Get ChatGPT
dans your audio files.

A different approach to audio file analysis.

L’analyse de fichiers audio est le processus de transformation d’un enregistrement, d’une entrevue, d’un appel, d’un épisode de podcast, d’une réunion, en un aperçu structuré : ce qui a été dit, qui l’a dit, comment ils l’ont dit, et ce que cela signifie dans tous les autres fichiers comme celui-ci. ChatGPT a changé ce qu’une conversation avec un fichier audio peut faire. Ce qu’il n’a jamais été construit pour faire, c’est conserver une bibliothèque croissante de ceux-ci.

Why one chat window breaks down

ChatGPT peut écouter un seul fichier audio et faire un travail véritablement utile avec lui : une transcription rapide, un résumé, une réponse à une question sur ce qui a été dit. Cette partie est réelle et vaut la peine d'être utilisée pour une tâche ponctuelle. Ce qu'il ne peut pas faire, c'est contenir une centaine de ces fichiers, se souvenir de ce que le dernier a dit, ou remarquer que la même plainte est apparue dans six enregistrements ce mois-ci. Chaque conversation recommence à zéro, et tout ce qu'il a trouvé disparaît quand la fenêtre se ferme à moins que quelqu'un le copie à la main.

Reading the file, not just the words

Speak AI traite chaque fichier audio comme une équipe de recherche le ferait, à la vitesse des machines. Chaque enregistrement est transcrit dans votre langue, avec 100+ prises en charge, et analysé sur trois couches : les mots eux-mêmes, le ton, l’énergie et l’émotion derrière la livraison, et, pour la vidéo, ce qui est à l’écran. Les locuteurs sont étiquetés, les thèmes sont extraits, et le fichier atterrit dans une bibliothèque consultable au lieu d’une transcription de chat qui disparaît. Ensuite, les mêmes enregistrements se connectent à ChatGPT, Claude et Gemini via MCP, donc les questions que vous poseriez normalement à un fichier à la fois s’exécutent sur votre archive entière à la place.

What teams ask their audio library

• “Identify the top 5 themes across these interviews, with supporting quotes.”
• “What are our customers’ most common pain points, ranked by frequency?”
• “List every action item from this month’s calls, with owners and deadlines.”
• “Which recordings mention a competitor by name, and what did the caller say?”
• “Summarize the last 5 recordings in this folder for a Slack update.”

From one file to a searchable archive

The result is a library that keeps working after the upload finishes. Trends across hundreds of files become a dashboard you can customize and white-label, tracking themes and sentiment over time instead of resetting with every new conversation. One healthcare consulting firm put its session recordings through this workflow and saved $190K+ and 10,000+ hours, cutting session processing from 8 hours down to 0.3. And because audio files rarely live alone, the same engine scores calls and connects to évaluation des appels and the rest of your base de connaissances, all reachable from wherever you work through the Serveur MCP.