/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Same layout pattern as Voice Agents page
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-structured-outputs{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-structured-outputs *{ box-sizing:border-box; }
.sp-structured-outputs section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-structured-outputs .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-structured-outputs .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-structured-outputs h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-structured-outputs h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-structured-outputs a{ color: inherit; }
.sp-structured-outputs a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-structured-outputs a.elementor-button,
.sp-structured-outputs a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-structured-outputs .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-structured-outputs .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-structured-outputs .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-structured-outputs .sp-pill{
display:inline-flex; align-items:center; gap:.45rem;
padding:.35rem .75rem; border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border); background:#fff;
font-size:.82rem; color:var(–sp-muted); white-space:nowrap;
}
/* Code snippet */
.sp-structured-outputs .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-structured-outputs .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-structured-outputs .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff; border-radius:12px;
padding:8px 10px; cursor:pointer;
font-weight:700; font-size:12px;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-structured-outputs .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-structured-outputs .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background:#fff;
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
font-size:.85rem;
color:var(–sp-muted);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-structured-outputs .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-metric{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-structured-outputs .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-card{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction:column;
min-height: 190px;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic{
width:38px; height:38px;
border-radius:12px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom:.9rem;
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-structured-outputs .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-chip{
font-size:.82rem;
color:var(–sp-muted);
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius:999px;
padding:.25rem .6rem;
}
/* Split cards */
.sp-structured-outputs .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-structured-outputs .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-structured-outputs .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight:700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:1rem;
color:var(–sp-text);
font-size:.98rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-ic{
width:28px; height:28px;
border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight:800;
color:var(–sp-muted);
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-structured-outputs .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}

Искусственный интеллект для распознавания речи + структурированные выходные данные

Превратите запутанные разговоры в чистые, удобные для использования поля.

Укажите необходимые вам метки, и Speak автоматически извлечет их из каждого звонка или встречи. Получайте согласованные структурированные результаты, такие как оценка квалификации, ключевые требования, возражения, дальнейшие шаги и многое другое.

Попробуйте говорить бесплатно
Забронировать консультацию
См. раздел часто задаваемых вопросов.
7-дневный trial включает credits (личная электронная почта) и многое другое credits (рабочий адрес электронной почты) транскрипции и анализа с помощью ИИ.

Доверенный более чем 250 000 человек и команд

Меньше рутинной работы
Прекратите пересматривать записи телефонных разговоров для получения подробной информации.
Более стабильное качество
Одни и те же поля во всех разговорах
Более качественный анализ
Поля трендов во времени, в масштабе
Более быстрое последующее наблюдение
Мгновенно отправляйте сводки и информацию о дальнейших шагах.

Как работают структурированные результаты

Разговоры по своей природе неструктурированы. Структурированные результаты позволяют определить, что важно, а затем автоматически извлечь это, чтобы вы могли искать, фильтровать, оценивать и составлять отчеты по сотням звонков.

Создайте метку и подсказку.

Выберите название поля, например, “Квалификационный балл” или “Основная проблема”, и напишите краткую подсказку, точно описывающую, что именно нужно извлечь.

Перейти к разделу «Говорить»
См. примеры

Speak извлекает это из каждого разговора.

После завершения звонка Speak определяет значение в стенограмме и возвращает согласованный структурированный результат, который можно просмотреть и экспортировать.

Интеграции
Ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами.

Попробуйте говорить бесплатно
Забронировать консультацию
Документация/API

Популярные примеры структурированного вывода

Начните с общих полей, а затем настройте их под свой рабочий процесс. Вы можете создать столько структурированных выходных данных, сколько захотите, и адаптировать подсказки по команде, сценарию использования или папке.

Краткое описание звонка

Создавайте краткие и понятные резюме для каждого разговора, чтобы коллеги могли сразу же включиться в обсуждение, не прослушивая полную запись.

Поддерживать
Продажи

Квалификационный балл

Присвойте простой балл, основанный на соответствии, срочности и готовности. Идеально подходит для обработки входящих звонков и масштабной проверки потенциальных клиентов.

Генерация лидов
Маршрутизация

Основная болевая точка

Выявите основную проблему, изложив её словами клиента. Это полезно для исследований, позиционирования и улучшения контента для адаптации новых клиентов.

Исследовать
Insights

Возражения и препятствия

Выявляйте причины сомнений (цена, безопасность, сроки), чтобы отдел продаж мог предоставить необходимые материалы и быстро устранить препятствия.

Продажи
Следовать за

Следующие шаги

Выявляйте обязательства и действия. Превращайте обсуждения в аккуратное электронное письмо с последующими действиями или внутренний список задач без необходимости делать записи вручную.

Опы
Исполнение

Поля контакта

Автоматическое извлечение имени, фамилии, адреса электронной почты, названия компании, должности или региона позволит вашей CRM-системе оставаться в порядке, а вашей команде — работать быстрее.

CRM
Автоматизация

Попробуйте говорить бесплатно
Забронировать консультацию
Справочные документы

Структурированные результаты: недостающий слой между диалогами и аналитикой.

Звонки и совещания содержат самую ценную информацию в вашем бизнесе, но использовать её в больших масштабах сложно. Заметки непоследовательны, просмотр записей занимает много времени, и каждая команда отслеживает разные детали. Структурированные выходные данные решают эту проблему, преобразуя неструктурированные разговоры в согласованный набор полей, которые можно искать, фильтровать и анализировать с течением времени.

Структурированный вывод — это определенное поле, извлеченное из разговора. Это может быть простое значение, например, “Имя”, оценка, например, “Квалификационный балл”, список, например, “Ключевые требования”, или короткий абзац, например, “Краткое описание разговора”. Ключевая идея — согласованность: вы определяете, что должно быть зафиксировано, и Speak выдает одинаковый тип вывода для каждого разговора.

Почему структурированные результаты имеют значение

В большинстве организаций разговоры рассматриваются как отдельные события. Звонок от отдела продаж полезен в данный момент, но полученная информация исчезает в последующем электронном письме. Звонок в службу поддержки решает проблему, но ее первопричина никогда не становится измеримой тенденцией. Интервью, используемые в исследованиях, содержат ценную информацию, но выводы остаются запертыми в стенограмме. Структурированные результаты позволяют сравнивать разговоры, поэтому вы можете видеть, что происходит в течение недель, месяцев и между командами.

Настраиваемые структурированные выходные данные для любого рабочего процесса

Speak включает в себя стандартные структурированные выходные данные для распространенных сценариев использования, но самое лучшее в нем — это возможность настройки. Вы можете создать свои собственные, определив метку и написав подсказку. Например: “Извлечь основную цель звонящего в одном предложении” или “Вернуть оценку квалификации от 1 до 5 с кратким объяснением”. Такая гибкость подходит для продаж, исследований, HR, операционной деятельности и любого рабочего процесса, где разговоры содержат важные детали.

Примеры: телефонные звонки потенциальным клиентам и квалификация лидов.

В продажах структурированные результаты помогают последовательно фиксировать важные моменты. Отслеживайте бюджет, сроки, возражения, статус лица, принимающего решения, и следующие шаги. Используйте квалификационный балл для автоматической маршрутизации лидов. Когда ваша команда анализирует воронку продаж, она может с первого взгляда видеть структурированные сигналы, вместо того чтобы гадать по неполным записям.

Примеры: исследовательские интервью и качественный анализ.

В исследованиях структурированные результаты облегчают масштабирование качественных работ. Можно выделить темы, болевые точки, выводы и ключевые цитаты. Затем эти данные анализируются в ходе многочисленных интервью. Это помогает исследователям быстрее перейти от необработанных разговоров к результатам, не теряя при этом нюансов языка участников.

Примеры: обращения в службу поддержки и улучшение качества.

Команды поддержки могут структурировать информацию о типе проблемы, степени серьезности, первопричине и способе ее решения. Со временем это позволяет выявлять повторяющиеся проблемы и расставлять приоритеты в исправлении ошибок продукта. Структурированные результаты также помогают новым членам команды быстрее адаптироваться, поскольку закономерности становятся очевидными без необходимости вручную прослушивать десятки звонков.

Обеспечение надежности структурированных результатов

Наиболее структурированные результаты должны быть конкретными. Определите, что считается доказательством, что делать, если что-то неизвестно, и насколько кратким должен быть ответ. Например: “Вернуть 'Неизвестно', если вызывающая сторона не указывает временные рамки‘. Это делает результаты более согласованными и более заслуживающими доверия.

Структурированные выходные данные для автоматизации

Структурированные результаты становятся еще более ценными, когда вы направляете их в нижестоящие системы. Например, автоматически обновляйте поля CRM, добавляйте ключевые требования в техническое задание проекта или создавайте черновики последующих писем на основе следующих шагов и возражений. Это превращает обсуждения в действия без ручной административной работы.

Структурированные результаты для длительных бесед

По мере того как звонки становятся дольше, важные детали легче упустить. Структурированные выходные данные действуют как “чистый слой извлечения” в конце каждого разговора, поэтому ключевая информация всегда фиксируется, даже если звонок затрагивает несколько тем.

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы о структурированных выходных данных, пользовательских полях, форматировании и о том, как команды используют их для продаж, исследований и поддержки.

Что такое структурированный вывод?
+

Структурированный вывод — это определенное поле, извлеченное из разговора, например, значение, оценка, список или краткое резюме, которое остается неизменным во всех звонках.

Могу ли я создавать собственные структурированные выходные данные?
+

Да. Создайте метку и напишите подсказку о том, что нужно извлечь. Вы можете настроить поля для отделов продаж, исследований, поддержки, HR или любого другого рабочего процесса.

Какие структурированные результаты можно использовать в качестве отправной точки?
+

Начните с 5 пунктов: краткое описание звонка, ключевые требования, дальнейшие шаги, возражения или препятствия, а также простая оценка квалификации (или степень серьезности проблемы для службы поддержки).

Как обеспечить согласованность результатов?
+

Четко обозначьте формат и то, что считается доказательством. Определите, что делать, если что-то неизвестно, и делайте результаты краткими и лаконичными.

Можно ли использовать структурированные выходные данные для составления отчетов за определенный период времени?
+

Да. Поскольку поля являются согласованными, вы можете фильтровать и анализировать закономерности во многих звонках, например, распространенные возражения, повторяющиеся проблемы или наиболее часто встречающиеся темы.

Могу ли я экспортировать структурированные результаты в другие инструменты?
+

Да. Многие команды связывают структурированные результаты с CRM-системами, электронными таблицами и внутренними панелями мониторинга, так что информация о разговорах автоматически поступает в рабочие процессы.
Попробуйте говорить бесплатно
Забронировать консультацию
Справочные документы

Define your fields once – then extract them automatically

Создавайте структурированные результаты для своего рабочего процесса, применяйте их в различных разговорах и анализируйте результаты с течением времени. Прекратите терять важные детали во время длительных звонков.

Начните самообслуживание

Создайте несколько структурированных выходных данных, запустите их для последних звонков и экспортируйте результаты в свой рабочий процесс во время пробного периода.

Попробуйте говорить бесплатно
Вход в систему

Работайте с нашей командой

Мы поможем вам разработать наборы полей, подсказки и средства автоматизации, чтобы структурированные выходные данные надежно обеспечивали формирование отчетов и маршрутизацию.

Забронировать консультацию
Безопасность и конфиденциальность

Есть вопросы? Звоните! +1 (647) 372-1565 или по электронной почте [email protected]

---

Анализ на основе ИИ с Speak AI

Speak AI объединяет транскрибацию, NLP-аналитику, анализ тональности и ИИ-агентов в единой платформе. Создано для исследователей, команд и предприятий, работающих с аудио, видео и текстовыми данными. Поддержка более 100 языков.

Инструмент анализа текста
Автоматизированная транскрипция
Голосовые агенты на основе ИИ
Консультации и внедрение ИИ
Помощник по проведению совещаний с искусственным интеллектом

Попробуйте Speak AI бесплатно →

How to Extract Structured Data from Audio Using Speak AI

Speak AI’s structured output extraction lets you define a JSON schema and deploy an AI agent that extracts matching fields from any audio or video recording — turning unstructured voice data into clean, structured records your applications can consume directly.

What structured output extraction enables

• Custom JSON schema — define the fields you want to extract (contact name, intent, sentiment, action items, entities) and the agent extracts them from every transcript
• Contact and entity extraction — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
• Meeting action item extraction — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
• Survey coding automation — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
• CRM and database integration — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry

Structured output extraction FAQ

How do I extract structured data from audio files with AI?

Define your output schema via the Speak AI API, submit audio files for transcription, and configure the structured extraction step to run on the resulting transcript. The API returns a JSON object matching your schema for each recording. Full documentation at docs.speakai.co.

What data can Speak AI extract from audio recordings as structured output?

Any information present in the spoken content: named entities, sentiment scores, action items, custom field values, topic classifications, and any other fields you define in your extraction schema. The AI reasons over the full transcript to populate your schema.

Can I use Speak AI structured outputs to feed a CRM automatically?

Yes. A common pattern: Speak AI transcribes call recordings via API, runs structured extraction (contact name, intent, follow-up required), and the JSON output is written to your CRM via webhook — eliminating manual call logging for sales and customer success teams.

Extract structured data from audio — get your API key free, no credit card required.

Получить бесплатный API Key