Топ-5 бесплатных AI-сервисов для транскрибации аудио: полный гайд по выбору в 2026

Почему в 2026 году транскрибация все еще проблема?

Кажется, что нейросети должны были решить задачу расшифровки аудио раз и навсегда. Но откройте любой подкаст на 40 минут - и вы потратите на правку AI-транскрипта еще 20. Потому что нейросеть путает "компания" и "кампания", не понимает профессиональный жаргон, пропускает имена собственные. Особенно на русском.

И вот вы сидите с полуавтоматическим текстом, который нужно вычитывать слово за словом. Платить за это? Сервисы вроде Otter.ai или Trint берут от 20$ в месяц. Для разовой задачи - перебор. Для регулярной работы - набегает приличная сумма.

Критерии, которые действительно важны

Прежде чем смотреть на сервисы, определитесь, что вам нужно. Точность на русском? Или может быть поддержка диалектов? Или API для автоматизации? Вот что я проверяю в первую очередь:

• Точность на русском с помехами - не в идеальных условиях, а когда в фоне шумит кондиционер, а говорящий говорит быстро
• Распознавание терминов и имен - если нейросеть превращает "Kubernetes" в "кубернетикс", это провал
• Бесплатный лимит - не на бумаге, а в реальности. Некоторые дают 1 час в месяц, но файл должен быть меньше 25МБ
• Форматы на выходе - нужны ли вам тайм-коды? SRT для субтитров? Или чистый текст?
• API доступность - если планируете автоматизировать, проверьте, есть ли нормальный REST API

Топ-5: от быстрого и простого до профессионального

Я протестировал десяток сервисов на одинаковом аудио: 15 минут интервью на русском, с техническими терминами, фоновым шумом и двумя говорящими. Вот что получилось.

1 Whisper Web - браузерная версия легенды

OpenAI Whisper стал стандартом индустрии еще в 2023. Но локальная установка - это боль: Python, CUDA, гигабайты моделей. Whisper Web решает проблему: загружаете аудио в браузере, получаете текст.

Плюсы: абсолютно бесплатно, работает даже со старыми компьютерами, поддерживает 99 языков. Минусы: нет API, обработка больших файлов может занимать 10-15 минут, качество падает при сильном фоновом шуме.

2 AssemblyAI (бесплатный tier)

Коммерческий сервис, который дает 3 часа транскрибации в месяц бесплатно. Хитрость в том, что они используют не чистый Whisper, а собственную дообученную модель. Результат заметно лучше на сложном аудио.

Главное преимущество - API. Можно интегрировать в свои скрипты. Пример запроса на Python:

import requests

url = "https://api.assemblyai.com/v2/transcript"
headers = {
    "authorization": "ВАШ_API_КЛЮЧ",
    "content-type": "application/json"
}
data = {
    "audio_url": "https://ваш-аудио-файл.mp3",
    "language_code": "ru",
    "speaker_labels": True
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
transcript_id = response.json()['id']

Минус: после 3 часов нужно платить. Но для большинства подкастеров этого хватает.

3 Google Speech-to-Text (бесплатные 60 минут)

Google долго отставал в качестве распознавания русского, но в 2025 выпустил обновленную модель. Теперь это серьезный конкурент. Бесплатно дают 60 минут в месяц - немного, но для коротких записей достаточно.

Что изменилось в 2026:

• Модель теперь учитывает контекст - если в разговоре упоминается "Docker", она не распознает его как "докер" (уборщик)
• Появилась автоматическая пунктуация для русского - раньше запятые ставились хаотично
• Поддержка аудио до 480 минут (8 часов) в одном файле

4 Deepgram (Nova-2 модель)

Темная лошадка 2026 года. Deepgram всегда позиционировал себя как сервис для разработчиков, но их новая модель Nova-2 показывает лучшие результаты на технических подкастах. Бесплатно - 300 минут в месяц.

Особенность Nova-2: она обучалась на датасетах с кодом, технической документацией, научными лекциями. Поэтому когда вы говорите про "REST API" или "контейнеризацию", она не делает глупых ошибок.

5 Local Whisper через Ollama

Если вы параноик (как я) и не хотите загружать аудио на чужие сервера, это ваш вариант. Локальная транскрибация требует ресурсов, но дает полный контроль.

В 2026 году появилась удобная обертка - Whisper Ollama. Устанавливаете Ollama, затем:

# Установка модели Whisper (7B параметров)
ollama pull whisper

# Транскрибация файла
ollama run whisper --file podcast.mp3 --language ru

Требования: минимум 8ГБ RAM, лучше 16ГБ. Модель занимает 4ГБ на диске. Плюсы: полная приватность, неограниченное использование. Минусы: медленнее облачных сервисов, требует технических навыков.

Что делать, когда бесплатного лимита не хватает?

Допустим, вы ведете подкаст, и в месяц набирается 10 часов аудио. Бесплатных 3-5 часов не хватает. Варианты:

1. Комбинировать сервисы - использовать разные для разных эпизодов
2. Локальное решение - если есть мощный компьютер, обрабатывать все самому
3. Дешевые облачные инстансы - арендовать VPS за 5-10$ в месяц, поставить Whisper там

Третий вариант я использую для клиентских проектов. Цифры на февраль 2026:

• VPS с 4 ядрами, 8ГБ RAM - около 8$ в месяц
• Whisper Large обрабатывает 1 час аудио за ~15 минут
• Электричество и интернет уже включены в стоимость VPS

Ошибки, которые совершают 90% пользователей

Я видел, как люди ругают нейросети, хотя проблема в их файлах. Проверьте это перед загрузкой:

Что будет дальше? Прогноз на 2027

Тренды, которые я наблюдаю:

• Мультимодальные модели - уже сейчас OpenAI переходит на аудио. Скоро нейросеть будет учитывать не только звук, но и видео с мимикой говорящего
• Специализированные модели - отдельно для медицинских, юридических, технических текстов
• Edge-вычисления - транскрибация прямо на телефоне, без интернета. Qualcomm уже демонстрировала Whisper на Snapdragon

Мой совет: не привязывайтесь к одному сервису. Технологии меняются каждые 6 месяцев. Сегодняшний лидер завтра может проиграть открытой модели. Держите в запасе 2-3 варианта, тестируйте новые решения.

И помните: даже лучшая нейросеть делает ошибки. Человеческая проверка все еще необходима. Но теперь вместо 4 часов ручной расшифровки вы тратите 20 минут на правку. Это и есть прогресс.