実際にボイスメモの録音データをテキスト化する際、どのツールを選ぶべきかは「音声の長さ」「参加人数」「予算」によって大きく分かれます。編集部で同一の音声データ(雑音を含む60分の対談)を投入し、認識精度と処理速度を計測した比較データが以下の表です。
文字起こし精度比較において特筆すべきは、近年のモデルがいずれも「ケバ取り(『えー』『あー』などの間投詞削除)」や句読点の自動挿入を自然に行えるようになった点です。これにより、書き起こし後の推敲にかかる時間が従来の半分以下に短縮されています。
実際にボイスメモの録音データをテキスト化する際、どのツールを選ぶべきかは「音声の長さ」「参加人数」「予算」によって大きく分かれます。編集部で同一の音声データ(雑音を含む60分の対談)を投入し、認識精度と処理速度を計測した比較データが以下の表です。
文字起こし精度比較において特筆すべきは、近年のモデルがいずれも「ケバ取り(『えー』『あー』などの間投詞削除)」や句読点の自動挿入を自然に行えるようになった点です。これにより、書き起こし後の推敲にかかる時間が従来の半分以下に短縮されています。