اسپيڪر ڳولا ۽ ڊيائريزيشن

پنھنجي آڊيو ۽ وڊيو ترڪيبن ۾ مختلف ڳالهائيندڙن کي پاڻمرادو سڃاڻ ۽ ليڪ ڪريو. ڄاڻو ته ڪھڙي چيو.

عام طور تي دستياب آڊيو ۽ وڊيو سان ڪم ڪري ٿو. DRM-protected مواد کي مدد نه ڏني وئي آهي.

وڌايل لاءِ اپ گريڊ
Private transcript
ٽرانسڪريٽ سان ڳالھايو
پرو سان کوليو →
فائل ھيڏانهن ڇڏ يا ڪلڪ ڪريو ته ڏسو
MP3, WAV, M4A, FLAC, MP4, MKV, MOV, WebM — 2GB تائين
وڌايل لاءِ اپ گريڊ
Private transcript
ٽرانسڪريٽ سان ڳالھايو
پرو سان کوليو →
وڌايل لاءِ اپ گريڊ
رڪارڊنگ: 0:00
ريئل-ٽائم موکي (وقت)
وڌايل ويسپر (صحيح)
عام لنڪ: 24h، صرف متن · رجسٽر ٿيو 7d + آڊيو لاءِ · پرو پرائيويٽ لنڪ لاءِ

سچي وقت جي ڳالھائڻ کي متن ۾. AI پاڻمرادو درست ڪندو جيئن توھان ڳالھايو - دقت ڊگھي ڳالھائڻ سان بهتر ٿيندي.

پنھنجو مائڪروفون پھريون پرکي
❤️ STT.ai کي پيارو آهي؟ پنھنجن دوستن کي چئو!
توھان پنھنجي مفت ترميم استعمال ڪئي آھي

600 منٽ/مھينو حاصل ڪرڻ لاءِ مفت ۾ رجسٽر ٿيو، يا لامحدود ترڪيبون حاصل ڪرڻ لاءِ اپ گريڊ ڪريو.

10 مفت منٽ/ ڏينھن 600 منٽ مفت سان رجسٽريشن ڪو ڪريڊٽ ڪارڊ نه ڳجھي طرح محفوظ
مفت ۾ رجسٽر ٿيو →

اسپيڪر ڊياريزيشن ڇا آھي؟

اسپيڪر ڊيائريزيشن هڪ آڊيو اسٽريم کي حصن ۾ ورهاڻ جي عمل آهي جيڪو اسپيڪر جي شناخت مطابق آهي. سادو لفظن ۾، اهو سوال جو جواب ڏئي ٿو "ڪنھن ڪڏھن ڳالهائيو؟" 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.

اسپيڪر جي ڳولا ڪيئن ڪم ڪري ٿي

آواز جي سرگرمي جو تعين

سسٽم پهريون ڀيرو سڃاڻپ ڪري ٿو ته آڊيو جا ڪهڙا حصا ڳالهائڻ جي مقابلي ۾ خاموشي، موسيقي يا پس منظر جي شور سان آهن.

2. اسپيڪر داخل ڪرڻ

هر ڳالهائيندڙ حصي کي هڪ ڳالهائيندڙ جي داخل ٿيڻ ۾ تبديل ڪيو ويندو آهي - هڪ ڪمپڪٽ ويڪٽر جيڪو ڳالهائيندڙ جي منفرد آواز جي خاصيتن کي پڪڙيندو آهي.

3. ڪلوسنگ ۽ لبلنگ

ضميون هڪ ئي اسپيڪر مان گروپ جي حصن کي گڏ ڪرڻ لاءِ گڏ ڪيون ويون آهن، پوءِ هر ڪلسٽر کي هڪ ليڊ ڏنو ويو آهي (سپيڪر 1، اسپيڪر 2، وغيره).

ڳالهائيندڙ جي ڳولا لاءِ استعمال جا ڪيس

ڪانفرنس جي نقل
ڪانفرنس رڪارڊنگ ۾ هر شرڪت ڪندڙ کي پاڻمرادو نشان لڳايو. ميٽنگن کي پيدا ڪريو جنھن ۾ واضح طور تي بيان ڪيو ويو ته ڪير ڇا چيو.
پوڊ ڪاسٽ
پوڊ ڪاسٽ حصن ۾ ميزبان ۽ مھمان جي وچ ۾ فرق ڪريو. صحيح ڳالهائيندڙ جي حوالن سان شو نوٽس ٺاهيو.
مصاحبو
تحقيق، صحافت ۽ ملازمت جي دستاويزن لاءِ جدا مصاحبو ڪندڙ ۽ مصاحبو ڪندڙ جواب.
قانوني ۽ مطابقت
بيانن، ٻڌڻين ۽ واضح ڳالهائيندڙ جي شناخت سان مطابقت وارين ڪالن جي سرڪاري رڪارڊ ٺاهيو.

اسپيڪر جي ڳولا STT.ai تي

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.

اسپيڪر جي ڳولا جي هاڻي ڪوشش ڪريو

هڪ ملٽي اسپيڪر رڪارڊ اپ لوڊ ڪريو ۽ اسپيڪر پاڻمرادو لبل ٿيل ڏسو.

شروع ڪريو

گھڻا پڇيل سوال

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.