Обнаружение и диарея спикера
Автоматически идентифицирующие и обозначающие разные ораторы в ваших аудио- и видеозаписях. Знайте точно, кто что сказал.
В реальном времени речь в текст. AI автоматически корректирует, как вы говорите — точность улучшается с помощью более длинной речи.
Сначала проверьте микрофон.Запишитесь бесплатно, чтобы получить 600 минут в месяц или усовершенствовать для неограниченной транскрипции.
Что такое диарея спикера?
Диааризация спикера - это процесс разделения звукового потока на сегменты в зависимости от личности оратора. В более простых выражениях он отвечает на вопрос "Кто говорил когда?" 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.
Как работает спикер
1. Обнаружение голосовой активности
Сначала система определяет, какие сегменты звука содержат речь против молчания, музыку или фоновый шум.
2. Выступления спикера
Каждый речевой сегмент преобразуется в встраиваемый оратор — компактный вектор, который отражает уникальные характеристики голоса оратора.
3. Группировка и маркировка
Принадлежности группируются по сегментам группы от одного и того же оратора вместе, а затем каждой группе присваивается лейбл (пикер 1, спикер 2, и т.д.).
Использовать случаи для обнаружения спикера
Обнаружение спикера на 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.
Попробуйте распознать громкую связь.
Загрузить многопиковую запись и посмотреть, как колонки автоматически маркируются.
Начать расшифровку