Audio analysis is the process of turning a recording into a transcript, sentiment score, and set of topics automatically, without manually replaying the file. Speak AI does this for any voice recording, whether it is a call, an interview, a lecture, or a voice memo, reading the words, the tone behind them, and any on-screen content in one pass. The output is a searchable, queryable archive instead of a folder of audio files.
אותו מנוע ניתוח אודיו, מופנה לכל מה שהקבוצה שלך כבר מקליטה — בנוי כדי נתח שמע, וידאו וטקסט ביחד.
כל ראיון תומלל, מקודד וניתן לחיפוש בחזאי, במקום להיקרא פעם אחת ולהישמר.
הערך כל שיחה מוקלטת מול הרוביקה שלך במקום דגימה של כמה ביד. ראה ניקוד שיחה.
תמלילי פרקים, נושאים וקטעים שנלקחו מקבצי אודיו וווידיאו כאחד. ראה ניתוח וידאו.
זימון עדים והזמנות לקבלה הופכו לרשומות מובנות וניתנות לחיפוש שהצוות שלך יכול לסמוך עליהן.
הקלטות הפגישה קיבלו ניקוד לעומת rubric, כך שקוצ’ינג לא תלוי במישהו שצופה בסרט מחדש.
הערות קוליות קצרות באינדקס לצד הקלטות ארוכות באותו ארכיון שניתן לחיפוש.
מהקלטה לקובץ חיפוש, מובנה, בשלוש שלבים.
זרוק קובץ אודיו או וידאו, הקליט ישירות באפליקציה, או חבר בות פגישה, הטמעה או קו טלפון.
בחר מנוע תמלול המתאים לאודיו, ואז חילוץ מילות מפתח, ניתוח סנטימנט, איתור נושאים והכרה בישויות שם פועלים באופן אוטומטי.
נקה כל שורה ב- עורך תמלול, אחר כך שאל שאלות AI Chat על קובץ אחד או הספרייה כלה. Insights התגבשות לתוך dashboards שניתן לשתף, וכל תמלול, summary, וניתוח export לPDF, Word, CSV, או JSON לדוחות והעברות.
תמלול גולמי עדיין לוקח אדם לקרוא מההתחלה עד הסוף. Speak מפעיל חילוץ מילות מפתח, ניתוח סנטימנט, זיהוי נושא, וזיהוי ישויות יחודיות בכל הקלטה באופן אוטומטי, ואתה יכול להשוות את הפלט זה ליד זה. כלי לניתוח טקסטעננות מילים וניתוח תדירות משטחים את השפה שהדוברים שלך בעצם משתמשים, וות עלייה אחסון מעבדות מאות קבצים בעלייה אחת. שאל שאלות על כל הספרייה שלך עם AI Chat רב-מודל, והניח ל-AI Agents להפעיל זרימות עבודה אודיו חוזרות, מניתוח שיחות לקוח לשיקום פודקאסט, ללא צעדים ידניים.
כדי לנתח תמליל אודיו, הריצו אותו דרך זיהוי דובר, חילוץ מילות מפתח, ניתוח סנטימנט וגילוי נושא בחו״ם לקריאת שורה אחר שורה. Speak עושה זאת באופן אוטומטי בעת העלאה, הופך את הטקסט לשדות שאתה יכול לחפש, לסנן ולהשוות.
A תמלול הוא גרסה טקסטואלית של מה שנאמר. זה נקודת התחלה שימושית, אך היא לא מספיקה לניתוח. ניתוח אודיו אמיתי מזהה מי דיבר ומתי, מחלץ את המילים המפתח והנושאים החשובים, זוהה את הטון הרגשי של השיחה, ומזהה את האנשים, הארגונים והמוצרים שהוזכרו, ולאחר מכן מחבר הכל על פני ספריה מלאה של הקלטות כך שדפוסים מופיעים שקובץ יחיד לעולם לא חושף.
רוב הצוותים שמאמצים כלי אודיו עוצרים בתמלול ותוהים מדוע התגמול מרגיש דק. הערך נמצא בנתונים המובנים המושכים מהטקסט, וביעילות נתונים אלו על פני עשרות או מאות הקלטות בבת אחת, לא בטקסט בעצמו.
זיהוי נושא הוא המסלול המהיר ביותר: העלה את הקבצים והמודל מקבץ כל הקלטה לפי נושא באופן אוטומטי. במקום להאזין לשעות של אודיו, אתה סורק רשימה קצרה של נושאים ופותח רק את ההקלטות וחותמות הזמן שמתאימות.
Speak קוראת קובץ בשלוש שכבות בבת אחת: המילים שנאמרו, הקול מאחוריהן (טון, אנרגיה וקצב), וועוצים או דפוסים ויזואליים שנשלפו ממנה, כך שעלאוד אחד נותן תמונה מלאה במקום תמליל בלבד. סוכני בינה מלאכותית יכול להפעיל זאת על אצווה באופן אוטומטי, כך שצוות מחקר או שולחן תמיכה לא פותח כל קובץ ביד.
דיוק הוא הטבלה הנדרשת; רוב הפלטפורמות הרציניות מנקות אותה ב‑2026. ההבדלים האמיתיים יושבים בשכבת הניתוח, ב‑AI, והאופן שבו הפלטפורמה מטפלת בקנה מידה. האם אתה יכול להעלות 200 קבצים בבת אחת ולקבל תוצאות חזרה תוך שעות? האם אתה יכול לחפש את כל הספריה לפי מילות מפתח, דובר או נושא? האם אתה יכול לבקש ממודל להשוות נושאים על פני מחקר מלא? מנועי תמלול מרובים מאפשרים לצוות לייעל עבור דיוק בשפות וניסיונות הקלטה, ו‑AI Chat, מופעל על ידי Claude, Gemini ו‑GPT, מענה לשאלות על הקלטה אחת או על כל הארכיון. מפתחים שרוצים גישה תכנתית מחברים את אותו צינור ל‑Claude, ChatGPT וCursor דרך Speak’s MCP server, ללא צורך בשילוב מותאם אישית.
חוקרים אקדמיים משתמשים בו לקידוד ראיונות איכותיים בקנה מידה גדול, ו מחקר שוק הצוותים מפעילים אותו על פני קבוצות מיקוד ופנלים ראיון באותו אופן. ניתוח דיבור צוויות מעקב אחר איכות מרכז השיחות ועקוב סנטימנט על פני אלפי שיחות בחודש. עיתונאים חוקרים שעות של ראיונות מוקלטים בחיפוש אחר ציטוט או טענה ספציפיים. קבוצות מוצר מצברות משוב קול הלקוח על פני מאות שיחות. החוט המשותף: אודיו שנחשב פעם מכדי לכל ליישום בעבר כדי לנתח בשיטתיות הוא כעת מקור נתונים מובנה וחיפושי.
Sales calls, support calls, and coaching sessions are audio files like any other. The same engine that reads tone and topics can grade them against your rubric. Voice analysis also powers sales acceleration: scoring how reps sound, not just what they say.
התנגדויות, שלבים הבאים וסיכון עסקה שהוערכו בכל קריאה שהנציגים שלך כבר מתעדים.
כל שיחת תמיכה מדורגת על פי ברכה, אמפתיה והחלטה במקום מדגם ידני.
מנהלים רואים בדיוק היכן שיחה חרגה מהתסריט, במקום לגלול דרך ההקלטה כדי למצוא זאת.
ללא טרמינל, ללא npm, ללא תצורה. שלof Speak’s MCP server נותן לכל עוזר 100+ כלים לחיפוש, ניתוח, והפעלה על כל הקלטה בספריית שלך בכ-60 שניות, אותה שכבה שמרחב העבודה שלך כבר מריץ, חוווט למאות אפליקציות דרך שכבת שילוב ו-API מלא של מפתח.
משוב אמיתי מקבוצות המשתמשות ב-Speak כדי לנתח הקלטות, שיחות וראיונות.
הרץ את התמלול דרך זיהוי דובר, חילוץ מילות מפתח, ניתוח סנטימנט, וזיהוי נושא במקום לקרוא אותו שורה אחר שורה. Speak עושה זאת באופן אוטומטי בהעלאה, הופך את הטקסט לשדות שאתה יכול לחפש ולהשוות.
העלה את הקבצים והנח לזיהוי נושא לקבץ כל הקלטה לפי נושא באופן אוטומטי. אתה סורק רשימה קצרה של נושאים במקום להקשיב לכל קובץ, ואז פתח רק את ההקלטות וחותמות הזמן התואמות.
לא ישירות בממשק הסטנדרטי שלה. מצב קול מטפל בשיחה חיה מדוברת בסשן אחד, אך הוא אינו קובל קבצי אודיו מועלים לניתוח מובנה. Speak מתעתיע וניתח אודיו מועלה, ואז מחבר נתונים זה ל-ChatGPT דרך MCP.
לא ישירות מ-OpenAI. אין כלי יחיד שמפעיל תמלול, תוויות דובר, סנטימנט וגילוי נושאים כמו שפלטפורמת ניתוח אודיו ייעודית עושה. Speak בנוי לשם כך: העלה קובץ וקבל את כל ארבעתם באופן אוטומטי.
Gemini יכול לעבד אודיו בתוך אפליקציות שלו של Google, אך הוא לא מפעיל זיהוי דובר, חילוץ מילות מפתח, או זיהוי נושאים בהקלטות שלך. Speak מפעילה את כל זה באופן אוטומטי, ואז מאפשרת לך לשאול שאלות על התוצאות מ-Claude, ChatGPT, או Gemini.
AI יכול לזהות טון, קצב ואנרגיה בהקלטת קול, לא רק את המילים שנאמרו, וזה שונה מהבנת קול כפי שאדם עושה זאת. Speak קורא את השכבה הזו לצד התמלול בכל קובץ שאתה מעלה.
תוכנת ניתוח שמע מעבדת הקלטות שמע לחילוץ נתונים מובנים ותובנות. כלים בסיסיים עוצרים בתמלול. Speak הולך רחוק יותר עם זיהוי דובר, חילוץ מילות מפתח, ניתוח סנטימנט, גילוי נושא, זיהוי ישות בשם, ו‑AI Chat בכל הספרייה שלך, הופכת שמע לא מובנה לנתונים שהצוות שלך יכול לפעול עליו.
Speak תומך בכל קבצי אודיו חזקים, כולל MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WMA, AAC ו-WebM. אתה יכול גם להעלות קבצי וידאו ו-Speak מחלץ ומנתח את רכיב האודיו, ללא צורך להמיר כלום לפני העלאה.
הדיוק תלוי באיכות האודיו, רעש רקע, מספר הדוברים, הבטות וטרמינולוגיה. Speak מציעה מנועי transcription מרובים כך שתוכל לבחור את זה המתאים לתנאי ההקלטה שלך. רוב המשתמשים רואים דיוק מעל 95% עם אודיו ברור, ו-Speak תומך ב-100+ שפות.
כן. Speak תומך בתמלול וניתוח ביותר מ-100 שפות, שנבחרו ידנית או זוהו באופן אוטומטי. חילוץ מילות מפתח, ניתוח סנטימנט וגילוי נושאים עובדים על פני שפות תמוכה, המתאימות למחקר רב-לאומי, ניתוח שיחות גלובלי וצוותי תוכן רב-לשוניים.
כן. כל קובץ שהועלה ל-Speak מתומלל, אינדקס ותחקור טקסט מלא על ידי מילת מפתח, דובר, תאריך, נושא, או תיקייה בכל היסטוריית ההקלטה שלך, ו-AI Chat עונה על שאלות בשפה טבעית בכל קבוצת קבצים בו זמנית.
רוב כלי האודיו עוצרים בתעתוק. Speak מוסיף NLP אנליטיקה, AI Chat רב-מודל, עיבוד אחסון וארכיון חיפוש: מנועי תעתוק מרובים במקום אחד, Claude, Gemini, ו-GPT לניתוח, וחילוץ מילות מפתח אוטומטי, ניתוח סנטימנט, זיהוי נושאים וזיהוי ישות בעלת שם בכל קובץ.
הזמן ייעוץ חינם, הביאו הקלטה אמיתית, וראו אותה מותמרת, מנותחת וניתנת לחיפוש לפני סיום השיחה.
כבר משתמש ב-Speak? Log in אוֹ צור את שטח העבודה שלך. בנייה עם ה Speak AI API? ראה את מרכז עזרה או חזור ל דף הבית של Speak AI.