הפוך מילים מדוברות
לְתוֹך תמלול חי.

גישה שונה לתרגום חי.

אפליקציות תמלול חי משתמשות בהכרת דיבור כדי להפוך אודיו מדובר לטקסט כשהוא נאמר, כך שהרצאה, ראיון או פגישה הופכים למילים קריאות על מסך בזמן כמעט אמיתי במקום קובץ אודיו לבדיקה מאוחר יותר. עיתונאים, סטודנטים וצוותי אירועים הסתמכו על קטגוריה זו במשך שנים כדי להשתלבות עם שיחה מבלי להפסיק אותה כדי לרשום הערות.

למה אפליקציות תמלול חי עוצרות

רוב האפליקציות הללו עושות דבר אחד טוב ועוצרות שם. כלים ענן Freemium כמו אלה המובנים לפלטפורמות פגישה יזרמו תמלול סביר לתוך Zoom, Meet או Teams וישמרו אותו ב‑Drive או Dropbox, אך הטקסט הוא כל המוצר. אפליקציות בנויות עבור עיתונאים וחובבי פודקאסט מוסיפות עריכה ושיתוף על ידי התמלול. שירותי היברידי AI‑בתוספת‑אדם סחרו במהירות עבור קובץ נקי יותר שמחכה לך יותר זמן. אפליקציות הערות כלליות מנסרות תמלול לתוך הערות כשדה אחד נוסף. בכל מקרה הפלט הוא קיר של טקסט: ללא תחושה של איזה דובר אמר מה בביטחון, אילו חלקים של ההקלטה משנים דבר, וכלום שאתה יכול לשאול שאלות כדי אחרי הקול ינתק.

קריאה זה בחיים, לא רק לכידה שלו

Speak AI מתייחס לשיחה חיה כמו מתקבל הערות טוב היה, בקצב של מכונה. מילים מופיעות בשפה שלך, עם יותר מ-100 נתמכים, כאשר אנשים מדברים, עם כל דובר מוזהה וזמן-מסומן. Speak AI בוחר את המודל הנכון ומנוע הדיבור, Claude, ChatGPT או Gemini, עבור המשימה והלהגן, ולא נעילת כל הקלטה לחברה אחת. שמות, נושאים, החלטות ובעקבות הם מחולצים לשדות מובנים לצד תמלול גולמי, לא נותר למישהו לחפור אחר כך.

ואז השאלות מתחילות. שאל בכל הספרייה של הקלטות שנתפסו בשידור חי עם AI chat, באותו אופן שצוותים פעם סרקו דרך תמלילים ביד, עכשיו רצים באופן מקורי על כל סשן עם ChatGPT, Claude ו-Gemini מובנים.

מה הצוותים שואלים מהתמליל הלייב שלהם

• “על מה הסכמנו בשיחה זו, ומי אחראי לכל עקיבה?”
• “איזה דובר העלה את התנגדות המחיר, ובדיוק מה הוא אמר?”
• “הראה לי כל הפגישה החודש שבה הלקוח הזכיר תחרות.”
• “סכם את ההרצאה הזו לחמש הנקודות שרוב התלמידים יותחנו בהן.”
• “לאילו ווביניארים היו הכי הרבה שאלות, ועל מה הן היו?”

מתמלול גלילה לתיעוד בר חיפוש

התוצאה היא תמלול שממשיך לעבוד גם אחרי שההקלטה מסתיימת. הדוברים והשדות נתפסים בזמן אמת, עקבויות מגיעות למערכות שלך דרך אוטומציות במקום הערה שהועתקה, ו לוחות מידע שתוכל להתאים אישית ולעבור ממיתוג לבן עקוב אחר נושאים ונפח לאורך זמן, כך שהמפגשים של החודש הזה נמדדים מול של החודש שעבר. חברת ביון משפטי אחת העבירה את נפח ההתקשרויות שלה דרך זרימת עבודה זו ו עיבדנו 5,100+ שעות וחסכנו $700K, ללא הוספת כוח אדם.

ומכיוון שישיבות לייב נדירות עומדות לבדן, אותו מנוע מדרג קריאות ומאמן צוותים על אותם קריטריונים, וחוברות התמלול החי ל- דירוג שיחות ו בסיס הידע שלך בכל שיחה שיש לצוות שלך.