Detecção e diarização de alto-falantes
Identificar e etiquetar automaticamente diferentes alto-falantes em suas transcrições de áudio e vídeo. Saiba exatamente quem disse o que.
A fala em tempo real ao texto. A IA auto-correge ao mesmo tempo que você fala — a precisão melhora com a fala mais longa.
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O que é a diarização do orador?
A diarização do alto-falante é o processo de partição de um fluxo de áudio em segmentos de acordo com a identidade do alto-falante. Em termos mais simples, responde a pergunta "quem falou 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.
Como funciona a detecção de falantes
1. Detecção de Actividade de Voz
O sistema identifica primeiro quais segmentos de áudio contêm fala versus silêncio, música ou ruído de fundo.
2. Incorporação do orador
Cada segmento de fala é convertido em uma incorporação de alto-falante -- um vetor compacto que capta as características vocais únicas do alto-falante.
3. Agrupamento e rotulagem
Os encaixes são agrupados para grupos segmentos do mesmo alto-falante juntos, em seguida, cada cluster é atribuído um rótulo (Speaker 1, Speaker 2, etc.).
Casos de utilização para detecção de alto-falantes
Detecção de alto-falante em 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.
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