实时转录与批量转录：核心区别

选择 AI 驱动的转录模型时，有两种方案：实时转录和批量转录。两者都能将语音转为文本，但处理方式不同。 

实时转录会在音频发生时处理，而批量转录会在录音结束后处理整段音频。实时转录可即时出结果，批量转录通常更准确。 

本指南将对比实时转录与批量转录，帮助你为下个项目选择合适的模型。我们会介绍两类模型的工作原理、优缺点和常见应用场景。  

概要

• 实时转录会在音频发生时进行处理。 
• 批量转录一次处理整个音频文件。 
• 实时转录更快，但批量转录更准确，因为模型可利用整个音频文件的双向上下文。 
• 实时转录最适合实时 语音智能体、实时视频字幕或会议笔记等速度比准确性更重要的应用。 
• 录音结束后需要批量转录音频时，批量转录更准确且更具成本效益。 

STT 中的实时转录是什么？

实时转录是指 语音转文本（STT）模型在音频发生时将其转换为书面文本，有时也称为流式转录。 

实时转录中，STT 模型会将音频分成小片段处理。说完话仅几毫秒后即可获得文本。随着对话推进，STT 模型会获取更多数据和上下文，并据此优化转录文本。 

这种转录方式最适合速度比准确性更重要的场景。例如，这类模型通过实时字幕提升音视频流的可访问性。实时笔记平台也是常见应用场景。

STT 中的批量转录是什么？

批量转录会在录音结束后，一次性将整段录音从语音转换为文本。根据录音时长和复杂程度，处理过程可能需几秒到超过 10 分钟。 

批量转录模型处理时会利用整段录音的上下文。完整上下文有助于模型准确理解包含复杂语言、背景噪音或打断的片段。批量转录模型还会添加标点和格式，而一些实时模型可能难以做到这一点。

批量转录最适合准确性优先的场景。许多组织使用批量模型转录较长的访谈、会议或播客，用于存档。 

批量与流式架构如何影响转录

比较用于转录的批量处理与流式处理时，两类模型采用的流程存在根本差异，因而会影响最终输出。 

流式转录模型将音频拆分成片段，并在音频发生时逐段转录。这些片段很短，通常约 250 毫秒或更短。采用这种格式处理音频，转录模型可快速运行，让文本在音频发生后仅几秒出现。 

由于这些音频片段很短，语音转文本模型无法获得完整的对话上下文，可能导致错误。例如，转录模型可能将 “you're” 识别成 “your”。 

随着对话继续、上下文逐渐清晰，实时转录模型会修正其中一些错误。不过，通常没有足够时间或上下文来纠正每个错误，因此最终转录文本不一定能达到 100% 准确。 

相比之下，批量转录模型会一次处理整个音频文件。这意味着转录模型拥有对话的双向上下文，可据此消除含义不明的词语或短语。当音频文件中的内容不清楚时，模型会分析其前后的词语，判断说了什么并准确转录。 

这些额外上下文意味着批量转录模型比实时转录模型慢，但最终结果更准确、更完善。 

实时转录与批量转录模型的核心特征：延迟、准确性和成本

实时和批量模型都能有效完成转录，关键取决于项目类型。有些项目需要即时结果，另一些则需要高准确率。 

选择实时转录或批量转录时，可考虑以下因素： 

具体延迟和准确率因所用转录模型而异。不过，实时转录始终更快，批量转录则更准确。 

实时转录的成本高于批量转录，因为它需要更复杂的基础设施，运营开销也更高。实时模型需要稳定连接来维持速度，设置和维护时间也比批量模型更长。 

对于实时对话中的无障碍需求，实时模型值得投入。对于速度并非优先事项的项目，批量转录可节省成本和设置时间。 

实时转录与批量转录 API 对比：为项目选择最佳方案

开始新的转录项目之前，需要评估批量和实时模型的优缺点，确定哪一种最符合目标。以下是 3 个真实场景中的决策过程。 

实时语音智能体：实时转录

实时 对话式 AI模型需要近乎即时的转录来保障可访问性，尤其是在处理复杂运营或客户服务问题时。 

以 Scribe v2 Realtime等实时模型为例，它可提供流畅自然对话所需的低延迟。Scribe v2 Realtime 大约可在 150 毫秒内提供部分转录结果。

用于实时语音智能体的转录模型还需要准确的轮次切换能力。这意味着它们需要能够 检测用户何时开始或结束说话，并立即响应。有效的轮次切换和打断管理有助于避免转录文本落后于对话。 

实时转录模型优先保证准确的轮次切换，以快速提供结果。例如，Scribe v2 Realtime 内置 语音活动检测，因此检测到说话人之间的静音时，会自动划分转录文本。 

呼叫中心 QA 流程：批量转录

质量保证的关键是准确性，因此在这种场景下，像 Scribe v2这样的批量转录模型最合适。 

呼叫中心转录文本通常包含独特的人名和行业专属细节。如果转录不正确，分析人员很难判断通话是否真正成功。由于 批量模型会一次处理整段录音，因此具备准确转录和格式化所需的上下文。 

Scribe v2 提供多项提升转录准确性的功能。说话人分离可确保即使发生交叉说话，也能始终正确标记客服人员和客户。关键词提示可预先向模型提供品牌名称和行业术语，确保准确转录。 

呼叫中心转录文本还可能包含需要脱敏的敏感信息，例如社会保障号码和信用卡号。Scribe v2 的实体检测功能可找到这些敏感信息并添加时间戳，以便移除。 

播客存档：批量转录

构建播客档案时，需要精修后的转录文本，方便团队和受众随时查阅。准确性和清晰格式至关重要，因此批量转录是合适选择。 

使用批量转录，可在所有播客文件中获得准确的转录结果，以及说话人标签和说话人分离。Scribe v2 还提供 非逐字模式，可自动移除语气词、口吃和重复内容。这样可减少手动编辑时间，更快构建播客档案。 

ElevenAPI 原生支持实时和批量模式。如果同时运行多个转录项目，可在同一平台上使用 ElevenAPI 管理全部项目。只需为每个项目选择合适的模型，无需在不同服务提供商之间来回切换。 

混合转录模型：衔接实时与批量

混合转录架构结合实时和批量模型，兼顾速度与准确性。 

例如，客服团队可使用混合模型在实时对话中即时输出结果，随后优化转录文本，用于质量保证和存档。实时 智能体使用实时转录后，会将初始转录文本发送至批量模型进行异步重新处理。 

流程如下：

使用 ElevenAPI 开始灵活的转录方案

ElevenAPI 提供实时和批量模型，可在超过 90 种语言中快速、准确地转录。即使音频质量较低、存在背景噪音或口音较重，ElevenAPI 的行业领先转录模型仍能提供准确结果。 

ElevenAPI提供实时和批量模型，可快速、准确地转录，支持 90 多种语言。Scribe v2 提供行业领先的转录准确性，Scribe v2 Realtime 则为实时场景提供出色准确性。即使音频质量较低、存在背景噪音或口音较重，两者均可提供可靠结果。

两个模型均可在同一便捷平台中使用，帮助你构建满足需求的转录架构。探索 ElevenLabs 语音转文本 API，了解实际效果，或 创建 API 密钥，立即开始。 

实时转录与批量转录常见问题