Przejdź do głównej treści

Rozróżnianie osób mówiących

Diaryzacja i rozróżnianie osób mówiących w transkrypcji

Hushscript oznacza, kto mówił i kiedy. Używa diaryzacji, czyli grupowania wypowiedzi według głosu, aby przypisywać oznaczenia takie jak Speaker 1 i Speaker 2, szyfruje dodawane przez ciebie nazwy osób mówiących i usuwa swoją kopię audio do transkrypcji po przetworzeniu. Oznaczenia są neutralne: nie weryfikują rzeczywistej tożsamości nikogo i nie dzielą nagrania na osobne ścieżki audio.

Przeciągnij plik audio lub wideo tutaj, aby zobaczyć podgląd transkrypcji

Podgląd pierwszych 5 minut

Wybierz plik

Wideo zostaje na urządzeniu. Audio do transkrypcji nie jest przechowywane.

Wklej link do udostępnionego pliku audio. Jak działa import z linku

Nagraj do 5 minut za pomocą mikrofonu. Nic nie jest przesyłane, dopóki nie wybierzesz transkrypcji.

Zapisz kopię

Zapisano w formacie nagrywania używanym przez przeglądarkę. Potrzebujesz MP3 lub WAV? Przekonwertuj za pomocą bezpłatnego konwertera audio Hushscript

Jak to działa

  1. 01

    Dodaj nagranie

    Wybierz plik, wklej obsługiwany link do audio lub nagraj do 5 minut. Publiczny podgląd korzysta z automatycznego wykrywania języka i pokazuje do 5 minut przed utworzeniem konta.

  2. 02

    Zobacz, kto mówił i kiedy

    Diaryzacja grupuje mowę według głosu i dodaje neutralne oznaczenia do każdej wypowiedzi.

  3. 03

    Popraw oznaczenia w pełnej aplikacji

    Po transkrypcji całości zmień wyświetlane nazwy, przypisz poszczególne wypowiedzi do istniejącego lub nowego oznaczenia oraz podziel lub połącz wypowiedzi w transkrypcji, a następnie wyeksportuj sprawdzony wynik.

W skrócie

Cena
Pakiety od $1.99, około $0.50 za godzinę audio w największym pakiecie
Długość transkrypcji
Do 10 h na plik
Limit przesyłania
Bez limitu rozmiaru pliku
Języki
Języki: 99
Prywatność
Hushscript usuwa swoje audio do transkrypcji po przetworzeniu, nie trenuje modeli na twoich nagraniach i szyfruje zapisane transkrypcje podczas przechowywania.

Czym jest diaryzacja?

Rozróżnianie osób mówiących w transkrypcji korzysta z diaryzacji, aby ustalić, kto mówił i kiedy. Diaryzacja grupuje fragmenty brzmiące jak ten sam głos i przypisuje mu spójne, neutralne oznaczenie w obrębie nagrania. Zamiast jednego bloku tekstu otrzymujesz rozmowę uporządkowaną według wypowiedzi osób mówiących, ze znacznikami czasu. Dzięki temu łatwiej śledzić i poprawiać wywiad, spotkanie, nagraną rozmowę telefoniczną lub podcast z kilkoma gośćmi.

Automatyczne rozpoznawanie osób mówiących czy diaryzacja?

Te terminy są często używane zamiennie, ale odpowiadają na różne pytania. Diaryzacja rozróżnia powtarzające się głosy i oznacza, kiedy każdy z nich mówi. Rozpoznawanie osoby mówiącej lub identyfikacja głosowa mogą oznaczać dopasowanie głosu do znanej tożsamości. Hushscript wykonuje pierwsze zadanie: tworzy neutralne oznaczenia na podstawie nagrania, bez uwierzytelniania, bez biometrycznej bazy tożsamości i bez zgadywania prawdziwych imion.

Oznaczenia osób mówiących online: najpierw podgląd, potem edycja w aplikacji

Publiczna strona udostępnia podgląd diaryzacji online z pliku, obsługiwanego linku do audio lub nagrania w przeglądarce. Korzysta z automatycznego wykrywania języka i pokazuje do 5 minut tekstu z oznaczeniami osób mówiących. Podgląd nie ma ręcznych ustawień języka źródłowego ani osób mówiących. Te ustawienia, transkrypcja całego nagrania i edycja oznaczeń są dostępne po zalogowaniu w aplikacji.

Popraw oznaczenia osób mówiących bez ponownej transkrypcji

Automatyczne oznaczenia osób mówiących to punkt wyjścia. Aby ustalić, kto kryje się za oznaczeniem Speaker 1, zmień jego nazwę po rozpoznaniu osoby. Następnie przypisz pojedynczą wypowiedź do istniejącego lub nowego oznaczenia oraz podziel lub połącz wypowiedzi w transkrypcji, gdy ich granice wymagają korekty. W nagraniu jednej osoby wyłącz rozróżnianie osób mówiących. Przy nagraniach, w których poszczególne osoby są już zapisane na osobnych kanałach audio, obsługa wielu kanałów może wykorzystać tę strukturę. Nadal tworzy oznaczenia w transkrypcji, a nie odizolowane ścieżki głosów.

Instrukcję krok po kroku znajdziesz w artykule jak poprawić oznaczenia osób mówiących.

Oznaczenia osób mówiących w transkrypcji i eksporcie

Przydatne oznaczenie mówi czytelnikowi, do kogo należy fragment, bez sugerowania wiedzy wykraczającej poza to, co ujawnia nagranie. Zachowaj Speaker 1 i Speaker 2, gdy ważna jest anonimowość, używaj imion, gdy je znasz, lub wybierz nazwy ról, takie jak prowadzący wywiad i uczestnik. Transkrypcja zachowuje oznaczenia wraz z wypowiedziami i znacznikami czasu, a eksport przedstawia je w układzie obsługiwanym przez dany format. Jeden opcjonalny bezpłatny przebieg Insights tworzy cały wynik razem, w tym tematy wypowiedzi osób mówiących i sugestie imion. Insights pozostają powiązane z tą wersją transkrypcji; jeśli później zmienisz oznaczenia, nowe generowanie zużyje minuty. Sprawdź oznaczenia przed eksportem dokumentów, napisów, arkuszy kalkulacyjnych lub osi czasu do edytorów.

Oznaczenia osób mówiących są wliczone w transkrypcję

Rozróżnianie osób mówiących nie zwiększa kosztu zadania transkrypcji w minutach. Konta osobiste kupują minuty z góry tylko w razie potrzeby i nie mają abonamentu. Hushscript for Teams to osobna usługa miesięczna lub roczna ze wspólną pulą godzin i przestrzeniami zespołu. W obu sposobach pracy oznaczenia porządkują tekst; nie są płatną usługą weryfikacji tożsamości.

Wywiady, spotkania i podcasty łatwiej czytać z oznaczeniami

Gdy mówi więcej niż jedna osoba, oznaczenia osób mówiących ułatwiają poruszanie się po wyniku. W wywiadzie z jedną osobą porządkują wymianę wypowiedzi między prowadzącym a rozmówcą. Na spotkaniu pomagają sprawdzić, kto do czego się zobowiązał. W podcaście z kilkoma gośćmi pomagają odnaleźć cytat w oznaczonej wypowiedzi i sprawdzić znacznik czasu przed użyciem go w notatkach do odcinka. → Podcasty · Audio na tekst

Prywatność uwzględniona w projekcie

W przypadku lokalnego wideo Hushscript przygotowuje ścieżkę audio w twojej przeglądarce, więc wideo źródłowe zostaje na twoim urządzeniu. Prywatna transkrypcja wyjaśnia przechowywanie, tryb prywatny i to, co Hushscript usuwa po przetworzeniu.

Zaktualizowano:

Dlaczego Hushscript

Oznaczenia bez weryfikacji tożsamości

Diaryzacja rozróżnia powtarzające się głosy w danym nagraniu. Nie potwierdza tożsamości osoby ani nie rozpoznaje jej po imieniu.

Edycja wypowiedzi osób mówiących

Przypisz błędnie oznaczoną wypowiedź do istniejącego lub nowego oznaczenia osoby mówiącej i podziel lub połącz wypowiedzi w transkrypcji, gdy granice fragmentów wymagają korekty.

Nazwy osób mówiących, szyfrowane

Hushscript szyfruje nazwy osób mówiących razem z resztą przechowywanych danych, nigdy nie trenuje modeli na twoich nagraniach i pozwala zostawić ogólne oznaczenia lub pseudonimy.

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest diaryzacja?

Diaryzacja to grupowanie mowy według głosu i oznaczanie, kiedy mówi każda osoba. Wynikiem jest transkrypcja z oznaczeniami zamiast jednego nierozróżnionego bloku tekstu.

Czy rozróżnianie osób mówiących rozpoznaje rzeczywiste osoby?

Nie. Hushscript przypisuje neutralne oznaczenia na podstawie głosów w jednym nagraniu. Nie wykonuje biometrycznej weryfikacji tożsamości i nie może wiedzieć, że Speaker 1 to konkretna osoba; dodajesz imię, gdy samodzielnie rozpoznasz osobę mówiącą.

Czy mogę poprawić oznaczenie osoby mówiącej?

Tak, w pełnej aplikacji. Zmień wyświetlaną nazwę osoby mówiącej, przypisz pojedynczą wypowiedź do istniejącego lub nowego oznaczenia oraz podziel lub połącz wypowiedzi w transkrypcji.

Jaki jest właściwy format oznaczenia osoby mówiącej?

Nie ma jednego wymaganego zapisu. Używaj imion, gdy znasz tożsamość, neutralnych oznaczeń, takich jak Speaker 1, gdy jej nie znasz, lub nazw ról, takich jak prowadzący wywiad i uczestnik, jeśli jest to czytelniejsze. Wybrany format eksportu określa sposób wyświetlania oznaczeń i znaczników czasu.

Które języki obsługują oznaczenia osób mówiących?

Rozróżnianie osób mówiących jest dostępne we wszystkich obsługiwanych językach transkrypcji.

Czy nazwy osób mówiących są prywatne?

Hushscript szyfruje nazwy osób mówiących razem z pozostałymi przechowywanymi danymi transkrypcji i usuwa swoją kopię audio do transkrypcji po przetworzeniu. Zostaw Speaker 1 i Speaker 2 albo użyj pseudonimów, jeśli nie chcesz przypisywać prawdziwych imion.

Czy diaryzacja kosztuje więcej?

Oznaczenia osób mówiących nie zwiększają kosztu w minutach. Konta spełniające warunki jednorazowo otrzymują 30 bezpłatnych minut po weryfikacji karty lub przy pierwszym zakupie. Konta osobiste korzystają następnie z minut opłaconych z góry, bez abonamentu, a Hushscript for Teams ma osobne plany miesięczne lub roczne ze wspólną pulą godzin.

Zacznij od 30 bezpłatnych minut

Sprawdź podgląd do 5 minut, zanim utworzysz konto, a nowe konto osobiste otrzymuje bezpłatny podgląd pierwszego pliku przesłanego w aplikacji. Pełna transkrypcja wymaga konta i minut; konta osobiste spełniające warunki jednorazowo dostają 30 bezpłatnych minut, po weryfikacji karty lub przy pierwszym zakupie. Bez abonamentu.

Otrzymaj 30 bezpłatnych minut
Jak to działa