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title: 语音转文字
description: 使用 AI 将语音转换为文字
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{/* MANUAL-CONTENT-START:intro */}
使用来自世界一流提供商的最新 AI 模型，将语音转录为文本。Sim 的语音转文本 (STT) 工具使您能够将音频和视频转换为准确、带时间戳的转录文本，并可选择翻译支持多种语言，同时提供高级功能，如分角色对话和说话人识别。

**支持的提供商和模型：**

- **[OpenAI Whisper](https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text/overview)** (OpenAI)：  
  OpenAI 的 Whisper 是一个开源的深度学习模型，以其在多语言和多音频条件下的强大性能而闻名。它支持高级模型，例如 `whisper-1`，在转录、翻译以及需要高模型泛化能力的任务中表现出色。Whisper 由以 ChatGPT 和领先 AI 研究闻名的 OpenAI 提供支持，广泛用于研究领域并作为比较评估的基准。

- **[Deepgram](https://deepgram.com/)** (Deepgram Inc.)：  
  总部位于旧金山的 Deepgram 为开发者和企业提供可扩展的、生产级的语音识别 API。Deepgram 的模型包括 `nova-3`、`nova-2` 和 `whisper-large`，提供实时和批量转录，具有行业领先的准确性、多语言支持、自动标点、智能分角色对话、通话分析以及从电话到媒体制作的多种应用场景功能。

- **[ElevenLabs](https://elevenlabs.io/)** (ElevenLabs)：  
  作为语音 AI 的领导者，ElevenLabs 尤其以其高质量的语音合成和识别而闻名。其 STT 产品能够高精度、自然地理解多种语言、方言和口音。最新的 ElevenLabs STT 模型针对清晰度和说话人区分进行了优化，适用于创意和无障碍场景。ElevenLabs 因其在 AI 驱动的语音技术方面的尖端进展而备受认可。

- **[AssemblyAI](https://www.assemblyai.com/)** (AssemblyAI Inc.)：  
  AssemblyAI 提供基于 API 的高精度语音识别，功能包括自动章节划分、主题检测、摘要生成、情感分析和内容审核等。其专有模型，包括备受赞誉的 `Conformer-2`，为行业内一些最大的媒体、呼叫中心和合规应用提供支持。AssemblyAI 得到了全球财富 500 强企业和领先 AI 初创公司的信赖。

- **[Google Cloud Speech-to-Text](https://cloud.google.com/speech-to-text)** (Google Cloud):  
  Google 的企业级语音转文字 API 支持超过 125 种语言和变体，提供高精度以及实时流式传输、单词级置信度、说话人分离、自动标点、自定义词汇和领域特定调优等功能。可用的模型包括 `latest_long`、`video` 以及领域优化模型，这些模型基于 Google 多年的研究成果，具备全球扩展能力。

- **[AWS Transcribe](https://aws.amazon.com/transcribe/)** (Amazon Web Services):  
  AWS Transcribe 利用 Amazon 的云基础设施，通过 API 提供强大的语音识别功能。它支持多种语言，并提供说话人识别、自定义词汇、通道识别（适用于呼叫中心音频）和医疗特定转录等功能。常用模型包括 `standard` 以及领域特定变体。AWS Transcribe 非常适合已经使用 Amazon 云服务的组织。

**如何选择：**  
选择适合您应用的提供商和模型——无论您需要快速、企业级的转录和额外分析（Deepgram、AssemblyAI、Google、AWS），高灵活性和开源访问（OpenAI Whisper），还是高级的说话人/上下文理解（ElevenLabs）。请考虑定价、语言覆盖范围、准确性以及您可能需要的任何特殊功能（如摘要、章节划分或情感分析）。

有关功能、定价、功能亮点和微调选项的更多详细信息，请参阅上述链接中的每个提供商的官方文档。
{/* MANUAL-CONTENT-END */}

## 使用说明

使用领先的 AI 提供商将音频和视频文件转录为文本。支持多种语言、时间戳和说话人分离。

## 工具

### `stt_whisper`

使用 OpenAI Whisper 将音频转录为文本

#### 输入

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `provider` | string | 是 | STT 提供商 \(whisper\) |
| `apiKey` | string | 是 | OpenAI API 密钥 |
| `model` | string | 否 | 要使用的 Whisper 模型 \(默认值：whisper-1\) |
| `audioFile` | file | 否 | 要转录的音频或视频文件 |
| `audioFileReference` | file | 否 | 来自前面模块的音频/视频文件引用 |
| `audioUrl` | string | 否 | 音频或视频文件的 URL |
| `language` | string | 否 | 语言代码 \(例如 "en", "es", "fr"\) 或 "auto" 进行自动检测 |
| `timestamps` | string | 否 | 时间戳粒度：无、句子或单词 |
| `translateToEnglish` | boolean | 否 | 将音频翻译为英语 |
| `prompt` | string | 否 | 可选文本，用于指导模型的风格或继续前一个音频片段。帮助处理专有名词和上下文。 |
| `temperature` | number | 否 | 采样温度，范围为 0 到 1。较高的值使输出更随机，较低的值使输出更集中和确定性。 |

#### 输出

| 参数 | 类型 | 描述 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `transcript` | string | 完整的转录文本 |
| `segments` | array | 带时间戳的片段 |
| `language` | string | 检测到的或指定的语言 |
| `duration` | number | 音频时长（以秒为单位） |

### `stt_deepgram`

使用 Deepgram 将音频转录为文本

#### 输入

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `provider` | string | 是 | STT 提供商 \(deepgram\) |
| `apiKey` | string | 是 | Deepgram API 密钥 |
| `model` | string | 否 | 要使用的 Deepgram 模型 \(nova-3, nova-2, whisper-large 等\) |
| `audioFile` | file | 否 | 要转录的音频或视频文件 |
| `audioFileReference` | file | 否 | 来自前面模块的音频/视频文件引用 |
| `audioUrl` | string | 否 | 音频或视频文件的 URL |
| `language` | string | 否 | 语言代码 \(例如："en", "es", "fr"\) 或 "auto" 进行自动检测 |
| `timestamps` | string | 否 | 时间戳粒度：无、句子或单词 |
| `diarization` | boolean | 否 | 启用说话人分离 |

#### 输出

| 参数 | 类型 | 描述 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `transcript` | string | 完整的转录文本 |
| `segments` | array | 带有说话人标签的时间戳片段 |
| `language` | string | 检测到的或指定的语言 |
| `duration` | number | 音频时长（以秒为单位） |
| `confidence` | number | 总体置信度评分 |

### `stt_elevenlabs`

使用 ElevenLabs 将音频转录为文本

#### 输入

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `provider` | string | 是 | STT 提供商 \(elevenlabs\) |
| `apiKey` | string | 是 | ElevenLabs API 密钥 |
| `model` | string | 否 | 要使用的 ElevenLabs 模型 \(scribe_v1, scribe_v1_experimental\) |
| `audioFile` | file | 否 | 要转录的音频或视频文件 |
| `audioFileReference` | file | 否 | 来自前面模块的音频/视频文件引用 |
| `audioUrl` | string | 否 | 音频或视频文件的 URL |
| `language` | string | 否 | 语言代码 \(例如 "en", "es", "fr"\) 或 "auto" 进行自动检测 |
| `timestamps` | string | 否 | 时间戳粒度：无、句子或单词 |

#### 输出

| 参数 | 类型 | 描述 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `transcript` | string | 完整的转录文本 |
| `segments` | array | 带时间戳的片段 |
| `language` | string | 检测到或指定的语言 |
| `duration` | number | 音频时长（秒） |
| `confidence` | number | 总体置信度评分 |

### `stt_assemblyai`

使用 AssemblyAI 和高级 NLP 功能将音频转录为文本

#### 输入

| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `provider` | string | 是 | STT 提供商 \(assemblyai\) |
| `apiKey` | string | 是 | AssemblyAI API 密钥 |
| `model` | string | 否 | 要使用的 AssemblyAI 模型 \(默认：best\) |
| `audioFile` | file | 否 | 要转录的音频或视频文件 |
| `audioFileReference` | file | 否 | 来自前面模块的音频/视频文件引用 |
| `audioUrl` | string | 否 | 音频或视频文件的 URL |
| `language` | string | 否 | 语言代码 \(例如 "en", "es", "fr"\) 或 "auto" 进行自动检测 |
| `timestamps` | string | 否 | 时间戳粒度：无、句子或单词 |
| `diarization` | boolean | 否 | 启用说话人分离 |
| `sentiment` | boolean | 否 | 启用情感分析 |
| `entityDetection` | boolean | 否 | 启用实体检测 |
| `piiRedaction` | boolean | 否 | 启用 PII 涂黑 |
| `summarization` | boolean | 否 | 启用自动摘要 |

#### 输出

| 参数 | 类型 | 描述 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `transcript` | string | 完整的转录文本 |
| `segments` | array | 带有说话人标签的时间戳片段 |
| `language` | string | 检测到或指定的语言 |
| `duration` | number | 音频时长（秒） |
| `confidence` | number | 总体置信度评分 |
| `sentiment` | array | 情感分析结果 |
| `entities` | array | 检测到的实体 |
| `summary` | string | 自动生成的摘要 |

### `stt_gemini`
