הפוך הקלטות
לְתוֹך טקסט נקי וקריא.

גישה שונה לתמלול verbatim נקי.

העתקה וורביטים נקיה היא התרגול של תעתוק דיבור אודיו מילה במילה, ואז הסרת מילות מילוי, התחלות שקר, וגימגמות שמלוכלכות עותק גולמי, ללא חיתוך כל דבר דובר התכוונו. חוקרים, צוותי משפטיים, עיתונאים, וצוותי נגישות השתמשו בו במשך שנים כדי להפוך הקלטות לתוך מסמך שאנשים יכולים בעצם לקרוא, להצטטות, ולחפש.

מדוע תעתיקים גולמיים מתפרקים

רוב הצוותים לא יכולים לבחור בין תמלול מילה במילה לתמלול נקי בתכנון. הם מקבלים מה שהכלי לתמלול נותן להם: קיר של “אממ,” “אהה,” ומשפטים לא מוגמרים, או גרסה כל כך מחליקה שציטוט נכתב מחדש למשהו שהדובר מעולם לא אמר. בודקים מבלים שעות בניקוי תמלולים ביד לפני שהם שמישים בדוח, בתזכיר או בקובץ כתוביות, והעריכות אינן עקביות מתמלול אחד לשני.

קריאת ההקלטה, לא רק המילים

Speak AI מתמלל כל הקלטה בשפה שלך, עם 100+ תמוכה, ומחיל עיצוב verbatim נקי כחוק, לא עריכה חד פעמית: מילות מילוי והתחלות שווא הוסרו, פיסוק וחתכי פסקה נוספו לקריאות, בעוד המילים בפועל של הדובר, הטיעונים והודאות נשמרים לא נגעו. מכיוון ש-Speak AI גם קורא את ההקלטה עצמה ולא רק את התמלול, זה לוכד את הטון, הרגש והאנרגיה מאחורי מה שנאמר, לצד המילים, כך שתמלול נקי לעולם לא יאבד מה שאחד גולמי היה מראה.

מה verbatim נקי שומר ומה הוא משמיט

הקו פשוט בעיקרון וקל להשתבש בפרקטיקה. ניסוח מילולי נקי:

• מסיר מילות מילוי עצמאיות כמו “אממ,” “אה,” ו“אתה יודע” כאשר הן אינן נושאות משמעות.
• מנקה התחלות כוזבות. “אני חושב שאנחנו צריכים— אנחנו צריכים להמשיך עם הפרויקט” הופך ל“אני חושב שאנחנו צריכים להמשיך עם הפרויקט.”
• שומר על גימגימות וחזרות כאשר הן משנות את המשמעות או חלק מרשומה שמצוטטת, כגון הצהרת עד או הערה קלינית.
• מתקנן דקדוק, פיסוק והיגיית כתיב לקריאות טובה יותר, לא לפי מה שבעצם נאמר.

מהקלטה גולמית לתמלול ציטוט

התוצאה היא תמליל שהצוות שלך יכול בעצם להשתמש בו: קראו מספיק כדי להטיל לדוח או קובץ כתוביות, מדויק מספיק כדי לטעון בתיק או בעיתון. שאל על כל ספריית התמליל שלך עם AI Chat, תוך שימוש באותן זרימות משימות בהנחיות שצוותים פעם תופרים ביד, כעת פועלים ברום על ההקלטות שלך עם ChatGPT, Claude, ו-Gemini מובנים. מגמות על מאות ראיונות או דיוני הפכו לוחות מידע שתוכל להתאים אישית ולעבור ממיתוג לבן, עקיבה אחרי נושאים וסנטימנט דובר לאורך זמן, כך שהראיונות של הרבעון הזה נמדדים מול הרבעון הקודם. חברת intelligence משפטית אחת העבירה את סקירת השיחה שלה דרך סדר עבודה זה ו- עיבדנו 5,100+ שעות וחסכנו $700K, ללא הוספת כוח אדם. והכיוון שתמלול מילולי נקי כמעט לא עומד לבד, אותו מנוע מדרג שיחות, פגישות וראיונות על אותו קריטריון, חיבור התמלול ל דירוג שיחות וגישה מ‑Claude, ChatGPT, ו‑Cursor דרך ה MCP server.