Whisper · AssemblyAI · Portugais · Diarisation · Technique
Whisper vs AssemblyAI pour le Portugais — Lequel Transcrit le Mieux ?
Comparatif technique entre OpenAI Whisper et AssemblyAI pour la transcription en portugais (PT-BR). Précision, vitesse, coût et cas d'usage — avec de vraies données de tests.
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Formats pris en charge : MP3, MP4, WAV, OPUS, M4A — tout format
Comment ça fonctionne
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Définissez votre priorité : précision, vitesse ou coût
Pour une précision maximale sur de l'audio en portugais propre : AssemblyAI et Whisper large-v3 sont équivalents (94-97%). Pour l'audio bruité : Whisper a l'avantage. Pour un traitement rapide de longs fichiers : AssemblyAI (asynchrone, sans découpage). Pour fonctionner localement sans coût : Whisper open-source.
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Considérez les fonctionnalités au-delà de la transcription
AssemblyAI inclut : diarisation des locuteurs, analyse de sentiment, résumés automatiques, détection d'entités et chapitres. Whisper : texte + timestamps uniquement. Si vous avez besoin de fonctionnalités avancées sans post-traitement manuel, AssemblyAI est plus complet.
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Calculez le coût réel pour votre volume
AssemblyAI : $0,37/heure d'audio (API directe) ou 4 cycles/min sur Voix2Texte. Whisper via API OpenAI : $0,006/min et seulement 1 cycle/min sur Voix2Texte — moins cher, mais sans diarisation ni ponctuation. Whisper local : gratuit, mais nécessite GPU et infrastructure.
Questions fréquentes
Whisper vs AssemblyAI — lequel est le plus précis pour le portugais ?
Sur un audio propre avec un seul locuteur : la précision est pratiquement identique (94-97%) pour le PT-BR. Les différences apparaissent dans des cas spécifiques : 1) Audio bruité : Whisper large-v3 a l'avantage (entraîné spécifiquement pour la robustesse au bruit). 2) Plusieurs locuteurs : AssemblyAI a l'avantage (diarisation native). 3) Ponctuation automatique : AssemblyAI insère les points, virgules, points d'interrogation. Whisper produit du texte continu sans ponctuation.
Whisper est gratuit — pourquoi utiliser AssemblyAI ?
Whisper open-source est gratuit mais pas simple à utiliser : nécessite Python installé, GPU pour une vitesse acceptable (CPU est 10-20x plus lent) et une configuration technique. Via l'API OpenAI, Whisper coûte $0,006/min — peu cher, mais sans diarisation, ponctuation automatique ni fonctionnalités avancées. AssemblyAI (et Voix2Texte qui l'utilise) livre tout prêt : interface web, formats d'export, diarisation, ponctuation — sans configuration technique.
Lequel est plus rapide : Whisper ou AssemblyAI ?
AssemblyAI est asynchrone — envoyez le fichier et recevez les résultats quand c'est prêt (pas de découpage nécessaire pour les fichiers jusqu'à 5 Go). Pour un fichier d'1 heure : AssemblyAI retourne en ~3-4 minutes. Whisper via l'API OpenAI est synchrone mais avec une limite de 25 Mo — les fichiers plus grands nécessitent un découpage manuel (split + merge), ajoutant de la complexité et du temps.
Quel moteur Voix2Texte utilise-t-il : Whisper ou AssemblyAI ?
Voix2Texte utilise AssemblyAI comme moteur par défaut pour tous les utilisateurs (gratuits et payants). C'est le moteur avec le meilleur rapport précision/fonctionnalités pour le portugais : diarisation native, ponctuation automatique et pas de découpage nécessaire pour les grands fichiers. Il coûte 4 cycles/minute. Les utilisateurs des plans LITE et Avancé peuvent passer à Whisper (moins cher, 1 cycle/minute) pour des cas spécifiques comme un audio très bruité.
Whisper large-v3 vs AssemblyAI Best — lequel utiliser pour des interviews en portugais ?
Pour des interviews avec 2 locuteurs et une qualité audio moyenne (enregistreur de téléphone ou Zoom) : AssemblyAI Best + diarisation est le meilleur choix — identifie automatiquement les locuteurs, ajoute la ponctuation et a des timestamps précis par phrase. Whisper large-v3 produit un texte plus précis en mauvais audio, mais sans identification des locuteurs.
Peut-on utiliser Whisper et AssemblyAI dans le même projet ?
Oui. Dans Voix2Texte (plans LITE+), vous pouvez choisir le moteur par fichier. Flux courant : utiliser AssemblyAI pour les fichiers standard (réunions, interviews de bonne qualité) et passer à Whisper quand un fichier a beaucoup de bruit de fond ou une faible qualité. Les crédits sont débités par moteur (AssemblyAI = 4 cycles/min ; Whisper = 1 cycle/min, moins cher).
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