Xəta / Xüsusiyyət İxtiyarını İdarə Et
Sənəd Yay YouTube transkripsiya Görüş transkripsiyasını göstər Transkripsiya Audiodan Mətnə Videodan Mətnə Telefon Zəngləri Daha çox →

Podcast transkripsiya

Ticari istifadə üçün OK 380+ modellər Su işarəsiz Qeydiyyat tələb edilmir
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Podcast epizodunu yüklə və səssizlik boşluqlarından avtomatik olaraq aşkar edilmiş fəsil işarələrinə sahib olan təmizlənmiş, səsləndirici etiketli transkripti əldə et. 2GB-a qədər uzun formatlı fayllar, 99 dil, Whisper-large-v3 dəqiqliyi. Video podcast üçün SRT/VTT olaraq ixrac et, göstərmə qeydləri üçün sadə TXT, ya da Descript-style iş axınlarında redaktə etmək üçün JSON.

Podcast hissənizi sürüşdürüb buraxın ya da axtarmaq üçün basın

MP3, WAV, M4A, OGG, MP4 — uzun formalı epizodlar 2 GB-a qədər

— — — —
Bölmə işarəçiləri segment boşluqlarından müştəri tərəfində hesablanır və transkriptə bağlanır. Onları YouTube və ya Spotify təsvirlərinə olduğu kimi yapışdır.
Bu klip üçün token təxmini
—
Podcast transkripti
Avtomatik aşkar edilmiş fəsillər

Podcast-ınız transkriptləşdirilir...

Uzun epizodlar bir neçə dəqiqə çəkir. Əgər e-poçt-bitdikdə-işlənir seçilirsə bu səkməni bağlaya bilərsiniz.

Podcasters + show editors üçün yaradılmışdır

Bircə yapışdırmada notları göstər

Bölümü yüklə, TXT-ni yüklə. Sətirdə səsləndirici etiketləri, Spotify/YouTube təsviri üçün hazır fəsilə vaxt damğaları, 4 saat əvəzinə 10 dəqiqə ərzində yazılmış blog yazısı.

Video podcast subtitleləri

SRT və ya WebVTT-ni səsləndirici etiketləri ilə ixrac et. Premiere, Final Cut və ya DaVinci Resolve-yə doğrudan burax — ya da YouTube videonuzun yanında təmiz subtitrlər üçün yüklə.

Mətn əsaslı epizod redaktoru

JSON ixracatı hər söz üçün başlanğıc/son vaxtı verir. Descript, Reaper və ya öz iş axını ilə göndərilir - təmizləmək əvəzinə mətni işıqlandırmaqla redaktə edin.

Podcast transkripsiya necə işləyir

  1. Bölümünüzü buraxılma sahəsinə sürükləyin — MP3, WAV, M4A, MP4, 2GB-a qədər.
  2. Oxucular etiketləri və fəsil işarələrini açıq saxla (onlar ön qurğuludur). Çıxarış formatınızı seçin.
  3. Heç bir token xərcləməzdən əvvəl müddəti + qiyməti yoxlayacağıq. Yazıçıya Bax
  4. TXT, SRT, VTT, ya da JSON-la etiketlənmiş səsləndiricini yüklə. Bölmə işarəçiləri yan tərəfə göndərilir, yapışdırmağa hazırdır.

Free.ai podcast transkripsiya vs Descript, Riverside, Otter

Xüsusiyyət Free.ai Descript Riverside Otter.ai
QiymətPay-per-use ($0.003/min)$15-30/mo$19/mo$16.99/mo
Maksimum fayl böyüklüyü2 GB5 GBTied to record session500 MB (varies)
Dinləyici diarı
Avtomatik fasıl işarəçiləri (sözsüz əsaslı)Manual—Paid tier
SRT/VTT ixracatıPaid
Dillər9922100+English-focused
Əsas API——Limited
Rəqibin qiymətləndirməsi 2026-cı ildə ictimai olaraq qeyd olunan səviyyələri əks etdirir. Hər bir provayderi hazırkı planlar üçün yoxlayın.
Ətraflı seçimlər
Nəticə
Tokenlər tükənir. Daha çox Token Al
Daha yaxşı nəticələr istəyirsiniz? Premium modellər (GPT-5, Claude, Gemini) daha yüksək keyfiyyət verir. Planları Göstər

❤️ Free.ai-i sevirsiniz? Dostlarınıza deyin!

Sign up to get a referral link and earn 25,000 tokens per friend.

Daha çox istəyirsiniz? 30K tokens/day + 10K bonus üçün pulsuz qeydiyyatdan keçin
Qeydiyyatdan keç

İstəyinizi işləyirik...

Podcastları AI ilə pulsuz mətnə çevirin.

Necə istifadə edilməlidir Podcast transkripsiya

1
Girişinizi daxil edin

Mətn yazın, fayl yükləyin, ya da istədiyinizi təsvir edin. Hesab lazım deyil.

2
Quraşdır

Bizim AI ən yaxşı açıq mənbə modellərini istifadə edərək sizin istəyinizi saniyələr ərzində işləyir.

3
Endirilənlər

Nəticənizi yükləyin, kopyalayın və ya paylaşın. Şəxsi və kommersiya istifadəsi üçün pulsuzdur.

Bu aləti API vasitəsilə istifadə et

Bu aləti öz kodunuzdan avtomatlaşdırın. OpenAI-ə uyğun REST son nöqtəsi, Bearer-token təsdiqi, əlavə SDK tələb olunmur. Token xərcləri veb interfeysi ilə uyğundur.

API sənədləşdirilməsi API Açarı 
curl -X POST https://api.free.ai/v1/stt/ \
  -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"file": "@audio.mp3", "language": "auto"}'

Əlaqədar Pulsuz AI Vasitələri

Sənəd
Yay
YouTube transkripsiya
Görüş transkripsiyasını göstər
Transkripsiya
Audiodan Mətnə
Videodan Mətnə
Telefon Zəngləri

Podcast transkripsiya — FAQ

Podcast aləti əvvəlcədən səsləndiricinin diarization və fəsil işarələrinə (sözsüzlük-araz aşkarlama >2s) və 2GB-a qədər uzun formatlı faylları dəstəkləyir. Çıxarış formatları göstər-yazılar video klipləri üçün SRT + VTT, bloq yazıları üçün sadə TXT, və Descript-style iş axınlarında redaktə üçün per-turn vaxt damğaları + səsləndirici etiketləri ilə qurulan JSON-u ehtiva edir.

Fayl başına 2 GB-a qədər - təxminən 14 saatlıq audio podcast 128 kbps MP3-də. Uzun fayllar server tərəfində davamlı olmaq üçün parçalanır; tək birləşmiş transkripti geri alırsınız.

Bəli. Hökmdar dializ ön qurğulu olaraq işə salınıb. ECAPA səs daxilolmaları vasitəsilə 2-10 fərqli səsi aşkar edirik, onları Hökmdar 1 / 2 /... etiketləyib hər bir hissəyə etiketləri tətbiq edirik. Onları nəticələr görünüşündə yenidən adlandıra bilərsiniz.

2 saniyədən uzun sükut aralığı — podcasterlər segmentlər arasında istifadə etdikləri təbii aralıq. Hər bir fəsil YouTube + Spotify üçün "Chapters:" bloku ilə göstərmə qeydlərinizə düzəldə biləcəyiniz bir vaxt damğası alır.

Descript ayda 10 saatlıq transkripsiya üçün $15-$30 ödəyir, öz redaktoruna bağlıdır. Biz Whisper-də ~500 token/min-ə görə istifadə üçün ödəyirik ($5 = 200K token = ~400 dəqiqə), abunə yoxdur, hər yerə yapışdıra biləcəyiniz sadə ixrac.

Riverside öz proqramı daxilində öz sessiyalarınızı pulsuz olaraq transkriptləşdirən bir qeyd studiyasıdır, lakin yalnız onlarla qeyd etdikdən sonra. Biz qeyd edildiyi yerə baxmayaraq hər hansı bir MP3/WAV/MP4-ü transkriptləşdiririk.

Otter ayda 300 dəqiqəlik pulsuz səviyyədə və İngilis dili üzərində fokuslanır. Biz 99 dili eyni Whisper-large-v3 dəqiqliyi ilə aylıq limitsiz dəstəkləyirik - siz hər dəqiqəyə görə ödəyirsiniz.

Bəli — SRT ya da WebVTT-ni çıxış formatı olaraq seçin. Dinləyici etiketləri sıra daxilində (SRT) ya da <v Speaker N> etiketləri kimi (VTT) daxil edilir və bu, çox müasir pleyerlərin düzgün göstərməsi üçün kifayətdir.

Whisper-large-v3 musiqi yataqlarını və işıq reverbini yaxşı idarə edir (tipik söz səhv dərəcəsi 3-7%). Çox səsli musiqi və ya ağır üst-üstə düşmə dəqiqliyi aşağı salır - /music/vocal-remover/-i əvvəlcə bir nüsxədə işlətməyi düşünün, ya da soyuq açılışları bölüşdürün.

Whisper ən çox yayılmış adları idarə edir, lakin yüksək marka-müəyyən jarqon bir post-redaktə keçidinə ehtiyacı ola bilər. ~30 dəqiqəlik epizodun əllə tətbiq etmək üçün 5-10 marka/ad düzəlişləri var.

Onları bir-bir yükləyin, ya da qeyd olunduqdan sonra /batch/ xüsusiyyətini istifadə edərək mövsümü növbəyə qoyun. /api/-dəki API proqramlaşdırılmış dəstələmə üçün POST /v1/stt/-ni də qəbul edir.

Xeyr. Yüklənmiş fayllar transkripsiya tamamlandıqdan sonra silinir. Transkripsiyanız /account/ keçmişinizdə yerləşir, əgər qeyd olunmusunuzsa yükləmək üçün; anonim istifadəçilər 24 saatlıq paylaşma körpüsü alır.

30,000 token üçün pulsuz qeydiyyatdan keçin

Hesab Yarat

Kredit kartı tələb olunmur

Bu aləti necə qiymətləndirirsiniz?

Free.ai-i sevirsiniz? Dostlarınıza deyin!