Turn voice memos
inn i notes you can trust.

En annen tilnærming til analyse av talenotater.

En stemmeopptakelse er det raskeste notatet du noen gang vil ta: trykk på opptak, si tanken, gå videre. Den samme hastigheten er også grunnen til at notathaugen aldri blir gjennomgått. Forskere, grunnleggere og feltteam har lent seg på rask diktering i årevis, men gjennomgangstrinnet, å gå tilbake og lytte, har alltid vært flaskehalsen.

Hvorfor talenotatstabelen aldri blir gjennomgått

Telefonens innebygde opptakerapp er flott til å fange opp og forferdelig til alt annet. Notater stables opp i en mappe navngitt etter tidsstempel, ikke etter emne. Å finne den hvor en kunde nevnte prising, eller feltnotatene fra et bestemt sted, betyr å gå gjennom dusinvis av filer øret ditt. De fleste notater blir aldri hørt på igjen, og hva som helst som var i dem, en idé, en oppgave, en frist, forsvinner stille.

Lese notatet, ikke bare ordene

Speak AI behandler hver stemmememo slik en skarp assistent ville gjort det, med maskinell hastighet. Hver memo transkriberes på ditt språk, med 100+ støttede språk, og selve opptaket blir analysert: tonen og energien bak det, om det ble diktert rolig eller hastig mellom møter. Når en memo lastes opp sammen med et foto eller skjermopptak, leser Speak også det som var på skjermen på det tidspunktet. Navn, datoer, oppgaver og oppfølginger blir ekstrahert til strukturerte felt systemene dine kan bruke.

Så begynner spørsmålene. Spør på tvers av hele historikken din for stemmemerknadene med AI Chat ved å bruke de samme høykvalitets-spørsmålarbeidsflyten som team en gang sys sammen manuelt, nå kjører innebygd over opptakene dine med ChatGPT, Claude og Gemini innebygd.

Hva folk spør stemmeminnene sine

• “Hva er den ene handlingspunktet fra denne notisen?”
• “Arkiver dette som en oppgave, en kalenderpost, en notis eller en samtale?”
• “Hvilke memoer denne uken nevner Meridian-kontoen?”
• “Oppsummér alle feltnotater fra nettstedbesøkene denne måneden.”
• “Vis meg hver memo hvor jeg virket stresset eller usikker.”

Fra en bunke notater til en strukturert kø

Resultatet er et stemmenotatbibliotek som organiserer seg selv. Oppgaver landet i en oppgaveliste i stedet for et glemt opptak. Trender over uker med notater blir en rapport i stedet for en intuisjon, og instrumentbord du kan tilpasse og white-label spor memo-volum, sentiment og oppfølging over tid, slik at denne månedens feltnotater måles mot forrige måned. Ett juridisk etterretningsfirma kjørte en versjon av denne samme capture-to-structured-data-pipelinen på tvers av opptak fra sine samtaler og behandlet 5 100+ timer og sparte $700K, den samme trelags-analysen som fungerer i stor skala.

Og fordi hver arbeidsflate kjører på det samme MCP server, notisene du dikterer sitter ved siden av samtalene og møtene dine, søkbare fra Claude, ChatGPT og Cursor uten å eksportere en eneste fil.