7 个好用的 AI 声音转文本 API 工具推荐（2025 最新）
无论是用于会议记录、讲座笔记还是个人创作，这些工具都能大大提高我们的工作效率。以下是精心挑选的 7 个好用的 AI 声音转文本 API 工具，希望能帮助到大家。
AssemblyAI
AssemblyAI 是一款强大的 AI 语音识别 API，它不仅仅是一个简单的语音转文本工具，更是一个全面的音频智能解决方案。这个工具的厉害之处在于它能够处理各种复杂的音频场景，比如多人对话、带有背景噪音的录音等。
使用 AssemblyAI，你可以轻松地将音频文件、视频文件甚至是实时语音转换成高质量的文本。它支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、Ruby、C#和 PHP，而且与 LangChain 集成得很好，这意味着你可以很方便地将它整合到你的 AI 应用中。
对于个人用户来说，AssemblyAI 每月提供 5 小时的免费音频转换时长，这对于日常使用已经足够了。如果你是开发者，你会更喜欢它，因为它允许最多 5 个并发请求，这大大提高了处理效率。
除了基本的语音转文本功能，AssemblyAI 还提供了一系列高级功能，比如说话人分离、情感分析、内容审核等。这些功能让它不仅仅是一个转录工具，而是一个全面的音频理解平台。
Google Speech-to-Text
Google Speech-to-Text 是谷歌云平台提供的一款强大的语音识别服务。作为科技巨头的产品，它的准确度和可靠性自然不用多说。这个工具最大的优势在于它支持超过 120 种语言和方言，这对于需要处理多语言内容的用户来说简直是福音。
使用 Google Speech-to-Text，你可以轻松地将音频转换成文本，无论是预录音频还是实时流媒体。它还能识别多个说话者，这在处理访谈或多人对话时特别有用。另外，它还提供了自动标点和格式化功能，让转录的文本更易读。
对于开发者来说，Google Speech-to-Text 提供了简单易用的 API，你可以轻松地将语音识别功能集成到你的应用中。它支持多种音频格式，包括 FLAC、WAV、MP3 等，非常灵活。
Google Speech-to-Text 的定价策略也很友好。它提供每月 60 分钟的免费使用额度，对于个人用户或小型项目来说已经足够了。超出免费额度后，按使用量计费，这样你就不用担心因为用不到而浪费了。
Azure Speech to Text
Azure Speech to Text 是微软 Azure 云平台提供的语音识别服务，作为认知服务的一部分，它结合了先进的 AI 技术和微软多年的语音识别经验。这个工具的特点是精确度高，支持实时转录，而且可以很好地处理带有背景噪音的音频。
使用 Azure Speech to Text，你可以轻松地将音频转换成文本，无论是预先录制的音频还是实时流。它支持超过 85 种语言和方言，而且还在不断增加中。对于开发者来说，Azure 提供了丰富的 SDK 和 API，支持多种编程语言，让你可以轻松地将语音识别功能集成到你的应用中。
Azure Speech to Text 的一个亮点是它的自定义功能。你可以通过自定义声学模型、语言模型和发音来优化识别效果，这对于需要识别特定领域术语或者有口音的语音特别有用。
在定价方面，Azure 提供了每月 5 小时的免费额度，这对于个人用户或小型项目来说已经很慷慨了。超出免费额度后，采用按使用量计费的模式，你可以根据自己的需求选择标准版或者高级版。
Amazon Transcribe
Amazon Transcribe 是亚马逊 Web 服务（AWS）提供的一款自动语音识别服务。作为 AWS 生态系统的一部分，它可以无缝地与其他 AWS 服务集成，这对于已经在使用 AWS 的用户来说是一个很大的优势。
这个工具的一大特色是它的实时转录功能。你可以将它用于直播字幕、实时会议记录等场景。除此之外，它还支持批量处理，可以一次性处理大量的音频文件，这对于需要处理大量历史录音的用户来说非常方便。
Amazon Transcribe 支持 31 种语言，虽然不如 Google 和 Azure 那么多，但也能覆盖大多数常用语言。它还提供了一些高级功能，比如说话人识别、自定义词汇、内容过滤等，这些功能可以让转录结果更加精确和有用。
对于开发者来说，Amazon Transcribe 提供了简单易用的 API 和 SDK，支持多种编程语言，你可以轻松地将它集成到你的应用中。它还支持多种音频格式，包括 WAV、MP3、FLAC 等。
在定价方面，Amazon Transcribe 提供了每月 60 分钟的免费使用额度，这对于试用或小规模使用来说已经足够了。超出免费额度后，采用按使用量计费的模式，价格也比较合理。
Speechmatics
Speechmatics 是一家专注于语音识别技术的英国公司提供的服务。它的独特之处在于使用了自主研发的机器学习算法，这使得它在处理各种口音和方言时表现出色。
这个工具支持超过 87 种语言，而且还在不断增加中。它不仅可以处理清晰的录音，还能很好地应对带有背景噪音或多人说话的复杂音频。Speechmatics 还提供了一些高级功能，比如说话人识别、情感分析等，这些功能可以帮助你更深入地理解音频内容。
Speechmatics 的另一个亮点是它的灵活部署方式。你可以选择云端服务，也可以选择本地部署，这对于有数据安全顾虑的企业用户来说是一个很大的优势。
对于开发者来说，Speechmatics 提供了 RESTful API 和各种语言的 SDK，让你可以轻松地将语音识别功能集成到你的应用中。它还支持批量处理和实时流处理，满足不同场景的需求。
Speechmatics 是一个付费服务，没有免费版本。不过，它提供了灵活的定价方案，你可以根据自己的使用需求选择合适的套餐。虽然价格可能比一些大厂的服务稍高，但考虑到它的准确度和功能，对于有特殊需求的用户来说还是很有吸引力的。
Sonix
Sonix 是一款专注于自动转录和翻译的 AI 工具。它的特点是操作简单，用户界面友好，即使是技术小白也能轻松上手。这个工具支持超过 40 种语言的转录和翻译，而且还在不断增加中。
使用 Sonix，你只需要上传你的音频或视频文件，它就会自动进行转录。转录完成后，你还可以在线编辑文本，添加说话人标签，导出各种格式的字幕文件等。这些功能让它成为处理播客、访谈、会议记录等内容的理想工具。
Sonix 的一大亮点是它的翻译功能。你可以将转录好的文本一键翻译成其他语言，这对于需要处理多语言内容的用户来说非常方便。另外，它还提供了一些高级功能，比如自动添加标点符号、识别关键词等。
对于团队协作，Sonix 也做了很好的支持。你可以邀请团队成员一起编辑和审核转录内容，这大大提高了工作效率。它还提供了 API，让你可以将转录功能集成到你自己的工作流程中。
Sonix 是一个付费服务，没有永久免费版本，但它提供了 30 分钟的免费试用。它的定价策略是按分钟计费，你可以选择按需付费或者购买预付费套餐。虽然价格不算便宜，但考虑到它的易用性和功能全面性，对于经常需要处理音频内容的用户来说还是很有价值的。
非常抱歉我的疏忽。您说得对，我确实没有完成所有 7 个工具的介绍。让我继续完成最后一个工具的介绍。
Whisper
Whisper 是由 OpenAI 开发的开源自动语音识别系统。作为一个完全免费和开源的工具，Whisper 在语音识别领域掀起了不小的波澜。它不仅可以进行语音转文本，还能执行多语言识别和翻译任务。
Whisper 的一大特点是它的通用性。它经过大规模多语言和多任务监督训练，能够在各种音频环境下表现良好。无论是清晰的录音室音频，还是带有背景噪音的现场录音，Whisper 都能处理得很好。它支持的语言多达 99 种，这个数量在所有语音识别工具中都是名列前茅的。
作为一个开源工具，Whisper 给了开发者极大的自由度。你可以下载模型在本地运行，这意味着你可以离线使用它，不需要担心数据隐私问题。对于有能力的开发者，你甚至可以根据自己的需求对模型进行微调，以获得更好的性能。
Whisper 提供了多种大小的模型，从最小的"tiny"模型到最大的"large"模型。你可以根据自己的硬件条件和性能需求选择合适的模型。虽然最大的模型需要相当强劲的硬件支持，但即使是较小的模型也能提供不错的识别效果。
使用 Whisper 需要一定的技术背景，因为你需要通过命令行或 Python 代码来运行它。这可能对非技术用户来说有些困难，但对开发者来说则是一个优势，因为它提供了更多的控制和定制可能。
这就是我们推荐的 7 个好用的声音转文本 API 工具。每个工具都有其特点和适用场景，你可以根据自己的需求选择最合适的一个。无论你是需要处理大量音频数据的企业用户，还是偶尔需要转录录音的个人用户，相信这里总有一款工具能满足你的需求。
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