Nem todos os idiomas têm a mesma precisão no reconhecimento de voz com IA. Esta página compara a precisão de transcrição nos 22 idiomas suportados pelo GeekLink, para que você possa escolher o tamanho de modelo adequado antes de processar seu vídeo e evitar surpresas.
WER (Word Error Rate, taxa de erro de palavras) mede quantas palavras são transcritas incorretamente — quanto menor, melhor. O chinês usa CER (Character Error Rate, taxa de erro de caracteres), pois não tem separação entre palavras. Um WER de 5% significa aproximadamente 1 erro a cada 20 palavras em áudio limpo.
Os números abaixo são valores de referência de conjuntos de dados de benchmark. A precisão real varia conforme a qualidade do áudio, ruído de fundo, sotaque e velocidade de fala.
Modelo padrão = Recomendado (padrão do app). Modelos maiores demoram mais mas reconhecem com maior precisão — especialmente para japonês e coreano.
| Idioma | Modelo recomendado | Melhor WER | WER rápido | Avaliação |
|---|---|---|---|---|
| Simplified Chinese | Motor dedicado | ~3–5% CER | ~3–5% CER | ★★★★★ |
| Traditional Chinese | Motor dedicado | ~3–5% CER | ~3–5% CER | ★★★★★ |
| Spanish | Alta precisão / Máxima precisão | ~3–4% | ~14–18% | ★★★★★ |
| English | Alta precisão / Máxima precisão | ~4–5% | ~12–16% | ★★★★★ |
| French | Alta precisão / Máxima precisão | ~6–7% | ~18–24% | ★★★★ |
| German | Alta precisão / Máxima precisão | ~5–7% | ~17–22% | ★★★★ |
| Italian | Alta precisão / Máxima precisão | ~5–7% | ~17–22% | ★★★★ |
| Portuguese | Alta precisão / Máxima precisão | ~5–6% | ~16–21% | ★★★★ |
| Russian | Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Dutch | Alta precisão / Máxima precisão | ~6–9% | ~18–24% | ★★★★ |
| Turkish | Alta precisão / Máxima precisão | ~7–10% | ~20–26% | ★★★★ |
| Indonesian | Alta precisão / Máxima precisão | ~7–10% | ~20–26% | ★★★★ |
| Polish | Alta precisão / Máxima precisão | ~7–10% | ~20–26% | ★★★★ |
| Swedish | Alta precisão / Máxima precisão | ~7–10% | ~18–24% | ★★★★ |
| Catalan | Alta precisão / Máxima precisão | ~5–8% | ~14–18% | ★★★★ |
| Czech | Alta precisão / Máxima precisão | ~7–10% | ~20–26% | ★★★★ |
| Norwegian | Alta precisão / Máxima precisão | ~7–10% | ~18–24% | ★★★★ |
| Danish | Alta precisão / Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Finnish | Alta precisão / Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Hungarian | Alta precisão / Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Greek | Alta precisão / Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Romanian | Alta precisão / Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Malay | Alta precisão / Máxima precisão | ~8–12% | ~22–28% | ★★★★ |
| Arabic | Máxima precisão | ~10–16% | ~26–34% | ★★★ |
| Thai | Motor dedicado | Varia bastante | — | ★★ |
| Japanese | Máxima precisão obrigatório | ~10–14% | ~28–35% | ★★★ |
| Korean | Máxima precisão obrigatório | ~10–13% | ~26–32% | ★★★ |
| Slovenian | Máxima precisão | ~10–15% | ~28–35% | ★★★ |
| Hindi | Máxima precisão | ~12–18% | ~30–40% | ★★★ |
| Ukrainian | Máxima precisão | ~12–18% | ~28–36% | ★★★ |
| Vietnamese | Máxima precisão | ~14–20% | ~32–40% | ★★★ |
| Croatian | Máxima precisão | ~10–15% | ~26–34% | ★★★ |
| Slovak | Máxima precisão | ~10–15% | ~26–34% | ★★★ |
| Bulgarian | Máxima precisão | ~10–15% | ~26–34% | ★★★ |
| Serbian | Máxima precisão | ~10–15% | ~26–34% | ★★★ |
| Hebrew | Máxima precisão | ~10–15% | ~26–34% | ★★★ |
| Persian | Máxima precisão | ~10–15% | ~26–34% | ★★★ |
| Filipino | Máxima precisão | ~12–18% | ~28–36% | ★★★ |
| Lithuanian | Máxima precisão | ~12–18% | ~28–36% | ★★★ |
| Latvian | Máxima precisão | ~12–18% | ~28–36% | ★★★ |
| Estonian | Máxima precisão | ~12–18% | ~28–36% | ★★★ |
| Azerbaijani | Máxima precisão | ~12–18% | ~28–36% | ★★★ |
| Bengali | Máxima precisão | ~15–20% | ~32–40% | ★★★ |
| Urdu | Máxima precisão | ~15–20% | ~32–40% | ★★★ |
| Tamil | Máxima precisão | ~15–20% | ~32–40% | ★★★ |
| Nepali | Máxima precisão | ~15–22% | ~34–42% | ★★★ |
| Swahili | Máxima precisão | ~15–22% | ~34–42% | ★★★ |
| Georgian | Máxima precisão | ~15–22% | ~34–42% | ★★★ |
| Icelandic | Máxima precisão | ~15–22% | ~34–42% | ★★★ |
Fonte: benchmarks públicos de reconhecimento de voz (dataset Fleurs) e avaliações de modelos especializados. Resultados reais podem variar.
O GeekLink permite que você escolha o tamanho do modelo. Modelos maiores exigem mais tempo e espaço em disco, mas produzem resultados significativamente melhores — especialmente para japonês e coreano.
| Modelo | Tamanho do download | Velocidade | Qualidade | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| Mais rápido | 75 MB | Mais rápido (~10x) | Baixa | Apenas para pré-visualização rápida |
| Rápido | 142 MB | Rápido (~7x) | Razoável | Chinês / Espanhol verificação rápida |
| Equilibrado | 466 MB | Médio (~4x) | Boa | Idiomas europeus uso diário |
| Alta precisão | 1.5 GB | Lento (~2x) | Muito boa | Espanhol / Inglês / Francês recomendado |
| Recomendado Padrão do app | 1.6 GB | Rápido (~6x) | Muito boa | Melhor equilíbrio velocidade-precisão para a maioria dos idiomas |
| Máxima precisão | 2.9 GB | Mais lento (1x) | A melhor | Japonês / Coreano obrigatório; outros idiomas máxima precisão |
A taxa de erro de palavras (WER) é a porcentagem de palavras transcritas incorretamente. Um WER de 5% significa que cerca de 1 em cada 20 palavras está errada. O chinês usa CER (taxa de erro de caracteres) já que o texto chinês não usa espaços entre palavras.
O japonês e o coreano têm sistemas de escrita complexos (kanji, hanja) e dependem muito do contexto para a seleção correta de caracteres. Modelos menores não têm capacidade suficiente para capturar bem esse contexto, levando a taxas de erro muito altas. Sempre use o modelo grande para esses idiomas.
O GeekLink usa motores de reconhecimento especializados para chinês e tailandês, otimizados especificamente para esses idiomas. Eles oferecem precisão consistentemente alta sem que você precise selecionar um tamanho de modelo.
Não. O chinês usa um motor dedicado que já é altamente otimizado para mandarim. A mudança de tamanho do modelo não se aplica ao reconhecimento de chinês.
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