Audio ke Teks — transkripsi dalam paragraf dengan label pembicara
Alat online untuk mentranskripsi rekaman audio dan video — rapat, wawancara, kuliah, podcast, dan catatan suara — menjadi teks. Hasilnya berupa paragraf dengan label pembicara dan penanda waktu; Anda bisa menyuntingnya langsung di halaman, menyalin, atau mengunduhnya sebagai DOCX, PDF, TXT, atau subtitle SRT/VTT. Berkas pendek dikenali di browser; berkas berjam-jam diproses di server kami dan Anda menerima email saat teks siap.
Cara mentranskripsi audio ke teks
MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WebM, atau video — seret berkas ke halaman atau pilih dari perangkat.
Pilih bahasa dan kualitas, centang "Beri label pembicara", dan masukkan jumlah peserta jika Anda tahu.
Perbaiki kata dan nama pembicara langsung di halaman, lalu salin teks atau unduh DOCX, PDF, TXT, SRT, atau VTT.
Ubah percakapan yang direkam menjadi dokumen yang mudah dibaca: siapa mengatakan apa, dan kapan
Ingin mendikte langsung? 🎤 Mengetik dengan suara
File ditranskripsikan satu per satu. Setiap file yang selesai bisa dibuka atau diunduh langsung di daftar ini, dan semuanya sekaligus lewat tombol di bawah.
Teksnya juga tersimpan di Generasi saya
Pengaturan transkripsi
📝 Nama & istilah (opsional)
Teks hasil transkripsi akan muncul di sini.
Transkripsi
Notulen disusun oleh model bahasa. Untuk analisis, teks dikirim ke penyedia AI pihak ketiga (Anthropic, AS). Sebelum dikirim kami mengganti nomor paspor, nomor pajak dan jaminan sosial, nomor rekening dan kartu, telepon serta email dengan penanda; nama, nama perusahaan, dan alamat tetap ada di teks — jangan unggah percakapan yang isinya tidak berhak Anda bagikan kepada pihak ketiga. Setiap poin diperiksa: poin hanya ditampilkan bila kutipannya ada persis di teks Anda. Itu menutup kemungkinan kesimpulan karangan, tetapi tidak membuat analisis bebas salah — cocokkan hal penting dengan rekamannya.
📖 Riwayat
Model mana yang dipilih: di browser atau di server
Tempat transkripsi berjalan ditentukan oleh sakelar “Pemrosesan” di pengaturan. Di browser, model diunduh sekali, tetap di cache, dan berjalan di perangkat Anda — waktunya bergantung pada perangkat. Di server, mesin kami yang mentranskripsi rekaman: tab boleh ditutup, dan email datang saat teks siap.
Di browser
Waktu = menit kerja per menit rekaman, median dari proses pengunjung; proses pertama ditambah waktu mengunduh model. Nama sesuai daftar “Kualitas Pengenalan”.
| Model | Unduhan sekali | Komputer | Ponsel | Kapan dipilih |
|---|---|---|---|---|
| CepatWhisper Tiny | 39–73 MB | ≈ 0,3 | 0,2–0,3 | Draf ucapan bahasa Inggris di perangkat lemah. Pada bahasa lain terlalu sering salah, sehingga alat tidak menawarkannya sendiri. |
| AkuratWhisper Base | 73 MB | ≈ 0,6 | 0,3–0,9 | Ucapan bahasa Inggris; bahasa lain bila perangkat tidak sanggup dengan “Akurasi tinggi”. |
| Akurasi tinggiWhisper Small | 238–462 MB | ≈ 1,4 | 2,4–6,4 | Bahasa selain Inggris dan Rusia, bila perangkat sanggup: pada bahasa Spanyol kesalahan katanya 3,5 kali lebih sedikit daripada Base. |
| MaksimumWhisper Large v3 Turbo | 1–1,5 GB | ≈ 3,1 (perkiraan) | 5–14 (perkiraan) | Suara paling sulit. Perlu kartu grafis; tidak ditawarkan di perangkat dengan memori 4 GB atau kurang, dan alat tidak pernah menyalakannya sendiri. |
| Rusia — lebih akuratGigaAM v3 | 305 MB | ≈ 0,6 | ≈ 2,7 (perkiraan) | Ucapan bahasa Rusia: alat memilihnya sendiri bila perangkat sanggup mengunduh. Kesalahan kata beberapa kali lebih sedikit daripada Whisper; tidak mengenali bahasa lain. |
Di server
Waktu per menit rekaman = median proses di server ini. Penandaan pembicara menambah ≈ 13 dtk (perkiraan) per menit, ditambah antrean bila server sibuk.
| Mode | Waktu per menit rekaman | Kapan dipilih |
|---|---|---|
| StandarWhisper Base | ≈ 13 dtk (perkiraan) | Cepat, paling tidak akurat |
| TinggiWhisper Small | ≈ 26 dtk (perkiraan) | Dua kali lebih akurat dari Standar |
| MaksimumWhisper Large v3 Turbo | ≈ 30 dtk (perkiraan) | Semua bahasa; untuk bahasa Rusia lebih baik pada rekaman bersih |
| Model RusiaGigaAM v3 | ≈ 3 dtk (perkiraan) | Lebih akurat pada rekaman telepon dan ruangan; hanya bahasa Rusia |
| OpenAIOpenAI gpt-transcribe | ≈ 2 dtk (perkiraan) | 200 token per menit · kesalahannya separuh «Maksimum» dalam uji kami · audio dikirim ke OpenAI (AS) |
Dari video hanya jalur audionya yang ditranskripsi — ukurannya puluhan kali lebih kecil daripada videonya.