غږونکی کشف او ښودل

په خپل ځان کې په خپل غږ او ویډیو کې مختلف غږونکي وپیژنئ او لیبل کړئ. په دقیق ډول پوه شئ چې څوک څه وویل.

د عامه لاسرسي غږيز او ويډيو کارونه. DRM-ساتل شوي مواد نه ملاتړ کيږي.

د زياتو لپاره د کچ لوړول
Private transcript
سره د ليکنې سره بوختول
سره Pro کولپ →
دوتنه دلته کېښودل يا د لټول لپاره کېکاږﺉ
MP3، WAV، M4A، FLAC، MP4، MKV، MOV، WebM - تر 2GB
د زياتو لپاره د کچ لوړول
Private transcript
سره د ليکنې سره بوختول
سره Pro کولپ →
د زياتو لپاره د کچ لوړول
:ساتل 0:00
رښتيني مهال واش (ګړندی)
زيات شوی وېښته (سمه)
عامه اړیکې: 24h، یوازې متن · نوم ليکل د 7d + غږيز · د د ځاني تړنو لپاره

د متن لپاره د ریښتیني وخت وینا. AI اتومات-صحیح کوي لکه څنګه چې تاسو خبرې کوئ - دقت د اوږدې وینا سره ښه کیږي.

لومړی خپل غږيز ټيپ ازموېل
❤️ STT.ai مینه؟ خپل ملګرو ته ووایاست!
تاسو خپل وړيا ليکلي متنونه کارولي دي

د وړيا لپاره د 600 دقیقې / میاشتې ترلاسه کولو لپاره نوم لیکنه وکړئ، یا د نامحدود نقلونو لپاره لوړ کړئ.

10 وړيا من / ورځ 600 دقیقې د راجستر سره وړیا هېڅ کرېډيټ کارډ کوډه کښل شوی
وړيا نوم لیکنه →

د غږ Diarization څه ده؟

د ویناوال د دایري کولو پروسه د ویناوال د هویت له مخې په برخو کې د غږیز جریان د ویشلو پروسه ده. په ساده ډول، دا د پوښتنې ځواب ورکوي "څوک کله خبرې کوي؟" 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.

څنګه د غږوونکي کشف کار کوي

1. د غږ د فعالیت کشف

سیسټم لومړی د غږ کومې برخې پیژني چې د خاموشۍ، موسیقي، یا پس منظر غږ پروړاندې خبرې کوي.

2. د ويناوالو Embedding

د وینا هره برخه د وینا کونکي ضمیمه کې بدلیږي - یو کمپیکٹ وکتور چې د وینا کونکي ځانګړي غږیز ځانګړتیاوې نیسي.

3. Clustering او لیبل

Embeddings د همدې غږوونکي سره د ډلې برخو ته ګروپ شوي، نو هر ګروپ ته یو لیبل ټاکل شوی (غږونکی 1، غږونکی 2، او داسې نور).

د غږوونکي کشف لپاره قضیې وکاروئ

د کتنې لېښل
په اتوماتيک ډول په غونډه کې د ثبت هر ګډونوال لیبل کړئ. د هغه چا چې څه وویل چې روښانه لقب سره دقیقې رامینځته کړئ.
پوډکاسټ لېږل
په podcast episodes کوربه او میلمانه ترمنځ توپیر. د مناسب غږونکی د ځانګړتیاوو سره د نندارتون یادونه جوړه کړئ.
مرکه
د څېړنې، ژورنالېزم، او د استخدام اسناد لپاره د مرکه کوونکي او مرکه کوونکي ځوابونه جلا کړئ.
قانوني او مطابقت
د سپارښتنو رسمي ریکارډونه، اوریدل، او د واضح غږیز پیژندلو سره د مطابقت غږونه رامینځته کړئ.

د STT.ai په اړه د غږونکي کشف

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.

Speaker 1 [00:00:01]: Welcome to the meeting, everyone. Let's start with the quarterly review. Speaker 2 [00:00:05]: Thanks. I have the numbers ready. Revenue is up 23% quarter over quarter. Speaker 1 [00:00:12]: That's great news. Can you walk us through the breakdown?

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.

اوس د غږوونکي کشف هڅه کول

د څو-سمونکې ثبتونه پورته او د سمونکې په خپل ځان نښه شوي وګورئ.

د وړيا ليکلو پیل کول

ډېرې پوښتنې

speaker detection runs in your browser: paste a URL, upload a file, or record from your mic. STT.ai picks the AI model and returns the transcript in under 5 minutes. Export as TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, or PDF.

Yes — every visitor gets 600 free minutes/month on STT.ai, usable for speaker detection the same as any other workflow. Paid plans starting at $5/month unlock longer files, private transcripts, and priority queueing.

speaker detection runs on the same AI models as the rest of STT.ai — our best models reach 95-97% accuracy on clean speech (3-5% Word Error Rate on benchmarks). Switch models on the fly if the first pass is below your target.

speaker detection can run on any of STT.ai's 10+ models — STT.ai Enhanced (most accurate), Whisper Large V3 (99 languages), NVIDIA Canary (#1 WER on supported langs), Whisper Turbo (fast), Moonshine (lightweight), and more.

Yes. Every transcript exports as SRT or VTT — works with YouTube, Vimeo, TikTok, VLC, and every major video player. The burn-subtitles tool overlays them onto video as hardsubs.

Yes. Speaker diarization automatically labels each voice (Speaker 1, Speaker 2, ...) and you can rename them in the built-in editor. Works across all models and languages.

Most speaker detection jobs finish in under 5 minutes. A 1-hour audio file typically completes in 2-3 minutes with our fastest models. Speed depends on chosen model and current GPU load.

speaker detection accepts 20+ formats — MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, AVI, and more. Output to TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, or PDF.

Yes. Audio files submitted to speaker detection are processed and deleted by default. Pro plans add client-side encryption — even if STT.ai's database is breached, your transcripts are unreadable without your key. Data is never used for model training without explicit opt-in.

Yes. STT.ai offers a REST API with Python and Node.js SDKs, plus an MCP server for Claude and Cursor — all usable for speaker detection workflows. Free API tier includes 100 minutes/month.

Yes. Every transcript opens in the built-in editor where you can correct words, rename speakers, adjust timestamps, and add notes. All changes save automatically.

Every transcript gets a unique shareable URL. Export to DOCX or PDF for email. Pro plans add password-protected and permanent links — useful for client work.

STT.ai handles 1,300+ platforms including YouTube, Vimeo, TikTok, SoundCloud, Zoom, Google Meet, podcast hosts, and more. URL transcription works with publicly-available content only — DRM-protected sources can't be transcribed.