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

Google Cloud Speech AI надає функцію перетворення тексту в мовлення з використанням понад 380 голосів більш ніж 50 мовами на базі WaveNet/Neural2, розпізнавання мовлення у 125+ мовах, а також функцію Custom Voice, яка стане загальнодоступною у 2024 році.
Azure Speech Service пропонує Neural Text-to-Speech із 446 голосами 144 мовами (станом на середину 2024 року), розпізнавання мовлення у 75+ мовах і Custom Neural Voice з розгортанням у хмарі або локально.
Amazon Polly надає понад 100 голосів більш ніж 40 мовами, включає Neural Generative TTS із 13 надзвичайно експресивними голосами до кінця 2024 року, а Amazon Transcribe підтримує понад 100 мов.
IBM Watson Speech Services забезпечують перетворення тексту в мовлення більш ніж 13 мовами та розпізнавання мовлення 8–10 мовами, з великими мовними моделями 2024 року та локальним розгортанням через Cloud Pak.
Nuance Dragon Medical One забезпечує майже 100% точність медичної диктовки після адаптації користувача, підтримує автономну роботу на ПК та інтегрується з Microsoft 365 Dictate і Dragon Ambient Experience.
OpenAI Whisper — це відкрита модель STT, навчена на 680 000 годинах аудіо, підтримує близько 99 мов, може перекладати мовлення, а Whisper-large через API коштує $0,006 за хвилину.
Deepgram випустила Nova-2 у 2024 році, що забезпечує приблизно на 30% нижчий WER і медіанний WER 8,4% на різних даних, з потоковою обробкою в реальному часі та локальним розгортанням.
Speechmatics Flow, запущений у 2024 році, поєднує STT з LLM і TTS, підтримує понад 30 мов, демонструє 91,8% точності на дитячих голосах із покращенням на 45% для афроамериканських голосів; ірландська та мальтійська були додані у серпні 2024 року.
ElevenLabs пропонує понад 300 готових голосів і, з моделлю v3 2024 року, підтримує понад 30 мов і клонування голосу з кількох хвилин аудіо.
Resemble AI забезпечує конвертацію та клонування голосу в реальному часі 62 мовами за допомогою Localize, а кампанія Truefan створила 354 000 персоналізованих повідомлень із приблизно 90% схожістю голосу.

Вступ

Технології Voice AI у 2025 році відзначаються значними досягненнями у сферах перетворення тексту в мовлення (TTS), розпізнавання мовлення (STT) та клонування голосу. Провідні платформи галузі забезпечують дедалі природніше синтезування мовлення та високу точність розпізнавання, що дозволяє використовувати їх для віртуальних асистентів, транскрипції в реальному часі, реалістичного озвучення та багатомовного дубляжу. У цьому звіті представлені 10 найкращих платформ Voice AI, які домінують у 2025 році, досягаючи успіху в одній або кількох із цих сфер. Кожен розділ містить огляд можливостей, ключові функції, підтримувані мови, базові технології, сфери застосування, ціни, сильні/слабкі сторони, останні інновації (2024–2025) та посилання на офіційну сторінку продукту. Для швидкого ознайомлення з основними характеристиками наведено порівняльну таблицю.

Порівняльна таблиця

Платформа	Можливості (TTS/STT/Клонування)	Модель ціноутворення	Цільові користувачі та випадки використання
Google Cloud Speech AI	TTS (голоси WaveNet/Neural2); STT (120+ мов); Опція створення власного голосуcloud.google.com id.cloud-ace.com	Оплата за використання (за символ для TTS; за хвилину для STT); Доступні безкоштовні кредитиcloud.google.com	Підприємства та розробники, які створюють голосові додатки глобального масштабу (контакт-центри, транскрипція медіа, IVR тощо)krisp.ai cloud.google.com
Microsoft Azure Speech Service	TTS (нейронні голоси – 400+ голосів, 140+ мовtechcommunity.microsoft.com); STT (75+ мов, переклад)telnyx.com krisp.ai; Custom Neural Voice (клонування)	Оплата за використання (за символ/годину); безкоштовний рівень і кредити Azure для тестуванняtelnyx.com	Підприємства, яким потрібен безпечний, налаштовуваний голосовий ШІ (багатомовні додатки, голосові асистенти, транскрипція для медицини/юридичної сфери)krisp.ai krisp.ai
Amazon AWS Voice AI (Polly & Transcribe)	TTS (100+ голосів, 40+ мовaws.amazon.com, нейронні та генеративні голоси); STT (у реальному часі та пакетно, 100+ мовaws.amazon.com)	Оплата за використання (за мільйон символів для TTS; за секунду для STT); Безкоштовний рівень на 12 місяців aws.amazon.com aws.amazon.com	Бізнеси на AWS, яким потрібні масштабовані голосові функції (озвучення медіа, транскрипція дзвінків служби підтримки, голосові інтерактивні додатки) telnyx.com aws.amazon.com
IBM Watson Speech Services	TTS (нейронні голоси багатьма мовами); STT (у реальному часі та пакетно, моделі, налаштовані під домен)	Оплата за використання (безкоштовний lite-рівень; багаторівневе ціноутворення залежно від використання)	Підприємства у спеціалізованих сферах (фінанси, охорона здоров’я, юриспруденція), яким потрібні високонастроювані та безпечні голосові рішення krisp.ai telnyx.com
Nuance Dragon (Microsoft)	STT (надзвичайно точне диктування; версії для окремих сфер, напр. медицина, юриспруденція); Голосові команди	Ліцензія на користувача або підписка (програмне забезпечення Dragon); Корпоративні ліцензії для хмарних сервісів	Професіонали (лікарі, юристи) та підприємства, яким потрібна високоточна транскрипція та голосове документування krisp.ai krisp.ai
OpenAI Whisper (open source)	STT (передова багатомовна ASR – ~99 мов zilliz.com; також переклад)	Відкритий код (ліцензія MIT); використання OpenAI API приблизно $0,006/хвилина	Розробники та дослідники, яким потрібне найточніше розпізнавання мовлення (напр. транскрипційні сервіси, переклад мов, аналіз голосових даних) zilliz.com zilliz.com
Deepgram	STT (корпоративного рівня, моделі на основі трансформерів з на 30% меншою помилкою порівняно з конкурентами deepgram.com); Деякі можливості TTS з’являються	Підписка або API з оплатою за використання (безкоштовні кредити, далі багаторівневе ціноутворення; ~$0,004–0,005/хв для новітньої моделі) deepgram.com	Технологічні компанії та контакт-центри, яким потрібен reтрансляція в реальному часі, обробка великого обсягу з можливістю налаштування моделі telnyx.com deepgram.com
Speechmatics	STT (самонавчальна ASR, 50+ мов з будь-яким акцентом audioxpress.com); деякі голосові рішення з інтеграцією LLM (Flow API для ASR+TTS) audioxpress.com audioxpress.com	Підписка або корпоративна ліцензія (хмарний API або локально); індивідуальні розрахунки для великих обсягів	Медіа та глобальні компанії, яким потрібна інклюзивна, незалежна від акценту транскрипція (живі субтитри, голосова аналітика) з локальними опціями для приватності speechmatics.com speechmatics.com
ElevenLabs	TTS (ультрареалістичні, виразні голоси); Клонування голосу (індивідуальні голоси зі зразків); Багатомовний синтез голосу (30+ мов в оригінальному голосі) elevenlabs.io resemble.ai	Безкоштовний тариф (~10 хв/місяць); Платні плани від $5/місяць (30 хв+) zapier.com zapier.com	Контент-кріейтори, видавці та розробники, яким потрібен високоякісний озвучення, аудіокниги, голоси персонажів або клонування голосу для медіа zapier.com zapier.com
Resemble AI	TTS & Клонування голосу (миттєве клонування голосу з емоціями; конвертація мови в мову); Дубляж 50+ мовами з тим самим голосом <a href=”https://www.aibase.com/news/554#:~:text=The%20data%20to%20be%20translateaibase.com resemble.ai	Корпоративне та тарифікація на основі використання (індивідуальні плани; доступна безкоштовна пробна версія)	Медіа, ігрові та маркетингові команди, які створюють індивідуальні голоси бренду, локалізований голосовий контент або конвертацію голосу в реальному часі в інтерактивних додатках resemble.ai resemble.ai

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

Огляд: Speech AI від Google Cloud включає Cloud Text-to-Speech та Speech-to-Text API, які відомі високою якістю та масштабованістю. TTS від Google створює природне, схоже на людське мовлення за допомогою передових моделей глибокого навчання (наприклад, WaveNet, Neural2) videosdk.live, а STT забезпечує точне розпізнавання мовлення в реальному часі більш ніж 120 мовами/діалектами krisp.ai. Цільова аудиторія — від підприємств, яким потрібні багатомовні голосові додатки, до розробників, які вбудовують голос у додатки чи пристрої. Google також пропонує опцію Custom Voice, що дозволяє клієнтам створити унікальний AI-голос на основі власних записів id.cloud-ace.com (з етичними запобіжниками).

Ключові можливості:

Text-to-Speech: 380+ голосів понад 50 мовами/варіантами cloud.google.com, включаючи WaveNet та новітні голоси Neural2 для природної інтонації. Пропонує стилі голосу (наприклад, “Studio” — імітація професійних дикторів) і тонке налаштування через SSML для тону, висоти, швидкості та пауз videosdk.live videosdk.live.
Speech-to-Text: Потокове розпізнавання в реальному часі та пакетна транскрипція з підтримкою 125+ мов, автоматичною пунктуацією, часовими мітками на рівні слів і розпізнаванням мовців krisp.ai krisp.ai. Дозволяє speech adaptation (кастомні словники) для покращення розпізнавання термінів певної галузі krisp.ai krisp.ai.
Користувацькі моделі: Cloud STT дозволяє користувачам налаштовувати моделі під конкретну термінологію, а Cloud TTS пропонує Custom Voice (нейронне клонування голосу) для створення фірмового голосового стилю id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
Інтеграція та інструменти: Безшовно 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 (включаючи всі основні світові мови та багато регіональних варіантів) cloud.google.com, і 120+ мов для STT krisp.ai. Така широка мовна підтримка робить сервіс придатним для глобальних застосувань і локалізації. Обидва API підтримують кілька англійських акцентів і діалектів; STT може автоматично визначати мови в багатомовному аудіо й навіть транскрибувати змішування мов (до 4 мов в одному висловлюванні) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Технічна основа: Google TTS побудований на дослідженнях DeepMind – наприклад, WaveNet нейронних вокодерах і подальших розробках AudioLM/Chirp для виразного, низьколатентного мовлення cloud.google.com cloud.google.com. Голоси синтезуються за допомогою глибоких нейронних мереж, які досягають майже людського рівня інтонації. STT використовує наскрізні моделі глибокого навчання (доповнені величезними аудіоданими Google); оновлення базуються на архітектурах типу Transformer і масштабному навчанні для постійного підвищення точності. Google також забезпечує оптимізацію моделей для масштабного розгортання у хмарі, пропонуючи такі функції, як потокове розпізнавання з низькою затримкою та здатність обробляти зашумлене аудіо завдяки стійкому до шуму навчанню.

Варіанти використання: Універсальність голосових API Google забезпечує такі сценарії використання:

Автоматизація контакт-центрів: IVR-системи та голосові боти, які природно спілкуються з клієнтами (наприклад, голосовий агент Dialogflow, що надає інформацію про рахунок) cloud.google.com.
Транскрипція та субтитрування медіа: Транскрибування подкастів, відео або прямих трансляцій (субтитри в реальному часі) кількома мовами для забезпечення доступності або індексації.
Голосові асистенти та IoT: Використання у віртуальних асистентах на смартфонах або розумних домашніх пристроях (сама Google Assistant використовує цю технологію) та забезпечення голосового керування в IoT-додатках.
Електронне навчання та створення контенту: Генерація озвучення аудіокниг або відео з природними голосами, а також транскрипція лекцій чи зустрічей для подальшого перегляду.
Доступність: Забезпечення функції перетворення тексту в мовлення для екранних дикторів і допоміжних пристроїв, а також перетворення мовлення в текст для диктування замість набору тексту.

Ціноутворення: Google Cloud використовує модель оплата за фактом використання. Для TTS ціна розраховується за мільйон символів (наприклад, близько $16 за 1 млн символів для голосів WaveNet/Neural2, і менше для стандартних голосів). STT оплачується за кожні 15 секунд або за хвилину аудіо (~$0,006 за 15 с для стандартних моделей) залежно від рівня моделі та режиму (реальний час чи пакетна обробка). Google пропонує щедрий безкоштовний тариф – нові клієнти отримують $300 кредиту та щомісячні безкоштовні ліміти (наприклад, 1 година STT і кілька мільйонів символів TTS) cloud.google.com. Це робить початкове тестування маловитратним. Для великих обсягів доступні корпоративні знижки та контракти на зобов’язання використання.

Переваги: Платформа Google вирізняється високою якістю та точністю аудіо (завдяки дослідженням Google AI). Вона має широку мовну підтримку (справді глобальне охоплення) і масштабованість на інфраструктурі Google (може обробляти великі обсяги в реальному часі). Сервіси зручні для розробників завдяки простим REST/gRPC API та клієнтським бібліотекам. Постійні інновації Google (нові голоси, покращення моделей) забезпечують найсучаснішу продуктивність cloud.google.com. Крім того, як повноцінний хмарний пакет, він добре інтегрується з іншими сервісами Google (Storage, Translation, Dialogflow) для створення комплексних голосових додатків.

Недоліки: Вартість може стати високою при масштабуванні, особливо для генерації довгих TTS або цілодобової транскрипції – користувачі відзначають, що ціни Google можуть бути дорогими для великомасштабного використання без знижок на обсяг telnyx.com. Деякі користувачі повідомляють, що точність STT все ще може варіюватися для сильних акцентів або шумного аудіо, і може знадобитися адаптація моделі. У режимі реального часу STT може виникати невелика затримка при великому навантаженні telnyx.com. Ще один аспект – політика Google щодо даних: хоча сервіс пропонує опції конфіденційності, деякі організації з чутливими даними можуть віддати перевагу локальним рішенням (які хмароцентричний підхід Google напряму не пропонує, на відміну від деяких конкурентів).

Останні оновлення (2024–2025): Google продовжує вдосконалювати свої голосові сервіси. Наприкінці 2024 року компанія почала оновлювати багато TTS-голосів європейськими мовами до нових, більш природних версій googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Тепер Cloud TTS підтримує голоси Chirp v3 (з використанням досліджень AudioLM для природного звучання розмови) і синтез багатоголосого діалогу cloud.google.com cloud.google.com. У сфері STT Google запустила покращені моделі з вищою точністю та розширеним покриттям мов — понад 125 мов gcpweekly.com telnyx.com. Важливо, що Google зробила Custom Voice загальнодоступною, дозволяючи клієнтам навчати та розгортати власні TTS-голоси на основі їхніх аудіоданих (з етичним аудитом Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ці інновації, а також поступове додавання мов і діалектів, утримують Google на передовій голосового ШІ у 2025 році.

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

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

Огляд: Сервіс Azure AI Speech від Microsoft — це платформа корпоративного рівня, яка пропонує нейронний текст у мовлення, мовлення у текст, а також такі можливості, як переклад мовлення і індивідуальний нейронний голос. TTS від Azure надає величезний вибір голосів (понад 400 голосів у 140 мовах/локалях) з людською якістю techcommunity.microsoft.com, включаючи стилі та емоції. Її STT (розпізнавання мовлення) відзначається високою точністю, підтримує понад 70 мов для транскрипції в реальному часі або пакетної обробки telnyx.com, і навіть може перекладати усне мовлення на льоту іншими мовами krisp.ai. Відмінною рисою є корпоративна кастомізація: клієнти можуть навчати власні акустичні/мовні моделі або створювати клонований голос для свого бренду. Azure Speech тісно інтегрований з хмарною екосистемою Azure (SDK та REST API) і базується на багаторічних дослідженнях Microsoft у сфері мовлення (включаючи технології Nuance, яку Microsoft придбала).

Ключові можливості:

Нейронний текст у мовлення: Величезна бібліотека готових нейронних голосів у 144 мовах/варіантах (446 голосів станом на середину 2024 року) techcommunity.microsoft.com, від невимушених розмовних тонів до формальних стилів озвучування. Голоси створені з використанням глибоких моделей навчання Microsoft для просодії (наприклад, варіанти Transformer і Tacotron). Azure пропонує унікальні стилі голосу (радісний, емпатичний, обслуговування клієнтів, новинний тощо) і детальне налаштування (через SSML) висоти, темпу та вимови. Важливою особливістю є підтримка багатомовності та багатоголосся: деякі голоси можуть перемикатися між мовами, а сервіс підтримує декілька ролей мовців для створення діалогів.
Мовлення у текст: Високоточне ASR з режимами потокової обробки в реальному часі та пакетної транскрипції. Підтримує 75+ мов/діалектів telnyx.com і надає такі функції, як автоматична пунктуація, фільтрація ненормативної лексики, діаризація мовців, власний словник і переклад мовлення (транскрипція та переклад мовлення за один крок) krisp.ai. STT від Azure можна використовувати як для коротких команд, так і для довгих транскриптів, з можливістю покращених моделей для конкретних сценаріїв (наприклад, кол-центр).
Custom Neural Voice: Сервіс клонування голосу, який дозволяє організаціям створювати унікальний голос ШІ, змодельований на основі цільового диктора (потрібно близько 30 хвилин навчального аудіо та сувора перевірка надання згоди). Це створює синтетичний голос, який представляє бренд або персонажа, використовується в продуктах, таких як імерсивні ігри чи розмовні агенти. Custom Neural Voice від Microsoft відомий своєю якістю, як це видно на прикладі таких брендів, як голос Flo від Progressive або чат-боти AT&T.
Безпека та розгортання: Azure Speech приділяє особливу увагу корпоративній безпеці – шифрування даних, відповідність стандартам конфіденційності та можливість використання контейнеризованих кінцевих точок (щоб бізнес міг розгортати мовні моделі локально або на edge-пристроях для чутливих сценаріїв) krisp.ai. Така гнучкість (хмара або локально через контейнер) цінується в таких галузях, як охорона здоров’я.
Інтеграція: Створено для інтеграції з екосистемою Azure – наприклад, використання з Cognitive Services (Translation, Cognitive Search), Bot Framework (для голосових ботів) або Power Platform. Також підтримує Speaker Recognition (аутентифікація за голосом) як частину мовних сервісів.

Підтримувані мови: Голосовий ШІ Azure надзвичайно багатомовний. TTS охоплює 140+ мов і варіантів (із голосами майже всіма основними мовами та багатьма регіональними варіантами – наприклад, кілька акцентів англійської, китайські діалекти, індійські мови, африканські мови) techcommunity.microsoft.com. STT підтримує 100+ мов для транскрипції (і може автоматично визначати мови в аудіо або обробляти багатомовне мовлення) techcommunity.microsoft.com. Функція Speech Translation підтримує десятки мовних пар. Microsoft також постійно додає малоресурсні мови, прагнучи до інклюзивності. Така широта робить Azure найкращим вибором для застосунків, яким потрібна міжнародна присутність або підтримка локальних мов.

Технічна основа: Технологія розпізнавання мовлення Microsoft базується на глибоких нейронних мережах і масштабних дослідженнях (деякі з яких походять з Microsoft Research і придбаних алгоритмів Nuance). Neural TTS використовує моделі на кшталт Transformer і варіанти FastSpeech для генерації мовленнєвої хвилі, а також вокодери, подібні до WaveNet. Останнім проривом Microsoft стало досягнення людського паритету в певних TTS-завданнях – завдяки масштабному навчанню та тонкому налаштуванню для імітації нюансів людської вимови techcommunity.microsoft.com. Для STT Azure використовує комбінацію акустичних і мовних моделей; з 2023 року впроваджено акустичні моделі на основі Transformer (покращення точності та стійкості до шуму) і уніфіковані моделі “Conformer”. Azure також використовує ансамблювання моделей і навчання з підкріпленням для постійного вдосконалення. Крім того, надається адаптивне навчання – можливість покращувати розпізнавання специфічної термінології шляхом надання текстових даних (кастомні мовні моделі). З боку інфраструктури Azure Speech може використовувати прискорення на GPU у хмарі для потокової обробки з низькою затримкою та автоматично масштабується для обробки пікових навантажень (наприклад, живі субтитри для великих подій).

Сфери застосування: Azure Speech використовується в різних галузях:

Обслуговування клієнтів і IVR: Багато підприємств використовують STT і TTS від Azure для роботи IVR-систем кол-центрів і голосових ботів. Наприклад, авіакомпанія може використовувати STT для транскрипції телефонних запитів клієнтів і відповідати голосом Neural TTS, навіть перекладаючи між мовами за потреби krisp.ai.
Віртуальні асистенти: Технологія лежить в основі голосу для віртуальних агентів, таких як Cortana і сторонніх асистентів, вбудованих у автомобілі чи побутову техніку. Функція створення кастомного голосу дозволяє цим асистентам мати унікальну особистість.
Створення контенту та медіа: Студії відеоігор і анімаційні компанії використовують Custom Neural Voice для надання персонажам унікальних голосів без масштабного запису акторів (наприклад, читання сценаріїв клонованим голосом актора). Медіакомпанії використовують Azure TTS для озвучування новин, аудіокниг або багатомовного дубляжу контенту.
Доступність і освіта: Точний STT від Azure допомагає створювати субтитри в реальному часі для зустрічей (наприклад, у Microsoft Teams) і лекцій, допомагаючи людям із порушеннями слуху або мовними бар’єрами. TTS використовується у функціях читання вголос у Windows, електронних книгах і навчальних додатках.
Продуктивність підприємства: Транскрипція зустрічей, голосових повідомлень або диктування для документів є поширеним використанням. Технологія Nuance Dragon (тепер під управлінням Microsoft) інтегрована для обслуговування професій, таких як лікарі (наприклад, перетворення мовлення в текст для клінічних нотаток) і юристи для диктування позовних заяв з високою точністю щодо термінології галузі krisp.ai krisp.ai.

Ціноутворення: Azure Speech використовує модель ціноутворення на основі споживання. Для STT стягується плата за годину обробленого аудіо (з різними тарифами для стандартних і кастомних або покращених моделей). Наприклад, стандартна транскрипція в реальному часі може коштувати близько $1 за годину аудіо. TTS оплачується за символ або за 1 мільйон символів (приблизно $16 за мільйон символів для нейронних голосів, що схоже на конкурентів). Custom Neural Voice передбачає додаткову плату за налаштування/тренування та плату за використання. Azure пропонує безкоштовні рівні: наприклад, певна кількість годин STT безкоштовно протягом перших 12 місяців і безкоштовні символи для перетворення тексту в мовлення. Azure також включає мовні сервіси у свій пакет Cognitive Services, який корпоративні клієнти можуть придбати з об’ємними знижками. Загалом, ціни конкурентоспроможні, але користувачам слід враховувати, що розширені функції (наприклад, кастомні моделі або стилі з високою точністю) можуть коштувати дорожче.

Переваги: Мовна служба Microsoft є готовою для підприємств – відома надійною безпекою, конфіденційністю та відповідністю вимогам (важливо для регульованих галузей) krisp.ai. Вона забезпечує неперевершену кастомізацію: кастомні голоси та моделі STT дають організаціям тонкий контроль. Широта підтримки мов і голосів є лідером галузі techcommunity.microsoft.com, що робить її універсальним рішенням для глобальних потреб. Інтеграція з ширшою екосистемою Azure та інструментами для розробників (відмінні SDK для .NET, Python, Java тощо) є сильною стороною, що спрощує розробку комплексних рішень. Голоси Microsoft дуже природні, часто отримують схвальні відгуки за виразність і різноманітність доступних стилів. Ще одна перевага — гнучке розгортання – можливість запуску в контейнерах дозволяє використовувати офлайн або на периферії, що пропонують лише деякі хмарні провайдери. Нарешті, постійні оновлення Microsoft (часто на основі власних продуктів, таких як Windows, Office і Xbox, які використовують мовні технології) означають, що служба Azure Speech отримує переваги від передових досліджень і масштабного тестування в реальних умовах.

Слабкі сторони: Хоча якість Azure висока, вартість може суттєво зрости при інтенсивному використанні, особливо для Custom Neural Voice (який вимагає значних інвестицій і проходження процесу затвердження Microsoft), а також для довготривалих транскрипцій, якщо немає корпоративної угоди telnyx.com. Велика кількість функцій і опцій сервісу означає вищу криву навчання – новим користувачам може бути складно орієнтуватися у всіх налаштуваннях (наприклад, вибір серед багатьох голосів або налаштування власних моделей вимагає певної експертизи). Щодо точності, Azure STT є одним із лідерів, але деякі незалежні тести показують, що Google або Speechmatics трохи випереджають на окремих бенчмарках (точність може залежати від мови чи акценту). Також повноцінне використання потенціалу Azure Speech часто передбачає, що ви перебуваєте в екосистемі Azure – сервіс найкраще працює при інтеграції з Azure storage тощо, що може не підійти тим, хто використовує мультихмарні рішення або шукає простіший автономний сервіс. Нарешті, як і з будь-яким хмарним сервісом, використання Azure Speech означає передачу даних у хмару – організації з надзвичайно чутливими даними можуть віддати перевагу рішенню лише на власних серверах (контейнер Azure допомагає, але не є безкоштовним).

Останні оновлення (2024–2025): Microsoft активно розширює мовні та голосові можливості. У 2024 році Azure Neural TTS додав 46 нових голосів і 2 нові мови, довівши загальну кількість до 446 голосів у 144 мовах techcommunity.microsoft.com. Також були скасовані старі “стандартні” голоси на користь виключно нейронних голосів (з вересня 2024 року) для забезпечення вищої якості learn.microsoft.com. Microsoft представила інноваційну функцію Voice Flex Neural (попередній перегляд), яка дозволяє ще динамічніше змінювати стилі мовлення. У STT Microsoft інтегрувала деякі можливості Dragon від Nuance в Azure – наприклад, моделі Dragon Legal і Medical стали доступними в Azure для галузевої транскрипції з надзвичайно високою точністю щодо технічних термінів. Також були випущені оновлення Speech Studio, графічного інструменту для легкого створення власних мовних моделей і голосів. Ще одна важлива новина: Speech to Text від Azure отримав покращення завдяки новій foundation model (заявлено, що це модель із мільярдами параметрів), яка підвищила точність приблизно на 15% і дозволила транскрибувати змішані мови за один раз aws.amazon.com aws.amazon.com. Додатково Microsoft оголосила про інтеграцію мовлення з Azure OpenAI services – це дозволяє, наприклад, конвертувати мову зустрічі в текст і одразу запускати GPT-4 для підсумовування (все в межах Azure). Безперервна інтеграція генеративного ШІ (наприклад, GPT) із мовленням, а також покращення в роботі з акцентами та упередженнями (частково завдяки партнерству Microsoft із організаціями для зниження рівня помилок для різних мовців), утримують Azure Speech у лідерах у 2025 році.

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

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

Огляд: Amazon Web Services (AWS) надає потужний хмарний голосовий ШІ через Amazon Polly для перетворення тексту в мовлення (Text-to-Speech) та Amazon Transcribe для перетворення мовлення в текст (Speech-to-Text). Polly перетворює текст у природне мовлення різними голосами та мовами, а Transcribe використовує автоматичне розпізнавання мовлення (ASR) для створення дуже точних транскрипцій з аудіо. Ці сервіси є частиною широких AI-пропозицій AWS і користуються масштабованістю та інтеграцією AWS. Голосові технології Amazon відзначаються надійністю та впроваджені в різних галузях для завдань, таких як IVR-системи, субтитрування медіа, голосові асистенти тощо. Хоча Polly і Transcribe — це окремі сервіси, разом вони покривають увесь спектр потреб у голосовому введенні та виведенні. Amazon також пропонує пов’язані сервіси: Amazon Lex (для розмовних ботів), Transcribe Call Analytics (для аналітики контакт-центрів) та індивідуальну програму Brand Voice (де Amazon створює унікальний TTS-голос для бренду клієнта). AWS Voice AI орієнтований на розробників і підприємства, які вже працюють в екосистемі AWS, пропонуючи їм легку інтеграцію з іншими ресурсами AWS.

Ключові можливості:

Amazon Polly (TTS): Polly пропонує 100+ голосів 40+ мовами та варіантами aws.amazon.com, включаючи як чоловічі, так і жіночі голоси, а також комбінацію нейронних і стандартних опцій. Голоси «природні», створені за допомогою глибинного навчання для передачі природної інтонації та ритму. Polly підтримує нейронний TTS для високоякісного мовлення та нещодавно представила Neural Generative TTS engine – передову модель (з 13 ультра-експресивними голосами станом на кінець 2024 року), яка створює більш емоційне, розмовне мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly надає такі функції, як підтримка Speech Synthesis Markup Language (SSML) для тонкого налаштування мовлення (вимова, акценти, паузи) aws.amazon.com. Також є спеціальні стилі голосу; наприклад, стиль Newscaster для читання новин або Conversational для невимушеного тону. Унікальна функція Polly — автоматичне регулювання швидкості мовлення для довгих текстів (дихання, пунктуація) за допомогою long-form синтезу, що забезпечує більш природне читання аудіокниг чи новин (є навіть спеціальні голоси для long-form).
Amazon Transcribe (STT): Transcribe може обробляти як пакетне транскрибування попередньо записаних аудіофайлів, так і транскрибування в реальному часі. Підтримує 100+ мов і діалектів для транскрибування aws.amazon.com, і може автоматично визначати мову, якою говорять. Основні функції включають діаризацію мовців (розрізнення мовців у багатоголосому аудіо) krisp.ai, кастомний словник (навчання системи термінам або іменам, специфічним для галузі) telnyx.com, пунктуацію та регістр (автоматично вставляє розділові знаки та великі літери для зручності читання) krisp.ai, а також генерацію часових міток для кожного слова. Transcribe також має функції фільтрації контенту (маскування або позначення ненормативної лексики/ПІД) та редагування – корисно для записів кол-центрів для приховування конфіденційної інформації. Для телефонії та зустрічей існують спеціалізовані покращення: наприклад, Transcribe Medical для медичної мови (відповідає HIPAA) та Call Analytics, який не лише транскрибує, а й надає аналіз настроїв, категоризацію дзвінків і генерацію підсумків із вбудованим ML aws.amazon.com aws.amazon.com.
Інтеграція та інструменти: І Polly, і Transcribe інтегруються з іншими сервісами AWS. Наприклад, результат Transcribe може напряму передаватися в Amazon Comprehend (NLP-сервіс) для глибшого аналізу тексту або в Translate для перекладу транскриптів. Polly може працювати з AWS Translate для створення голосового виходу іншою мовою. AWS надає SDK багатьма мовами (Python boto3, Java, JavaScript тощо) для легкого виклику цих сервісів. Також є зручні функції, наприклад, MediaConvert від Amazon може використовувати Transcribe для автоматичної генерації субтитрів до відеофайлів. Додатково AWS пропонує Presign APIs, які дозволяють безпечно завантажувати файли напряму з клієнта для транскрибування або стрімінгу.
Кастомізація: Хоча голоси Polly створені заздалегідь, AWS пропонує Brand Voice — програму, в рамках якої експерти Amazon створять індивідуальний TTS-голос для клієнта (це не самообслуговування; це співпраця — наприклад, KFC Canada співпрацювала з AWS для створення голосу полковника Сандерса через Brand Voice Polly venturebeat.com). Для Transcribe кастомізація здійснюється через власний словник або Custom Language Models (для деяких мов AWS дозволяє навчити невелику власну модель, якщо у вас є транскрипти; наразі в обмеженому попередньому перегляді).
Продуктивність і масштабованість: Сервіси Amazon відомі тим, що протестовані у виробничих масштабах (Amazon, ймовірно, навіть використовує Polly та Transcribe внутрішньо для Alexa та сервісів AWS). Обидва сервіси можуть обробляти великі обсяги: Transcribe у режимі потокової передачі може одночасно обробляти багато потоків (масштабується горизонтально), а пакетна обробка дозволяє обробляти багато годин аудіо, збережених на S3. Polly може швидко синтезувати мовлення, навіть підтримує кешування результатів, і пропонує нейронне кешування частих фраз. Затримка низька, особливо якщо використовувати AWS-регіони, близькі до користувачів. Для IoT або edge-використання AWS не пропонує офлайн-контейнери для цих сервісів (на відміну від Azure), але надає edge-конектори через AWS IoT для потокової передачі у хмару.

Підтримувані мови:

Amazon Polly: Підтримує десятки мов (наразі близько 40+). Це включає більшість основних мов: англійська (США, Велика Британія, Австралія, Індія тощо), іспанська (ЄС, США, Латинська Америка), французька, німецька, італійська, португальська (Бразилія та ЄС), гінді, арабська, китайська, японська, корейська, російська, турецька та інші aws.amazon.com. Багато мов мають кілька голосів (наприклад, американська англійська має понад 15 голосів). AWS продовжує додавати мови – наприклад, наприкінці 2024 року додали чеські та швейцарсько-німецькі голоси docs.aws.amazon.com. Не всі мови світу охоплені, але вибір широкий і постійно зростає.
Amazon Transcribe: Станом на 2025 рік підтримує 100+ мов і варіантів для транскрипції aws.amazon.com. Спочатку охоплював близько 31 мови (переважно західні мови), але Amazon значно розширив список, використовуючи модель нового покоління, щоб включити набагато більше мов (зокрема, в’єтнамську, фарсі, суахілі тощо). Також підтримує багатомовну транскрипцію – може розпізнавати та транскрибувати двомовні розмови (наприклад, суміш англійської та іспанської в одному дзвінку). Для спеціалізованих сфер: Transcribe Medical наразі підтримує медичне диктування кількома діалектами англійської та іспанської мов.

Технічні основи: Генеративний голос Amazon (Polly) використовує передові моделі нейронних мереж, включаючи трансформер з мільярдом параметрів для своїх новітніх голосів aws.amazon.com. Така архітектура моделі дозволяє Polly генерувати мовлення у потоковому режимі, зберігаючи високу якість – створюючи мовлення, яке є «емоційно залученим і дуже розмовним» aws.amazon.com. Ранніші голоси використовують конкатенативні підходи або старіші нейронні мережі для стандартних голосів, але зараз основна увага повністю зосереджена на нейронному TTS. З боку STT, Amazon Transcribe працює на основі ASR-моделі нового покоління (з мільярдами параметрів), яку Amazon створила та навчила на величезних обсягах аудіо (за повідомленнями, мільйони годин) aws.amazon.com. Ймовірно, модель використовує архітектуру Transformer або Conformer для досягнення високої точності. Вона оптимізована для роботи з різними акустичними умовами та акцентами (Amazon прямо зазначає, що враховує різні акценти та шуми) aws.amazon.com. Примітно, що еволюція Transcribe була під впливом досягнень розпізнавання мовлення Amazon Alexa – покращення з моделей Alexa часто впроваджуються у Transcribe для ширшого використання. AWS використовує методи самонавчання для мов з обмеженими ресурсами (подібно до SpeechMix або wav2vec), щоб розширити мовне покриття. Щодо розгортання, ці моделі працюють на керованій інфраструктурі AWS; AWS має спеціалізовані чипи для інференсу (наприклад, AWS Inferentia), які можуть використовуватися для ефективної роботи цих моделей.

Варіанти використання:

Інтерактивна голосова відповідь (IVR): Багато компаній використовують Polly для озвучування підказок і Transcribe для розпізнавання того, що кажуть абоненти в телефонних меню. Наприклад, IVR банку може озвучувати інформацію про рахунок через Polly і використовувати Transcribe для розуміння усних запитів.
Аналітика контакт-центрів: Використання Transcribe для транскрибування дзвінків у службу підтримки (через Amazon Connect або інші платформи кол-центрів) і подальшого аналізу для визначення настроїв клієнтів або ефективності агентів. Функції Call Analytics (з визначенням настроїв і підсумовуванням) допомагають автоматизувати контроль якості дзвінків aws.amazon.com aws.amazon.com.
Медіа та розваги: Polly використовується для створення озвучення новинних статей або блогів (деякі новинні сайти пропонують «прослухати цю статтю» з голосами Polly). Transcribe використовується мовниками для створення субтитрів до прямих ефірів на ТБ або відеоплатформами для автоматичної генерації субтитрів до відео, які завантажують користувачі. Виробничі студії можуть використовувати Transcribe для отримання транскриптів відзнятого матеріалу з метою монтажу (пошук у відео за текстом).
Електронне навчання та доступність: Платформи електронного навчання використовують Polly для перетворення письмового контенту в аудіо різними мовами, роблячи навчальні матеріали більш доступними. Transcribe може допомогти створювати розшифровки уроків або дозволяти студентам шукати по записах лекцій.
Голосові функції пристроїв та додатків: Багато мобільних додатків або IoT-пристроїв використовують AWS для голосових функцій. Наприклад, мобільний додаток може використовувати Transcribe для голосового пошуку (запишіть питання, надішліть у Transcribe, отримайте текст). Голоси Polly можна вбудовувати у пристрої, такі як розумні дзеркала або системи оголошень, щоб озвучувати сповіщення чи повідомлення.
Багатомовне дублювання: Використовуючи комбінацію сервісів AWS (Transcribe + Translate + Polly), розробники можуть створювати автоматизовані рішення для дублювання. Наприклад, взяти англійське відео, розшифрувати його, перекласти транскрипцію іспанською, а потім використати іспанський голос Polly для створення іспаномовної дубльованої аудіодоріжки.
Ігри та інтерактивні медіа: Розробники ігор можуть використовувати Polly для динамічних діалогів NPC (щоб текстові діалоги могли озвучуватися без запису акторів для кожної репліки). У Polly навіть є голос NTTS (Justin), створений для співу, який деякі використовують для творчих проєктів.

Ціноутворення: Вартість AWS базується на споживанні:

Amazon Polly: Оплата за мільйон символів вхідного тексту. Перші 5 мільйонів символів на місяць безкоштовно протягом 12 місяців (для нових акаунтів) aws.amazon.com. Далі стандартні голоси коштують близько $4 за 1 млн символів, нейронні голоси — близько $16 за 1 млн символів (ці ціни можуть трохи відрізнятися залежно від регіону). Нові “генеративні” голоси можуть мати преміальне ціноутворення (наприклад, трохи вища ціна за символ через більші обчислення). Вартість Polly приблизно відповідає Google/Microsoft у категорії нейронних голосів. Додаткової плати за зберігання чи трансляцію аудіо немає (окрім мінімальної плати за S3 або передачу даних, якщо ви зберігаєте/доставляєте аудіо).
Amazon Transcribe: Оплата за секунду аудіо. Наприклад, стандартна транскрипція коштує $0.0004 за секунду (тобто $0.024 за хвилину). Отже, одна година коштує близько $1.44. Для додаткових функцій діють трохи інші тарифи: наприклад, використання Transcribe Call Analytics або Medical може коштувати трохи дорожче (~$0.0008/сек). Трансляція в реальному часі також оплачується за секунду. AWS пропонує 60 хвилин транскрипції безкоштовно на місяць протягом 12 місяців для нових користувачів aws.amazon.com. Також AWS часто пропонує знижки для великих обсягів або корпоративних контрактів через AWS Enterprise Support.
Підхід AWS є модульним: якщо ви використовуєте Translate або інші сервіси разом, вони оплачуються окремо. Однак перевага в тому, що ви платите лише за використане, і можете зменшити витрати до нуля, коли не користуєтеся. Це вигідно для нерегулярного використання, але для дуже великих постійних навантажень може знадобитися домовленість про знижки або використання saving plans від AWS.

Сильні сторони: Найбільшою перевагою голосових сервісів AWS є їхня доведена масштабованість і надійність – вони розроблені для обробки продукційних навантажень (SLA AWS 99,9%, багаторегіональна надмірність тощо). Глибока інтеграція з екосистемою AWS є плюсом для тих, хто вже використовує AWS (IAM для контролю доступу, S3 для введення/виведення тощо, усе працює разом безшовно). Голоси Polly вважаються дуже природними, а додавання нових генеративних голосів ще більше скоротило розрив із людською мовою, плюс вони спеціалізуються на емоційній виразності aws.amazon.com. Transcribe відомий своєю стійкістю до складного аудіо (він був одним із перших, хто зробив акцент на обробці різних акцентів і шумного фону aws.amazon.com). Сервіси відносно прості у використанні через API, а AWS має хорошу документацію та приклади коду. AWS також пропонує конкурентні ціни, а безкоштовний рівень допомагає новим користувачам. Ще одна перевага – швидкий темп удосконалень: Amazon регулярно додає функції (наприклад, виявлення токсичності в Transcribe для модерації) і розширює підтримку мов, часто надихаючись реальними потребами клієнтів AWS. Щодо безпеки, AWS сильний: контент шифрується, і ви можете обрати не зберігати дані або автоматично видаляти їх після обробки. Для корпоративних клієнтів AWS також надає людську підтримку та архітекторів рішень для ефективного впровадження цих сервісів.

Слабкі сторони: Для деяких розробників потенційним недоліком є те, що AWS вимагає створення облікового запису та розуміння AWS IAM і консолі, що може бути надмірним, якщо потрібно лише швидко протестувати голос (на відміну від деяких конкурентів, які пропонують простіші публічні кінцеві точки або GUI-інструменти). На відміну від деяких конкурентів (Google, Microsoft), AWS не має самообслуговуваного кастомного клонування голосу для всіх; Brand Voice доступний лише для великих клієнтів. Це означає, що менші користувачі не можуть навчати власні голоси на AWS, окрім функції лексикону. AWS також наразі не має опції локального/офлайн розгортання для Polly чи Transcribe – лише хмара (хоча можна використовувати edge Outposts або локальні зони Amazon, але це не те саме, що офлайн-контейнер). Щодо точності, хоча Transcribe сильний, деякі незалежні тести іноді оцінювали точність Microsoft або Google трохи вище для окремих мов чи сценаріїв (це залежить; нова модель AWS значно скоротила цей розрив). Ще один аспект: покриття мов у TTS – 40+ мов це добре, але Google і Microsoft підтримують ще більше; AWS може трохи відставати в деяких локалізованих голосових опціях (наприклад, Google наразі має більше індійських мов у TTS, ніж Polly). Нарешті, велика кількість суміжних сервісів AWS може заплутати деяких користувачів (наприклад, вибір між Transcribe і Lex для певних завдань), що вимагає певних знань хмарної архітектури.

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

Polly: У листопаді 2024 року AWS запустила шість нових “генеративних” голосів кількома мовами (французька, іспанська, німецька, різновиди англійської), розширивши кількість голосів у цій категорії з 7 до 13 aws.amazon.com. Ці голоси використовують новий генеративний TTS-двигун і є дуже виразними, орієнтованими на використання в розмовному ШІ. Також додано Long-Form NTTS voices для іспанської та англійської, які зберігають чіткість на дуже довгих уривках aws.amazon.com aws.amazon.com. Раніше, у 2024 році, AWS представила голос у стилі Newscaster бразильською португальською та іншими мовами. У березні 2025 року документація Amazon Polly показує, що сервіс тепер підтримує чеську та швейцарську німецьку мови, що відображає постійне розширення мовної підтримки docs.aws.amazon.com. Ще одне оновлення: AWS покращила якість нейронних голосів Polly (ймовірно, оновлення базової моделі) – деякі користувачі відзначили плавнішу просодію в оновлених голосах.
Transcribe: У середині 2024 року Amazon анонсувала наступне покоління ASR-моделі (Nova), яка забезпечила значне підвищення точності та збільшила кількість мов до 100+ aws.amazon.com. Також було запущено Transcribe Call Analytics по всьому світу, з можливістю отримувати конспекти розмов за допомогою генеративного ШІ (інтеграція з AWS Bedrock або моделями OpenAI) – фактично автоматичне підбиття ключових моментів дзвінка після транскрибування. Ще одна нова функція – Real-Time Toxicity Detection (запущена наприкінці 2024 року), яка дозволяє розробникам виявляти мову ворожнечі або домагання в живому аудіо через Transcribe, що важливо для модерації живих голосових чатів aws.amazon.com. У 2025 році AWS тестує у режимі preview кастомні мовні моделі (CLM) для Transcribe, що дозволяє компаніям донавчати ASR на власних даних (це конкурує з кастомним STT від Azure). Щодо ціноутворення, AWS зробила Transcribe більш вигідним для клієнтів з великими обсягами, автоматично вводячи багаторівневе ціноутворення після досягнення певних порогів годин на місяць. Усі ці оновлення демонструють прагнення AWS залишатися лідером у сфері голосового ШІ, постійно покращуючи якість і функціонал.

Офіційні вебсайти: Amazon Polly – сервіс перетворення тексту в мовлення aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – сервіс перетворення мовлення в текст aws.amazon.com aws.amazon.com.

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

Огляд: IBM Watson пропонує як Text-to-Speech, так і Speech-to-Text у складі своїх AI-сервісів Watson. IBM має довгу історію у сфері мовленнєвих технологій, а її хмарні сервіси відзначаються увагою до налаштування, галузевої експертизи та захисту даних. Watson Text-to-Speech може синтезувати природне звучання мовлення багатьма мовами, а Watson Speech-to-Text забезпечує дуже точну транскрипцію з можливістю адаптації до спеціалізованої лексики. Мовленнєві сервіси IBM особливо популярні в таких галузях, як охорона здоров’я, фінанси та юриспруденція, де лексика може бути складною, а безпека даних має першочергове значення. IBM дозволяє розгортання своїх моделей на власних серверах (через IBM Cloud Pak), що приваблює організації, які не можуть використовувати публічну хмару для голосових даних. Хоча частка IBM на ринку хмарних мовленнєвих сервісів менша порівняно з трьома лідерами (Google, MS, AWS), вона залишається надійним постачальником корпоративного рівня для мовленнєвих рішень, які потребують налаштування під специфічну термінологію або інтеграції з ширшою екосистемою Watson (що включає перекладачі, фреймворк асистента тощо).

Ключові особливості:

Watson Text-to-Speech (TTS): Підтримує декілька голосів понад 13+ мовами (включаючи англійську США/Великобританія, іспанську, французьку, німецьку, італійську, японську, арабську, бразильську португальську, корейську, китайську тощо). Голоси є “нейронними”, і IBM постійно їх оновлює – наприклад, для деяких мов додано нові експресивні нейронні голоси (наприклад, експресивний австралійський англійський голос) cloud.ibm.com. IBM TTS дозволяє налаштовувати параметри, такі як висота тону, швидкість і акценти, використовуючи розширення SSML від IBM. Деякі голоси мають функцію експресивного читання (наприклад, голос може звучати співчутливо або збуджено). IBM також додала функцію індивідуального голосу, де клієнти можуть співпрацювати з IBM для створення унікального синтетичного голосу (аналогічно до брендового голосу, зазвичай для корпоративних клієнтів). Вражаюча особливість – низька затримка потокової передачі – TTS від IBM може повертати аудіо в реальному часі частинами, що корисно для швидких голосових асистентів.
Watson Speech-to-Text (STT): Пропонує транскрипцію в реальному часі або пакетну обробку з такими функціями, як діаризація мовців (розрізнення мовців) krisp.ai, виявлення ключових слів (можливість виводити часові мітки для конкретних ключових слів), та альтернативи слів (альтернативи з рейтингом впевненості для невпевнених транскрипцій). STT від IBM відома потужною підтримкою кастомних мовних моделей: користувачі можуть завантажувати тисячі термінів, специфічних для галузі, або навіть аудіо+транскрипти для адаптації моделі, наприклад, до медичної термінології чи юридичних фраз krisp.ai krisp.ai. Це суттєво підвищує точність у цих сферах. IBM також підтримує декілька широкосмугових і вузькосмугових моделей, оптимізованих для телефонного аудіо та високоякісного аудіо. Підтримується близько 10 мов для транскрипції (англійська, іспанська, німецька, японська, мандаринська тощо) з високою точністю, а для деяких мов є окремі телефонні моделі (які обробляють телефонні шуми та кодеки). Цікава функція — автоматичне смарт-форматування – наприклад, може форматувати дати, валюти та числа у транскрипції для зручності читання.
Оптимізація для галузей: IBM пропонує попередньо навчені галузеві моделі, такі як Watson Speech Services for Healthcare, які вже адаптовані для медичної диктовки, та транскрипція для медіа та розваг із бібліотеками власних назв для медіа. Ці опції відображають консалтинговий підхід IBM, коли рішення може бути налаштоване під домен клієнта.
Безпека та розгортання: Важливою перевагою є те, що IBM дозволяє запускати Watson Speech-сервіси у власному середовищі клієнта (поза IBM Cloud) через IBM Cloud Pak for Data. Це контейнеризоване рішення означає, що чутливе аудіо ніколи не залишає сервери компанії, що вирішує питання локалізації та конфіденційності даних. Навіть у IBM Cloud передбачено, що дані за замовчуванням не зберігаються, а всі передавання зашифровані. IBM відповідає суворим стандартам (HIPAA, готовність до GDPR).
Інтеграція: Watson Speech інтегрується з Watson Assistant від IBM (можна легко додати STT/TTS до чат-ботів). Також сервіс пов’язаний із ширшим AI-портфоліо IBM – наприклад, результати STT можна передати у Watson Natural Language Understanding для аналізу тональності або у Watson Translate для багатомовної обробки. IBM надає веб-сокети та REST-інтерфейси для потокової та пакетної обробки відповідно.

Підтримувані мови:

TTS: Власна TTS від IBM охоплює близько 13 мов (та деякі діалекти). Це включає основні ділові мови. Хоча це менше, ніж у Google чи Amazon, IBM робить акцент на якісних голосах у підтримуваних мовах. Помітні мови: англійська (США, Велика Британія, Австралія), французька, німецька, італійська, іспанська (ЄС та Латинська Америка), португальська (Бразилія), японська, корейська, мандарин (спрощена китайська), арабська та, можливо, російська. Останні оновлення додавали більше голосів до існуючих мов, а не багато нових мов. Наприклад, IBM представила 27 нових голосів для 11 мов в одному оновленні voximplant.com (наприклад, додавання дитячих голосів, нових діалектів).
STT: IBM STT підтримує приблизно 8-10 мов стабільно (англійська, іспанська, французька, німецька, японська, корейська, бразильська португальська, сучасна стандартна арабська, мандаринська китайська та італійська). Англійська (США та Велика Британія) має найбільше функцій (з можливістю налаштування та моделями для вузькосмугового звуку). Деякі мови мають опції перекладу на англійську у Watson (хоча це окрема служба Watson). У порівнянні з конкурентами, мовний діапазон IBM менший, але він охоплює мови з найбільшим попитом у бізнесі, і для них пропонує налаштування.

Технічна основа: Технології мовлення IBM еволюціонували з її досліджень (IBM була піонером із такими технологіями, як ViaVoice на основі прихованих марковських моделей у 90-х, а згодом і підходів глибокого навчання). Сучасний Watson STT використовує глибокі нейронні мережі (ймовірно, подібні до бінаправлених LSTM або акустичних моделей Transformer) плюс n-грамну або нейронну мовну модель. IBM робить акцент на адаптації до домену: ймовірно, використовується transfer learning для донавчання базових моделей на доменних даних при створенні кастомної моделі. IBM також використовує так зване “Speaker Adaptive Training” у деяких дослідженнях – можливо, це дозволяє моделі адаптуватися, якщо вона розпізнає постійного мовця (корисно для диктування). Watson TTS використовує нейронну sequence-to-sequence модель для синтезу мовлення; IBM має техніку експресивного налаштування – навчання голосів на експресивних записах, щоб вони могли генерувати більш емоційне мовлення. Дослідження IBM з емоційного TTS (наприклад, стаття “Expressive Speech Synthesis”) впливають на голоси Watson TTS, роблячи їх здатними до тонких змін інтонації. Ще один елемент: IBM впровадила механізм уваги у TTS для кращої обробки абревіатур і невідомих слів. Щодо інфраструктури, сервіси IBM – це контейнеризовані мікросервіси; продуктивність хороша, хоча історично деякі користувачі відзначали, що Watson STT може бути трохи повільнішим за Google у поверненні результатів (віддає перевагу точності над швидкістю, але це могло покращитися). Ймовірно, IBM також використовує GPU-прискорення для генерації TTS.

Використання:

Охорона здоров’я: Лікарні використовують Watson STT (часто через партнерів) для транскрибування продиктованих лікарями нотаток (Dragon Medical поширений, але IBM пропонує альтернативу для деяких). Також голосова взаємодія в медичних додатках (наприклад, медсестра вголос задає питання інформаційній системі лікарні й отримує відповідь через Watson Assistant із STT/TTS).
Обслуговування клієнтів: IBM Watson Assistant (віртуальний агент) у поєднанні з Watson TTS/STT забезпечує роботу 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 запиту абонента і Watson TTS для відповіді).
Відповідність вимогам і медіа: Фінансові торгові компанії можуть використовувати Watson STT для транскрибування телефонних дзвінків трейдерів з метою моніторингу відповідності, використовуючи безпеку Watson і можливість локального розгортання. Медіаорганізації можуть використовувати Watson для транскрибування відео або архівування трансляцій (особливо якщо потрібне локальне рішення для великих архівів).
Освіта та доступність: Університети використовували Watson для транскрибування лекцій або створення субтитрів, особливо коли важлива конфіденційність контенту і є бажання запускати рішення локально. Watson TTS використовувався для створення аудіо для цифрового контенту та екранних читалок (наприклад, сайт електронної комерції використовує Watson TTS для озвучування описів товарів для користувачів із вадами зору).
Державний сектор: Безпечне розгортання Watson робить його придатним для державних установ, яким потрібні голосові технології, наприклад, для транскрибування публічних засідань (з кастомним словником для місцевих імен/термінів) або для надання багатомовних голосових відповідей для громадянських сервісів.
Автомобільна галузь: IBM мала партнерства щодо Watson у системах автомобільної інфотейнменту – використання STT для голосових команд у машині та TTS для озвучування відповідей (карти, інформація про транспортний засіб). Функція кастомного словника корисна для автомобільного жаргону (назви моделей авто тощо).

Ціноутворення: IBM пропонує Lite-план з певним безкоштовним лімітом (наприклад, 500 хвилин STT на місяць і певна кількість 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. Кастомні моделі коштують дорожче (можливо, ~$0,03/хв). Однак ці цифри можуть змінюватися; IBM часто укладає індивідуальні корпоративні угоди. Ціни IBM зазвичай конкурентні, іноді трохи нижчі за хвилину, ніж у великих хмарних конкурентів для STT, щоб залучити клієнтів. Недолік – менша кількість мов.
TTS: Вартість за мільйон символів, приблизно $20 за мільйон символів для Neural-голосів (стандартні голоси дешевші). Раніше ціна становила $0,02 за ~1000 символів, що відповідає $20 за мільйон. Експресивні голоси можуть коштувати стільки ж. Lite-рівень давав, наприклад, 10 000 символів безкоштовно.
Унікальна особливість IBM – це on-prem ліцензування – якщо ви розгортаєте через Cloud Pak, ви можете платити за річну ліцензію або використовувати кредити, що може бути суттєвою витратою, але включає необмежене використання до межі потужності. Це приваблює великих користувачів, які віддають перевагу фіксованій моделі витрат або яким потрібно зберігати дані всередині компанії.

Сильні сторони: Основна сила IBM полягає у кастомізації та галузевій експертизі. Watson STT можна тонко налаштувати для обробки складної термінології з високою точністю, krisp.ai krisp.ai, перевершуючи загальні моделі в таких контекстах, як медичне диктування чи юридичні транскрипти. Клієнти часто відзначають готовність IBM працювати над індивідуальними рішеннями – IBM може супроводжувати створення кастомної моделі або голосу за потреби (як платна послуга). Конфіденційність даних і можливість розгортання на власних серверах – велика перевага; мало хто пропонує такий рівень контролю. Це робить IBM вибором для певних урядових і корпоративних клієнтів. Точність IBM STT на чистому аудіо з належною кастомізацією відмінна – у деяких бенчмарках Watson STT був серед лідерів у таких сферах, як телефонна мова, коли був налаштований. Голоси IBM TTS, хоча й менш численні, дуже якісні (особливо нейронні голоси, запроваджені останніми роками). Ще одна перевага – інтеграція з повним AI-набором IBM: для компаній, які вже використовують Watson NLP, Knowledge Studio або платформи даних IBM, додати мовлення просто. IBM також має сильну мережу підтримки; клієнти часто отримують пряму підтримку інженерів Watson, якщо мають корпоративний план. Нарешті, бренд IBM в AI (особливо після перемоги DeepQA/Watson на Jeopardy) дає впевненість – деякі керівники довіряють IBM для критично важливих систем саме через цю спадщину.

Слабкі сторони: Мовні сервіси IBM мають менше мов і голосів у порівнянні з конкурентами – наприклад, якщо вам потрібен шведський TTS або вʼєтнамський STT, у IBM цього може не бути, тоді як у інших є. Це обмежує використання для глобальних споживчих застосунків. Інтерфейс IBM Cloud і документація, хоча й надійні, іноді поступаються зручністю для користувача порівняно з дуже орієнтованою на розробників документацією AWS чи інтегрованими студіями Azure. Ринковий імпульс IBM в AI сповільнився порівняно з новими гравцями; тому підтримка спільноти чи open-source прикладів для Watson speech рідкісніша. Ще один недолік – масштабованість для дуже великих реальних навантажень: хоча IBM може масштабуватися, у них не так багато глобальних дата-центрів для Watson, як, наприклад, у Google, тому затримки можуть бути більшими, якщо ви далеко від регіону IBM cloud. За вартістю, якщо вам потрібна велика різноманітність мов чи голосів, IBM може виявитися дорожчим, оскільки доведеться звертатися до кількох постачальників. Крім того, фокус IBM на корпоративному сегменті означає, що деякі аспекти “self-serve” менш зручні – наприклад, кастомізація моделі може вимагати ручних дій чи звернення до IBM, тоді як Google/AWS дозволяють завантажити дані для донавчання майже автоматично. IBM також не рекламує покращення точності моделей так часто – тому існує сприйняття, що їхні моделі оновлюються рідше (хоча насправді оновлення відбуваються, просто тихо). Нарешті, екосистема IBM не так широко використовується розробниками, що може бути недоліком, якщо вам потрібна широка підтримка спільноти чи інтеграція сторонніх інструментів.

Останні оновлення (2024–2025): IBM продовжує модернізувати свої мовні сервіси. У 2024 році IBM представила Великі мовні моделі (як функцію раннього доступу) для англійської, японської та французької мов, які значно підвищують точність завдяки використанню більших нейронних мереж (це було зазначено в примітках до релізу Watson STT) cloud.ibm.com. У Watson TTS з’явилися нові голоси: IBM додала покращені нейронні голоси для австралійської англійської, корейської та нідерландської мов у середині 2024 року cloud.ibm.com. Також були покращені експресивні стилі для деяких голосів (наприклад, голос американської англійської “Allison” отримав оновлення, щоб звучати більш розмовно для використання у Watson Assistant). Щодо інструментів, IBM випустила інтеграцію з Watson Orchestrate – тобто їхній low-code AI-оркестратор тепер може легко підключати STT/TTS, наприклад, для транскрибування зустрічі та подальшого підсумовування її за допомогою Watson NLP. IBM також працювала над зменшенням упередженості у розпізнаванні мовлення, визнаючи, що старі моделі мали вищий рівень помилок для певних діалектів; повідомляється, що їхня нова велика англійська модель покращила розпізнавання для різноманітних мовців завдяки навчанню на більш різноманітних даних. Помітна новинка 2025 року: IBM почала використовувати foundation models з huggingface для деяких завдань, і є припущення, що IBM може інтегрувати/відкрити моделі (наприклад, Whisper) у свої сервіси для мов, які вона не підтримує; однак офіційних оголошень поки що не було. Підсумовуючи, оновлення IBM стосуються покращення якості та підтримки актуальності (хоча вони були менш гучними, ніж анонси конкурентів). Відданість IBM гібридному хмарному AI означає, що, ймовірно, ми побачимо ще більше спрощення розгортання Watson Speech на Kubernetes і інтеграції з мультихмарними стратегіями.

Офіційний сайт: IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com і сторінки продуктів 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 вже давно є золотим стандартом для голосового диктування та транскрипції, особливо у професійних сферах. Nuance Communications (тепер компанія Microsoft з 2022 року) розробила Dragon як набір продуктів для різних галузей: Dragon Professional для загального диктування, Dragon Legal, Dragon Medical тощо, кожен з яких налаштований на словник своєї сфери. Dragon відомий своєю надзвичайно високою точністю перетворення мовлення в текст, особливо після короткого навчання користувача. Також підтримує можливості голосового керування (керування програмами за допомогою голосу). На відміну від хмарних API, Dragon історично працює як програмне забезпечення на ПК або корпоративних серверах, що зробило його вибором для користувачів, яким потрібне диктування в реальному часі без інтернету або з гарантованою приватністю. Після придбання основні технології Nuance також інтегровані у хмару Microsoft (як частина Azure Speech та функцій Office 365), але сам Dragon залишається окремою продуктовою лінійкою. У 2025 році Dragon виділяється у цьому списку як спеціаліст: якщо інші — це ширші платформи, то Dragon зосереджений на індивідуальній продуктивності та галузевій точності.

Тип: Переважно Speech-to-Text (STT). (Nuance також має продукти TTS і голосову біометрію, але бренд “Dragon” — це STT. Тут ми зосереджуємось на Dragon NaturallySpeaking та пов’язаних продуктах).

Компанія/Розробник: Nuance (придбана Microsoft). Nuance має десятиліття досвіду у сфері мовлення; вони були піонерами багатьох голосових інновацій (навіть забезпечували роботу старих телефонних IVR та ранньої Siri). Тепер під керівництвом Microsoft їхні дослідження покращують Azure.

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

Медичні працівники: Dragon Medical One широко використовується лікарями для диктування клінічних записів безпосередньо в EHR, обробляючи складну медичну термінологію та назви препаратів з точністю ~99% krisp.ai.
Юридичні працівники: Dragon Legal навчений юридичній термінології та форматуванню (знає посилання, юридичні формулювання). Юристи використовують його для створення документів голосом.
Загальний бізнес та індивідуальні користувачі: Dragon Professional дозволяє будь-кому диктувати електронні листи, звіти або керувати ПК (відкривати програми, надсилати команди) голосом, підвищуючи продуктивність.
Доступність: Люди з інвалідністю (наприклад, з обмеженою рухливістю) часто покладаються на Dragon для безконтактного використання комп’ютера.
Правоохоронні органи/Громадська безпека: Деякі поліцейські відділи використовують Dragon для диктування рапортів про інциденти у патрульних автомобілях.

Ключові особливості:

Висока точність диктування: Dragon навчається на голосі користувача і може досягати дуже високої точності після короткого навчання (читання уривку) та подальшого навчання. Використовує контекст для правильного вибору омонімів і адаптується до виправлень користувача.
Користувацький словник і макроси: Користувачі можуть додавати власні слова (наприклад, імена, галузевий жаргон) і власні голосові команди (макроси). Наприклад, лікар може додати шаблон, який активується, коли він каже «вставити абзац нормального фізикального огляду».
Безперервне навчання: Коли користувач виправляє помилки, Dragon оновлює його профіль. Він може аналізувати електронну пошту та документи користувача, щоб вивчати стиль письма та словниковий запас.
Офлайн-робота: Dragon працює локально (для версій для ПК), не потребуючи підключення до хмари, що є важливим для конфіденційності та низької затримки.
Інтеграція голосових команд: Окрім диктування, Dragon дозволяє повністю керувати комп’ютером за допомогою голосу. Ви можете сказати «Відкрити Microsoft Word» або «Клікнути меню Файл» чи навіть навігувати голосом. Це стосується також форматування тексту («зробити останнє речення жирним») та інших операцій.
Підтримка кількох мовців через спеціалізації: Хоча один профіль Dragon призначений для одного користувача, у випадках, як-от транскрипція запису, Nuance пропонує рішення, наприклад, Dragon Legal Transcription, який може ідентифікувати мовців у багатоголосих диктуваннях (але це радше окреме рішення, ніж основна функція).
Хмарне/корпоративне управління: Для підприємств Dragon пропонує централізоване управління користувачами та розгортання (наприклад, Dragon Medical One — це хмарний підписний сервіс, тож лікарі можуть користуватися ним на різних пристроях). Для хмарних рішень передбачене шифрування трафіку між клієнтом і сервером.

Підтримувані мови: Переважно англійська (різні акценти). Nuance має версії для інших основних мов, але флагман — це американська англійська. Dragon також існує для британської англійської, французької, італійської, німецької, іспанської, нідерландської тощо. Кожна зазвичай продається окремо, оскільки налаштована під конкретну мову. Галузеві версії (медична, юридична) орієнтовані переважно на англійську (хоча Nuance мала медичні версії для деяких інших мов). Станом на 2025 рік Dragon найбільше представлений на англомовних ринках. Його точність у диктуванні англійською неперевершена, але він може не підтримувати, наприклад, китайську чи арабську на рівні якості Dragon (Nuance має інші рушії для різних мов, які використовуються у продуктах для контакт-центрів, але не як споживчий Dragon).

Технічні основи: Dragon починав із прихованих марковських моделей і розвинених мовних моделей на основі n-грам. З роками Nuance інтегрувала глибоке навчання (нейронні мережі) в акустичні моделі. Останні версії Dragon використовують акустичну модель на основі глибокої нейронної мережі (DNN), яка адаптується до голосу та оточення користувача, що підвищує точність, особливо для акцентів або незначного фонового шуму. Також використовується дуже потужний рушій безперервного розпізнавання мовлення з великою лексикою та контекстно-орієнтованим декодуванням (тобто аналізуються цілі фрази для визначення слів). Ключова технологія — адаптація до мовця: модель поступово підлаштовує ваги під конкретний голос користувача. Крім того, галузеві мовні моделі (для юридичної/медичної сфер) забезпечують упередженість до відповідної термінології (наприклад, у медичній версії слово “орган” частіше буде сприйматися як частина тіла, а не музичний інструмент, з огляду на контекст). Nuance також має запатентовані методи обробки мовних дисфлюенцій та автоматичного форматування (наприклад, визначення, коли вставити кому чи крапку під час паузи). Після придбання Microsoft, ймовірно, деякі дослідження архітектури на основі трансформерів впроваджуються у бекенд, але комерційна версія Dragon 16 (остання для ПК) все ще використовує гібрид нейронних і традиційних моделей, оптимізованих для роботи на ПК. Ще один аспект: Dragon використовує багатопрохідне розпізнавання — спочатку виконується первинний прохід, потім другий із залученням мовного контексту вищого рівня для уточнення. Також є алгоритми шумозаглушення для фільтрації мікрофонного входу (Nuance продає сертифіковані мікрофони для найкращих результатів).

Варіанти використання (розширено):

Клінічна документація: Лікарі диктують описи прийому пацієнта — наприклад, “Пацієнт скаржиться на лихоманку та кашель протягом 5 днів…” Dragon миттєво транскрибує це в електронну медичну картку, дозволяючи лікарю підтримувати зоровий контакт із пацієнтом замість набору тексту. Дехто навіть використовує Dragon у реальному часі під час прийому для створення чернеток нотаток.
Створення документів: Юристи використовують Dragon для складання контрактів або позовних заяв шляхом простого диктування, що часто швидше, ніж набирати довгі документи вручну.
Електронна пошта та нотатки: Зайняті професіонали, які хочуть працювати з електронною поштою голосом або робити нотатки під час зустрічей шляхом диктування замість письма.
Безконтактна робота за комп’ютером: Користувачі з травмами від повторюваних рухів або з інвалідністю, які використовують Dragon для керування комп’ютером (відкривати програми, переглядати веб, диктувати текст) повністю голосом.
Транскрипційні послуги: Nuance пропонує продукт Dragon Legal Transcription, який може брати аудіофайли (наприклад, записані інтерв’ю чи судові засідання) і транскрибувати їх. Це використовують юридичні фірми або поліція для транскрипції аудіо з бодікамер чи інтерв’ю тощо.

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

Dragon Professional Individual (ПК) – одноразова ліцензія (наприклад, $500) або підписка. Останнім часом відбувається перехід до підписки (наприклад, Dragon Professional Anywhere працює за підпискою).
Dragon Medical One – підписка SaaS, зазвичай близько $99/користувач/місяць (преміум через спеціалізований словник і підтримку).
Dragon Legal – одноразова ліцензія або підписка, часто дорожче за Professional.
В Azure Microsoft тепер пропонує “Azure Cognitive Services – Custom Speech”, який частково використовує технології Nuance. Але сам Dragon наразі залишається окремим продуктом.

Переваги:

Неперевершена точність у галузевому диктуванні, особливо після адаптації krisp.ai krisp.ai. Dragon дійсно вирізняється розпізнаванням складних термінів з мінімальною кількістю помилок – наприклад, майже бездоганно транскрибує складний медичний звіт з назвами препаратів і вимірами.
Персоналізація для користувача: Створюється профіль користувача, який навчається – точність покращується чим більше ви користуєтесь, чого не роблять загальні хмарні API для кожного індивідуально в такій мірі.
Реальний час та офлайн: Затримка практично відсутня; слова з’являються майже так швидко, як ви говорите (на пристойному ПК). І вам не потрібен інтернет, а це означає, що жодні дані не залишають ваш комп’ютер (великий плюс для конфіденційності).
Голосові команди та інтеграція у робочі процеси: Ви можете диктувати й форматувати одним реченням (“Відкрий Outlook і відповідай на цей лист: Дорогий Джоне, новий рядок, дякую за ваше повідомлення…”) – система добре поєднує диктування з командами.
Спеціалізовані продукти: Наявність спеціальних версій (Медична, Юридична) означає готовність до роботи в цих сферах “з коробки” без необхідності ручного налаштування.
Стабільність і довіра: Багато професіоналів користуються Dragon роками і довіряють його результатам – це зріле, перевірене рішення. За підтримки Microsoft воно, ймовірно, продовжить розвиватися й удосконалюватися (інтеграція з хмарним AI для подальшого налаштування тощо).
Мультиплатформеність: Dragon доступний переважно для Windows; Dragon Anywhere (мобільний додаток) дозволяє диктувати на iOS/Android у дорозі (хмарна синхронізація власного словника). А через хмару (Medical One) доступний і на тонких клієнтах.
Також, розпізнавання мовця: система дійсно розрахована на одного користувача одночасно, що насправді підвищує точність (на відміну від загальної моделі, яка намагається впоратися з будь-яким голосом, Dragon налаштовується під ваш голос).

Недоліки:

Вартість і доступність: Dragon дорогий і не безкоштовний для ознайомлення, окрім, можливо, короткого пробного періоду. На відміну від хмарних STT API, де ви платите лише за використане (що може бути дешевше для рідкісного використання), Dragon вимагає попередньої оплати або постійної підписки.
Крива навчання: Користувачам часто потрібно витратити час на навчання Dragon і освоєння спеціальних голосових команд і технік виправлення для досягнення найкращих результатів. Це потужний інструмент, але не такий простий у використанні, як голосове диктування на смартфоні.
Чутливість до навколишнього середовища: Хоча Dragon добре справляється з шумом, найкраще він працює в тихому середовищі з якісним мікрофоном. Фоновий шум або неякісні мікрофони можуть суттєво погіршити продуктивність.
Орієнтація на одного мовця: Програма не призначена для транскрибування розмов з кількома співрозмовниками в реальному часі (можна використовувати режим транскрипції на записах, але вживу — лише для одного мовця). Для транскрипції зустрічей хмарні сервіси, які підтримують кількох співрозмовників, можуть бути простішим рішенням.
Вимогливість до ресурсів: Запуск Dragon може сильно навантажувати процесор/оперативну пам’ять ПК, особливо під час початкової обробки. Деякі користувачі помічають, що це уповільнює інші завдання або може призвести до збоїв при нестачі ресурсів. Хмарні версії знімають це навантаження, але тоді потрібен стабільний інтернет.
Підтримка Mac: Nuance кілька років тому припинила випуск Dragon для Mac (існують обхідні шляхи через Dragon Medical на віртуалізації Mac тощо, але наразі немає нативного продукту для Mac), що є мінусом для користувачів Mac.
Конкуренція з боку загальних ASR: Оскільки загальні хмарні STT-сервіси стають кращими (наприклад, OpenAI Whisper досягає високої точності безкоштовно), деякі індивідуальні користувачі можуть обрати ці альтернативи, якщо їм не потрібні всі функції Dragon. Однак ці альтернативи все ще поступаються у зручності диктування та персоналізації.

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

Microsoft інтегрувала технологію Dragon у функцію Dictate Microsoft 365, підвищивши її точність для користувачів Office завдяки використанню бекенду Nuance (це не має явного брендування, але було анонсовано як частина “Microsoft і Nuance впроваджують хмарні AI-рішення”).
У 2023 році Dragon Professional Anywhere (хмарна стрімінгова версія Dragon) отримала покращену точність і була запропонована через Azure для корпоративних клієнтів, що демонструє синергію з хмарою Microsoft.
Nuance також запустила новий продукт під назвою Dragon Ambient eXperience (DAX) для медицини, який виходить за межі диктування: він слухає розмови лікаря з пацієнтом і автоматично генерує чернетки нотаток. Це поєднання ASR Dragon і AI-резюмування (показує, як Nuance використовує генеративний AI) — велика інновація 2024 року в медицині.
Dragon Medical One продовжує розширювати перелік мов: наприкінці 2024 року Microsoft анонсувала розширення медичного диктування Nuance на британську англійську, австралійську англійську та інші, а також глибшу інтеграцію з Epic EHR.
Для юридичної сфери Nuance інтегрує свої рішення з програмами для ведення справ для зручнішого додавання диктування.
Незабаром ми можемо побачити частини Dragon у складі Azure “Custom Speech for Enterprise”, об’єднані з Azure Speech services. На початку 2025 року попередні версії показали, що Azure Custom Speech може використовувати корпус Dragon або адаптуватися з персоналізацією, подібною до Nuance, що свідчить про зближення технологій.

Dragon NaturallySpeaking 16

Підсумовуючи, Nuance Dragon продовжує вдосконалювати точність (не драматичний стрибок, оскільки вона вже була високою, але поступово), а основні зміни стосуються способу його пакування (хмара, рішення з навколишнім інтелектом, інтеграція з екосистемою ШІ Microsoft).

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

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

Огляд: OpenAI Whisper — це відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (STT), яка вразила спільноту ШІ своєю чудовою точністю та багатомовними можливостями. Випущена OpenAI наприкінці 2022 року, Whisper — це не хмарний сервіс із фронтендом, як інші, а потужна модель (а тепер і API), яку розробники можуть використовувати для транскрипції та перекладу аудіо. До 2025 року Whisper стала домінуючою технологією для STT у багатьох застосуваннях, часто «під капотом». Вона відома здатністю працювати з широким спектром мов (майже 100) і стійкістю до акцентів і фонового шуму завдяки навчанню на 680 000 годинах аудіо, зібраного з інтернету zilliz.com. OpenAI пропонує Whisper через свій API (оплата за використання), а ваги моделі також вільно доступні, тож її можна запускати або донавчати офлайн будь-кому з достатніми обчислювальними ресурсами. Впровадження Whisper суттєво покращило доступ до якісного розпізнавання мовлення, особливо для розробників і дослідників, які шукали альтернативу хмарним API великих технологічних компаній або потребували відкриту, налаштовувану модель.

Тип: Перетворення мовлення в текст (транскрипція та переклад). (Whisper не генерує голос; вона лише перетворює мовленнєве аудіо в текст і також може перекладати усну мову в англійський текст.)

Компанія/Розробник: OpenAI (хоча як open source, існують і внески спільноти).

Можливості та цільові користувачі:

Багатомовне розпізнавання мовлення: Whisper може транскрибувати мовлення 99 мовами з вражаючою точністю zilliz.com. Це включає багато мов, які погано підтримуються комерційними API.
Переклад мовлення: Він може безпосередньо перекладати багато мов англійською текстом (наприклад, з французького аудіо створювати англійський текстовий переклад) zilliz.com.
Стійкість: Він краще, ніж багато моделей, справляється з різноманітними вхідними даними – різними акцентами, діалектами та фоновим шумом – завдяки різноманітним тренувальним даним. Також може розпізнавати такі речі, як слова-паразити, сміх (“[laughter]”) тощо, роблячи транскрипти багатшими.
Таймкоди: Надає таймкоди на рівні слів або речень, що дозволяє створювати субтитри та синхронізувати текст з аудіо.
Зручний API: Через Whisper API від OpenAI (який використовує модель large-v2) розробники можуть надіслати аудіофайл і отримати транскрипцію у відповідь простим HTTP-запитом. Це орієнтовано на розробників, яким потрібна швидка інтеграція.
Дослідники та ентузіасти: Оскільки модель є відкритою, дослідники ШІ або ентузіасти можуть експериментувати, донавчати для конкретних сфер або запускати її локально безкоштовно. Це широко демократизувало ASR-технології.

Ключові можливості:

Висока точність: За результатами оцінювання, найбільша модель Whisper (~1,6 млрд параметрів) досягає рівня помилок на словах, який не поступається або навіть кращий за провідні хмарні сервіси для багатьох мов deepgram.com deepgram.com. Наприклад, її англійська транскрипція надзвичайно точна, і що важливо — точність для неанглійських мов є проривною (там, де в інших точність падає, Whisper зберігає високу якість).
Не потребує навчання для використання: Вже “з коробки” дуже потужна. Також не потрібно навчання для кожного користувача, як у Dragon – вона універсальна (хоча й не спеціалізована під окремі сфери).
Таймкоди на рівні сегментів: Вивід Whisper розбивається на сегменти з початковими/кінцевими таймкодами, що корисно для створення субтитрів. Навіть намагається розумно розбивати за паузами.
Різні розміри моделей: Whisper існує у кількох розмірах (tiny, base, small, medium, large). Менші моделі працюють швидше і можуть запускатися навіть на мобільних пристроях (з певною втратою точності). Великі моделі (large-v2 — найточніша) потребують GPU та більше обчислювальних ресурсів, але дають найкращі результати deepgram.com.
Визначення мови: Whisper може автоматично визначати мову мовлення на аудіо і потім використовувати відповідне декодування для цієї мови zilliz.com.
Відкритий код і спільнота: Відкритість означає, що є багато внесків від спільноти: наприклад, швидші варіанти Whisper, Whisper з кастомними опціями декодування тощо.
Додаткові можливості API: API, наданий OpenAI, може повертати як звичайний текст, так і JSON з детальною інформацією (включаючи ймовірність слів тощо) і підтримує параметри, такі як prompt (для керування транскрипцією з певним контекстом).
Розгортання на пристрої: Оскільки його можна запускати локально (якщо дозволяє апаратне забезпечення), його використовують у сценаріях на пристрої або на власних серверах, коли не можна використовувати хмару (наприклад, журналіст транскрибує чутливі інтерв’ю офлайн за допомогою Whisper, або додаток пропонує транскрипцію голосових нотаток на пристрої для забезпечення приватності).

Підтримувані мови: Whisper офіційно підтримує ~99 мов для транскрипції zilliz.com. Це охоплює широкий спектр – від поширених мов (англійська, іспанська, мандаринська, гінді, арабська тощо) до менш поширених (валлійська, монгольська, суахілі тощо). Навчальні дані мали значний, але не виключний, ухил у бік англійської (близько 65% навчання було англійською), тому англійська є найточнішою, але система все одно дуже добре працює з багатьма іншими (особливо з романськими та індоєвропейськими мовами, присутніми у навчальному наборі). Вона також може транскрибувати аудіо з перемиканням мов (змішані мови). Функція перекладу на англійську працює для близько 57 неанглійських мов, для яких вона була спеціально навчена перекладати community.openai.com.

Технічні основи: Whisper — це модель Transformer послідовність-у-послідовність (архітектура енкодер-декодер), подібна до тих, що використовуються в нейронному машинному перекладі zilliz.com zilliz.com. Аудіо розбивається на частини та конвертується у log-Mel спектрограми, які подаються на вхід енкодеру; декодер генерує текстові токени. Унікальною особливістю є те, що OpenAI навчала модель на великому та різноманітному датасеті з 680 тис. годин аудіо з інтернету, включаючи багато багатомовної мови та відповідного тексту (деякі з яких, ймовірно, були зібрані з корпусів субтитрів тощо) zilliz.com. Навчання було «слабко контрольованим» — іноді використовувалися недосконалі транскрипти — 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 (саме так вона може робити як транскрипцію, так і переклад) zilliz.com. Велика модель (Whisper large-v2) має ~1,55 мільярда параметрів і навчалася на потужних GPU протягом кількох тижнів; це фактично передовий рівень з того, що було публічно доступно. Вона також використовує позначки часу на рівні слів, прогнозуючи таймінгові токени (сегментує аудіо, прогнозуючи, коли робити паузу). Дизайн Whisper не включає зовнішню мовну модель; це end-to-end рішення, тобто вона навчилася мовному та акустичному моделюванню разом. Оскільки модель навчалася на великій кількості фонових шумів і різних аудіоумов, енкодер навчився виділяти стійкі ознаки, а декодер — генерувати зв’язний текст навіть із недосконалого аудіо. Відкритий код дозволяє запускати модель на таких фреймворках, як PyTorch; з’явилося багато оптимізацій (наприклад, OpenVINO, ONNX runtime тощо) для прискорення роботи. Модель досить важка — для транскрипції в реальному часі з великою моделлю зазвичай потрібен хороший GPU, хоча квантизована середня модель майже може працювати в реальному часі на сучасному CPU.

Варіанти використання:

Сервіси та додатки для транскрипції: Багато стартапів або проєктів із транскрипції зараз будують свої рішення на основі Whisper замість навчання власної моделі. Наприклад, інструменти для транскрипції подкастів, додатки для транскрипції зустрічей (деякі боти для Zoom використовують Whisper), робочі процеси транскрипції для журналістики тощо часто використовують Whisper через його високу точність без погодинної оплати.
YouTube/Відео субтитри: Контент-креатори використовують Whisper для створення субтитрів до відео (особливо для кількох мов). Існують інструменти, куди можна завантажити відео, і Whisper згенерує srt-субтитри.
Вивчення мов і переклад: Режим перекладу Whisper використовується для отримання англійського тексту з іноземної мови, що може допомогти у створенні перекладених субтитрів або допомогти тим, хто вивчає мови, транскрибувати й перекладати іноземний контент.
Доступність: Розробники інтегрують Whisper у додатки для створення транскрипцій у реальному часі для користувачів з порушеннями слуху (наприклад, мобільний додаток, який слухає розмову та відображає живі субтитри локально за допомогою Whisper).
Голосові інтерфейси та аналітика: Деякі аматорські проєкти голосових асистентів використовують Whisper для офлайн-перетворення мовлення в текст як частину процесу (для голосових асистентів із фокусом на приватність). Також компанії, які аналізують записи кол-центрів, можуть використовувати Whisper для транскрибування дзвінків (хоча компанії можуть віддавати перевагу комерційним API для підтримки).
Академічні та лінгвістичні дослідження: Оскільки це відкритий інструмент, дослідники використовують Whisper для транскрибування польових записів різними мовами та їх вивчення. Його широка підтримка мов є перевагою для документування малоресурсних мов.
Особиста продуктивність: Технічно підковані користувачі можуть використовувати Whisper локально для диктування нотаток (не такий відшліфований, як Dragon для інтерактивного диктування, але деякі так роблять), або для автоматичної транскрипції своїх голосових заміток.

Модель ціноутворення: Whisper безкоштовний у використанні при самостійному розгортанні (лише вартість обчислень). Whisper API від OpenAI (для тих, хто не хоче запускати його самостійно) надзвичайно доступний: $0,006 за хвилину обробленого аудіо deepgram.com. Це приблизно в 10 разів дешевше або навіть менше, ніж типові хмарні STT API, що робить його дуже привабливим з фінансової точки зору. Така низька ціна можлива, оскільки модель OpenAI фіксована і, ймовірно, оптимізована для масштабного використання. Тому цільові користувачі або використовують відкриту модель на власному обладнанні (нульова вартість ліцензії), або звертаються до API OpenAI за $0,006/хв, що дешевше майже за всіх (Google — $0,024/хв тощо). Однак сервіс OpenAI не підтримує кастомізацію чи щось поза межами базового Whisper.

Переваги:

Передова точність для широкого спектра завдань і мов «з коробки» deepgram.com zilliz.com. Особливо добре розпізнає англійську з акцентом і багато неанглійських мов, для яких раніше доводилося використовувати менш оптимізовані сервіси.
Багатомовність і багатозадачність: Одна модель для всіх мов і навіть для перекладу — дуже гнучко.
Відкритий код і підтримка спільноти: сприяє інноваціям; наприклад, існують форки, які працюють швидше, або з альтернативним декодуванням для кращого збереження пунктуації тощо.
Економічність: Фактично безкоштовно, якщо у вас є обладнання, а API дуже дешевий, що робить проєкти з великим обсягом транскрипцій фінансово здійсненними.
Конфіденційність і офлайн: Користувачі можуть запускати Whisper локально на своїх серверах для обробки чутливих даних (наприклад, лікарні можуть розгорнути його внутрішньо для транскрибування записів без відправки в хмару). Це велика перевага в певних контекстах, подібно до того, як наявність офлайн-моделі такого типу конкурує з тим, що могли робити лише IBM або локальні рішення Nuance.
Інтеграція: Багато існуючих аудіоінструментів швидко інтегрували Whisper (наприклад, у ffmpeg тепер є фільтр для запуску whisper). Його популярність означає наявність багатьох обгорток (WebWhisper, Whisper.cpp для розгортання на C++ тощо), тому його легко підключити.
Постійні покращення від спільноти: Хоча версія OpenAI є статичною, інші її доопрацьовували або розширювали. Також OpenAI може випустити покращені версії (є чутки про Whisper v3 або інтеграцію з їхньою новою мультимодальною розробкою).

Слабкі сторони:

Немає вбудованої кастомізації для специфічного жаргону: На відміну від деяких хмарних сервісів або Dragon, ви не можете додати Whisper власний словник для підвищення точності. Тому для надзвичайно спеціалізованих термінів (наприклад, хімічних назв) Whisper може помилятися, якщо не бачив подібного під час навчання. Однак, донавчання можливе, якщо у вас є дані та експертиза.
Вимогливість до ресурсів: Запуск великої моделі в реальному часі вимагає потужного GPU. На CPU вона працює повільно (хоча менші моделі можуть працювати в реальному часі на CPU з певною втратою якості). OpenAI API вирішує це, виконуючи обробку в хмарі, але якщо ви розгортаєте локально у великому масштабі, вам потрібні GPU.
Затримка: Whisper обробляє аудіо фрагментами і часто з невеликою затримкою для фіналізації сегментів. Для застосувань у реальному часі (наприклад, живі субтитри) може бути затримка близько 2 секунд до появи першого тексту, оскільки система чекає на фрагмент. Це прийнятно у багатьох випадках, але не так швидко, як деякі системи, оптимізовані для потокової обробки, наприклад, Google, які можуть почати вивід менш ніж за 300 мс. У спільноті ведеться робота над “streaming Whisper”, але це непросто.
Схильність до англійської мови під час навчання: Хоча модель багатомовна, близько 2/3 навчальних даних були англійською. Вона все ще чудово працює з багатьма мовами (особливо іспанською, французькою тощо), але для мов з меншою кількістю даних у навчанні точність може бути нижчою або модель може віддавати перевагу англійській, якщо не впевнена. Наприклад, для дуже рідкісних мов або сильного змішування мов вона може неправильно ідентифікувати мову або помилково вставити англійський текст (деякі користувачі помічали, що Whisper іноді вставляє англійський переклад або транслітерацію, якщо не впевнена у слові).
Немає діаризації мовців: Whisper транскрибує всю мову, але не позначає мовців. Якщо вам потрібно “Спікер 1 / Спікер 2”, потрібно застосовувати зовнішній метод ідентифікації мовців після транскрипції. У багатьох хмарних STT це вбудовано.
Відсутність офіційної підтримки: Як відкрита модель, якщо щось піде не так, немає офіційної лінії підтримки (хоча OpenAI API має підтримку як продукт, відкрита модель — ні).
Особливості форматування вихідних даних: Whisper може включати не мовні токени, такі як “[Music]”, або намагатися додати пунктуацію, і іноді це може не відповідати бажаному форматуванню (хоча зазвичай все добре). Наприклад, може не додати знак питання, навіть якщо речення було питанням, оскільки модель не була явно навчена завжди його вставляти тощо. Для покращення потрібна певна постобробка або підказки.
Крім того, наразі API OpenAI має обмеження на розмір файлу приблизно 25 МБ, тобто довші аудіо потрібно розбивати на частини для надсилання.

Останні оновлення (2024–2025):

Хоча саму модель Whisper (v2 large) OpenAI публічно не оновлювала з 2022 року, OpenAI Whisper API була запущена на початку 2023 року, що зробило її використання простим і дешевим у порівнянні з deepgram.com. Це дало змогу багатьом розробникам скористатися можливостями Whisper.
Спільнота створила Whisper.cpp — порт на C++, який може працювати на CPU (навіть на мобільних пристроях) шляхом квантування моделі. До 2024 року цей проєкт дозрів, і малі моделі стали працювати в реальному часі на смартфонах — деякі мобільні додатки для транскрипції працюють повністю офлайн.
Ведуться дослідницькі роботи на основі Whisper: наприклад, донавчання Whisper для галузевих цілей (як-от медична транскрипція) різними групами (хоча це не широко опубліковано, деякі стартапи ймовірно це зробили).
OpenAI, ймовірно, працює над моделлю мовлення наступного покоління, можливо, інтегруючи техніки з GPT (є натяки в їхніх статтях на потенційну мультимодальну модель, яка обробляє мовлення й текст). Якщо таку модель буде запущено, вона може замінити Whisper, але станом на середину 2025 року Whisper залишається їхньою основною ASR-пропозицією.
Щодо впровадження, до 2025 року багато open-source проєктів (наприклад, інструменти Mozilla, спільнота Kaldi тощо) перейшли на використання Whisper як базового рішення через його високу точність. Це фактично зробило його стандартом.
Варто відзначити розробку: Meta’s MMS (Massive Multilingual Speech) (середина 2023 року) розширила ідею, випустивши моделі для 1100+ мов для ASR (хоча для основних мов точність нижча, ніж у Whisper). Ця конкуренція ще більше підвищила інтерес до багатомовного мовлення — Whisper досі домінує за якістю, але, можливо, OpenAI відповість Whisper v3 з підтримкою більшої кількості мов або з урахуванням таких розробок.
Підсумовуючи, “оновлення” полягає в тому, що Whisper став надзвичайно поширеним, із покращеннями навколо нього у швидкості та розгортанні, а не в самій моделі. У 2025 році це залишається топовим вибором для тих, хто інтегрує транскрипцію голосу у свій продукт завдяки поєднанню якості, підтримки мов і вартості.

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

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

Огляд: Deepgram — це орієнтована на розробників платформа перетворення мови в текст, яка пропонує швидку, високоточну транскрипцію за допомогою набору моделей ШІ та потужних API. Deepgram вирізняється акцентом на кастомізації, швидкості та економічній ефективності для корпоративних застосувань. Заснована у 2015 році, компанія створила власні моделі глибинного навчання для розпізнавання мови (замість використання рішень великих технологічних компаній) і зайняла свою нішу, особливо серед контакт-центрів, компаній з аналітики голосу та технологічних фірм, яким потрібна масштабна або реальна транскрипція в реальному часі. У 2024–2025 роках Deepgram часто згадується як одна з провідних альтернатив великим хмарним провайдерам для STT, особливо після демонстрації світового рівня точності з новітньою моделлю “Nova-2” deepgram.com. Платформа пропонує не лише готові моделі, а й інструменти для навчання власних моделей розпізнавання мови на специфічних даних компанії (те, що мало які хмарні API дозволяють робити самостійно). Deepgram може розгортатися у хмарі або локально, що приваблює бізнеси з потребою у гнучкості.

Тип: Переважно перетворення мови в текст (транскрипція). (Deepgram з 2025 року почав бета-пропозиції з перетворення тексту в мову та інструментів для реального часу Voice AI deepgram.com deepgram.com, але STT залишається основним напрямком.)

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

Можливості та цільові користувачі:

Транскрипція в реальному часі та пакетна обробка: API Deepgram дозволяє як потокову транскрипцію аудіо з мінімальною затримкою, так і пакетну обробку аудіофайлів. Система здатна обробляти великі обсяги (вони рекламують пропускну здатність у тисячі годин аудіо, оброблених швидко).
Висока точність і вибір моделей: Пропонуються кілька рівнів моделей (наприклад, “Nova” для найвищої точності, “Base” для швидшого/легшого використання, а іноді й галузеві моделі). Остання модель Nova-2 (випущена у 2024 році) має на 30% нижчий WER, ніж у конкурентів і відзначається високою точністю в реальному часі deepgram.com deepgram.com.
Кастомізація: Важлива перевага — клієнти можуть завантажувати розмічені дані для навчання власних моделей Deepgram, адаптованих до їхньої специфічної лексики (наприклад, назви продуктів, унікальні фрази). Таке донавчання може суттєво підвищити точність для конкретної сфери клієнта.
Підтримка багатьох мов: Deepgram підтримує транскрипцію багатьма мовами (понад 30 мов станом на 2025 рік, включаючи англійську, іспанську, французьку, німецьку, японську, китайську тощо). Основна сила — англійська, але підтримка інших мов розширюється.
Стійкість до шуму та аудіоформати: Deepgram спочатку обробляв аудіо через попередню обробку, здатну працювати з різною якістю звуку (телефонні дзвінки тощо). Підтримує широкий спектр форматів (включаючи популярні кодеки, такі як MP3, WAV, а також навіть потокові RTP у реальному часі).
Функції: Пропонує діаризацію (визначення спікерів) за запитом, розстановку розділових знаків, регістр, фільтрацію ненормативної лексики та навіть виявлення сутностей (наприклад, розпізнавання чисел, валют у мовленні). Також є функція для виявлення ключових слів або виконання NLP над транскрипціями через їхній API.
Швидкість: Deepgram відомий дуже швидкою обробкою – завдяки розробці з нуля на CUDA (спочатку використовували лише GPU). Вони стверджують, що обробляють аудіо швидше за реальний час на GPU, навіть із великими моделями.
Масштабованість і розгортання: Доступний як хмарний API (з корпоративними SLA), а також для локального або приватного хмарного розгортання (є контейнеризована версія). Акцентують на масштабованості для корпоративних обсягів і надають панелі моніторингу та аналітику використання для клієнтів.
Варіанти використання: Цільові користувачі – контакт-центри (для транскрипції дзвінків та аналітики), софтверні компанії, які додають голосові функції, медіакомпанії для транскрипції аудіоархівів, і AI-компанії, яким потрібна базова STT для створення голосових продуктів. Наприклад, контакт-центр може використовувати Deepgram для одночасної транскрипції тисяч дзвінків і подальшого аналізу на предмет настрою клієнтів чи відповідності стандартам. Розробники цінують простий API та детальну документацію.

Ключові функції:

Зручність API: Один API-ендпоінт може обробляти аудіофайл або потік із різними параметрами (мова, модель, розділові знаки, діаризація тощо). Доступні SDK для популярних мов (Python, Node, Java тощо).
Підсилення розпізнавання ключових слів: Можна вказати конкретні ключові слова для підвищення ймовірності їх розпізнавання (якщо не тренуєте власну модель, це швидкий спосіб покращити точність для певних термінів).
Уніфікованість пакетної та потокової обробки: API майже однаковий; також є концепція записаних заздалегідь vs. живих ендпоінтів, оптимізованих відповідно.
Безпека: Deepgram пропонує такі функції, як локальне розгортання, і за замовчуванням не зберігає аудіо після обробки (якщо не обрано інше). Для фінансових/медичних клієнтів це критично важливо.
Функції допомоги агенту в реальному часі: Через їхній API або майбутній “Voice Assistant API” deepgram.com можна використовувати такі сценарії, як транскрипція в реальному часі + підсумок для дзвінків агентів (вони, зокрема, підкреслюють використання в контакт-центрах із ланцюжком STT -> аналіз -> навіть надсилання відповідей).
Заявки щодо точності: Вони публічно порівнювали Nova-2, яка має, наприклад, 8,4% медіанний WER у різних доменах, випереджаючи інших провайдерів, де найближчий показник може бути ~12% deepgram.com, і зокрема на 36% відносно кращий результат, ніж Whisper-large deepgram.com – тобто для бізнесів, яким важлива кожна точка точності, Deepgram є лідером.
Ефективність витрат: Вони часто підкреслюють, що запуск моделі на GPU є більш економічно вигідним, а їх ціни (див. нижче) можуть бути нижчими при великих обсягах, ніж у деяких конкурентів.
Підтримка та моніторинг: Корпоративні функції, такі як детальне логування, пошук по транскрипціях і моніторинг через їхню консоль.

Підтримувані мови: Основна увага Deepgram приділяється англійській (США та акценти), але станом на 2025 рік підтримується 20-30+ мов нативно, включаючи основні європейські мови, японську, корейську, мандаринську, гінді тощо. Вони розширюються, але, можливо, ще не досягли 100 мов (менше, ніж у Whisper). Однак вони дозволяють створювати кастомні моделі для підтримуваних мов (якщо мова не підтримується, можливо, доведеться зробити запит або використати базову багатомовну модель, якщо вона доступна). Модель Nova наразі може бути лише англомовною (найвища точність часто для англійської та іноді іспанської). Вони підтримують діалекти англійської (можна вказати британську чи американську для відмінностей у написанні).

Технічна основа: Deepgram використовує наскрізну модель глибокого навчання, історично вона була побудована на автономних дослідженнях – ймовірно, це просунутий варіант згорткових і рекурентних мереж або трансформерів. Зокрема, Nova-2 описується як «архітектура на основі Transformer з оптимізаціями для мовлення» deepgram.com. Вони зазначають, що Nova-2 була навчена на 47 мільярдах токенів і 6 мільйонах ресурсів deepgram.com, що є величезним обсягом і свідчить про різноманітність даних. Вони стверджують, що Nova-2 – це «найглибше навчена ASR-модель на ринку» deepgram.com. Ключові технічні досягнення:

Вони покращили розпізнавання сутностей, обробку контексту тощо завдяки змінам в архітектурі deepgram.com.
Вони роблять акцент на стрімінгу – їхні моделі можуть швидко видавати часткові результати, що, ймовірно, свідчить про блочну синхронну архітектуру декодування.
Кастомні моделі, ймовірно, використовують transfer learning – донавчання базових моделей на даних клієнта. Вони надають інструменти або самі навчають модель для вас залежно від плану.
Вони також впроваджують баланс швидкості/точності з кількома розмірами моделей: наприклад, раніше у них була “Enhanced model” проти “Standard model”. Nova-2 може це об’єднати або бути топовою моделлю серед інших, менших і швидших.
Цікавий момент: Deepgram придбали або створили датасет мовлення в багатьох доменах (у деяких блогах згадується тренування на “всіх типах дзвінків, зустрічей, відео тощо”). Вони також підкреслюють результати доменної адаптації, наприклад, спеціалізовані моделі для кол-центрів (можливо, донавчені на даних дзвінків).
У них є згадка про 2-етапну модель в старішій архітектурі, але Nova-2 виглядає як велика уніфікована модель.
Можливо, також використовується knowledge distillation для стиснення моделей (оскільки у них є й менші моделі).
Вони також згадують використання контекстуальних підказок (наприклад, підказування моделі очікуваних слів, що схоже на надання підказок).
З релізом Nova-2 вони опублікували порівняння: Nova-2 має медіанний WER 8,4% проти Whisper large 13,2% тощо, досягнуто завдяки тренуванню та покращенням архітектури deepgram.com deepgram.com.

Варіанти використання (деякі приклади, окрім згаданих):

Транскрипція дзвінків у кол-центрі в реальному часі: Компанія використовує Deepgram для транскрипції дзвінків із клієнтами в реальному часі, а потім використовує текст для підказок агентам або для аналізу дзвінків на відповідність вимогам.
Транскрипція зустрічей SaaS: Інструменти на кшталт Fireflies.ai або Otter.ai (аналоги) можуть використовувати Deepgram на бекенді для створення нотаток і підсумків зустрічей у реальному часі.
Голосовий пошук у додатках: Якщо додаток додає функцію голосового пошуку чи команд, він може використовувати STT Deepgram для перетворення запиту в текст (деякі обирають його за швидкість або приватність).
Медіа та розваги: Постпродакшн-студія може завантажити в Deepgram велику кількість сирого аудіо, щоб отримати транскрипти для створення субтитрів або зробити контент придатним для пошуку.
IoT-пристрої: Деякі смарт-пристрої можуть використовувати Deepgram на пристрої (edge deployment) або через хмару з низькою затримкою для транскрипції команд.
Інструменти для розробників: Deepgram інтегрували у no-code платформи або дата-інструменти для легшої обробки аудіо; наприклад, аналітичний пайплайн, що обробляє записи дзвінків, використовує Deepgram для перетворення їх у текст для подальшого аналізу.

Модель ціноутворення: У Deepgram ціноутворення базується на використанні, з безкоштовними кредитами на початок (наприклад, $200 кредиту для нових акаунтів). Після цього:

У них є рівні: наприклад, безкоштовний рівень може дозволяти певну кількість хвилин на місяць, далі платний рівень приблизно $1.25 за годину для стандартної моделі (тобто $0.0208 за хвилину) і можливо $2.50/год для Nova (цифри ілюстративні; дійсно, блог Telnyx показує, що Deepgram починається з безкоштовного і до $10k/рік для підприємств, що передбачає індивідуальні угоди).
Вони також пропонують плани зобов’язань: наприклад, сплатити певну суму наперед для нижчої ставки за хвилину. Або фіксовану річну корпоративну ліцензію.
У порівнянні з великими провайдерами, вони зазвичай конкурентоспроможні або дешевші при масштабі; плюс підвищена точність означає менше ручної корекції, що є фактором витрат у BPO.
Навчання кастомної моделі може бути додатковою вартістю або вимагати корпоративного плану.
Вони рекламують, що не стягують плату за пунктуацію, діаризацію тощо, це включені функції.

Переваги:

Топова точність з Nova-2 – лідер у сфері розпізнавання англійської мови deepgram.com deepgram.com.
Налаштовуваний ШІ – це не лише «чорна скринька»; ви можете адаптувати його під свою сферу, що дуже важливо для підприємств (перетворити «добру» точність на «відмінну» для вашого кейсу).
Реальний час – потокова обробка Deepgram у реальному часі має низьку затримку та ефективна, що робить її придатною для живих застосунків (деякі хмарні API мають труднощі з обсягом у реальному часі; Deepgram створений для цього).
Гнучке розгортання – хмара, локально, гібридно; вони підлаштовуються під компанії, включаючи вимоги до конфіденційності даних.
Вартість і масштаб – Часто виходить дешевше при великих обсягах, і вони масштабуються до дуже великих навантажень (вони наводять приклади транскрибування десятків тисяч годин на місяць).
Досвід розробника – Їхній API та документацію хвалять; вони зосереджені лише на мовленні, тому надають гарну підтримку та експертизу в цій сфері. Зручні функції, як підсилення ключових слів, багатомовність в одному API тощо.
Фокус на потребах підприємств – функції, як визначення емоцій, підсумовування (вони додають деякі можливості голосового ШІ понад простий STT), і детальна аналітика є частиною їхньої платформи, орієнтованої на бізнес-інсайти з голосу.
Підтримка та партнерства – Вони інтегруються з платформами на кшталт Zoom, мають технічні партнерства (наприклад, деякі телеком-провайдери дозволяють підключити Deepgram напряму для потокової передачі аудіо дзвінків).
Безпека – Deepgram відповідає SOC2 тощо, а для тих, хто хоче ще більше контролю, можна розгорнути самостійно.

Слабкі сторони:

Менша впізнаваність бренду порівняно з Google/AWS; деякі консервативні підприємства можуть вагатися щодо вибору меншого постачальника (хоча частка Microsoft у Nuance — схожа ситуація, просто Deepgram є незалежною компанією).
Покриття мов вужче, ніж у глобальних великих технологічних компаній – якщо вам потрібна транскрипція для мови, яку Deepgram ще не підтримує, можливо, доведеться звернутися до них або скористатися іншими.
Широта функціоналу – Вони зосереджені виключно на STT (з деякими ML-доповненнями). Вони не пропонують TTS або повноцінне рішення для розмов (хоча зараз у них є API для голосових ботів, їм бракує цілісної платформи, як у Google Contact Center AI чи Watson Assistant). Тому якщо клієнту потрібне комплексне голосове та розмовне рішення, Deepgram відповідає лише за транскрипцію.
DIY-кастомізація – Хоча кастомізація є перевагою, вона вимагає від клієнта наявності даних і, можливо, знань у сфері ML (хоча Deepgram намагається це спростити). Не так просто, як використання стандартної моделі – але це компроміс заради покращення.
Оновлення – Менша компанія може оновлювати моделі рідше, ніж, наприклад, Google (хоча нещодавно вони це зробили з Nova-2). Також будь-які потенційні простої чи обмеження сервісу можуть мати менше глобальної надмірності, ніж у великих хмарних компаній (хоча наразі Deepgram був надійним).
Якщо використовувати on-prem, клієнт має самостійно керувати розгортанням на GPU, що може бути складністю (але багатьом подобається такий контроль).
Порівняння з open source – Дехто може обрати Whisper (безкоштовно), якщо критично важлива ціна і прийнятна трохи нижча точність; Deepgram постійно має доводити свою цінність у порівнянні з відкритими моделями, випереджаючи їх за точністю та пропонуючи підтримку для підприємств.

Останні оновлення (2024–2025):

Головне: Випуск моделі Nova-2 наприкінці 2024 року, значне покращення точності (на 18% краще за попередню Nova, і вони заявили про великі переваги над конкурентами) deepgram.com deepgram.com. Це дозволяє Deepgram залишатися на передовій. Вони надали детальні бенчмарки та наукові статті для підтвердження.
Deepgram запустив Voice Agent API (beta) у 2025 році deepgram.com для створення реальних AI-агентів – фактично додавши можливість не лише транскрибувати, а й аналізувати та відповідати (ймовірно, з інтеграцією LLM для розуміння та TTS для відповіді). Це свідчить про розширення за межі чистого STT до AI-рішення для розмов (пряма конкуренція у сфері contact center AI).
Вони розширили підтримку мов (додали більше європейських та азійських мов у 2024 році).

функції, такі як підсумовування

Покращені функції безпеки: у 2024 році Deepgram досяг вищих стандартів відповідності (було оголошено про відповідність HIPAA, що дозволило залучити більше клієнтів з медичної сфери).
Вони покращили досвід для розробників – наприклад, випустили новий Node SDK v2, CLI-інструмент для транскрипції та кращу документацію на сайті.
Щодо продуктивності, вони зменшили затримку в реальному часі, оптимізувавши свої протоколи потокової передачі, заявляючи про затримку менше 300 мс для часткових транскриптів.
Можливо, було запущено партнерство з телефонними провайдерами (наприклад, інтеграція з Twilio тощо), щоб дозволити легку транскрипцію дзвінків PSTN через API Deepgram.
Вони також брали участь у відкритих оцінюваннях; наприклад, якщо проводиться ASR-челендж, Deepgram часто бере в ньому участь – демонструючи прозорість результатів.
З бізнесового боку Deepgram залучив додаткове фінансування (раунд Series C у 2023 році), що свідчить про стабільність і можливість інвестувати в R&D.

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

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

Огляд: Speechmatics — провідний двигун перетворення мовлення в текст, відомий своєю орієнтацією на розуміння «кожного голосу» — тобто, він робить акцент на точності для широкого спектра акцентів, діалектів і демографічних груп мовців. Компанія базується у Великій Британії й здобула репутацію в 2010-х роках завдяки своїм самообслуговуваним STT API та локальним рішенням, часто перевершуючи великих гравців у випадках із сильними акцентами чи складним аудіо. Їхня технологія базується на передових методах машинного навчання та прориві в самонавчанні, що дозволило тренуватися на величезних обсягах неанотованого аудіо для підвищення справедливості розпізнавання speechmatics.com speechmatics.com. Станом на 2025 рік Speechmatics пропонує STT у кількох формах: хмарний API, розгортання у контейнерах і навіть OEM-інтеграції (їхній двигун усередині інших продуктів). Вони обслуговують різні сфери — від медіа-субтитрування (субтитри для прямих трансляцій) до аналітики дзвінків, а їхня нещодавня інновація “Flow” API поєднує STT із синтезом мовлення та LLM для голосових взаємодій audioxpress.com audioxpress.com. Їх визнають за точні транскрипції незалежно від акценту чи віку мовця, і вони стверджують, що перевершують конкурентів, особливо у зменшенні упередженості (наприклад, їхня система досягла значно кращої точності для афроамериканських голосів і дитячих голосів, ніж інші) speechmatics.com speechmatics.com.

Тип: Перетворення мовлення в текст (ASR) із новими мультимодальними рішеннями для голосової взаємодії (Speechmatics Flow).

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

Можливості та цільові користувачі:

Універсальний STT-двигун: Одна з переваг Speechmatics — єдиний двигун, який добре працює для «будь-якого мовця, будь-якого акценту, будь-якого діалекту» у підтримуваних мовах. Це приваблює глобальні компанії та мовників, які працюють із мовцями з усього світу (наприклад, BBC, яка використовувала Speechmatics для субтитрування).
Транскрипція в реальному часі: Їхня система може транскрибувати прямі трансляції з низькою затримкою, що робить її придатною для створення субтитрів у реальному часі для подій, трансляцій 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) і навіть може обробляти code-switching (їхня система може визначати, коли мовник перемикається між мовами під час розмови) docs.speechmatics.com. Також підтримується автоматичне визначення мови.
Користувацький словник (спеціальні слова): Користувачі можуть надавати конкретні імена або терміни для пріоритетної обробки (щоб система знала, як правильно писати рідкісні власні імена, наприклад).
Гнучке розгортання: Speechmatics може працювати у хмарі (у них є SaaS-платформа) або повністю локально через Docker-контейнер, що приваблює для чутливих середовищ. Багато мовників запускають Speechmatics у власних дата-центрах для створення субтитрів у реальному часі, щоб уникнути залежності від інтернету.
Точність у шумних середовищах: Вони мають високу стійкість до шуму, а також опціональний вивід форматування сутностей (дати, числа) і функції, такі як speaker diarization для розрізнення кількох мовців.
Цільові користувачі: Медіакомпанії (телемережі, відеоплатформи), контакт-центри (для транскрипції дзвінків), корпоративні рішення для транскрипції, постачальники ПЗ, яким потрібен STT (Speechmatics часто ліцензує свою технологію іншим провайдерам — OEM-відносини), уряд (транскрипти парламентських або муніципальних засідань) і AI-постачальники, які фокусуються на неупередженому ASR.
Speechmatics Flow (2024): Поєднує їхній STT з TTS та інтеграцією LLM для створення голосових асистентів, які можуть слухати, розуміти (за допомогою LLM) і відповідати синтезованою мовою audioxpress.com audioxpress.com. Це свідчить про орієнтацію на інтерактивні голосові AI-рішення (наприклад, голосові боти, які дійсно розуміють різні акценти).

Ключові можливості:

Точні акценти: За результатами їхнього тестування на упередженість, вони значно зменшили розбіжності в помилках серед різних акцентних груп, тренуючись на великих неанотованих даних speechmatics.com speechmatics.com. Наприклад, рівень помилок для афроамериканських голосів був покращений приблизно на 45% відносно конкурентів speechmatics.com.
Розпізнавання дитячої мови: Вони окремо відзначають кращі результати на дитячих голосах (які зазвичай складні для ASR) – 91,8% точності проти приблизно 83% у Google на тесті speechmatics.com.
Самонавчальна модель (AutoML): Їхня “Autonomous Speech Recognition”, представлена близько 2021 року, використовувала 1,1 мільйона годин аудіотренування із самонавчанням speechmatics.com. Такий масштабний підхід до тренування покращив розуміння різноманітних голосів там, де анотованих даних було мало.
Нейронні моделі: Повністю на основі нейронних мереж (вони перейшли від старіших гібридних моделей до наскрізних нейронних наприкінці 2010-х).
API та SDK: Надають REST- та websocket-API для роботи в реальному часі та пакетної обробки. Також SDK для простішої інтеграції. Виводять детальний JSON, включаючи слова, таймінг, впевненість тощо.
Функції, такі як сутності: Виконують розумне форматування (наприклад, виводять “£50”, коли хтось каже “fifty pounds”) і можуть тегувати сутності.
Покриття мов: Близько 34 мов на високому рівні якості станом на 2025 рік, включаючи деякі, які інші можуть не підтримувати добре (наприклад, валлійську, оскільки BBC Wales їх використовувала).
Постійні оновлення: Вони регулярно публікують реліз-ноти з покращеннями (як видно в їхній документації: наприклад, покращили точність для мандаринської на 5% в одному з оновлень docs.speechmatics.com, або додали нові мови, як-от мальтійську тощо).
Особливості Flow: API Flow дозволяє розробникам безшовно поєднувати результати STT із міркуваннями LLM і виходом TTS, орієнтуючись на голосових асистентів нового покоління audioxpress.com audioxpress.com. Наприклад, можна надіслати аудіо й отримати голосову відповідь (відповідь, надану LLM, озвучену через TTS) – Speechmatics забезпечує зв’язок для взаємодії в 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). Вони підкреслюють покриття “глобальних” мов і зазначають, що можуть додати більше на запит docs.speechmatics.com. Також є двомовний режим для іспанської/англійської, який може безшовно транскрибувати змішану англійсько-іспанську мову docs.speechmatics.com. У їхніх нотатках: нові мови, такі як ірландська та мальтійська, були додані у 2024 році docs.speechmatics.com, що свідчить про готовність підтримувати й менш поширені мови за наявності попиту. Вони пишаються покриттям 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:

Самонавчання: Вони використовували техніки, подібні до wav2vec 2.0 від Facebook (ймовірно, мають власний варіант), щоб використовувати велику кількість неанотованого аудіо (наприклад, YouTube, подкасти) для попереднього навчання акустичних представлень, а потім донавчали на транскрибованих даних. Це дало їм значний приріст у покритті акцентів/діалектів, як повідомлялося у 2021 році speechmatics.com.
Нейронна архітектура: Ймовірно, комбінація CNN для виділення ознак і Transformer для моделювання послідовностей (у більшості сучасних ASR зараз використовується Conformer або подібні архітектури). У примітках до релізу вони назвали своє велике оновлення моделі “Ursa” docs.speechmatics.com, що дало значне підвищення точності для різних мов – ймовірно, це нова велика архітектура моделі (Conformer або Transducer).
Розміри моделей: Публічно не деталізуються, але для локального розгортання є варіанти (наприклад, “стандартна” та “покращена” моделі). Вони завжди згадують про “низьку затримку”, тож, ймовірно, використовують архітектуру, дружню до потокової обробки (наприклад, модель на основі Transducer або CTC для поступового виводу).
Підхід до упередженості та справедливості: Завдяки навчанню на неанотованих різноманітних даних, модель природно навчилася багатьом варіаціям мовлення. Ймовірно, вони також ретельно балансували дані – їхні опубліковані результати щодо зменшення упередженості свідчать про цілеспрямовані зусилля для забезпечення однакової точності для різних груп мовців.
Безперервне навчання: Можливо, вони включають виправлення клієнтів як опціональний зворотний зв’язок для покращення (не впевнений, чи це доступно клієнтам, але ймовірно використовується внутрішньо).
Обладнання та ефективність: Можуть працювати на стандартних CPU (для багатьох клієнтів, які розгортають локально, ймовірно, використовують кластери CPU). Але, ймовірно, також оптимізовані для GPU за потреби. В деяких контекстах згадують “малий слід”.
Технологія Flow API: Поєднує їхній ASR з будь-якою LLM (може бути від OpenAI чи інших) і партнером TTS – ймовірно, ця архітектура використовує їхній STT для отримання тексту, потім викликає обрану LLM, потім використовує TTS-двигун (можливо, Amazon Polly або Azure, якщо не власний, але сайт пропонує комбінування з “обраною LLM” і “обраною TTS”) audioxpress.com.

Варіанти використання:

Трансляції та медіа: Багато прямих телетрансляцій у Великій Британії використовують Speechmatics для створення субтитрів у реальному часі, коли немає доступних стенографістів або для їх підсилення. Також постпродакшн-компанії використовують це для створення транскриптів для монтажу чи відповідності вимогам.
Маркетингові дослідження та аналітика: Компанії, які аналізують інтерв’ю з клієнтами або групові дискусії по всьому світу, використовують Speechmatics для точної транскрипції багатонаціонального контенту (наприклад, для аналізу настроїв у багатонаціональних фокус-групах).
Державний/публічний сектор: Транскрипція засідань міських рад або парламентських сесій (особливо в країнах із кількома мовами чи вираженими місцевими акцентами – тут Speechmatics особливо ефективний).
Аналітика кол-центрів: Схоже на інші рішення, але Speechmatics приваблює там, де оператори чи клієнти мають сильний акцент, який інші системи можуть неправильно розпізнати. Також, оскільки вони можуть розгортатися локально (деякі телеком-компанії чи банки в Європі це віддають перевагу).
Освіта: Транскрипція записів лекцій або створення субтитрів для університетського контенту (особливо там, де викладачі чи студенти мають різні акценти).
Постачальники голосових технологій: Деякі компанії інтегрували рушій Speechmatics у свої рішення (під власним брендом) через 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 голосів.

Модель ціноутворення:

Вони зазвичай надають індивідуальні комерційні пропозиції для підприємств (особливо для ліцензії on-prem – ймовірно, це річна ліцензія залежно від використання або кількості каналів).
Для хмарного API раніше була опублікована ціна близько $1,25 за годину або подібна, що є конкурентною з іншими. Можливо, ~$0,02/хв. Для прямих корпоративних клієнтів може бути мінімальний щомісячний обсяг.
Вони також пропонували безкоштовну пробну версію або 600 безкоштовних хвилин у своєму SaaS на певному етапі.
Вони роблять акцент на необмежене використання on-prem за фіксовану плату, що для активних користувачів може бути привабливим у порівнянні з оплатою за хвилину.
Оскільки вони орієнтуються на корпоративний сегмент, вони не є найдешевшими, якщо у вас дуже малий обсяг використання (хтось може обрати OpenAI Whisper для хобі). Але для професійного використання їх ціни співставні або трохи нижчі за Google/Microsoft при великих обсягах, особливо підкреслюючи співвідношення ціни та якості.
Їх Flow API може мати іншу модель ціноутворення (можливо, за взаємодію чи щось подібне, поки що незрозуміло, оскільки це новинка).
Зараз публічне ціноутворення не є відкритим (ймовірно, перехід до моделі продажів через менеджерів), але відомі як компанія з розумними цінами та прозорим ліцензуванням (особливо важливо для мовлення, де потрібна передбачуваність витрат при 24/7 використанні).

Сильні сторони:

Точність щодо акцентів/діалектів: Найкращі у своєму класі для глобальної англійської та багатомовної точності з мінімальними упередженнями speechmatics.com speechmatics.com. Це кредо «розуміє кожен голос» підкріплене даними та визнане в індустрії – величезна перевага, особливо коли різноманіття та інклюзія стають ключовими.
Підтримка On-Prem і приватної хмари: Багато конкурентів орієнтуються лише на хмару; Speechmatics дає клієнтам повний контроль за потреби, виграючи тендери у чутливих і обмежених по пропускній здатності сценаріях.
Орієнтація на корпоративний сегмент: Високий рівень відповідності (ймовірно, мають сертифікати ISO speechmatics.com), надійна підтримка, готовність вирішувати індивідуальні запити (наприклад, додати нову мову на запит або налаштувати систему).
Субтитрування в реальному часі: Перевірено на живих подіях і телебаченні, де потрібна низька затримка та висока точність одночасно.
Інновації та етика: Вони мають сильний наратив щодо зменшення упередженості ШІ – що може бути привабливим для компаній, які турбуються про справедливість. Їхня технологія безпосередньо вирішує поширену критику ASR (що вона гірше працює для певних демографічних груп).
Багатомовність в одній моделі: Підтримка змішування мов і відсутність необхідності вручну вибирати акценти чи мови в деяких випадках – модель просто сама це визначає – це зручно для користувача.
Стабільність і досвід роботи: На ринку з середини 2010-х, використовується великими брендами (TED talks тощо), тобто перевірена часом.
Розширення за межі STT: Платформа голосової взаємодії Flow свідчить, що вони розвиваються для задоволення майбутніх потреб (тобто інвестують не лише в транскрипцію, а й у повноцінний дуплексний голосовий ШІ).

Слабкі сторони:

Менш відома у спільноті розробників, ніж деякі американські гравці чи open source моделі, що означає меншу підтримку спільноти.
Кількість мов менша, ніж у Whisper чи Google, – якщо потрібна малоресурсна мова, як-от суахілі чи тамільська, Speechmatics може її не мати, якщо не розробляли спеціально.
Прозорість цін: Як орієнтована на підприємства компанія, для малих розробників може бути не такою самообслуговуваною чи дешевою для експериментів, як, наприклад, $0.006/хв від OpenAI. Їхній фокус – якість і корпоративний сегмент, а не обов’язково найдешевший варіант.
Відсутність вбудованого розуміння мови (до Flow) – сирі транскрипти можуть потребувати додаткового NLP для отримання інсайтів; історично вони не займалися аналізом настроїв чи підсумовуванням (це залишали клієнтам або партнерам).
Конкуренція з Big Tech: Оскільки Google, Azure покращують розпізнавання акцентів (а Whisper безкоштовний), Speechmatics постійно має бути попереду, щоб виправдати вибір саме їх, а не більш поширених рішень.
Відсутність TTS чи інших модальностей (поки що) – компанії, які хочуть усе в одному, можуть обрати Azure, де є STT, TTS, перекладач тощо, якщо тільки Speechmatics не співпрацює для цього (Flow натякає на партнерство для TTS/LLM, а не власну розробку).
Масштабування бізнесу: як менша компанія, масштаб може бути питанням – чи зможуть вони обслуговувати обсяги на рівні Google по всьому світу? Ймовірно, вони можуть обробляти великі обсяги, враховуючи їхніх клієнтів з телемовлення, але сприйняття може викликати занепокоєння щодо довгострокової підтримки чи здатності встигати за витратами на навчання моделей тощо, як незалежна компанія.

Останні оновлення (2024–2025):

Speechmatics запустила Flow API у середині 2024 року audioxpress.com audioxpress.com, що стало стратегічним розширенням у сферу голосової інтерактивної ШІ, поєднуючи STT + LLM + TTS в одному рішенні. Вони відкрили список очікування і націлилися на створення корпоративних голосових асистентів, демонструючи вихід у сферу інтеграції розмовного ШІ.

нові мови

docs.speechmatics.com

діаризацію мовців

batch container

docs.speechmatics.com

інтеграції у більші платформи

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

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

Огляд: ElevenLabs — це передова платформа для генерації та клонування голосу на основі ШІ, яка здобула популярність у 2023 році завдяки неймовірно реалістичним і універсальним синтетичним голосам. Вона спеціалізується на текст-у-мову (TTS), що може створювати мовлення з тонкими емоціями, а також на клонуванні голосу, дозволяючи користувачам створювати власні голоси (навіть клонувати голос конкретної людини за її згодою) з невеликого аудіозразка. ElevenLabs пропонує простий веб-інтерфейс і API, що дозволяє творцям контенту, видавцям і розробникам генерувати високоякісне мовлення багатьма голосами та мовами. Станом на 2025 рік ElevenLabs вважається однією з провідних платформ для ультрареалістичного TTS, який у багатьох випадках важко відрізнити від людського мовлення zapier.com zapier.com. Її використовують для всього: від озвучування аудіокниг до голосів для відео на YouTube, персонажів ігор та інструментів доступності. Ключова відмінність — рівень виразності та налаштування: користувачі можуть регулювати параметри стабільності та схожості, щоб отримати бажаний емоційний тон zapier.com, а платформа пропонує велику бібліотеку готових голосів і користувацьких клонів.

Тип: Текст-у-мову та клонування голосу (з деякими допоміжними функціями розпізнавання мовлення для процесу клонування, але основна функція — генерація голосу).

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

Можливості та цільова аудиторія:

Ультрареалістичний TTS: ElevenLabs може генерувати мовлення з природною інтонацією, ритмом і емоціями. Воно не звучить роботизовано; платформа відтворює нюанси, як-от сміх, шепіт, вагання за потреби. Цільова аудиторія — творці контенту (озвучування відео, подкасти, аудіокниги), розробники ігор (голоси NPC), кінематографісти (прототипування дубляжу) і навіть окремі користувачі для розваг чи доступності (читання статей вголос обраним голосом).
Бібліотека голосів: У 2024 році в публічній бібліотеці понад 300 готових голосів, включаючи деякі, змодельовані на основі відомих акторів чи стилів (ліцензовані або додані користувачами) zapier.com. Користувачі можуть шукати за стилем (наративний, веселий, страшний тощо) і мовами.
Клонування голосу (індивідуальні голоси): Користувачі (з відповідними правами) можуть створити цифрову копію голосу, надавши кілька хвилин аудіо. Платформа створить індивідуальний TTS-голос, який говорить у тому ж тембрі та стилі elevenlabs.io elevenlabs.io. Це популярно серед творців, які хочуть унікальний голос оповідача, або для компаній, що локалізують голосовий бренд.
Багатомовність і крослінгвальність: ElevenLabs підтримує генерацію мовлення більш ніж 30+ мовами з використанням будь-якого голосу, тобто ви можете клонувати голос англомовного і змусити його говорити іспанською чи японською, зберігаючи вокальні характеристики elevenlabs.io elevenlabs.io. Це потужний інструмент для дубляжу контенту багатьма мовами з тією ж голосовою ідентичністю.
Контроль емоцій: Інтерфейс/API дозволяє налаштовувати такі параметри, як стабільність (послідовність проти варіативності у виконанні), схожість (наскільки строго дотримується характеристик оригінального голосу) zapier.com, а також стиль і акцент через вибір голосу. Це дозволяє тонко налаштовувати виконання – наприклад, зробити читання більш виразним або монотонним.
Реальний час і низька затримка: До 2025 року ElevenLabs покращила швидкість генерації – тепер вона може генерувати аудіо досить швидко для деяких застосувань у реальному часі (хоча в основному це асинхронно). Вони навіть мають модель з низькою затримкою для інтерактивних сценаріїв (бета).
Платформа та API: Вони надають веб-студію, де нетехнічні користувачі можуть вводити текст, обирати або налаштовувати голос і генерувати аудіо. Для розробників доступні API та SDK. Також є такі функції, як Eleven Multilingual v2 модель для покращеного синтезу неанглійськими мовами.
Інструменти для публікації: Спеціально орієнтовані на творців аудіокниг – наприклад, дозволяють вводити великі обсяги тексту, забезпечують послідовність голосу між розділами тощо. Цільова аудиторія: самостійні автори, видавці, які локалізують аудіокниги, відеокреатори та виробники контенту для соцмереж, яким потрібна озвучка.

Ключові можливості:

Voice Lab і бібліотека: Зручна “Voice Lab”, де можна керувати індивідуальними голосами, і Voice Library, де можна знаходити голоси за категоріями (наприклад, стилі “оповідач”, “героїчний”, “ведучий новин”) zapier.com. Багато голосів доступні для спільноти (з правами).
Моделі з високою експресивністю: ElevenLabs випустили нову модель (v3 станом на кінець 2023 року в альфа-версії), яка може природніше відтворювати сміх, змінювати тон у середині речення, шепотіти тощо elevenlabs.io elevenlabs.io. Приклад у їхньому демо містив динамічні емоції та навіть спів (до певної міри).
Керування стабільністю та варіативністю: Повзунок “Stability” – вища стабільність забезпечує послідовний тон (добре для довгої озвучки), нижча робить голос динамічнішим/емоційнішим (добре для діалогів персонажів) zapier.com.
Клонування з дозволом і захистом: Вони вимагають явної згоди або верифікації для клонування зовнішнього голосу (щоб запобігти зловживанням). Наприклад, щоб клонувати власний голос, потрібно начитати надані фрази, включаючи заяву про згоду (вони це перевіряють).
Мультиголос та діалоги: Їхній інтерфейс дозволяє легко створювати мультиспікерське аудіо (наприклад, різні голоси для різних абзаців/реплік у діалозі). Чудово підходить для аудіодрами чи симуляції розмови.
Мови: Станом на 2025 рік охоплюють основні європейські мови та деякі азійські; згадують 30+ (ймовірно, включаючи англійську, іспанську, французьку, німецьку, італійську, португальську, польську, гінді, японську, корейську, китайську тощо). Вони постійно вдосконалюють ці мови – v3 покращила природність багатомовного мовлення.
Якість аудіо: Вихідний звук високої якості (44,1 кГц), підходить для професійних медіа. Пропонують кілька форматів (MP3, WAV).
Можливості API: Можна вказати голос за ID, налаштовувати параметри для кожного запиту, а також, наприклад, виконувати морфінг голосу (стильове змішування між двома голосами).
ElevenLabs також має незначний STT (вони представили інструмент транскрипції на базі Whisper, можливо, для вирівнювання дубляжу), але це не основний напрямок.

Підтримувані мови: 32+ мови для генерації TTS elevenlabs.io. Важливо, що крослінгвістична здатність означає, що не потрібно окремого голосу для кожної мови – один голос може говорити всіма, хоча з акцентом, якщо оригінальний голос його має. Вони підкреслюють можливість in-language (наприклад, клонувати польського мовця, змусити його говорити японською). Не всі голоси однаково добре працюють усіма мовами (деякі спеціально налаштовані голоси можуть бути переважно англомовними, але модель v3 вирішує багатомовне навчання). Мови включають всі основні та деякі менш поширені (ймовірно, охоплюють потрібні для контент-ринків, наприклад, нідерландську, шведську, можливо, арабську тощо). Спільнота часто повідомляє про якість різними мовами – до 2025 року ElevenLabs значно покращили неанглійські мови.

Технічна основа:

ElevenLabs використовує запатентовану модель глибокого навчання, ймовірно, ансамбль текстового енкодера на основі Transformer і генеративного аудіо-декодера (вокодера), можливо, схожого на моделі типу VITS або Grad-TTS, але сильно оптимізованого. Вони інвестували в дослідження експресивності – можливо, використовуючи такі техніки, як попередньо навчені енкодери мовлення (наприклад, Wav2Vec2) для захоплення ідентичності голосу з зразків, а також підхід на основі суміші дикторів або підказок для стилю.
Модель v3, згадка про “Eleven v3”, свідчить, що вони створили нову архітектуру, можливо, поєднуючи багатомовне навчання та стилізовані токени для емоцій elevenlabs.io.
Вони згадують “проривні AI-алгоритми” elevenlabs.io – ймовірно, вони використовують велику кількість тренувальних даних (вони заявляли, що тренувалися на тисячах годин, включаючи багато аудіокниг з публічного домену тощо), і зосереджуються на багатодикторському навчанні, щоб одна модель могла створювати багато голосів.
Це певною мірою аналогічно тому, як працює TTS від OpenAI (для голосової функції ChatGPT): одна багатоголоса модель. ElevenLabs тут на передовій.
Вони впроваджують zero-shot cloning: за коротким зразком їхня модель може адаптуватися до цього голосу. Можливо, використовуючи підхід, як-от витягування вектору диктора (d-vector або подібний), а потім подаючи це у TTS-модель для налаштування на голос. Так клонування відбувається миттєво.
Вони працювали над емоційною умовністю – можливо, використовуючи стилізовані токени або кілька референсних аудіо (наприклад, тренування голосів із позначеними емоціями).
Також акцент на швидкому синтезі: можливо, використовуючи GPU-прискорення та ефективні вокодери для виводу майже в реальному часі. (Можливо, вони використовують паралельний вокодер для швидкості).
Одне з викликів – узгодження міжмовне: ймовірно, вони використовують IPA або якийсь уніфікований фонемний простір, щоб модель могла говорити іншими мовами тим самим голосом із правильною вимовою (деякі користувачі відзначають, що це досить добре працює).
Вони також приділяють багато уваги обробці тексту на фронтенді: правильна вимова імен, омографів, контекстна обізнаність (висока якість свідчить про хорошу систему нормалізації тексту і, можливо, внутрішню мовну модель для вибору правильної вимови в контексті).
Ймовірно, ElevenLabs також використовує зворотний зв’язок: у них багато користувачів, тож, можливо, вони збирають дані про місця, де модель може неправильно вимовляти, і постійно донавчають/покращують (особливо для частих виправлень користувачів тощо).

Використання:

Озвучення аудіокниг: Незалежні автори використовують ElevenLabs для створення аудіокниг без залучення дикторів, обираючи відповідний голос із бібліотеки або клонуючи власний. Видавці локалізують книги, клонуючи голос диктора іншою мовою.
Озвучення відео (YouTube, e-Learning): Автори швидко генерують озвучення для пояснювальних відео чи курсів. Дехто використовує це для A/B тестування різних стилів голосу для свого контенту.
Розробка ігор: Незалежні розробники ігор використовують це, щоб озвучувати репліки персонажів NPC, обираючи різні голоси для кожного персонажа та генеруючи діалоги, що дозволяє значно зекономити на витратах на запис.
Дубляж і локалізація: Студія може дублювати фільм або шоу кількома мовами, використовуючи клон голосу оригінального актора, який говорить цими мовами – зберігаючи оригінальну вокальну індивідуальність. Вже зараз ElevenLabs використовували у фанатських проєктах, щоб оригінальні актори «говорили» нові репліки.
Доступність і читання: Люди використовують це для читання статей, електронних листів або PDF приємним голосом на свій вибір. Користувачі з вадами зору отримують користь від більш природного TTS, що робить тривале прослуховування комфортнішим.
Прототипування голосу: Рекламні агентства або кінематографісти створюють прототипи озвучення та реклами за допомогою AI-голосів, щоб отримати схвалення клієнта до запису з людиною. Іноді AI-голос настільки якісний, що залишається фінальним для менших проєктів.
Персональне клонування голосу: Дехто клонує голоси літніх родичів (з дозволу), щоб зберегти їх, або клонує власний голос, щоб делегувати деякі завдання (наприклад, щоб «їхній голос» озвучував їхні тексти).
Інтерактивне сторітелінг: Додатки або 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 створити унікальний брендований голос шляхом клонування або кастомізації з ElevenLabs і використовувати його у своїх IVR або віртуальних асистентах, щоб зробити голос унікальним і відповідним бренду.
Ефективність створення контенту: Автори генерують аудіодіалоги персонажів, щоб почути, як вони звучать у виконанні, що допомагає у написанні сценаріїв.

Модель ціноутворення: ElevenLabs пропонує freemium і підписну модель:

Безкоштовний рівень: ~10 хвилин згенерованого аудіо на місяць для тестування zapier.com.
План Starter: $5/місяць (або $50/рік) дає ~30 хвилин на місяць плюс доступ до клонування голосу та базових комерційних прав використання zapier.com.
Вищі плани (наприклад, Creator, Independent Publisher тощо) коштують дорожче на місяць і надають більше використання (години генерації) та додаткові функції, такі як вища якість, більше кастомних голосів, пріоритет, можливо, доступ до API залежно від рівня zapier.com zapier.com.
Enterprise: індивідуальне ціноутворення для великого використання (можливість необмежених планів за домовленістю тощо).
Порівняно з хмарними TTS, які часто стягують плату за символ, ElevenLabs стягує плату за час вихідного аудіо. Наприклад, $5 за 30 хвилин, фактично $0,17 за хвилину, що є конкурентоспроможним з урахуванням якості та включених прав.
Додаткове використання часто можна придбати (перевищення ліміту або разові пакети).
У вартість входить використання готових голосів і клонування голосу. Вони мають положення, що якщо ви клонували чийсь голос за допомогою їхньої бібліотеки, можливо, вам знадобиться підтвердження прав тощо, але, ймовірно, сервіс забезпечує легальність.
Вони мають API для підписників (ймовірно, починаючи з плану за $5, але з обмеженою квотою).
Загалом, досить доступно для індивідуальних творців (що й сприяло популярності), з можливістю масштабування для більших потреб.

Переваги:

Неперевершена якість і реалістичність голосу: Часто користувачі відзначають, що голоси ElevenLabs — одні з найбільш схожих на людські з доступних публіці zapier.com zapier.com. Вони передають емоції та природний ритм, перевершуючи багато великих TTS-сервісів за виразністю.
Зручність і творча свобода: Платформа розроблена так, що навіть неексперти можуть легко клонувати голос або налаштовувати параметри стилю. Це знижує бар’єри для творчого використання AI-голосу.
Величезний вибір голосів: Сотні голосів і можливість створити власний означають, що можна досягти практично будь-якого стилю чи персонажа — набагато більше різноманіття, ніж у типових TTS-сервісів (які можуть мати 20-50 голосів).
Багатомовність і крос-мовність: Можливість переносити голос між мовами з збереженням акценту/емоцій — унікальна перевага, що спрощує створення багатомовного контенту.
Швидкий цикл покращень: Як стартап, ElevenLabs швидко впроваджує нові функції (наприклад, швидкий перехід від моделі v1 до v3 протягом року, додавання мов, сміху/шепоту). Вони також швидко враховують відгуки спільноти.
Активна спільнота: Багато творців приєдналися до платформи, діляться порадами та голосами, що розширює охоплення і дозволяє дослідити багато сценаріїв використання, роблячи продукт більш надійним.
Гнучка інтеграція API: Розробники можуть вбудовувати сервіс у додатки (деякі додатки для озвучення чи Discord-боти вже використовують ElevenLabs для створення голосових виходів).
Вигідно за співвідношенням ціна/якість: Для невеликого та середнього використання це значно дешевше, ніж наймати диктора та студію, але дає майже професійний результат. Це велика перевага для незалежних творців.
Етичний контроль: Вони впровадили певні запобіжники (клонування голосу вимагає верифікації або доступне лише на вищих тарифах для запобігання зловживанням, також є виявлення голосу для виявлення неправомірного використання). Це зміцнює довіру з боку правовласників.
Фінансування та зростання: Добре фінансується і широко використовується, тож, ймовірно, залишиться на ринку і буде постійно вдосконалюватися.

Слабкі сторони:

Потенціал для зловживань: Саме сильні сторони (реалістичне клонування) мають і темний бік – насправді, на початку були випадки використання для дипфейкових голосів. Це змусило їх впровадити суворіші політики використання та виявлення. Проте сама наявність цієї технології означає ризик імітації, якщо не забезпечити належний захист.
Послідовність для довгих текстів: Іноді підтримувати точну емоційну послідовність для дуже довгих начиток може бути складно. Модель може трохи змінювати тон або темп між розділами (хоча налаштування стабільності та майбутня версія v3 це покращують).
Вимова незвичних слів: Хоча система досить хороша, іноді неправильно вимовляє імена чи рідкісні терміни. Вони пропонують ручне виправлення (можна фонетично прописати слова), але це не ідеально для кожного власного імені “з коробки”. У конкурентних хмарних TTS подібні проблеми, але це потрібно враховувати.
Обмеження API/масштабування: Для надзвичайно великого масштабу (наприклад, автоматичне генерування тисяч годин) можна зіткнутися з обмеженнями пропускної здатності, хоча, ймовірно, вони задовольняють корпоративні потреби шляхом масштабування бекенду за потреби. Великі хмарні провайдери наразі можуть обробляти масові паралельні запити більш безперебійно.
Відсутність вбудованого розпізнавання мовлення чи керування діалогом: Це не повноцінна платформа для розмовного ШІ – потрібно поєднувати з STT та логікою (дехто може вважати це недоліком порівняно з комплексними рішеннями на кшталт Amazon Polly + Lex тощо. Однак ElevenLabs легко інтегрується з іншими).
Жорстка конкуренція: Великі гравці та нові стартапи помітили успіх ElevenLabs; сам OpenAI може вийти з просунутим TTS, або інші компанії (наприклад, новий дослідницький проєкт Microsoft VALL-E) зрештою можуть скласти конкуренцію. Тож ElevenLabs має постійно впроваджувати інновації, щоб залишатися попереду за якістю та функціями.
Ліцензування та права: Користувачам слід бути уважними при використанні голосів, схожих на реальних людей або клонів. Навіть за згоди можуть бути юридичні сірі зони (права на схожість) у деяких юрисдикціях. Ця складність може відлякати деякі комерційні застосування, поки закони/етика не стануть зрозумілішими.
Обмеження акцентів і мов: Хоча підтримується кілька мов, голос може мати акцент від джерела. Для деяких задач потрібен природний голос для кожної мови (ElevenLabs, ймовірно, вирішить це згодом через адаптацію голосу під мову або надання бібліотеки носіїв).
Залежність від хмари: Це закритий хмарний сервіс; немає офлайн-локального рішення. Деякі користувачі можуть віддати перевагу локальному розміщенню для чутливого контенту (деякі компанії не захочуть завантажувати конфіденційні сценарії у хмару). Власної версії для самостійного розміщення немає (на відміну від деяких відкритих TTS-рушіїв).

Останні оновлення (2024–2025):

ElevenLabs представила Eleven Multilingual v2 наприкінці 2023 року, що значно покращило результати неанглійською (менше акценту, краща вимова).

альфа-версію Voice Generation v3

elevenlabs.io

Вони розширили можливості клонування голосу, дозволивши миттєве клонування голосу лише з ~3 секунд аудіо у обмеженій бета-версії (якщо це правда, можливо, використовуючи технологію, схожу на VALL-E від Microsoft, про яку вони точно знали). Це суттєво спростило б клонування для користувачів.
Бібліотека голосів різко зросла після запуску функції для обміну голосами: до 2025 року доступні тисячі голосів, створених користувачами (деякі з них — у суспільному надбанні або оригінальні) — своєрідний “маркетплейс” голосів.
Вони уклали більше партнерств; наприклад, деякі видавці відкрито використовують ElevenLabs для аудіокниг, або інтеграція з популярним відео ПЗ (можливо, плагін для Adobe Premiere чи After Effects для генерації озвучки прямо в додатку).
Вони залучили більше фінансування з високою оцінкою компанії zapier.com, що свідчить про розширення (можливо, у суміжні сфери, як-от діалогові голосові системи чи дослідження просодії).
З міркувань безпеки вони впровадили систему відбитків голосу — будь-яке аудіо, згенероване ElevenLabs, можна ідентифікувати як таке за допомогою прихованого водяного знаку або AI-детектора, який вони розробляють для запобігання зловживанням.
Вони додали інструмент Voice Design (у бета-версії), який дозволяє користувачам “міксувати” голоси або налаштовувати деякі характеристики для створення нового AI-голосу без необхідності людського зразка. Це відкриває творчі можливості для створення унікальних голосів, не прив’язаних до реальних людей.
Також покращили використання API для розробників — додали функції асинхронної генерації, більше тонких налаштувань через API, а можливо, і on-prem варіант для підприємств (не підтверджено, але для великих клієнтів можуть зробити).
Підсумовуючи, ElevenLabs продовжує задавати стандарт для генерації AI-голосу у 2025 році, змушуючи інших наздоганяти.

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

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

Огляд: Resemble AI — це провідна платформа для клонування голосу за допомогою ШІ та створення індивідуального тексту в мовлення, яка дозволяє користувачам створювати надзвичайно реалістичні голосові моделі та генерувати мовлення цими голосами. Заснована у 2019 році, Resemble зосереджується на швидкому та масштабованому клонуванні голосу для творчого та комерційного використання. Вона вирізняється тим, що пропонує кілька способів клонування голосів: з тексту (існуючі TTS-голоси, які можна налаштовувати), з аудіоданих і навіть у режимі реального часу. Станом на 2025 рік Resemble AI використовується для створення реалістичних голосів ШІ для фільмів, ігор, реклами та віртуальних асистентів, особливо там, де потрібен конкретний голос, який або імітує реальну людину, або є унікальним брендовим голосом. Також є функція “Localize”, яка дозволяє одному голосу говорити багатьма мовами (подібно до ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble пропонує API та веб-студію, і особливо приваблює підприємства, які хочуть інтегрувати індивідуальні голоси у свої продукти (з можливістю корпоративного контролю, наприклад, локального розгортання за потреби).

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 створити клон голосу, маючи лише кілька хвилин записаного аудіо. Клонування Resemble відзначається високою якістю, точно передаючи тембр і акцент оригінального голосу. Цільова аудиторія: контент-студії, які хочуть синтетичні голоси талантів, бренди для створення унікального голосового персонажа, а також розробники, яким потрібні унікальні голоси для додатків.
Індивідуальне TTS-генерування: Після клонування або створення голосу ви можете вводити текст і генерувати мовлення цим голосом через веб-додаток або API. Мовлення може передавати широкий спектр емоцій (Resemble може зчитувати емоції з датасету або через додаткове керування).
Конвертація голосу в реальному часі: Відмінна функція — Resemble може виконувати конвертацію мовлення в мовлення, тобто ви говорите, а система майже в реальному часі видає результат у цільовому клонованому голосі resemble.ai resemble.ai. Це корисно для дубляжу або живих застосувань (наприклад, людина говорить, а її голос звучить як інший персонаж).
Localize (крос-мовний): Їхній інструмент Localize може перекладати та конвертувати голос більш ніж на 60 мов resemble.ai. Фактично, вони можуть взяти англомовну голосову модель і змусити її говорити іншими мовами, зберігаючи ідентичність голосу. Це використовується для локалізації діалогів або контенту по всьому світу.
Емоції та стиль: Resemble підкреслює копіювання не лише голосу, а й емоцій та стилю. Їхня система може передавати емоційний тон, присутній у референсних записах, у згенерований результат resemble.ai resemble.ai.
Гнучкі вхідні та вихідні дані: Вони підтримують не лише звичайний текст, а й API, який може приймати параметри для емоцій, а також систему “Діалог” для керування розмовами. Вивід здійснюється у стандартних аудіоформатах і дозволяє тонке налаштування, наприклад, регулювання швидкості тощо.
Інтеграція та розгортання: Resemble пропонує хмарний API, але також може розгортатися локально або у приватній хмарі для підприємств (щоб дані ніколи не залишали межі компанії). Наприклад, у них є плагін для Unity для розробки ігор, що спрощує інтеграцію голосів у ігри. Ймовірно, також підтримується інтеграція з телефонією.
Використання та користувачі: Розробники ігор (Resemble використовувався у іграх для озвучення персонажів), постпродакшн у кіно (наприклад, для виправлення діалогів або створення голосів для CGI-персонажів), реклама (клонування голосу знаменитостей для реклами з дозволу), кол-центри (створення віртуального агента з індивідуальним голосом) та доступність (наприклад, надання людям із втратою голосу цифрового голосу, схожого на їхній попередній).

Ключові можливості:

4 способи клонування: Resemble пропонує клонування через запис вашого голосу на їхньому сайті (прочитати 50 речень тощо), завантаження наявних даних, створення нового голосу шляхом змішування голосів або об’єднання кількох голосів одним кліком для отримання нового стилю.
Конвеєр “мовлення-у-мовлення”: Ви надаєте вхідний аудіозапис (це може бути ваш голос, що говорить нові репліки), і Resemble перетворює його на цільовий голос, зберігаючи нюанси, такі як інтонація з оригіналу. Це майже в реальному часі (коротка затримка).
API та графічний інтерфейс: Нетехнічні користувачі можуть використовувати зручний веб-інтерфейс для створення кліпів, налаштовувати інтонацію, вибираючи слова та коригуючи їх (є функція ручного регулювання темпу чи акценту на словах, подібно до редагування аудіо) – порівняно з можливостями редагування Descript Overdub.
Захоплення емоцій: Вони рекламують “захоплення емоцій у повному спектрі” – якщо у вихідному голосі під час навчання були різні емоційні стани, модель може їх відтворювати. Також дозволяють маркувати тренувальні дані за емоціями, щоб увімкнути “злий” чи “щасливий” режим під час синтезу.
Масове генерування та персоналізація: API Resemble може динамічно генерувати у великих масштабах (наприклад, автоматизоване створення тисяч персоналізованих повідомлень – є кейс, де вони робили персоналізовану аудіорекламу з унікальними іменами тощо).
Якість та покращення: Вони використовують нейронний високоякісний вокодер для забезпечення чіткого та природного звучання. Зазначають аналіз і корекцію слабких аудіосигналів до початку транскрипції telnyx.com – це може стосуватися STT у Watson. Щодо Resemble – не впевнені, але, ймовірно, вони також попередньо обробляють аудіо за потреби.
Проєкти та співпраця: У їхній веб-студії є функції керування проєктами, тож команди можуть співпрацювати над голосовими проєктами, прослуховувати дублі тощо.
Етика/Верифікація: Вони також мають заходи для підтвердження права власності на голос – наприклад, вимагають спеціальні фрази згоди. Також вони можуть додавати водяні знаки на результати, якщо потрібно для виявлення.
Resemble Fill – одна з помітних функцій: ви можете завантажити справжній запис голосу, і якщо є пропущені або невдалі слова, ви можете ввести новий текст, і система плавно інтегрує його в оригінал за допомогою клонованого голосу – по суті, це AI-голосове «латання». Корисно у постпродакшені фільмів для виправлення репліки без повторного запису.
Аналітика та налаштування: Для корпоративних клієнтів вони надають аналітику використання, можливість налаштовувати лексикон (для індивідуальних вимов) тощо.

Підтримувані мови: Понад 50 мов підтримується для голосового виводу aibase.com, і вони окремо зазначають 62 мови у своєму інструменті дубляжу Localize resemble.ai. Тобто, дуже широкий вибір (подібно до ElevenLabs). Вони охоплюють такі мови, як англійська, іспанська, французька, німецька, італійська, польська, португальська, російська, китайська, японська, корейська, ймовірно, різні індійські мови, арабська тощо. Часто зазначають, що голос може говорити мовами, яких не було в оригінальних даних, тобто у них під капотом багатомовний TTS-двигун.
Також згадують можливість обробки code-switching за потреби, але це більше стосується STT. Для TTS багатомовні голоси – ключова функція.

Технічна основа:

Двигун Resemble, ймовірно, використовує багатоголосову нейронну TTS-модель (на кшталт Glow-TTS або варіант FastSpeech) плюс високоякісний вокодер (ймовірно, щось на зразок HiFi-GAN). Вони впроваджують голосовий енкодер (схожий на техніки speaker embedding), щоб швидко клонувати голос за зразками.
Вони згадують використання машинного навчання у великих масштабах – ймовірно, тренування на величезних обсягах голосових даних (можливо, ліцензованих у студій, з публічних датасетів тощо).
Конвертація мовлення в реальному часі передбачає модель, яка може брати аудіо-ознаки вихідного голосу та зіставляти їх з ознаками цільового голосу майже в реальному часі. Ймовірно, вони використовують комбінацію автоматичного розпізнавання мовлення (щоб отримати фонеми/таймінг) і потім пересинтез з тембром цільового голосу, або ж end-to-end модель конвертації голосу, яка не потребує явної транскрипції для швидкості.
Керування емоціями: Можливо, вони використовують підхід style tokens або окремі моделі для кожної емоції, або донавчання з емоційними мітками.
Localize: Ймовірно, у них пайплайн: спочатку розпізнавання мовлення (з перекладом), потім синтез мовлення. Або ж у них є пряма крос-мовна голосова модель (менш імовірно). Вірогідно, вони інтегрують крок перекладу. Але вони наголошують на збереженні індивідуальності голосу новими мовами, що передбачає використання тієї ж голосової моделі з неанглійськими вхідними даними.
Масштабованість і швидкість: Вони заявляють про конвертацію в реальному часі з мінімальною затримкою. Їхнє TTS-генерування для звичайного тексту може бути трохи повільнішим, ніж у ElevenLabs, якщо більше бекенду, але, ймовірно, вони вже оптимізували це. Вони згадують про генерацію 15 хвилин аудіо лише з 50 записаних речень (швидке клонування).
Ймовірно, вони зосереджуються на відтворенні тонких акустичних деталей, щоб клон був невідрізним. Можливо, використовують просунуті функції втрат або GAN для захоплення ідентичності голосу.
Вони згадують, що аналізують і коригують аудіо-вхід для S2S – ймовірно, це зниження шуму або підлаштування під кімнатний тон.
Технологія охоплює функції Voice Enhancer (наприклад, покращення якості аудіо), якщо це потрібно для вхідних сигналів.

Варіанти використання:

Кіно та ТБ: Resemble використовували для клонування голосів акторів у постпродакшені (наприклад, щоб виправити репліку або згенерувати її, якщо актор недоступний). Також використовується для створення AI-голосів для CG-персонажів або для омолодження голосу (щоб голос старшого актора звучав молодо).
Ігри: Ігрові студії використовують Resemble для генерації годин діалогів NPC після клонування кількох акторів озвучки (економить кошти та дозволяє швидко змінювати сценарії).
Реклама та маркетинг: Бренди клонують голос знаменитості (з дозволу), щоб створювати варіації реклами або персоналізовані промо у великих масштабах. Або створюють вигаданий бренд-голос для послідовності на глобальних ринках, змінюючи мову, але зберігаючи ту ж вокальну ідентичність.
Розмовні AI-агенти: Деякі компанії використовують Resemble для IVR або віртуальних асистентів із кастомним голосом, що відповідає бренду, а не стандартним TTS-голосом. (Наприклад, голосовий асистент банку говорить унікальним голосом).
Особисте використання при втраті голосу: Люди, які втрачають голос через хворобу, використовували Resemble для клонування та збереження свого голосу, а потім використовують його як “текст-в-мову” для спілкування. (Це схоже на те, що робили компанії на кшталт Lyrebird (куплена Descript); Resemble також це пропонує).
Локалізація медіа: Студії дубляжу використовують Resemble Localize для швидкого дублювання контенту – вводять оригінальні репліки, отримують вихідною мовою у схожому голосі. Це значно скорочує час, хоча часто потребує доопрацювання людиною.
Інтерактивні наративи: Resemble можна інтегрувати в додатки інтерактивних історій або AI-оповідачів, де потрібно генерувати голоси на льоту (можливо, менш поширено через затримку, але можливо).
Корпоративне навчання/електронне навчання: Генеруйте озвучку для навчальних відео чи курсів, використовуючи клони професійних дикторів, кількома мовами без повторного запису, забезпечуючи послідовний тон.

Модель ціноутворення: Resemble більше орієнтований на корпоративний сегмент, але деякі ціни вони вказують:

Є безкоштовна пробна версія (ймовірно, дозволяє обмежене клонування голосу та кілька хвилин генерації з водяним знаком).
Ціноутворення зазвичай базується на використанні або підписці. Для окремих творців була приблизно $30/місяць за певний обсяг використання та голоси, далі — додаткові збори за використання.
Для корпоративних клієнтів, ймовірно, індивідуальні умови. Також була оплата за фактом використання для API.
Наприклад, одне джерело вказувало вартість $0,006 за секунду згенерованого аудіо (~$0,36/хв) для стандартної генерації, з об’ємними знижками.
Можуть стягувати окрему плату за створення голосу (наприклад, плата за голос, якщо це робиться з їхньою допомогою на високій якості).
Оскільки EleveLabs дешевший, Resemble, ймовірно, не конкурує за найнижчою ціною, а за функціоналом і готовністю до корпоративного використання (наприклад, вони підкреслюють необмежене використання на індивідуальному плані або можуть домовитися про ліцензію на весь сайт).
У них була опція повністю ліцензувати модель для локального розгортання, що, ймовірно, коштує дорого, але дає повний контроль.
Загалом, ймовірно, дорожче, ніж ElevenLabs за аналогічного використання, але пропонує функції, яких немає у деяких конкурентів (реальний час, прямі інтеграційні пайплайни тощо, що виправдовує ціну для певних клієнтів).

Переваги:

Комплексний інструментарій Voice AI: Resemble охоплює всі напрямки — TTS, клонування, конвертація голосу в реальному часі, багатомовний дубляж, аудіоредагування (заповнення пауз). Це універсальне рішення для потреб синтезу голосу.
Орієнтація на бізнес і кастомізація: Вони пропонують багато гнучкості (варіанти розгортання, персоналізована підтримка, індивідуальні інтеграції), що робить їх зручними для бізнесу.
Якісне клонування та емоційна достовірність: Їхні клони дуже високої якості, і численні кейси показують, наскільки добре вони передають стиль і емоції resemble.ai resemble.ai. Наприклад, кейс із кампанією до Дня матері — 354 тис. персоналізованих повідомлень із 90% точністю голосу resemble.ai — це потужний доказ масштабу та якості.
Можливості в реальному часі: Можливість конвертації голосу наживо виділяє їх серед інших — мало хто це пропонує. Це відкриває кейси для живих виступів чи трансляцій (наприклад, можна наживо дублювати голос спікера іншим голосом майже в реальному часі).
Локалізація/Мови: Понад 60 мов і акцент на збереженні того ж голосу між ними resemble.ai — це великий плюс для глобального виробництва контенту.
Етика та контроль: Вони позиціонують себе як етичні (потрібна згода тощо). І активно просувають це в маркетингу, що важливо для клієнтів із питаннями інтелектуальної власності. Також мають технології запобігання зловживанням (наприклад, вимагають прочитати спеціальне верифікаційне речення, як і інші).
Кейс-стаді та досвід: Resemble використовувався у високопрофільних проєктах (деякі голлівудські проєкти тощо), що додає їм авторитету. Наприклад, приклад на їхньому сайті про гру, яка отримала Apple Design Award, що використовує їхні рішення resemble.ai, демонструє можливості для креативу (Crayola Adventures із динамічними озвучками).
Масштабованість і ROI: Деякі клієнти відзначають величезне зростання контенту (кейс Truefan: 70-кратне збільшення створення контенту, 7-кратний вплив на дохід resemble.ai). Це показує, що вони ефективно справляються з великими обсягами.
Багатоголосся та емоції в одному результаті: Вони демонструють, як можна легко створювати діалоги чи інтерактивні голоси (наприклад, додаток ABC Mouse використовує це для Q&A з дітьми resemble.ai).
Контроль якості голосу: Вони мають функції для забезпечення якості результату (наприклад, мікшування з фоновим аудіо чи мастеринг для студійної якості), чим деякі прості TTS API не переймаються.
Постійний розвиток: Вони випускають оновлення (наприклад, нещодавно нові “Contextual AI voices” чи оновлення алгоритмів).

Слабкі сторони:

Не так просто/дешево для хобістів: У порівнянні з ElevenLabs, Resemble більше орієнтований на корпоративний/enterprise сегмент. Інтерфейс потужний, але, можливо, менш інтуїтивний, ніж у надпростого Eleven для новачків. Також ціна може бути бар’єром для малих користувачів (вони можуть обрати ElevenLabs).
Трохи менше мейнстрімного розголосу: Хоча їх поважають у певних колах, вони не мають такого вірусного впізнавання, як ElevenLabs серед загальних креаторів у 2023. Їх можуть сприймати більше як сервіс для професіоналів за лаштунками.
Якість vs. ElevenLabs: Різниця незначна, але деякі ентузіасти голосу відзначають, що ElevenLabs може мати перевагу в ультрареалістичних емоціях для англійської, тоді як Resemble дуже близький і іноді кращий в інших аспектах (наприклад, у реальному часі). Конкуренція щільна, але сприйняття має значення.
Компроміси у фокусі: Пропонуючи і TTS, і роботу в реальному часі, їм, можливо, доводиться балансувати оптимізацію для обох напрямків, тоді як ElevenLabs концентрується лише на якості офлайн TTS. Якщо не контролювати, одна сфера може трохи відставати (хоча наразі вони справляються).
Залежність від якості тренувальних даних: Щоб отримати найкращий результат із Resemble clone, бажано надати чисті, якісні записи. Якщо вхідні дані шумні чи обмежені, результат страждає. Вони мають покращення для пом’якшення, але фізика все одно діє.
Юридичні питання використання: Та сама категорія проблем – етика клонування. Вони добре це враховують, але потенційні клієнти все одно можуть вагатися через майбутні регуляції чи питання сприйняття використання клонованих голосів (страх “лейблування” як deepfake). Resemble, орієнтуючись на enterprise, ймовірно, вирішує це через NDA та дозволи, але це загальний виклик ринку.
Конкуренція та Перетин: З’явилося багато нових сервісів (деякі на основі відкритих моделей), які пропонують дешевше клонування. Resemble має виділятися якістю та функціоналом. Також великі хмарні гравці (наприклад, Custom Neural Voice від Microsoft) напряму конкурують за корпоративних клієнтів (особливо враховуючи, що Microsoft тепер володіє Nuance).
Контроль користувача: Хоча є деякі інструменти для редагування, налаштування тонких елементів мовлення може бути не таким детальним, як у людини — творці можуть змушені генерувати кілька версій або все одно робити аудіо-постобробку, щоб отримати саме те, що потрібно (це стосується всіх AI-голосів).

Останні оновлення (2024–2025):

Resemble запустили “Resemble AI 3.0” приблизно у 2024 році з суттєвими покращеннями моделі, зосередившись на більшому емоційному діапазоні та покращеному багатомовному виведенні. Можливо, інтегрували щось на кшталт VALL-E або покращили zero-shot можливості, щоб зменшити обсяг даних, необхідних для клонування.
Вони розширили кількість мов Localize приблизно з 40 до 62, а також підвищили точність перекладу, щоб інтонація оригіналу зберігалася (можливо, шляхом узгодження перекладу тексту з підказками стилю голосу).
Затримки у конвертації голосу в реальному часі ще більше зменшилися — можливо, тепер відповідь займає менше 1 секунди.
Вони впровадили функцію контролю стилю за прикладом — наприклад, ви надаєте зразок цільової емоції чи контексту, і TTS імітує цей стиль. Це допомагає, коли потрібно, щоб голос звучав, скажімо, збуджено чи сумно у певній репліці; ви даєте референсний фрагмент з таким тоном (можливо, з даних оригінального диктора або навіть іншого голосу), щоб скерувати синтез.
Можливо, інтегрували маломасштабну LLM для допомоги з прогнозуванням інтонації (наприклад, автоматично визначати, де робити наголос або як емоційно читати речення залежно від змісту).
Покращили платформу для розробників: наприклад, більш зручний API для паралельної генерації багатьох голосових кліпів, websockets для потокового TTS у реальному часі тощо.
Щодо безпеки: вони запустили Voice Authentication API, який може перевірити, чи аудіо згенеровано Resemble, або чи хтось намагається клонувати голос, який йому не належить (якась внутрішня водяна мітка або детекція підпису голосу).
Здобули кілька великих партнерств — наприклад, з великою студією дубляжу або медіакомпаніями для локалізації контенту. Випадок Age of Learning (ABC Mouse) — один із прикладів, але можуть з’явитися й інші.
Ймовірно, розширили свій маркетплейс голосових талантів: можливо, налагодили співпрацю з акторами озвучення для створення ліцензованих “шкірок” голосів, які інші можуть купувати для використання (етична монетизація голосів).
Постійні R&D Resemble тримають їх серед топових сервісів клонування голосу у 2025 році з потужною корпоративною клієнтурою.

Офіційний вебсайт: Платформа клонування голосу Resemble AI aibase.com resemble.ai (офіційний сайт, що описує їхні можливості створення індивідуального голосу та перетворення мовлення в реальному часі).

Джерела:

Google Cloud Text-to-Speech – “380+ голосів понад 50 мов і варіантів.” (документація Google Cloud cloud.google.com】
Google Cloud Speech-to-Text – Висока точність, підтримка 120+ мов, транскрипція в реальному часі. (Krisp Blog krisp.ai】
Microsoft Azure Neural TTS – “Підтримує 140 мов/варіантів із 400 голосами.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
Microsoft Azure STT – STT для підприємств із можливістю налаштування та безпекою для 75+ мов. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
Amazon Polly – “Amazon Polly пропонує 100+ голосів 40+ мовами… емоційно залучені генеративні голоси.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
Amazon Transcribe – Модель ASR нового покоління зі 100+ мовами, діаризацією мовців, у реальному часі та пакетно. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
IBM Watson STT – «Моделі, що налаштовуються для галузевої термінології, потужна безпека даних; використовується в охороні здоров’я/юридичній сфері.» (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
Nuance Dragon – «Dragon Medical забезпечує високоточну транскрипцію складної медичної термінології; гнучкість розгортання на місці або в хмарі.» (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
OpenAI Whisper – Відкрита модель, навчена на 680 тис. годин, «підтримує 99 мов», з майже найкращою точністю серед багатьох мов. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
OpenAI Whisper API – «$0,006 за хвилину» для Whisper-large через OpenAI, що забезпечує недорогу, якісну транскрипцію для розробників deepgram.com】.
Deepgram Nova-2 – «На 30% нижчий WER, ніж у конкурентів; найточніший англійський STT (середній WER 8,4% проти 13,2% у Whisper).» (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
Deepgram Customization – Дозволяє навчати модель під конкретний жаргон і підвищує точність на 18%+ у порівнянні з попередньою моделлю. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
Speechmatics Accuracy & Bias – «Показник точності 91,8% на дитячих голосах проти 83,4% у Google; зниження помилок на 45% для афроамериканських голосів.» (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
Speechmatics Flow (2024) – Реальний час ASR + LLM + TTS для голосових асистентів; підтримка 50 мов із різними акцентами. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
ElevenLabs Voice AI – «Понад 300 голосів, ультрареалістичні з емоційною варіативністю; доступне клонування голосу (5 хвилин аудіо → новий голос).» (Огляд Zapier zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Pricing – Безкоштовно 10 хв/міс, платні плани від $5/міс за 30 хв з клонуванням і комерційним використанням. (Zapier zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Multilingual – Один голос говорить 30+ мовами; експресивна модель v3 може шепотіти, кричати, навіть співати. (Блог ElevenLabs elevenlabs.io elevenlabs.io】
Resemble AI Voice Cloning – «Генеруйте мовлення у вашому клонованому голосі 62 мовами; конвертація голосу з мовлення в мовлення в реальному часі.» (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
Resemble Case Study – Кампанія Truefan: 354 тис. персоналізованих відеоповідомлень із клонованими AI голосами зірок із 90% схожістю, 7× ROI resemble.ai】, *ABC Mouse використав Resemble для інтерактивного дитячого додатку з голосовими Q&A в реальному часі resemble.ai】.
Функції Resemble AI – Захоплення емоцій та перенесення стилю у клонованих голосах; можливість редагування наявного аудіо (“Resemble Fill”). (Документація Resemble AI resemble.ai resemble.ai】

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

Вступ

Порівняльна таблиця

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Від небес до тротуарів: всередині революції дрон-доставки 2025 року