Deepgram Voice AI

Deepgram Voice AI

Deepgram · 語音與語言

Deepgram 是一套語音 AI 平台,能把語音轉成文字、把文字轉成語音,並透過同一組 API 執行即時語音代理。

Deepgram Voice AI 的介面預覽

關於 Deepgram Voice AI

About

什麼是 Deepgram

Deepgram 是一套語音 AI 平台,給需要在自己產品裡加入語音辨識與語音合成的開發者使用。它一手包辦語音應用裡的聽、想、說三件事,你不必再拼湊三家不同的供應商。

公司 2015 年從密西根大學的機器學習研究起家。如今有超過 20 萬名開發者使用它的模型,Twilio、Cloudflare 等夥伴也把語音功能架在同一批 API 上。Deepgram 表示,其基礎設施已處理超過 5 萬年的音訊。

最大的限制在於對象。這是 API 優先的產品,不是打開就能說話的 App。不寫程式的人沒有日常可用的介面。價格也跟著用量走,流量大的人得在推出前仔細估算成本。

開始使用

  1. 在 Deepgram 主控台建立免費帳號。新帳號可獲得 200 美元額度,且不需信用卡。
  2. 挑選模型與端點:直播音訊用串流語音轉文字,檔案用預錄端點,完整對話則用語音代理 API。
  3. 取得 API 金鑰,照著文件送出第一個請求,或先在 Playground 試聽某個聲音再動手寫程式。
  4. 把 API 接進自家 App 或代理,再從主控台緊盯用量,讓花費維持在可控範圍。

產品資訊

快速了解 Deepgram Voice AI 的定價、支援平台與效能。

免費方案是
付費方案$0 - custom (pay-as-you-go from ~$0.0043/min; Growth from $4,000/yr)
平台Web (API); SDKs for Python, JavaScript, Go, .NET, and Rust
開發者Deepgram
類別語音與語言
發布日期Nov 2015
最近更新Oct 2025
網站訪問量N/A
網站全球排名N/A
API 提供狀態是

適合對象

這項工具最適合的使用者、任務與情境。

使用者

  • 打造語音功能的開發者:Deepgram 把語音轉文字、文字轉語音與代理調度收在同一把金鑰之下,小團隊不必周旋於多家供應商就能推出會說話的產品。
  • 成長中初創的產品團隊:依用量計費的方案免費起跑,讓你先做原型、拿到真實用量數據,再決定要不要投入每年 4,000 美元的 Growth 方案。
  • 有合規要求的企業:SOC 2、HIPAA 與歐盟資料落地選項,加上自行架設的容器,適合金融或醫療團隊,前提是能走完採購流程。

任務

  • 直播通話轉錄:串流模型會偵測發言輪替與插話,適合客服專線與會議工具這類多人搶話的場合。
  • 批次音訊轉文字:預錄端點會轉錄上傳的檔案,需要時再加上講者分離、遮蔽與摘要,方便歸檔或分析。
  • 語音代理對話:語音代理 API 用一條 WebSocket 連線跑完聽、推理與回話,你不必拼湊各項服務就能做出電話或聊天代理。

情境

  • 把錄下來的會議變成筆記:送出預錄請求會拿回標好講者的排版轉錄稿,可直接餵進筆記流程。
  • 自動接聽客戶來電:語音代理處理日常問題,並把邊緣情況轉給真人,聽與說都用同一套平台。
  • 過濾通話檔案裡的敏感資料:遮蔽功能會在儲存轉錄稿前移除卡號等個資,對受監管的行業很實用。

主要功能

一套平台包辦整個語音堆疊

Deepgram 把語音轉文字、文字轉語音與代理調度收在同一個帳號與同一把 API 金鑰之下。計費、額度與模型都在單一主控台管理,不必對帳計三家供應商。對講求速度的團隊來說,這省下大量整合工夫。

Nova-3 與 Flux 語音辨識

Nova-3 是 Deepgram 的通用轉錄模型,Flux 則專為即時語音代理打造,內建發言輪替偵測。兩者都能處理多語音訊、背景雜音與遠場收音,應付即時轉錄特別拿手。模型由自家訓練,這也是 Deepgram 主打準確度與延遲的原因。

低延遲文字轉語音

語音合成這一側涵蓋 Aura-1、Aura-2 與較新的 Flux TTS,Deepgram 主打它在對話情境下延遲可低至 80 毫秒。你挑一個聲音,把音訊串回給來電者,服務按每 1,000 字元計費,而不是按分鐘。

語音代理 API

語音代理 API 在一條 WebSocket 連線裡跑完一輪完整對話:先聽,把文字送給 LLM,再唸出回覆。你可以自帶 LLM 或自帶語音合成來壓低成本,插話與發言輪替則交給 Deepgram 處理,代理就不會蓋過使用者。

音訊智慧加值功能

除了純轉錄,Deepgram 還提供摘要、主題偵測、情緒分析與意圖辨識。這些跑在 Deepgram 自家的小模型上,比把同一段文字丟進通用 LLM 便宜,也能幫你從錄下的對話裡挖出答案。

雲端、歐盟與自行架設的部署方式

你可以從美國雲端呼叫 Deepgram,基於資料落地把流量導向歐盟端點,或在自己的 GPU 上跑自行架設的容器。這樣的彈性讓受監管團隊把音訊留在自家網路內,又不必換掉模型。

優缺點

優點

  • 語音轉文字、語音合成與代理工具都在同一套 API 底下,省去幾乎每個語音專案開頭都得做的供應商拼接。
  • 按實際秒數計費,短音檔不會被進位,你付的就是實際處理的音訊長度。
  • 註冊送的 200 美元額度不會過期,可以慢慢做原型,沒有期限壓力。
  • 多語模型與歐盟資料落地,讓跨國團隊不必離開平台就有選擇。

缺點

  • 沒有面向一般消費者的 App,不寫程式的人沒有東西可以直接打開來用。
  • 依用量計費難以預測:忙碌的月份帳單會飆高,而 Growth 方案要先投入 4,000 美元。
  • 最便宜的方案有並發上限,流量大的正式環境在上方案之前可能被卡住。
  • 自行架設需要自備 NVIDIA GPU,對小團隊來說是實實在在的成本與維運負擔。

常見問題

Deepgram 這套語音辨識軟體用來為軟體加上語音辨識與語音合成。團隊拿它轉錄通話、產生語音回覆,以及運行能即時答覆問題的語音代理。