Rapporteer fout / functieverzoekRapporteer fout / functieverzoek
AI-Transcriptie Live-Transcription YouTube-afschrift Vergader-afschrift Zoom-afschrift Audio naar tekst Video naar tekst Telefoongesprek Transcription Meer →

Beschrijving van de podcast-tran

Commercieel gebruik OK 581 modellen Geen watermerk Geen aanmelding nodig
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Upload een podcast-aflevering en krijg een schoon, speaker-gelabeld transcript met automatisch gedetecteerde hoofdstukmarkeringen van stiltekloven. Lange-vorm bestanden tot 2GB, 99 talen, Whisper-large-v3 nauwkeurigheid. Exporteer als SRT/VTT voor uw video podcast, platte TXT voor tonen notities, of JSON voor het bewerken van descript-stijl workflows.

Sleep en laat uw podcast episode vallen, of klik om te bladeren

MP3, WAV, M4A, OGG, MP4..lange-vorm afleveringen tot 2GB

- - - -
Hoofdstuk markers zijn berekend client-side van segment gaten en gehecht aan het transcript. Plakken ze in YouTube of Spotify beschrijvingen als-is.
Token schatting voor deze clip
-
Podcast-transcript
Automatisch gedetecteerde hoofdstukken

Je podcast tekenen...

Lange afleveringen duren enkele minuten. U kunt deze tab sluiten als e-mail-wanneer-gedaan wordt gecontroleerd.

Gebouwd voor podcasts + show editors

Noten in één plaktekst tonen

Upload de aflevering, download de TXT. Speaker labels inline, hoofdstuk tijdstempels klaar voor uw Spotify/YouTube beschrijving, blog post geschreven in 10 minuten in plaats van 4 uur.

Ondertiteling video podcast

Exporteer SRT of WebVTT met luidsprekerlabels. Drop recht in Premiere, Final Cut, of DaVinci Resolve.. of upload samen met uw YouTube-video voor schone bijschriften.

Tekstgebaseerde aflevering bewerken

JSON export geeft je elk woord met start/end tijdstempels. Pijp in Descript, Reaper, of een aangepaste workflow.. Bewerken door tekst te markeren in plaats van af te schuren.

Hoe podcast transcriptie werkt

  1. Sleep uw aflevering op de dropzone
  2. Laat de luidsprekerlabels en de hoofdstukmarkeringen aan staan (ze zijn de standaardinstellingen). Kies uw uitvoerformaat.
  3. We controleren de duur + prijs het op voordat u een tokens uit te geven. Klik Transcribe.
  4. Download luidspreker-gelabelde TXT, SRT, VTT, of JSON. Hoofdstuk markers schip naast, klaar om te plakken.

Free.ai podcast transcriptie vs Descript, Riverside, Otter

Functie Free.ai Descript Riverside Otter.ai
PrijsPay-per-use ($0.003/min)$15-30/mo$19/mo$16.99/mo
Max. bestandsgrootte2 GB5 GBTied to record session500 MB (varies)
Diaratie van de luidspreker
Auto-hoofdstukmarkeringen (stilte gebaseerd)Manual-Paid tier
SRT/VTT-exportPaid
Talen9922100+English-focused
Openbare API--Limited
De prijzen van concurrenten weerspiegelen de publiekelijk vermelde niveaus in 2026. Controleer elke aanbieder voor de huidige plannen.
Geavanceerde opties
Resultaat
De tokens zijn bijna op. Meer tokens halen
Wil je betere resultaten? Premiummodellen (GPT-5, Claude, Gemini) leveren een hogere kwaliteit. Beeldplannen

❤️ Love Free.ai? Vertel het uw vrienden!

Sign up om een verwijzing link te krijgen en 30.000 tokens per vriend te verdienen.

Wil je nog meer? Gratis aanmelden: 30.000 tokens/dag
Aanmelden gratis

Bezig met verwerken van uw verzoek...

Podcasts gratis naar tekst met AI. Speakerlabels, hoofdstukmarkeringen, SRT-export.

Hoe gebruikt u dit middel? Beschrijving van de podcast-tran

1
Voer uw invoer in

Typ tekst, upload een bestand of beschrijf wat je wilt. Er is geen account nodig.

2
Klik op genereren

Onze AI verwerkt uw verzoek in seconden met behulp van de beste open-source modellen.

3
Downloaden & delen

Download, kopieer of deel uw resultaat. Gratis voor persoonlijk en commercieel gebruik.

Gebruik dit gereedschap via API

Automatiseer deze tool vanuit uw eigen code. OpenAI-compatibele REST-eindpunt, Bearer-token auth, geen extra SDK nodig. Token kosten komen overeen met de webinterface.

API-documentatie API-sleutel ophalen 
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"}'

Gerelateerde gratis AI-tools

AI-Transcriptie
Live-Transcription
YouTube-afschrift
Vergader-afschrift
Zoom-afschrift
Audio naar tekst
Video naar tekst
Telefoongesprek Transcription

Beschrijving van de podcast-tran - FAQ

De podcast-tool standaard voor speaker diarization en hoofdstuk markers (stilte-gap detectie >2s), en ondersteunt lange-vorm bestanden tot 2GB. Outputformaten zijn SRT + VTT voor show-notes videoclips, platte TXT voor blog berichten, en gestructureerde JSON met per-turn timestamps + luidspreker labels voor het bewerken van descript-stijl workflows.

Tot 2GB per bestand - ruwweg een 14-uurs audio podcast op 128 kbps MP3. Lange bestanden zijn afgehakt server-kant voor veerkracht; je krijgt een enkele samengevoegde transcript terug.

Ja. De diaratie van de luidspreker is standaard AAN. We detecteren 2-10 verschillende stemmen via ECAPA stem inbeddingen, labelen ze Speaker 1 / 2 /... en passen de labels toe op elk segment. U kunt ze hernoemen in de resultaatweergave.

Stilte gaatjes langer dan 2 seconden - de natuurlijke breuken podcasters gebruiken tussen segmenten. Elk hoofdstuk krijgt een tijdstempel die je direct in je show-notes kunt plakken met een "Hoofdstuk:" blok voor YouTube + Spotify.

Descript rekent $15-$30 per maand voor 10 uur transcriptie, gebonden aan hun editor. Wij rekenen per gebruik op ~500 tokens/min op Whisper ($5 = 200K tokens = ~400 minuten), geen abonnement, platte export kunt u overal plakken.

Riverside is een opnamestudio die je eigen sessies gratis in hun app overschrijft, maar alleen na opnames met hen. We transcriberen elke MP3/WAV/MP4 ongeacht waar het werd opgenomen.

Otter caps op 300 minuten/maand op de vrije tier en is Engels-gericht. Wij ondersteunen 99 talen op dezelfde Whisper-large-v3 nauwkeurigheid zonder maandelijkse dop - u betaalt per minuut getranscribeerd.

Ja - kies SRT of WebVTT als het uitvoerformaat. Speaker labels zijn opgenomen inline (SRT) of als <v Speaker N> tags (VTT) die de meeste moderne spelers correct renderen.

Whisper-large-v3 behandelt muziekbedden en lichte reverb goed (typisch woord-error rate 3-7%). Zeer luide muziek of zware overlapping degradeert nauwkeurigheid - overwegen draaien /muziek/vocale-remover / eerst op een kopie, of het splitsen van uw koude opent.

Whisper behandelt de meeste gangbare namen, maar zeer merkspecifieke jargon kan een post-edit pas nodig hebben. Een ~30-minuten aflevering heeft meestal 5-10 merk/naam correcties handmatig toe te passen.

Upload ze hier één voor één, of gebruik onze /batch/ functie eenmaal aangemeld om een seizoen op te staan. De API bij /api/ accepteert ook POST /v1/stt/ voor programmatische batching.

Nee. Geüploade bestanden worden verwijderd nadat transcriptie voltooid is. Uw transcript zit in uw /account/ geschiedenis om te downloaden als u bent ingelogd; anonieme gebruikers krijgen een 24-uurs link naar het delen.

Gratis aanmelden: 30.000 tokens/dag

Vrije account aanmaken

Geen creditcard nodig

Hoe zou je dit gereedschap beoordelen?

Love Free.ai? Vertel het uw vrienden!