Détection et diarisation des haut-parleurs
Identifiez et marquez automatiquement différents haut-parleurs dans vos transcriptions audio et vidéo. Savez exactement qui a dit quoi.
La parole en temps réel au texte. L'IA corrige automatiquement lorsque vous parlez — la précision s'améliore avec la parole plus longue.
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Qu'est-ce que la diarisation du président?
La diarisation du haut-parleur est le processus de partition d'un flux audio en segments selon l'identité du haut-parleur. En termes plus simples, il répond à la question « Qui a parlé quand? » This is essential for multi-speaker recordings like meetings, interviews, podcasts, conference calls, and legal proceedings where knowing who said what is just as important as what was said.
STT.ai uses advanced neural speaker diarization models that can detect and label speakers in real time. The system creates speaker embeddings -- numerical representations of each voice's unique characteristics -- and clusters them to distinguish between different people. This works even when speakers have similar voices or frequently interrupt each other.
Comment fonctionne la détection des haut-parleurs
1. Détection d'activités vocales
Le système identifie d'abord quels segments de l'audio contiennent la parole contre le silence, la musique ou le bruit de fond.
2. Embauche du haut-parleur
Chaque segment de la parole est converti en un haut-parleur intégré -- un vecteur compact qui capture les caractéristiques vocales uniques du haut-parleur.
3. Regroupement et étiquetage
Les assemblages sont regroupés dans des segments de groupe provenant d'un même haut-parleur, puis chaque groupe reçoit une étiquette (Speaker 1, Speaker 2, etc.).
Cas d'utilisation pour la détection du haut-parleur
Détection de haut-parleur sur STT.ai
Speaker detection is available on all paid plans. When you transcribe audio or video with speaker detection enabled, the transcript will include speaker labels inline with the text. You can also export speaker-labeled transcripts in all supported formats including SRT, VTT, DOCX, JSON, and PDF.
The system can detect up to 20 distinct speakers in a single recording. For best results, ensure each speaker has at least a few seconds of solo speech. Overlapping speech is handled but may reduce accuracy in heavily cross-talked segments.
Essayez de détecter les haut-parleurs maintenant
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