Dati aprile 2026 · Metodologia pubblica

Benchmark di trascrizione in spagnolo

Perché AudioMap usa AssemblyAI e non Whisper? Perché ogni punto percentuale di WER si nota nel risultato finale. Ecco i dati pubblici per motore e variante regionale.

Motore ASRes-ESes-MXes-ARes-COes-CL
AssemblyAI Universal-2AudioMap7.4%8.2%9.6%8.9%10.7%
Deepgram Nova-28.1%8.9%11.2%
Google Cloud STT-v210.3%
OpenAI Whisper-large-v314.7%16.2%18.3%15.4%19.1%

WER (Word Error Rate): percentuale di parole errate sul totale. Più basso = meglio. 0% sarebbe perfetto.

AssemblyAI vince in tutte le varianti

Universal-2 mantiene un WER <11% nelle 5 varianti ispaniche testate. Whisper-large-v3 oscilla tra 14,7% e 19,1%. Differenza di 7-10 punti nelle zone con yeísmo o parlato veloce.

Whisper è ragionevole solo con spagnolo neutro

Whisper rende in modo accettabile con lo es-ES standard ma perde qualità nelle varianti regionali. TurboScribe, Fireflies e molte alternative low-cost lo usano.

In arrivo: benchmark proprietario AudioMap

Nel Q3 2026 pubblicheremo un benchmark con audio curati da noi (10h per variante regionale, ambito professionale, valutazione umana).

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Benchmark de transcripción en español — AudioMap · AudioMap