比较谷歌云语音转文本模型 | AI生成和翻译
以下是Google Cloud语音转文本API V2中各种模型的清晰对比——按模型系列和使用场景分类，采用易读的列表形式呈现：
Chirp系列（通用语音模型-USM）
chirp
- 定位：谷歌初代通用语音模型，支持非流式场景下的多语言转录(Google Cloud)
- 使用方式：适用于同步识别和批量识别，不支持流式识别(Google Cloud)
-
功能限制：
- 无流式识别支持
- 缺少置信度评分、说话人分离、自适应、强制归一化和词级置信度(Google Cloud)
chirp_2
- 定位：新一代通用语音模型，在准确性和效率上超越初代，支持流式/同步/批量识别。提供多语言转录翻译及模型自适应功能(Google Cloud, Medium)
chirp_3
- 定位：具备更高准确率和更快速度的最新版本，支持流式/同步/批量识别，新增说话人分离和自动语言检测(Google Cloud)
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功能特性：
- 全面支持流式/同步/批量识别(Google Cloud)
- 支持说话人分离与语言检测(Google Cloud)
- 不支持词级时间戳和模型自适应(Google Cloud)
传统/通用模型
主要为向后兼容而保留的旧架构模型：
long：适用于长音频内容（如媒体文件或自由对话）(Google Cloud)short：针对短语音指令优化（数秒时长）(Google Cloud)telephony/telephony_short：专为电话音频（通常8kHz）定制，短语音版本处理短语或单词级输入(Google Cloud)-
医疗专用模型：
medical_conversation：用于医患对话场景，支持说话人区分medical_dictation：用于单人口述医疗记录(Google Cloud)
按使用场景选择模型
- 需要非流式多语言最佳准确率？ →
chirp - 需要流式支持+多语言+自适应？ →
chirp_2 - 需要流式识别、说话人分离、自动语言检测和最高准确率？ →
chirp_3 - 仅需简单长音频转录？ →
long - 处理短语音指令？ →
short - 处理电话录音？ →
telephony或telephony_short - 医疗场景使用？ →
medical_conversation或medical_dictation
谷歌文档背景说明
谷歌《选择转录模型》页面（2025年9月4日更新）包含上述所有模型标识和描述，同时注明传统模型仅维持兼容性不再主动维护(Google Cloud)
关于“latest_long”/“latest_short”的早期说明指向另一组基于Conformer的模型——这些不属于Chirp系列，若专注Chirp或传统模型可忽略(Google Cloud)
快速选择指南：
- 最高质量+新功能（说话人分离/流式识别等） →
chirp_3 - 流式识别和模型自适应 →
chirp_2 - 非流式多语言基础需求 →
chirp - 短语音/长音频/电话/医疗场景 → 选择对应传统模型（
short/long/telephony/medical_*）
如需根据具体音频类型、语言或流式/批量处理需求推荐模型，欢迎随时咨询！