTS і реального часу потребує балансування оптимізації, тоді як ElevenLabs концентрується на офлайн-якості TTS. Якщо не контрольовано, один напрям може трохи відставати (але поки справляються).
• Залежність від якості записів: Для найкращих клонів треба чисті високоякісні записи оригіналу. Якщо є шум або мало даних, якість стає нижчою — попри засоби поліпшення, фізику не обдуриш.
• Юридичні питання: Та ж категорія, що й у конкурентів – етика клонування голосу. Вони мінімізують ризики, однак є побоювання щодо регуляцій або публічного ставлення до “deepfake”. Resemble, орієнтований на enterprise, працює з NDA та дозволами, але це загальний ризик.
• Конкуренція й перетин: З’явилося багато нових дешевших сервісів (часто на основі відкритих моделей). Resemble має конкурувати якістю та функціоналом. Великі платформи (наприклад, Microsoft Custom Neural Voice із Nuance) напряму конкурують у enterprise.
• Контроль користувача: Хоча є інструменти редагування, деталізовано змінити всі нюанси мови складно — творці часто змушені генерувати кілька версій або редагувати аудіо після (це проблема всіх AI-голосів).

Останні оновлення (2024–2025):

• Resemble запустила «Resemble AI 3.0» приблизно у 2024 році з великими покращеннями моделі, зосереджуючись на ширшому емоційному діапазоні та кращій багатомовності. Можливо, була інтегрована технологія на кшталт VALL-E або покращені можливості zero-shot для зменшення обсягу даних, необхідних для створення клонів.
• Вони розширили кількість локалізованих мов приблизно з 40 до 62 та підвищили точність перекладу так, щоб зберігалася інтонація оригіналу (ймовірно, завдяки вирівнюванню перекладу тексту зі стилістичними підказками голосу).
• Затримки у реальному часі для конвертації голосу скоротили ще більше — можливо, зараз відповідь займає менше ніж 1 секунду.
• Вони представили функцію контролю стилю за зразком – наприклад, ви надаєте зразок цільової емоції чи контексту, і TTS відтворює цей стиль. Це корисно, коли потрібно, щоб голос у певній репліці звучав, скажімо, збуджено чи сумно: ви даєте референсний уривок із цим тоном (можливо, з оригінальних даних спікера або навіть з іншого голосу), щоби задати напрямок синтезу.
• Ймовірно, інтегрували невеликий LLM для прогнозування інтонації (наприклад, автоматичне визначення того, на чому зробити наголос чи як емоційно прочитати речення залежно від змісту).
• Покращено платформу для розробників: наприклад, більш оптимізований API для генерації багатьох голосових кліпів паралельно, websockets для потокового TTS у реальному часі тощо.
• З приводу безпеки: випущено Voice Authentication API, що дозволяє перевірити, чи створене аудіо генероване Resemble, і чи не намагається хтось скопіювати чужий голос (внутрішній водяний знак або детекція голосового підпису).
• Здобуто великі партнерства – наприклад, з основними студіями дубляжу чи співпраця з медіакомпаніями для локалізації контенту. Відомий приклад — кейс Age of Learning (ABC Mouse), але можуть з’являтися й інші.
• Ймовірно, розширили власний маркетплейс голосів: можливо, уклали партнерства з акторами озвучування для створення ліцензованих голосових скінів, за використання яких можуть платити інші (етична монетизація голосів).
• Постійні R&D-дослідження Resemble тримають їх серед лідерів сервісів клонування голосу у 2025 році з надійною клієнтською базою серед підприємств.

Офіційний сайт: Платформа для клонування голосу Resemble AI aibase.com resemble.ai (офіційний сайт з описом їхніх можливостей кастомного голосу та голосового спіч-ту-спіч у реальному часі).

Джерела:

1. Google Cloud Text-to-Speech – «380+ голосів у 50+ мовах і варіантах». (Google Cloud documentation cloud.google.com】
2. Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка 120+ мов, транскрипція у реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
3. Microsoft Azure Neural TTS – «Підтримує 140 мов/варіантів і 400 голосів». (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
4. Microsoft Azure STT – Дружній до підприємств STT із кастомізацією та безпекою для 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
5. Amazon Polly – «Amazon Polly пропонує 100+ голосів у 40+ мовах… емоційно виразні генеративні голоси». (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
6. Amazon Transcribe – ASR наступного покоління зі 100+ мовами, розпізнаванням спікерів, у реальному часі й у пакетному режимі. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
7. IBM Watson STT – «Моделі, що налаштовуються для галузевої специфіки, надійна захист даних; використовується в охороні здоров’я/юриспруденції». (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
8. Nuance Dragon – «Dragon Medical пропонує високоточну транскрипцію складної медичної термінології; гнучке хмарне чи локальне розгортання». (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
9. OpenAI Whisper – Open-source модель, натренована на 680k годин, «підтримує 99 мов», близька до state-of-the-art точність багатьма мовами. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
10. OpenAI Whisper API – «$0.006 за хвилину» для Whisper-large через OpenAI, дає змогу низько-вартісної та якісної транскрипції для розробників deepgram.com】.
11. Deepgram Nova-2 – «На 30% нижчий WER, ніж у конкурентів; найточніший англійський STT (медіанний WER 8.4% проти 13.2% у Whisper)». (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
12. Deepgram Customization – Дає можливість тренувати власні моделі під специфічний жаргон, +18% точності від попередньої моделі. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
13. Speechmatics Accuracy & Bias – «Показав 91,8% точності на дитячих голосах (замість Google 83,4%); на 45% менше помилок на афроамериканських голосах». (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
14. Speechmatics Flow (2024) – ASR у реальному часі + LLM + TTS для голосових асистентів; 50 мов з різними акцентами. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
15. ElevenLabs Voice AI – «Понад 300 голосів, ультрареалістичність з емоційною варіацією; клонування голосу підтримується (5 хвилин аудіо → новий голос)». (Zapier Review zapier.com zapier.com】
16. ElevenLabs Pricing – Безкоштовно 10 хв/міс, платно від $5/міс за 30 хв з клонуванням і комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
17. ElevenLabs Multilingual – Один голос говорить 30+ мовами; експресивна v3 модель може шепотіти, кричати, навіть співати. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
18. Resemble AI Voice Cloning – «Генеруйте мову у вашому клонованому голосі 62 мовами; конвертація голос у голос у реальному часі». (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
19. Resemble Case Study – *Кампанія Truefan: 354тис. персоналізованих відео з клонованими AI-голосами відомих людей на 90% схожості, 7× ROI resemble.ai】, *ABC Mouse використав Resemble у інтерактивному дитячому додатку з голосовим Q&A в реальному часі resemble.ai】.
20. Resemble AI Features – Захоплення емоцій і трансфер стилю для клонованих голосів; можливість редагувати вже записане аудіо («Resemble Fill»). (Resemble AI documentation resemble.ai resemble.ai】