זיהוי רמקולים ודיאריזציה
לזהות ולתייג באופן אוטומטי רמקולים שונים בתעתיקי השמע והוידאו שלך. יודע בדיוק מי אמר מה.
מה זה דיאריזציה יו"ר?
diarization דובר הוא תהליך של מחיצת זרם שמע לחלקים לפי זהותו של הדובר. במונחים פשוטים יותר, הוא עונה על השאלה "מי דיבר מתי?" 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.
כיצד פועל זיהוי הדובר
זיהוי קולי
המערכת מזהה תחילה אילו קטעים של שמע מכילים דיבור מול דממה, מוסיקה או רעש רקע.
2. יושב ־ ראש ממקם
כל קטע דיבור מומר לשילוב רמקול -- וקטור קומפקטי שתופס את המאפיינים הקוליים הייחודיים של הדובר.
3 הדבקת תוויות
הקתות מקובצות לחלקים קבוצתיים מאותו נואם יחד, ואז כל אשכול מוקצה תווית (רמקול 1, דובר 2, וכו '.).
השתמש במקרים לגילוי דובר
זיהוי דובר על 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.