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

1
Unggah rekaman

MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WebM, atau video — seret berkas ke halaman atau pilih dari perangkat.

2
Atur pengenalan

Pilih bahasa dan kualitas, centang "Beri label pembicara", dan masukkan jumlah peserta jika Anda tahu.

3
Ambil teksnya

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

Jika Anda ingin sebaliknya — ubah teks menjadi suara, gunakan Text to Speech →

Ingin mendikte langsung? 🎤 Mengetik dengan suara

Seret file audio atau video ke sini
MP4, WEBM, MOV, MP3, WAV, M4A, OGG, FLAC, AAC, M4B, WMA, AIFF, OPUS, CAF, MKV, AVI, WMV, FLV, M4V, 3GP, TS, MTS, M2TS, VOB, MPG, MPEG, OGV

Pengaturan transkripsi

Pembicara
📝 Nama & istilah (opsional)
Cantumkan nama diri, merek, dan istilah teknis agar AI mengejanya dengan benar.
Rekaman berisik atau teredam? Bersihkan audio dulu →

Teks hasil transkripsi akan muncul di sini.

00:00

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.

Diterbitkan Diperbarui Penulis: