用途：指导把现有语音转写流程从 AWS Transcribe、Google Cloud Speech-to-Text、Azure Cognitive Services 或 OpenAI Whisper 迁移到 Deepgram，核心是适配器模式加统一接口，配合并行运行、按百分比切流和自动回滚。
主要能力：提供 TranscriptionAdapter 统一接口（transcribeUrl、transcribeFile、name）与 TranscriptionResult 结构；给出 Deepgram 适配器（createClient、listen.prerecorded.transcribeUrl/transcribeFile，默认 model 为 nova-3，支持 smart_format、diarize、language、keywords、redact）与 AWS Transcribe 旧适配器示例；MigrationRouter 按百分比在 Deepgram 与旧服务间分流；validateMigration 用 Jaccard 相似度对比新旧转写并统计耗时与置信度。
功能映射要点：AWS 的 LanguageCode 对应 language（ISO 639-1 两位）；ShowSpeakerLabels 对应 diarize；VocabularyName 对应 keywords 内联加权；ContentRedactionType 对应 redact；OutputBucketName 对应 callback；AWS 为轮询异步，Deepgram 为同步响应或回调。Google STT 的 encoding 与 sampleRateHertz 由 Deepgram 自动检测，model 由 latest_long 映射为 nova-3，StreamingRecognize 对应 listen.live()。Whisper 本地 GPU 处理改为 API 调用，whisper.transcribe 对应 listen.prerecorded.transcribeFile，且 Deepgram 支持 diarize 与流式。
使用方式：先盘点现有音频与转写流程、数据留存与同意义务、评测样本和回滚负责人，准备独立凭据的预发环境与验收阈值；在非敏感样本上并行跑新旧流程，比较准确率、延迟与错误指标，验收通过后再做小比例可回滚灰度。回滚可调用 router.setDeepgramPercent(0)。
限制：资料未提供具体价格、性能倍数与平台支持细节；示例中的 10-100x 更快等表述仅为资料原文，未经验证；迁移前不得批量重处理客户录音，须等观察窗口结束。