Rilevamento e dializzazione dei diffusori
Identificare ed etichettare automaticamente diversi altoparlanti nelle trascrizioni audio e video. Sapere esattamente chi ha detto cosa.
Discorso in tempo reale al testo. AI auto-corregge mentre si parla di precisione di galattosio migliora con il discorso più lungo.
Prova prima il microfonoIscriviti gratuitamente per ottenere 600 minuti al mese, o l'aggiornamento per trascrizioni illimitate.
Che cos'è la diarizzazione degli altoparlanti?
La diarizzazione degli altoparlanti è il processo di partizionamento di un flusso audio in segmenti secondo l'identità dell'altoparlante. In termini più semplici, risponde alla domanda "chi ha parlato quando?" 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.
Come funziona il rilevamento dei diffusori
1. Rilevamento attività vocale
Il sistema identifica in primo luogo quali segmenti dell'audio contengono la parola contro il silenzio, la musica o il rumore di sottofondo.
2. Incorporazione dei relatori
Ogni segmento vocale è convertito in un diffusore che incorpora -- un vettore compatto che cattura le caratteristiche vocali uniche dell'altoparlante.
3. Cluster & Etichettatura
Le aggiunte vengono raggruppate per raggruppare i segmenti dello stesso altoparlante insieme, quindi ad ogni cluster viene assegnata un'etichetta (Speaker 1, Speaker 2, ecc.).
Usa casi per il rilevamento dei diffusori
Rilevamento diffusori su 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.
Prova il rilevamento degli altoparlanti ora
Caricare una registrazione multi-altoparlante e vedere gli altoparlanti automaticamente etichettati.
Inizia a trascrivere gratis