谷歌和微软的ASR的差异和特点

      为满足海外客户的业务需求，目前天天讯通的AI机器人系统正在对接谷歌和微软的ASR，目前微软的开发进入尾声了。

       这两家是国际上知名的ASR厂商了，当然还有亚马逊、IBM等，之所以选择这两家来对接测试，主要也是海外的客户给我们提供的建议，毕竟这个客户以前就是在海外从事思科、Avaya的技术大牛。

       那今天跟大家说说谷歌和微软的ASR各自有什么不同和他们的特点。

       一、对接过程的不同：

1. API风格：

        Google Cloud使用REST和gRPC两种API风格，开发者可以根据需求选择相应的接入方式。

Microsoft Azure提供了一系列的SDKs，可用于多种编程语言和平台，带来了可能性的灵活性，以及对不同客户端应用程序的原生支持。

2.认证方式：

         Google Cloud通常使用OAuth 2.0协议进行身份验证和授权。

         Microsoft Azure使用Azure Active Directory进行身份验证，并且提供了一系列的安全性和认证选项。

3.文档和支持：

         Google和Microsoft都提供了详细的文档和开发者指南，但他们的社区支持、教程和案例研究就会有所不同。

       二、特点以及优劣：

1.语种支持：

        Google Cloud Speech-to-Text支持120多种语言和方言，适合需要支持多种语言的全球化应用。

        Microsoft Azure Speech也支持多种语言，但可能在某些语种或方言上不如Google全面。

2. 实时识别能力：

        Google支持实时语音识别，其流式传输功能可以即时转写长时间的语音。

        Microsoft Azure同样支持实时转写，并提供了对实时、互动式会话场景的优化。

3. 准确性和识别性能：

        准确性方面，两者都基于先进的深度学习模型，但在不同的用例和数据集上的表现可能会有所不同。

        客户需要自行测试以确定哪个服务更适合特定的应用和语言。

4.价格：

        Google和Microsoft的定价模型可能存在差异，例如按请求次数或音频长度计费，这可能会影响到成本考虑。

        还需要考虑免费层额度和价格随使用量增加的折扣。

5. 自定义模型：

        Google允许开发者通过上传特定领域的文本数据来训练自定义模型。

        Microsoft也提供了类似的Custom Speech服务，允许开发者优化识别准确性，特别是针对特定词汇和噪音环境。

6. 集成和生态系统：

        集成到现有的Google Cloud或Microsoft Azure的服务和工具可能更加方便些，因为这两家公司都提供了比较完善的云服务生态系统。