Puheentunnistus on noussut osaksi yhä useamman suomalaisen organisaation arkea. Kokouksia litteroidaan, haastatteluja muunnetaan tekstiksi ja videoihin lisätään tekstityksiä tekoälytyökalujen avulla. Kolme nimeä toistuu keskusteluissa useimmin: OpenAI:n Whisper, Otter.ai ja Google Speech-to-Text. Mutta miten nämä työkalut todella pärjäävät suomen kielellä, ja voiko suomalainen yritys luottaa pelkkään tekoälyyn, kun tarkkuus ratkaisee?
Tässä vertailussa käymme läpi kunkin työkalun vahvuudet ja heikkoudet suomenkielisen puheentunnistuksen näkökulmasta. Samalla tarkastelemme, miksi tekoälylitterointi yksinään harvoin riittää ammattikäyttöön ja miten hybridimalli yhdistää nopeuden ja laadun.
Miten Whisper, Otter ja Google Speech pärjäävät suomen kielessä?
Whisper: avoin ja joustava, mutta ei virheetön
OpenAI:n Whisper on avoimen lähdekoodin puheentunnistusmalli, joka tukee virallisesti suomea osana 99 kielen valikoimaansa. Malli on koulutettu satojen tuhansien tuntien äänimateriaalilla, ja se on vapaasti asennettavissa omalle palvelimelle. Tämä tekee siitä houkuttelevan vaihtoehdon organisaatioille, jotka haluavat hallita tietoturvaa ja kustannuksia.
Suomen kielessä Whisper saavuttaa parhaimmillaan noin 88–90 prosentin tarkkuuden selkeällä puheella. Englanninkielisellä materiaalilla malli yltää huomattavasti parempiin tuloksiin, noin 94–95 prosentin tarkkuuteen. Ero johtuu siitä, että noin 65 prosenttia Whisperin koulutusdatasta keskittyy englanninkieliseen puheentunnistukseen. Suomi on tuettu kieli, mutta ei painopistekieli.
Whisperin merkittävin heikkous on hallusinaatiot: malli saattaa tuottaa tekstiä, jota alkuperäisessä äänessä ei ole lainkaan. Tutkijoiden havaintojen mukaan hallusinaatioita esiintyy merkittävässä osassa litterointeja, ja osa niistä sisältää asiattomia tai harhaanjohtavia ilmaisuja. Uudemmat GPT-4o-pohjaiset transkriptiomallit ovat vähentäneet ongelmaa, mutta eivät poistaneet sitä kokonaan.
Otter.ai: tehokas englanniksi, ei käytettävissä suomeksi
Otter.ai on suosittu kokouslitterointityökalu, joka tunnetaan erityisesti reaaliaikaisista muistiinpanoistaan ja yhteenvedoistaan. Vuoden 2026 alussa Otter tukee kuitenkin vain kuutta kieltä: englantia, espanjaa, ranskaa, saksaa, japania ja yksinkertaistettua kiinaa. Suomea ei tueta, eikä julkisesta tiekartasta löydy viitteitä suomen lisäämisestä lähitulevaisuudessa.
Käytännössä tämä tarkoittaa, että Otter.ai ei ole vaihtoehto suomenkielisten kokousten, haastattelujen tai podcastien litterointiin. Työkalu saattaa tunnistaa yksittäisiä suomenkielisiä sanoja, mutta tulokset ovat epäluotettavia eivätkä sovellu ammatilliseen käyttöön. Jos organisaation työkieli on englanti, Otter voi olla hyödyllinen, mutta suomenkielisiin tarpeisiin on etsittävä muualta.
Google Speech-to-Text: laaja kielituki, vaihteleva tarkkuus
Googlen Speech-to-Text -palvelu tukee yli 125 kieltä, mukaan lukien suomea. Googlen uusin Chirp 3 -malli on koulutettu miljoonien tuntien äänimateriaalilla ja kymmenien miljardien lauseiden tekstidatalla. Palvelu on teknisesti kypsä ja integroitavissa osaksi laajempia järjestelmiä.
Suomenkielinen tarkkuus vaihtelee kuitenkin merkittävästi äänenlaadun ja puheen selkeyden mukaan. Selkeällä yleiskielellä tulokset voivat olla 90–97 prosentin luokkaa, mutta murteellinen tai nopea puhekieli laskee tarkkuutta huomattavasti. Hinnoittelu alkaa 0,016 dollarista minuutilta, mutta tuotantokäytössä kokonaiskustannukset voivat nousta, kun mukaan lasketaan pilvipalveluiden infrastruktuurikulut.
Tietoturvan kannalta Google tarjoaa alueellisia tallennusvaihtoehtoja, mutta data käsitellään Googlen pilvipalvelussa. Organisaatioille, jotka käsittelevät luottamuksellista materiaalia, tämä voi olla merkittävä harkintakysymys.
Missä tekoälylitteroinnin rajat tulevat vastaan?
Suomen kielen erityishaasteet puheentunnistukselle
Suomi on yksi puheentunnistuksen haastavimmista kielistä. Agglutinoiva morfologia tarkoittaa, että yhdestä sanavartalosta voi muodostua satoja taivutusmuotoja, joista suurin osa ei koskaan esiinny koulutusdatassa. Suomessa on 15 sijamuotoa, astevaihtelua ja vokaaliharmoniaa. Tämä kaikki tekee sanaston mallintamisesta valtavan haasteen tekoälylle.
Lisäksi puhekielen ja kirjakielen välinen ero on Suomessa poikkeuksellisen suuri. Arkipuheessa käytetyt muodot kuten ”mä”, ”sä” ja ”tää” poikkeavat merkittävästi yleiskielestä. Alueelliset murteet tuovat oman lisähaasteensa. Kun tähän yhdistetään päällekkäin puhuminen, taustaäänet tai heikko äänenlaatu, tekoälylitteroinnin tarkkuus voi laskea dramaattisesti.
90 prosentin tarkkuus kuulostaa hyvältä, mutta ei ole sitä
Noin 90 prosentin tarkkuus tarkoittaa käytännössä yhtä virhettä joka kymmenennessä sanassa. Kymmenen minuutin kokouksessa, jossa puhutaan noin 1 500 sanaa, virheitä kertyy 150. Osa virheistä on harmittomia kirjoitusvirheitä, mutta osa voi muuttaa merkitystä kokonaan: nimien, lukujen, päivämäärien ja ammattitermien kohdalla yksikin virhe voi johtaa väärinkäsityksiin.
Tutkimuskäytössä, oikeudellisissa litteroinneissa tai sijoittajaviestinnässä tällainen virhetaso ei ole hyväksyttävä. Tekoäly ei ymmärrä kontekstia samalla tavalla kuin ihminen: se ei tunnista, milloin tauko merkitsee epäröintiä tai milloin painotus muuttaa lauseen merkitystä. Tekoäly täyttää aukot ennusteilla, ihminen varmistaa ennen kirjoittamista.
Milloin pelkkä tekoäly riittää ja milloin ei?
Matalan riskin käyttötarkoituksissa tekoälylitterointi voi toimia sellaisenaan. Sisäisen kokouksen muistiinpanot, aivoriihien yhteenvedot tai epävirallisten keskustelujen pääkohtien poimiminen onnistuvat usein riittävällä tarkkuudella ilman ihmistarkistusta, kunhan äänenlaatu on hyvä ja puhujia on vähän.
Sen sijaan ammattikäyttöön tarkoitetuissa litteroinneissa pelkkä tekoäly harvoin riittää. Tutkimushaastatteluissa, joissa jokainen sanamuoto vaikuttaa analyysiin, oikeudellisissa asiakirjoissa, joissa tarkkuus on välttämätöntä, tai julkisissa videoissa, joiden tekstityksen on oltava saavutettavuusvaatimusten mukaista, tarvitaan aina ihmisen silmä ja korva.
Tekoäly ja ammattilainen yhdessä — paras tulos litteroinnissa
Hybridimalli yhdistää nopeuden ja tarkkuuden
Alan konsensus on siirtymässä kohti hybridimallia, jossa tekoäly tuottaa nopean ensimmäisen version ja kieliammattilainen viimeistelee lopputuloksen. Tämä lähestymistapa on nopeampi kuin pelkkä ihmistyö, tarkempi kuin pelkkä tekoäly ja tarjoaa parhaan kustannus-laatusuhteen useimpiin käyttötarkoituksiin. Hybridimalli parantaa työnkulun tehokkuutta merkittävästi ilman, että laadusta tingitään.
Käytännössä prosessi toimii niin, että puheentunnistus tuottaa raakatekstin, jonka jälkeen kokenut litteroija tai kielentarkistaja korjaa virheet, lisää puhujatunnisteet, tarkistaa ammattitermit ja varmistaa, että teksti vastaa alkuperäistä puhetta. Lopputuloksena on yli 99 prosentin tarkkuus, johon pelkkä tekoäly ei nykyisellään yllä.
Miten Spoken yhdistää tekoälyn ja ihmisosaamisen
Suomalaisena kieli- ja mediapalveluiden asiantuntijana olemme rakentaneet tekoälylitterointipalvelumme juuri tämän hybridimallin ympärille. Puheentunnistus tapahtuu omassa suljetussa järjestelmässämme, joka on kehitetty erityisesti suomenkielisten aineistojen käsittelyyn. Tämä tarkoittaa, että tiedot pysyvät turvassa ja GDPR:n vaatimukset täyttyvät läpi koko prosessin.
Jokainen litterointiprojekti kulkee kieliammattilaisten käsien kautta. Tiimimme koostuu kielitieteen ja viestinnän ammattilaisista sekä natiivipuhujista, jotka tunnistavat suomen kielen vivahteet, murteet ja ammattisanaston tavalla, johon pelkkä tekoäly ei pysty. Hinnoittelu perustuu äänitteen kestoon ja puhujamäärään, eikä piilokuluja ole.
Oikea työkalu oikeaan tarpeeseen
Whisper, Google Speech-to-Text ja muut tekoälytyökalut ovat vaikuttavia teknologioita, jotka kehittyvät jatkuvasti. Suomen kielen monimutkaisuus asettaa niille kuitenkin erityishaasteita, joita pelkkä laskentateho ei ratkaise. Kun litteroinnin laatu vaikuttaa päätöksentekoon, tutkimustuloksiin tai organisaation viestintään, ammattilaisen osaaminen on edelleen korvaamaton osa prosessia.
Tekoäly on erinomainen työkalu, kun sitä käytetään oikein: nopeuttamaan työtä, ei korvaamaan asiantuntemusta. Tämä ajattelutapa ohjaa myös meidän työtämme jokaisessa projektissa.
Haluatko tietää, miten litterointi toimisi teidän organisaatiossanne? Pyydä tarjous, niin palaamme asiaan 24 tunnin sisällä.