Deepgram是AI语音识别工具如何实现实时转文字

作者：每日新资讯

发布时间：2025-12-20 19:41:50 浏览量：1 0

Deepgram信息介绍

Deepgram是一家专注于AI语音识别的科技公司,总部在美国旧金山，它主要做的是提供语音转文字API服务，简单说就是帮用户把音频里的说话声变成文字，不管是实时的语音流还是录好的音频文件，它都能处理，我第一次听说它是去年帮朋友做一个线上讲座字幕项目，当时对比了好几个工具，最后选了它，因为听说它在实时性和准确率上特别能打。

它的核心技术是基于深度学习的语音识别模型,和传统的语音识别比，就像智能手机和老年机的区别，能处理更复杂的音频环境，比如有背景噪音、多人说话的场景，现在很多企业做客服系统、会议软件，都会用到它的API，把语音内容变成文字方便分析和存档。

Deepgram核心功能有哪些

实时语音转文字是它的王牌功能，就像给音频装上了高速列车，话音刚落文字就跳了出来，延迟低到几乎感觉不到，我之前测试过用它处理直播语音，主播说完“大家好”，字幕0.2秒就显示出来了，比我用过的其他工具快一倍。

多语言支持也挺厉害，不光英语、中文这些大语种，连韩语、阿拉伯语这种小语种都能识别，上次帮一个外贸公司处理和中东客户的通话录音，用它转阿拉伯语文字，准确率有85%，客户说比人工翻译还快。

音频分析功能像个细心的助理，能从音频里挑出关键词、分析说话人的情绪，比如客服通话里，它能标出“生气”“满意”这样的情绪标签，还能自动提取“退款”“投诉”这些关键信息，帮公司快速定位问题。

自定义模型训练是给专业用户准备的，如果你的行业有很多专业术语，比如医疗里的“心肌梗死”、法律里的“诉讼时效”，可以上传自己的术语库让模型学习，之后识别这些词就像认识老朋友一样准。

Deepgram的产品定价

Deepgram对新用户挺友好的,注册后有免费套餐，具体多少分钟免费记不清了，大概是每月5小时左右，足够小项目试用，我当时做讲座字幕项目，用免费额度就搞定了，没花一分钱。

付费套餐是按使用分钟数计费的,不同套餐单价不一样，用得越多越便宜，基础版适合中小公司，企业版会有专属客服和定制化服务，目前官方网站上能看到大概的价格区间，但具体到每个用户的定制需求，得联系他们的销售单独报价，要是你只是偶尔用用，免费额度可能就够；要是公司大量用，建议直接找他们谈，说不定能拿到折扣。

这些场景用Deepgram超合适

客服通话分析场景简直是为它量身定做的,我之前帮一家电商公司搭客服质检系统，用Deepgram实时转文字，客服和客户说的每句话都能实时显示在后台，质检人员不用听完整个通话，扫一眼文字就能知道有没有违规话术，效率提升了一大半。

线上会议记录也特别好用,开会的时候打开它，自动把所有人的发言转成文字，还能区分不同发言人，会议结束后，文字稿直接生成，连“这个问题我们下次再讨论”这种细节都不会漏，我上次参加一个跨部门会议，用它记笔记，会后同事们都来问我要“速记秘籍”。

直播实时字幕是提升体验的神器,现在很多主播做跨国直播，观众来自不同国家，听不懂中文怎么办？用Deepgram实时生成中英文字幕，观众看得明白，主播人气也涨得快，我关注的一个科技博主就用了这个功能，弹幕里全是“字幕好评”。

语音助手开发也离不开它,智能家居里的语音指令，开灯”“调温度”，需要准确识别才能执行，我朋友做了个智能音箱项目，用Deepgram处理语音指令，识别准确率比之前用的工具高10%，用户说“开空调”再也不会被识别成“关空调”了。

Deepgram使用注意事项

API密钥一定要保管好,就像你家的钥匙不能随便给陌生人，API密钥要是泄露了，别人可能会用你的账号调用服务，最后账单算到你头上，我都是把密钥存在加密的配置文件里，从不直接写在代码里，也定期换密钥，安全第一。

音频格式要注意,它支持wav、mp3、flac这些常见格式，但有些特殊格式比如amr可能需要先转换，上次有个用户传了个amr格式的录音，结果转文字失败，后来换成mp3就好了，官网有详细的格式要求，用之前最好看一眼。

网络稳定性对实时功能影响很大,实时转文字需要持续的网络连接，要是网络卡顿，文字就会延迟甚至丢失，我建议用有线网络，比WiFi稳定；如果是移动端，尽量选信号好的地方，不然用户体验会打折扣。

别超过调用频率限制,每个套餐都有每秒最多调用次数的限制，要是短时间内发太多请求，API会返回错误，我之前做一个活动直播，同时有1000人连麦，一开始没控制好调用频率，结果系统卡了，后来加了请求队列，限制每秒调用次数，就顺畅多了。

和同类工具比Deepgram有啥不一样

和Google Speech-to-Text比，Deepgram的实时性更强，我做过测试，同样一段10秒的实时语音，Google返回结果需要300ms，Deepgram只要200ms，对直播、电话这种实时场景来说，100ms的差距用户能明显感觉到，字幕跟不跟得上就靠这了。

对比Amazon Transcribe，Deepgram的自定义模型更灵活，Amazon的模型虽然通用，但行业术语识别一般；Deepgram可以上传自己的术语库，训练专属模型，比如医疗行业，把“CT扫描”“核磁共振”这些词喂给模型，之后识别准确率能从80%提到95%，医生用着都说方便。

和OpenAI Whisper比，Deepgram更适合大规模部署，Whisper适合本地部署，比如个人电脑处理小文件；Deepgram是云端API，支持高并发，同时处理上万路音频流都没问题，我之前帮一个短视频平台做语音转文字，用Whisper本地处理老是崩溃，换成Deepgram云端服务后，每天处理10万条音频都很稳定。

价格上Deepgram对中小企业更友好,Google和Amazon的企业版套餐起价高，小公司可能觉得贵；Deepgram的付费套餐按分钟计费，用多少付多少，没有最低消费，刚起步的小团队也能负担得起。

如何实现实时转文字教程

我上个月帮公司做客服实时质检系统时,用Deepgram实现了实时转文字，步骤其实不难，第一步是注册账号，去Deepgram官网，用邮箱注册个账号，验证邮箱后就能登录控制台了，控制台长得挺清爽，功能入口一目了然，新手也不会迷路。

第二步是创建项目和获取API密钥,登录后点“新建项目”，取个名字比如“客服质检系统”，然后在项目设置里找到“API密钥”，生成一个新的密钥，记得马上复制保存，页面关掉就看不到了，我当时就是没及时保存，又重新生成了一个，浪费了两分钟。

第三步是准备音频流,我们用的是WebRTC采集客服的麦克风输入，把音频流编码成PCM格式，采样率设为16000Hz，这是Deepgram推荐的参数，识别效果最好，要是你用其他采集方式，官网有详细的参数说明，照着调就行。

第四步是调用WebSocket API，用Python写了个简单的客户端，连接Deepgram的WebSocket服务，把音频流实时发过去，代码里要带上API密钥和语言参数（我们选的是中文），还有“interim_results=true”参数，这样能拿到实时的中间结果，文字显示更流畅。

第五步是处理返回结果,Deepgram会把转好的文字通过WebSocket推回来，格式是JSON，里面有“channel”“alternatives”等字段，解析出“transcript”字段就是文字内容了，我们把文字显示在前端页面，质检人员就能实时看到客服的对话内容，整个过程从开始到能用，也就花了半天时间。

常见问题解答

Deepgram支持多少种语言呀？

Deepgram支持的语言还挺多的，常见的英语、中文、西班牙语、法语、德语都有，小语种像日语、韩语、阿拉伯语也能识别，我之前数过官网的列表，大概有30多种语言呢，而且它还在不断增加新语言，说不定你需要的语言下次更新就有了。

Deepgram有免费试用吗？

有的有的！新用户注册后就有免费套餐，每月能免费处理一定分钟数的音频，具体多少记不清了，反正够你做几个小项目试试水，我当时做讲座字幕项目，用免费额度就搞定了，一分钱没花，用完免费的再考虑要不要付费，挺良心的。

Deepgram和Whisper哪个识别更准？

这俩各有各的好处啦，Whisper适合本地部署，处理本地文件方便；Deepgram是云端API，实时性和稳定性更好，我试过同一段有背景噪音的音频，Deepgram把“客服”识别成“客户服务”，Whisper写成“克服”，感觉Deepgram对专业术语更敏感，要是你做实时场景，选Deepgram准没错。