谷歌云语音转文本模型对比 | AI生成和翻译

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问得非常好！这是使用 Google Cloud Speech-to-Text v2 API 时的关键决策点。chirp、long 和 short 模型之间的区别在于它们的预期用例、底层技术、性能特征和成本。

让我们来详细解析。

高层总结

• Chirp：最新、最强大、最准确的”通用”模型。这是一个高级选项，最适合在需要跨多种语言获得最高质量转录的情况下使用，尤其是在嘈杂环境中。（注意：API 中的官方模型名称是 chirp，而不是 chirp3。Chirp 是一个模型系列，API 中提供的是可供公众使用的最新版本）。
• Long：专门为转录长格式、预录制的音频文件（如播客、会议、讲座）而优化的标准模型，其中延迟不是考虑因素。
• Short：为极短音频片段（如语音命令或 IVR 响应）而优化的标准模型，其中低延迟（快速响应）至关重要。

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对比表格

特性	chirp	long	short
主要用例	通用、高精度的任何音频类型转录。	长音频文件（> 1 分钟）的批量转录。	短话语（< 15 秒）的实时识别。
关键优势	最高准确度 和广泛的语言支持。	针对长内容（讲座、会议）优化。	最低延迟（最快的响应时间）。
底层技术	“通用语音模型” - 一个大规模的基础模型。	基于 Conformer 的模型（上一代技术）。	基于 Conformer 的模型（上一代技术）。
语言支持	单个模型支持 100 多种语言 和方言。	约 50 种语言，需要为每种语言指定模型。	约 50 种语言，需要为每种语言指定模型。
鲁棒性	在嘈杂环境中表现优异。	性能良好，但可能不如 Chirp 稳健。	为速度优化，在噪音中可能稳健性较差。
成本 (v2 API)	高级 ($0.024 / 分钟)	标准 ($0.016 / 分钟)	标准 ($0.016 / 分钟)
API Recognizer ID	chirp	long	short

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详细解析

1. Chirp（通用动力引擎）

Chirp 是 Google 最新、最强大的语音模型。可以将其视为语音的”基础模型”，类似于 PaLM 2 或 GPT-4 之于文本。

• 技术：它同时使用超过 100 种语言的数百万小时音频和文本进行训练。这使其对全球范围内的语音、口音和方言具有惊人的理解能力。
• 何时使用：
  • 当准确度是您的绝对首要任务时。
  • 适用于拥有全球用户群的应用程序，因为它可以无缝处理多种语言。
  • 当处理可能包含背景噪音、多个说话者或浓重口音的具有挑战性的音频时。
  • 适用于任何您愿意为获得最佳质量而支付溢价的用例（短音频、长音频或流式）。
• 关键优势：对于许多常见语言，您无需指定语言代码。该模型通常可以自动检测并正确转录，这使得处理多样化的音频源变得更加简单。

2. Long（批量转录的主力军）

该模型是 v1 API 中 video 和 phone_call 模型的演进版本。它专门为长音频文件的离线批量处理而调整。

• 技术：它使用基于 Conformer 的架构，这是在 Chirp 之前最先进的技术。它仍然非常准确和可靠。
• 何时使用：
  • 转录来自文件的录制会议、访谈或讲座。
  • 处理播客或有声书库。
  • 任何您上传音频文件并可以等待几秒钟或几分钟以获得完整转录的场景。
• 关键优势：它比 Chirp 更具成本效益，并且非常适合其转录长文件的具体工作，在这些工作中不需要实时反馈。

3. Short（实时处理的短跑健将）

该模型专为一件事而设计：速度。它经过优化，能以尽可能低的延迟返回短音频片段的转录结果。

• 技术：与 long 一样，它基于上一代 Conformer 模型，但为了速度而调整，牺牲了处理长格式上下文的能力。
• 何时使用：
  • 语音命令：”Hey Google，天气怎么样？”
  • 交互式语音应答 (IVR)：”如需销售，请按 1 或说 ‘sales’。”
  • 任何实时应用程序，其中用户说出短句并期望系统立即响应。
• 关键优势：其低延迟对于在语音控制应用程序中创建敏捷且响应迅速的用户体验至关重要。在此处使用 long 甚至 chirp 模型可能会引入明显的延迟。

您应该选择哪种模型？一个简单指南

1. 您是否需要为语音命令提供尽可能快的响应？
   • 是 -> 使用 short。
2. 您是否在转录一个超过一分钟的预录制音频文件？
   • 是 -> 使用 long 以获得成本和质量的良好平衡。如果预算允许，并且您需要该文件的绝对最佳准确度，请使用 chirp。
3. 获得尽可能高的准确度是您的首要目标吗？或者您正在处理许多不同的语言和口音？
   • 是 -> 使用 chirp。它是公认的质量领导者。
4. 您正在构建一个实时的、长时间运行的转录服务（如实时字幕）吗？
   • 这是一个流式用例。在这里，您需要在 short 和 chirp 之间选择。short 将提供更低的延迟，而 chirp 将提供更高的准确度。您不会将 long 模型用于直播流。

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