ИИ Диктофон

Обработка звука в текст

Точная расшифровка файл в текст за считанные минуты — с пунктуацией, абзацами и разделением на спикеров. Онлайн, без сложных настроек.

Загрузите аудио/видео файл → Проанализируйте
Свои промпты для анализа
600 минут бесплатно
Файлы удаляются после обработки
Загрузите файл для расшифровки
Аудио или видео → текст с ИИ-анализом

Нажмите для выбора

MP3, WAV, MP4, OGG и другие форматы

Как это работает

Простой процесс из 4 шагов для превращения вашего голоса в структурированный текст с полным ИИ-анализом

01

Загрузите файл

Запишите на диктофон, загрузите файл или вставьте ссылку на аудио/видео

02

ИИ расшифровка

Нейросеть превращает речь в текст с пунктуацией за считанные минуты

03

Анализ спикеров

Автоматически определяем кто и когда говорит, размечаем диалоги

04

Результат готов

Получите полный анализ, задавайте вопросы ИИ и скачайте в PDF/DOCX

Поддерживаем форматы: .mp3, .wav, .m4a, .mp4, .mov, .webm и ещё 10+ форматов

Что вы получите с ИИ-диктофоном

Транскрипция, спикеры, ИИ-анализ — всё в одном месте

Расшифровка

Точность и форматы

  • Точный текст с временными метками
  • Таймкоды для каждой фразы
  • Экспорт в PDF и DOCX

Определение спикеров

Разделение голосов

  • Распознавание до 10 спикеров
  • Анализ эмоций каждого
  • Переназначение имён

AI-анализ

Глубокое понимание

  • Ключевые темы и выводы
  • Задачи и действия (Action items)
  • Свои промпты для анализа

Поиск и публикация

Доступ и приватность

  • Поиск по всем записям
  • Публичные ссылки
  • Контроль приватности

🚀 Наше решение

Транскрипция и определение спикеров выполняются на наших собственных серверах. После обработки передаём ИИ полную картину с разметкой для глубокого анализа содержания.

Почему обработка звука в текст помогает ускорить работу с информацией и избавиться от ручных прослушиваний

Аудиозаписи удобны для фиксации речи, но плохо подходят для анализа, потому что звук — линейный и непрозрачный формат. Чтобы понять содержание, приходится снова и снова перематывать запись, ставить паузы, делать заметки на слух и пытаться удерживать структуру разговора в памяти. Такой подход неизбежно приводит к потере деталей, замедляет работу и создаёт лишнюю когнитивную нагрузку. Особенно это проявляется при длительных интервью, консультациях, рабочих обсуждениях, лекциях и экспертных выступлениях. Обработка звука устраняет эти проблемы: непрерывный поток речи превращается в выстроенный, читаемый материал, который можно изучать построчно, структурировать, сравнивать и использовать в рабочих документах. Текст снимает необходимость повторных прослушиваний и превращает аудио в полноценный инструмент анализа.

Главная сложность аудио — отсутствие визуальной структуры. В звуке невозможно увидеть границы тем, логические переходы, развитие аргументов или ключевые смысловые акценты. Содержание «спрятано» в хронометраже, и чтобы его извлечь, нужно тратить время. В текстовой форме структура становится явной: материал можно просматривать вверх-вниз, искать по словам, выделять блоки, сопоставлять фрагменты и отмечать смысловые линии. Это особенно важно для профессиональных задач: подготовка отчётов, анализ дискуссий, составление конспектов, проверка фактов, подготовка статей и исследовательских материалов. Когда обработка звука в текст завершена, информация становится элементом данных, а не фрагментом аудиопотока.

Где текстовая версия аудио помогает сильнее всего:

  • Интервью и экспертные разговоры — точное выделение цитат, слежение за аргументацией, поиск ключевых формулировок.
  • Созвоны и рабочие встречи — документирование решений, фиксация задач, анализ спорных моментов.
  • Подготовка отчётов и аналитики — выявление паттернов речи, сопоставление мнений, формирование выводов.
  • Лекции и обучающие материалы — создание структурированных конспектов, систематизация информации.
  • Статьи, презентации, документы — быстрое извлечение смысловых фрагментов для последующей работы.
  • Архивирование аудиозаписей — превращение бессистемного набора файлов в понятную текстовую базу.
Текстовая форма ускоряет рабочие процессы многократно: исчезает необходимость проверять запись вручную, появляется возможность моментально находить нужные фразы, анализировать материал целиком, выделять смысловые блоки и упрощать дальнейшую обработку данных. Обработка звука в текст помогает лучше понимать содержание, снижает объём ручной работы и превращает аудио в структурированную информацию, готовую к использованию в рабочих, учебных и исследовательских задачах.

Частые вопросы

Почему качество записи так сильно влияет на итоговый текст?
Шумы, эхо, фоновая музыка, перебивания и неравномерная громкость искажают речь и увеличивают количество неточностей при распознавании.
Можно ли корректно обработать запись, где несколько участников говорят одновременно?
Да, но перекрывающиеся реплики снижают точность. Такие фрагменты часто требуют небольшой ручной корректировки после расшифровки.
Что делать, если речь содержит много профессиональной терминологии?
Узкие термины могут распознаваться неверно — в таких случаях важно проверить текст вручную и исправить искажённые слова.
Как подготовить звук для более точной обработки?
Запись в тихой обстановке, ровная громкость, отсутствие резких шумов и корректное расположение микрофона значительно повышают качество итогового текста.
Как использовать текст после обработки звука в аналитике?
Эффективнее всего — разделить материал на темы, выделить ключевые цитаты, искать по ключевым словам и сопоставлять фрагменты для получения точных выводов.
Почему при одинаковом качестве видео точность распознавания звука может отличаться?
Потому что точность зависит от звука, а не от изображения. Музыка, шумы, быстрый темп речи и неравномерная громкость ухудшают распознавание.
Как работать с видео, где автор часто меняет темы без явных переходов?
Текст помогает выделить и маркировать тематические блоки, что невозможно сделать быстро в формате видео.
Что делать, если ролик содержит много профессиональной терминологии?
Специализированные слова могут искажаться — после получения текста важно проверить и уточнить такие фрагменты.
Можно ли использовать текст для глубокого анализа длинных видео?
Да. Текст упрощает навигацию: можно искать по словам, выделять фрагменты, сравнивать части и выстраивать логическую структуру без повторных просмотров.
Как подготовить звук видео для более точного распознавания?
Желательно минимизировать музыку и шумы, выровнять громкость и убедиться, что голос говорящего не перекрыт другими источниками — это снижает количество ошибок в итоговом тексте.

Распознавание речи, спикеры, эмоции.
Всё включено.

600 минут бесплатного теста Ai Scribe.

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с политикой конфиденциальности