# Chirp 3

Éditeur : Google (États-Unis). Poids fermés.

En bref : 35e sur 51 en transcription en anglais (Artificial Analysis).

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/google-chirp-3/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Modèle de reconnaissance vocale de Google Cloud, proposé uniquement par l'API Speech-to-Text V2, pour la transcription en flux continu, en requête courte ou par lots. Google le présente comme la dernière génération de Chirp, avec séparation des locuteurs et détection automatique de la langue. (lu sur https://docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/models/chirp-3)

- Sortie : 13 octobre 2025 (lu sur la page de l'éditeur, https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/release-notes)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : plus de 85 langues et variantes régionales, dont le français.
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/models/chirp-3, https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/release-notes

## Ses classements

- Transcription en anglais, indice AA-WER : 35e sur 51, taux d'erreur par mot 4,32 % ; prix : 16 $ pour 1 000 minutes de parole ; par jeu de test : AA-AgentTalk 2,49 %, Earnings22 8,66 %, VoxPopuli 3,66 %. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/speech-to-text/models/google (relevé du 19 octobre 2026).

## Modèles proches

- Transcription en anglais, indice AA-WER : [Canary Qwen 2.5B](https://quelleia.com/voix/modeles/canary-qwen-2-5b/), 34e (4,27 %), juste devant
- Transcription en anglais, indice AA-WER : [GPT-4o Mini Transcribe](https://quelleia.com/voix/modeles/openai-gpt-4o-mini-transcribe/), 36e (4,47 %), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Transcription : Le taux d'erreur par mot compte les mots mal transcrits, oubliés ou ajoutés, pour cent mots prononcés : plus il est bas, mieux c'est. Chaque tableau vient d'une seule source, sur ses propres enregistrements : deux tableaux ne se comparent pas chiffre à chiffre.

## Noms dans les sources

- Artificial Analysis : Chirp 3

## Liens

- Page de l'éditeur : https://docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/models/chirp-3
- L'essayer : https://cloud.google.com/speech-to-text

## Pages lues

- https://docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/models/chirp-3 (« Chirp 3 provides enhanced accuracy and speed beyond previous Chirp models and provides diarization and automatic language detection. »), 17/10/2026
- https://docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/models/chirp-3 (« Chirp 3: Transcription, is exclusively available within the Speech-to-Text API V2. »), 17/10/2026
- https://docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/models/chirp-3 (« French (Canada) fr-CA GA French (France) fr-FR GA »), 17/10/2026
- https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/release-notes (« October 13, 2025 Feature Speech-to-Text is excited to announce the General Availability (GA) of the Chirp 3: Transcription »), 17/10/2026
- https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/release-notes (« With this Public Preview, Chirp 3: Transcription we are now expanding language transcription in more than 85+ languages and locales »), 17/10/2026