开头聊聊
最近公司搞了一批客户访谈录音，总时长加起来快20个小时。领导说一周内出访谈报告，我盯着那堆音频文件发呆——手动听写？怕不是要通宵三天。
于是我开始研究AI语音转文字方案。市面上选择不少，但真正能打的就那么几个：AssemblyAI、OpenAI Whisper、还有Google的Speech-to-Text。到底哪个更适合实际工作场景？我花了一周时间，用同一批录音把它们都跑了一遍，今天就把结果分享出来。
为什么选这三个工具
语音转文字这个赛道，工具多得让人眼花。但我筛选了一圈，发现能同时满足”中文识别准、长音频支持好、有API可集成”这三个条件的，基本就剩这三家：
- AssemblyAI —— 专为开发者设计的语音AI平台，主打高精度转写和音频智能分析
- OpenAI Whisper —— 开源模型界的扛把子，免费可本地部署
- Google Speech-to-Text —— 老牌大厂出品，背靠Google强大的语言模型生态
其他像百度、讯飞当然也能做，但这次先聚焦在这三个国际主流方案上。
核心对比维度
为了公平起见，我统一用同一批测试音频：
- 中文访谈录音（3段，每段约15分钟，含方言口音）
- 英文播客片段（2段，每段约10分钟，多人对话）
- 嘈杂环境录音（1段，8分钟，背景有咖啡厅噪音）
评估维度包括：识别准确率、标点断句、说话人区分、处理速度、API易用性、价格。
多维度对比
| 对比维度 | AssemblyAI | OpenAI Whisper | Google Speech-to-Text |
|---|---|---|---|
| 中文准确率 | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ |
| 英文准确率 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 标点断句 | 优秀，基本不用改 | 一般，偶尔缺标点 | 中等，长句断句差 |
| 说话人区分 | 支持，效果稳定 | 不支持（需额外处理） | 支持，但精度一般 |
| 噪音环境 | 明显降噪后再转写 | 直接收录，噪音影响大 | 有一定抗噪能力 |
| 处理速度 | 快，API异步回调 | 看硬件，本地跑较慢 | 快，云端处理 |
| 免费额度 | 每月5小时免费 | 完全免费（本地部署） | 每月60分钟免费 |
| 付费价格 | $0.37/小时 | $0（本地）/ API按量 | $0.024/15秒 |
AssemblyAI：开发者友好型的全能选手
先说结论：如果你是开发者，或者团队有技术能力，AssemblyAI的体验是最顺畅的。
优势方面，它的API设计非常干净。上传音频、提交转写请求、拿结果，三步搞定。文档写得清楚，SDK支持Python、JavaScript、Java等多语言，几行代码就能跑起来。
中文识别这块，它用的模型对普通话的准确率大概在90%以上。访谈场景里那些”嗯””啊”之类的语气词，它会自动过滤掉，输出文本读起来比较干净。标点符号基本不用手动改，问句、感叹号、分号这些都能正确识别。
说话人区分（Speaker Diarization）是它的强项。我那段三人访谈录音，它能准确区分谁在说话，标注为Speaker A、Speaker B、Speaker C，准确率大概85%左右。偶尔会在两个人同时说话时搞混，但整体表现已经不错了。
不足的地方，免费额度只有每月5小时，对于批量处理来说不够用。付费版$0.37/小时，如果一个月处理50小时音频，就是18.5美元，成本不算低。另外，方言识别还是它的弱项，我那段带四川口音的录音，准确率掉到了75%左右。
OpenAI Whisper：免费开源的性价比之王
Whisper最大的卖点就是免费。你可以把模型下载到本地，在自己的机器上跑，不花一分钱。
先说好的方面。英文识别准确率极高，几乎不需要校对。播客那种清晰的多人对话，它转出来的文本直接就能用。而且它是开源的，你可以自己微调模型，针对特定领域做优化。
处理长音频时，Whisper会自动分段处理，然后拼接成完整文本。这个过程中偶尔会出现段落衔接不自然的情况，但整体问题不大。
但问题也很明显。首先是速度。我在一台RTX 3060的机器上跑large-v3模型，15分钟的中文音频大概要处理3-4分钟。如果音频很多，排队等待就很烦。当然，如果你有更好的显卡，速度会快不少。
其次，它原生不支持说话人区分。想要知道某段话是谁说的，得搭配pyannote.audio之类的工具一起用，配置起来比较麻烦。
再就是标点问题。Whisper的标点有时候会”抽风”——要么一整段没有标点，要么在奇怪的地方加句号。中文标点的处理尤其不稳定，经常把逗号打成句号，或者长句完全不分段。
Google Speech-to-Text：大厂稳但不够惊艳
Google的方案胜在稳定。API响应速度快，服务可用性高，毕竟背后是Google Cloud的基础设施。
优点方面，它的实时转写能力不错。如果你需要边说边出文字的场景，比如会议同传，Google的表现很流畅，延迟控制在1-2秒。另外它支持125种语言和方言，覆盖面最广。
价格也比较友好，按秒计费，$0.024每15秒，折算下来大约$5.76/小时。听起来比AssemblyAI贵，但它有每分钟60秒的免费额度（每月），小规模使用基本不花钱。
缺点也很突出。中文识别准确率在三家中垫底，尤其是口语化的表达，经常出现”同音字替换”的错误。比如”这个事情”可能变成”这个事青”，”我觉得”变成”我觉的”。这类低级错误在高频出现时非常影响阅读体验。
标点断句也是弱项。长句子经常一口气转下来不加任何标点，你得自己断句。说话人区分虽然有，但精度不如AssemblyAI，在快速对话切换时容易标错。
不同场景该怎么选
搞清楚自己的需求，选型就不纠结了。
场景一：批量处理访谈录音、会议纪要
首选AssemblyAI。说话人区分和标点处理是刚需，这两点它做得最好。5小时免费额度可以先试水，觉得值再付费。
场景二：预算有限，有技术能力
选Whisper本地部署。零成本，英文场景效果极佳。搭配pyannote做说话人区分，虽然配置麻烦点，但跑起来之后一劳永逸。
场景三：需要实时转写或多语言支持
Google Speech-to-Text更合适。延迟低，语言覆盖广，适合国际化场景。如果主要处理中文，建议再考虑考虑。
场景四：偶尔用用，不想折腾
直接用AssemblyAI的免费额度。每月5小时，对个人用户来说够用了。上传音频等几分钟就出结果，省心。
我最终的选择
分享下我自己的决定：最终选了AssemblyAI。
原因很简单——20小时的访谈录音，我需要尽快出结果，没时间折腾环境配置。AssemblyAI上传音频后自动处理，说话人标注、标点、分段一步到位，省去了大量后期校对的时间。那$7.4的cost（20小时×$0.37），比起我省下的时间，完全值得。
不过我把Whisper也留着了。后续如果有英文素材，或者预算收紧了，随时可以切回去用。
说到底，工具没有绝对的好坏，关键是匹配你的场景。希望这篇横评能帮你少走点弯路。
