Tal till text, gjort rätt
Omvandla talade inspelningar — intervjuer, möten, föreläsningar, röstanteckningar — till strukturerad text med automatisk taligenkänning (ASR). ScribeToAny kör modeller i Whisper-klassen på dedikerade GPU:er över cirka 98 språk, sätter ut skiljetecken och kan skilja på talare; rent ljud ger bäst resultat.
- AI-transkribering
- 98 språk
- Krypterat, vi tränar aldrig AI på dina filer
Börja med din inspelning
Släpp en ljud- eller videofil här, eller klicka för att välja.
Vad du får: en riktig transkribering
Oredigerat resultat från en 64 sekunder lång intervju med två talare (syntetiska röster), transkriberad med talaridentifiering påslagen. Endast de första raderna visas.
SPEAKER_00 (0:00) Welcome back to Small Shop Stories. SPEAKER_00 (0:02) Today I'm talking to Maya, who runs a tiny bakery on the SPEAKER_00 (0:05) corner of Mill Street. SPEAKER_01 (0:07) Thanks for having me. SPEAKER_01 (0:08) It's really small, just two ovens and a counter. SPEAKER_00 (0:12) So how does a normal day start for you?
1 00:00:00,000 --> 00:00:01,680 [SPEAKER_00] Welcome back to Small Shop Stories. 2 00:00:02,160 --> 00:00:05,320 [SPEAKER_00] Today I'm talking to Maya, who runs a tiny bakery on the 3 00:00:05,320 --> 00:00:06,320 [SPEAKER_00] corner of Mill Street.
Vid kontroll mot manuset skilde sig 4 av 189 ord – en felfrekvens på 2,1 %, där ”80” skrivet i stället för ”eighty” räknades som ett fel – och samtliga 14 talarbyten märktes upp korrekt. Detta var tydligt tal; brusiga inspelningar och personer som talar i mun på varandra får lägre poäng. Se hela transkriptet och hur det bedömdes
Så fungerar det
- 1
Ladda upp
Släpp in en ljud- eller videofil, eller klistra in en länk. Alla vanliga format accepteras.
- 2
Transkribera
AI transkriberar med tidsstämplar och valfria talaretiketter, oftast på några minuter.
- 3
Exportera
Redigera segment online och exportera sedan TXT, SRT, VTT, TSV, CSV, JSON, PDF eller DOCX.
Varför ScribeToAny
- Automatisk taligenkänning (ASR) med modeller i Whisper-klassen över cirka 98 språk, starkast på tydligt och väl inspelat tal.
- Automatisk talarseparering: märker upp olika röster (Talare 1, Talare 2) i möten, paneler och intervjuer.
- Skiljetecken, versaler och meningsbyggnad läggs till automatiskt så att talade tankar blir till lättlästa stycken.
Vanliga frågor
Hur skiljer sig AI-taligenkänning från enkel ljudfilskonvertering?
Filkonvertering ändrar bara ljudkodningen mellan format (som WAV till MP3). Taligenkänning (ASR) använder djupa neurala nätverk för att avkoda mänskligt tal till skrivna ord, sätta skiljetecken och dela upp talare i läsbara dialoger.
Är detta livediktering eller filtranskribering?
Filtranskribering. Du laddar upp eller spelar in ljud och får en fullständig, tidsstämplad transkription. Eftersom modellen ser hela inspelningen kan den dra nytta av det omgivande sammanhanget — vilket i regel är mer exakt än verktyg som tvingas gissa ord för ord medan du talar — och du får dessutom talaridentifiering, segmentredigering och 8 exportformat.
Är mitt ljud privat?
Ja. Filer laddas upp över HTTPS direkt till krypterad molnlagring och är endast synliga för ditt konto. Vi tränar aldrig AI på dina filer. Transkriptioner förblir privata om du inte uttryckligen skapar en skrivskyddad delningslänk, som du kan återkalla när som helst. Du kan också permanent radera valfri fil eller transkription från arbetsytan när du vill.
Behålls fyllnadsord som ”öhm” och ”öh”?
Oftast inte. Modeller i Whisper-klassen strävar efter en renskriven ordagrann text: de flesta fyllnadsord, stakningar och upprepade ord utesluts vilket gör texten mer lättläst. Om du behöver en strikt ordagrann transkription — exempelvis för forskning — kan du enkelt lägga till dem i editorn medan du lyssnar igenom ljudet.
Kan jag prata i mikrofonen istället för att ladda upp en fil?
Ja — använd ”Spela in ljud” i din arbetsyta. Den spelar in direkt i webbläsaren och transkriberar sedan inspelningen med samma valmöjligheter som vid en filuppladdning. Det är ingen livetextning: texten visas först när du avslutat inspelningen, vilket gör att modellen kan använda hela sammanhanget.