Топ-5 бесплатных нейросетей для транскрибации речи с помощью ИИ

Представьте: вы провели часовое интервью, записали важнейшее совещание или наконец-то зафиксировали на диктофон ту самую гениальную идею, которая пришла за рулём. А дальше начинается самое «весёлое». Сидеть и вручную переводить всё это в текст, перематывая запись снова и снова. Минута аудио превращается в пять минут работы, а час записи съедает целый вечер. Знакомо? Ещё пару лет назад это была неизбежная рутина, от которой страдали журналисты, студенты, маркетологи и вообще все, кому приходилось работать с голосом.

Но нейросети перевернули эту игру с ног на голову. Сегодня искусственный интеллект расшифровывает аудио быстрее, чем вы успеваете допить кофе. Причём не просто выдаёт кашу из слов, а расставляет знаки препинания, различает спикеров, понимает акценты и даже справляется с фоновым шумом. Технологии, которые ещё недавно казались фантастикой, стали доступны каждому: загрузил файл, нажал кнопку, получил готовый текст.

Правда, есть один нюанс. Сервисов для транскрибации развелось столько, что выбрать подходящий стало отдельным квестом. Одни идеально работают с русским языком, другие только с английским. Одни бесплатные, но с ограничениями, другие стоят как подписка на стриминг, зато выдают почти идеальный результат. Какие-то умеют транскрибировать в реальном времени, а какие-то требуют загрузки файла и пары минут ожидания.

Мы протестировали и сравнили самые популярные нейросети для транскрибации, чтобы вам не пришлось тратить на это время. Разбираем плюсы, минусы, цены и неочевидные фишки каждого сервиса. Поехали!

Как будем тестировать?

Для теста мы взяли небольшой отрывок из мультфильма про Буратино и прогнали один и тот же фрагмент через разные сервисы транскрибации, чтобы сравнить результаты в одинаковых условиях: посмотрим, кто точнее передаёт слова и смысл, как нейросети расставляют пунктуацию, справляются ли с живыми диалогами и сменой интонаций.

Повернитесь налево и посмотрите на этого человека. Это бывший шарманщик Карло. Для всего нашего племени это самый опасный человек. А чем же он так опасен для нас? Что он редко ест, а когда ест, то съедает всё до последней крошки. Так что здесь поживиться нечем.

Поехали!

BotHub

Первый в нашем обзоре – BotHub. Это платформа, которая даёт доступ к целому набору нейросетей, но нас сейчас интересует конкретная модель для транскрибации: assembly-ai-best на базе AssemblyAI.

Что обещают разработчики? Точность распознавания речи на уровне 92,5% и поддержку аж 99 языков. Звучит впечатляюще, но тут стоит сделать оговорку: основной упор всё же на английский язык. Если вы работаете с англоязычным контентом, сервис покажет себя на максимуме. С русским тоже справляется, но результат может потребовать небольшой доработки.

А вот где AssemblyAI действительно удивляет, так это в дополнительных возможностях. Помимо базовой расшифровки аудио в текст, нейросеть умеет автоматически размечать спикеров, извлекать ключевые темы из разговора, определять эмоциональную окраску голоса, вырезать нецензурную лексику и убирать посторонние шумы.

Характеристики модели:

• Макс. длина ответа: 4 096 токенов

• Размер контекста: 4 095 токенов

• Стоимость промпта: 8 250 $ за 1M токенов

Теперь про деньги.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Транскрибация одной минуты аудио обходится примерно в 45 800 капсов. Нехитрая математика подсказывает, что бонуса хватит на 6,5 минуты расшифровки. Немного, конечно, но вполне достаточно, чтобы протестировать качество распознавания на своих файлах и решить, стоит ли вкладываться дальше. Так что забираем бонус и пробуем!

Тестируем

Текст совпадает с оригиналом слово в слово, без единой ошибки, пропуска или искажения. Все имена собственные, специфическая лексика и вопросительная интонация распознаны корректно. Единственное, что можно отметить – отсутствие знаков препинания (точек, запятых), но это скорее особенность формата вывода, а не ошибка распознавания. По чистоте транскрибации русской речи – неплохо!

Riverside

Следующий в нашем списке – Riverside. И тут сразу хочется отметить серьёзную технологическую базу: сервис построен на OpenAI Whisper, одной из самых продвинутых моделей распознавания речи на сегодняшний день. Разработчики заявляют о точности до 99%, поддержке более ста языков и даже понимании региональных акцентов. Амбициозно? Да. Whisper под капотом внушает доверие.

Платформа умеет различать до семи участников диалога, каждому из которых назначается своя метка. Количество спикеров указывается до начала обработки, и дальше нейросеть сама раскидывает реплики по нужным людям. Правда, есть нюанс: если участники говорят одновременно, перебивают друг друга или накладываются голосами, результат может поплыть. В таких случаях придётся подправить расшифровку вручную. Но это, справедливости ради, больное место практически всех сервисов транскрибации.

Готовый текст можно скачать в двух форматах: обычный TXT с разметкой по спикерам или SRT для субтитров. Второй вариант особенно пригодится тем, кто работает с видеоконтентом и хочет быстро добавить субтитры к роликам без возни с таймкодами.

Также есть встроенный редактор. Он позволяет работать с текстом и медиафайлом одновременно. Звучит просто, а на деле это настоящая магия: вы удаляете ненужную фразу из транскрипта, и она автоматически исчезает из аудио или видеозаписи. То есть можно «монтировать» запись прямо через текст, без каких-либо навыков видеомонтажа. Для подкастеров, интервьюеров и контент-мейкеров это просто находка.

Платформа поддерживает загрузку не только собственных записей, сделанных внутри сервиса, но и сторонних файлов в популярных форматах: MP3, WAV, MP4, MOV. Всё работает прямо в браузере, а также через мобильное приложение, так что устанавливать дополнительный софт не нужно.

Тестируем

Несмотря на использование мощного Whisper, сервис допустил несколько досадных ошибок и даже съел начало текста. Первая фраза про поворот налево и упоминание человека полностью исчезли, а бывший шарманщик превратился в девшего, что говорит о проблемах с распознаванием фонетически близких слов. При этом стоит отметить, что Riverside неплохо справился с пунктуацией и интонационным разделением предложений, расставив знаки препинания корректнее, чем предыдущий участник обзора. Но без серьезной ручной правки здесь явно не обойтись.

Teamlogs

Третий сервис в нашей подборке – Teamlogs. И первое, что радует при переходе на сайт, это полностью русскоязычный интерфейс. Загружаем файл, и сервис моментально определяет длительность аудио. Тут же можно выбрать язык распознавания (русский и английский закреплены в быстром доступе, остальные тоже доступны) и включить определение спикеров.

С форматами файлов тоже никаких проблем. Teamlogs принимает MP3, WAV, MP4, MOV, M4A, MKV, AVI и OGG. По сути, сюда можно закинуть практически что угодно, и оно переварится без дополнительных конвертаций.

Теперь про бонусы. После регистрации вам начислят 15 бесплатных минут транскрибации. Это уже вполне достаточно, чтобы не просто потыкать кнопки, а реально обработать небольшую запись и оценить качество.

Тестируем

C одной стороны, сервис не потерял начало фразы, как Riverside, но с другой добавил странный артефакт в виде слова «КОНЕЦ» прямо посреди предложения, что явно указывает на технический сбой при обработке аудио. Также нейросеть допустила грубую лексическую ошибку, заменив «съедает» на «скидает», что искажает смысл оригинальной фразы. Пунктуация расставлена в целом верно, включая вопросительный знак, однако хаотичное использование заглавных и строчных букв (например, «И» после точки и строчная «что» в начале предложения) портит общее впечатление. Несмотря на удобство интерфейса и наличие бесплатных минут, текст после Teamlogs требует внимательной вычитки!

GigaChat

Еще один сильный игрок на рынке – GigaChat, мультимодальная разработка от команды Сбера. В основе этого сервиса лежит сложный ансамбль нейросетей, включающий ruGPT-3, FRED-T5 и ruCLIP, а за визуальную часть отвечает Kandinsky. В обновленной версии 2.0, вышедшей в марте 2025 года, пользователям стали доступны сразу три модификации: MAX для самых сложных вычислений, Pro для творческих и аналитических задач, а также Lite для быстрой повседневной работы. Такая гибкость позволяет подбирать инструмент под конкретные цели, будь то простая расшифровка или глубокий анализ содержания.

Технологическое превосходство модели подтверждается результатами бенчмарков. В частности, модификация GigaChat 2.0 MAX показывает впечатляющие результаты в тесте MMLU на русском языке, набирая 80,46 балла, что позволяет ей обходить даже такие серьезные зарубежные решения, как Qwen 2.5. Для пользователя это означает не просто механическое распознавание звуков, а глубокое понимание контекста, что важно при транскрибации записей.

В плане работы с голосом GigaChat предлагает не просто перевод аудио в текст, а полноценную экосистему. Встроенный умный редактор документов позволяет загружать файлы и сразу после распознавания взаимодействовать с ними: выделять фрагменты, просить нейросеть сократить длинные реплики, исправить ошибки или даже полностью переписать текст в другом стиле. Наличие функции голосового ввода и мощных алгоритмов обработки аудио делает сервис универсальным помощником для тех, кто ценит скорость и точность работы с русскоязычным контентом.

Тестируем

GigaChat показал, пожалуй, самый эталонный результат среди всех протестированных сервисов. В отличие от предыдущих нейросетей, он единственный не споткнулся на слове «съедает», сохранил абсолютно все части предложения, включая вводные конструкции и имена собственные. Отдельно стоит отметить работу с пунктуацией и форматированием. На данный момент это лучший результат по чистоте и грамотности расшифровки русской речи.

Whisper

Завершает нашу подборку легенда мира транскрибации – Whisper от OpenAI. Пожалуй, ни одна модель распознавания речи за последние годы не наделала столько шума в индустрии.

Сразу важный нюанс: на сайте OpenAI Whisper просто так не потыкать. Здесь нет уютного окошка, куда можно забросить файл и ждать результат. Модель доступна через API для разработчиков, а самые отчаянные могут запустить её локально на собственной видеокарте. Хотите попробовать самую мощную версию? Тогда убедитесь, что у вас есть минимум 12 ГБ видеопамяти. Если такой роскоши под рукой нет, есть путь попроще: OpenAI выложили модель на Hugging Face, где с ней может поиграться каждый.

Под капотом у Whisper – нейросеть класса transformer с архитектурой «кодировщик-декодер», обученная на колоссальном массиве аудиоданных. И когда мы говорим «колоссальном», это не преувеличение. Это около 680 тысяч часов аудио из открытых источников.

Отдельного внимания заслуживает мультиязычность. Whisper поддерживает около 99 языков и, что особенно удобно, не требует заранее указывать, на каком языке ведётся запись. Модель сама определяет это в процессе распознавания. Загрузили интервью, где собеседники переключаются между русским и английским? Whisper разберётся.

Тестируем

Резюмируя

В конце хочется напомнить, что нейросетям всё ещё рано безоговорочно доверять. Они ошибаются, фантазируют и иногда удивляют не в ту сторону. Они неплохи, но только как помощники, не более. Алгоритмы могут ускорить рутину, упростить сложное, вдохновиться и сэкономить время. Главное помнить, что за всеми этими технологиями стоим мы.

Поэтому доверяйте, но проверяйте. И не забывайте, именно вы направляете всё это в нужное русло!

Спасибо, что дошли до конца! А теперь очередь за вами. Расскажите, какие нейросети уже прописались в ваших закладках? Может, мы забыли про какой-то сервис? Давайте пополним этот список вместе!