← Материалы разборы Yersham
разбор · asrбалл 7.0#526 из 823 · 2026-03-25

Рекомендации по выбору ASR-моделей на 2026 год с учётом качества, размера и языковой поддержки. Лучшие проприетарные — Eleven Labs Scribe V2 и Speechmatics, среди open source — Voxstral, Qwen, Parakeet и Moonshine. Оценка и обучение моделей удобно делать через Trelis Studio с унифицированным API.

Top Transcription / ASR Models in 2026

смотреть видео
Что забрать0/4
отметь, что применил →
вывод оператора · что осталось

Оператору входа в AI полезно интегрировать Trelis Router для унифицированного API доступа к ASR-моделям, использовать Parakeet и Moonshine для on-device и автоматизации, а также применять кастомные датасеты для оценки и улучшения качества распознавания в оркестрации агентов.

полный разбор ролика · 5 глав
01

Обзор моделей ASR

Проприетарные модели Eleven Labs Scribe V2 и Speechmatics показывают высокое качество, особенно для многоязычности.

Open source лидеры — Voxstral и Qwen, Parakeet подходит для on-device с 0.6 млрд параметров, Moonshine — самый компактный и энергоэффективный.

02

Датасет и оценка

Датасет содержит сложные AI-термины и сущности, что позволяет тестировать модели на реальных сложностях.

Оценка ведётся по character error rate и отдельно по ошибкам на ключевых сущностях, чтобы выявить слабые места моделей.

03

Результаты и рекомендации

Assembly AI и Voxstral показывают лучшие результаты, Whisper остаётся актуальным благодаря широкой поддержке.

Для on-device рекомендуют Parakeet, для очень компактных решений — Moonshine Tiny/Base, Qwen хорош для многоязычности.

04

Работа с Trelis Studio

В Trelis Studio можно подключить HuggingFace и Weights&Biases для удобного управления моделями и результатами.

Trelis Router предоставляет единый API для доступа к разным ASR-моделям, упрощая интеграцию и тестирование.

05

Подготовка и генерация датасетов

Можно загружать аудиофайлы и автоматически транскрибировать их выбранной моделью с последующим редактированием.

Настройки позволяют контролировать длину аудиочанков, фильтрацию по качеству и распределение данных на train/validation/test.

#asr#оркестрация#агенты#open source
дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →
ещё разборы