Онлайн сўзлашувдан матнга
AI-қувватланган транскрипция билан сўзни матнга айлантиринг. Аудио файлларни юклаб олинг, микрофондан ёзиб олинг ёки URL'ни жойланг. 100+ тил, 10+ модел, 98%+ аниқлик.
1. Сўз ёзувларини юклаш
Аудио ёки видео файлни юклаб олинг, URL'ни жойланг ёки микрофондан сўзни ёзиб олинг.
2. AI сўзни матнга айлантиради
10+ AI моделларидан танланг. Овозли аниқлаш ва тил автоматик аниқлаш ҳам киритилган.
3. Транскриптингизни экспорт қилиш
6 форматда юклаб олиш. Аудио куйлаш билан транскрипт боғламаларини ўртоқлашиш.
Матнга сўзлашиш моделлари
Сизнинг эҳтиёжларингизга мос келадиган ИИ моделини танланг ёки бизга энг яхшисини танлашга имкон беринг.
100+ тилда сўздан матнга
Матнга сўзлашиш ҳолатлари
Сўзни матнга айлантиришга тайёрмисиз?
Оқилликдан бошлаш →Кўп бериладиган саволлар
Матнга сўзлашув (шунингдек, сўзлашувни таниб олиш ёки ASR деб ҳам аталади) сўзланган аудиони ёзма сўзларга автоматик тарзда айлантиради. STT.ai аудиони эшитадиган ва вақт белгилари ва сўзловчи белгилари билан таҳрирлаш мумкин бўлган матнни чиқарадиган AI модели орқали ёзувингизни бажаради — ёзишга эҳтиёж йўқ.
Акустик модел товуш тўлқин шаклини фонемаларга боғлайди, кейин тил модели уларни энг кўп учрайдиган сўзлар ва пунктуацияга жамлайди. STT.ai буни GPUда Whisper Large V3 ва NVIDIA Canary каби моделлар билан бажаради, шунинг учун бир соатлик ёзув одатда 2-3 дақиқада бажарилади.
Ҳа. Ҳар бир меҳмон ойига 600 дақиқа бепул ва биринчи файл учун рўйхатдан ўтиш талаб этилмайди. Ўтказиб бериладиган тўловлар ойига $5 дан бошланади ва узун файллар, шахсий транскриптлар ва устувор ишлов беришни қўшиб беради.
On clean speech our best models reach 95-97% accuracy (a 3-5% Word Error Rate on benchmarks). Accuracy drops with background noise, heavy accents, crosstalk, or low-bitrate audio — using a decent microphone and a quiet room makes the biggest difference.
Yes. Speak into your microphone and STT.ai streams the transcript live via the live-transcription tool. You can also upload a finished recording for batch transcription if you don't need it word-by-word as you talk.
STT.ai recognizes 100+ languages and auto-detects the spoken language for most audio. You can also set the language manually for a small accuracy lift, and mixed-language recordings are handled by switching mid-clip.
Yes. Speaker diarization labels each voice (Speaker 1, Speaker 2, ...) and you can rename them in the editor. This works across every supported model and language.
STT.ai accepts 20+ formats including MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, MP4, MKV, MOV, WebM, and AVI. Output to TXT, SRT, VTT, DOCX, JSON, or PDF.
Speech to text transcribes WHAT was said into words; voice recognition (speaker identification) determines WHO said it. STT.ai does both — transcription plus speaker diarization — but the terms describe different tasks.
Yes. Audio is processed and deleted by default. Pro plans add client-side encryption so transcripts are unreadable without your key, even to STT.ai, and your data is never used for model training without explicit opt-in.
Yes. STT.ai has a REST API with Python and Node.js SDKs plus an MCP server for Claude and Cursor. The free API tier includes 100 minutes/month, with per-second billing beyond that.
Yes. Every transcript opens in a built-in editor where you can fix misheard words, rename speakers, adjust timestamps, and add notes. Edits persist across every export format.