/* =========================
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;
}
Förvandla röriga samtal till rena, användbara fält
Definiera de etiketter du bryr dig om så extraherar Speak dem automatiskt från varje samtal eller möte. Få konsekventa strukturerade resultat som kvalifikationspoäng, viktiga krav, invändningar, nästa steg och mer.
Prova tala fritt
Bokkonsultation
Se vanliga frågor
7-dagars provperiod inkluderar credits (personal email), and more credits (arbets-e-postadress) av transkription och AI-analys.
Mindre stressigt arbete
Sluta titta på samtal igen för detaljer
Mer konsekvens
Samma fält i varje konversation
Bättre analys
Trendfält över tid, i stor skala
Snabbare uppföljning
Skicka sammanfattningar och nästa steg direkt
Hur strukturerade utdata fungerar
Konversationer är naturligt ostrukturerade. Strukturerade utdata låter dig definiera vad som är viktigt och sedan extrahera det automatiskt så att du kan söka, filtrera, poängsätta och rapportera över hundratals samtal.
Skapa en etikett och en prompt
Välj ett fältnamn som “Kvalifikationspoäng” eller “Primär smärtpunkt” och skriv en kort beskrivning av exakt vad som ska extraheras.
Speak extraherar det från varje konversation
Efter anropet identifierar Speak värdet från transkriptet och returnerar en konsekvent strukturerad utdata som du kan visa och exportera.
Populära exempel på strukturerad utdata
Börja med vanliga fält och anpassa sedan efter ditt arbetsflöde. Du kan skapa så många strukturerade utdata som du vill och skräddarsy prompter efter team, användningsfall eller mapp.
Samtalssammanfattning
Skapa en kort, konsekvent sammanfattning av varje samtal så att lagkamraterna kan hoppa in utan att lyssna på hela inspelningen.
Stöd
Försäljning
Kvalificeringspoäng
Tilldela en enkel poäng baserat på lämplighet, brådska och beredskap. Perfekt för inkommande samtal och leadscreening i stor skala.
Leadgenerering
Routing
Primär smärtpunkt
Beskriv huvudproblemet med kundens ord. Användbart för research, positionering och förbättring av onboarding-innehåll.
Forskning
Insikter
Invändningar och blockeringar
Registrera tveksamhet (pris, säkerhet, timing) så att säljarna kan följa upp med rätt säkerhet och snabbt eliminera friktion.
Försäljning
Uppföljning
Nästa steg
Extrahera åtaganden och åtgärder. Förvandla konversationer till ett tydligt uppföljningsmejl eller en intern uppgiftslista utan manuella anteckningar.
Operationer
Utförande
Kontaktfält
Hämta förnamn, efternamn, e-postadress, företag, roll eller region automatiskt så att ditt CRM-system hålls rent och ditt team rör sig snabbare.
CRM-tjänster
Automatisering
Strukturerade resultat: det saknade lagret mellan konversationer och analyser
Samtal och möten innehåller den mest värdefulla informationen i ditt företag, men den är svår att använda i stor skala. Anteckningar är inkonsekventa, inspelningar är tidskrävande att granska och varje team spårar olika detaljer. Strukturerade resultat löser detta genom att omvandla ostrukturerade konversationer till en konsekvent uppsättning fält som du kan söka i, filtrera och analysera över tid.
Strukturerad utdata är ett definierat fält som extraheras från en konversation. Det kan vara ett enkelt värde som "Förnamn", en poäng som "Kvalifikationspoäng", en lista som "Viktiga krav" eller ett kort stycke som "Samtalssammanfattning". Huvudidén är konsekvens: du definierar vad som ska registreras, och Speak producerar samma typ av utdata för varje konversation.
Varför strukturerade resultat är viktiga
De flesta organisationer behandlar samtal som isolerade händelser. Ett säljsamtal är användbart i stunden, men insikten försvinner i ett uppföljningsmejl. Ett supportsamtal löser ett problem, men grundorsaken blir aldrig en mätbar trend. Forskningsintervjuer innehåller guld, men insikter förblir låsta i en transkription. Strukturerade resultat gör samtal jämförbara, så att du kan se vad som händer över veckor, månader och team.
Anpassade strukturerade utdata för alla arbetsflöden
Speak innehåller standardstrukturerade utdata för vanliga användningsfall, men det bästa är anpassningsmöjligheterna. Du kan skapa dina egna genom att definiera en etikett och skriva en prompt. Till exempel: "Extrahera uppringarens huvudmål i en mening" eller "Returnera ett kvalifikationsresultat på 1–5 med en kort motivering". Denna flexibilitet fungerar för försäljning, forskning, HR, drift och alla arbetsflöden där konversationer innehåller viktiga detaljer.
Exempel: säljsamtal och leadkvalificering
Inom försäljning hjälper strukturerade resultat dig att konsekvent fånga det som är viktigt. Spåra budget, tidslinje, invändningar, beslutsfattarstatus och nästa steg. Använd en kvalificeringspoäng för att automatiskt dirigera leads. När ditt team granskar pipeline kan de se strukturerade signaler med en snabb blick istället för att gissa utifrån ofullständiga anteckningar.
Exempel: forskningsintervjuer och kvalitativ analys
Inom forskning gör strukturerade resultat det enklare att skala upp det kvalitativa arbetet. Extrahera teman, smärtpunkter, resultat och viktiga citat. Analysera sedan dessa områden över många intervjuer. Detta hjälper forskare att gå snabbare från råa samtal till resultat utan att förlora nyanserna i deltagarnas språk.
Exempel: supportsamtal och kvalitetsförbättring
Supportteam kan strukturera problemtyp, allvarlighetsgrad, grundorsak och lösning. Med tiden kan du identifiera återkommande problem och prioritera produktkorrigeringar. Strukturerade resultat hjälper också nya teammedlemmar att arbeta snabbare eftersom mönster blir synliga utan att manuellt lyssna på dussintals samtal.
Att göra strukturerade utdata tillförlitliga
De bästa strukturerade resultaten är specifika. Definiera vad som räknas som bevis, vad man ska göra när något är okänt och hur kort svaret ska vara. Till exempel: “Returnera 'Okänt' om uppringaren inte anger en tidslinje.‘ Detta gör resultaten mer konsekventa och lättare att lita på.
Strukturerade utdata för automatisering
Strukturerade resultat blir ännu mer värdefulla när de skickas vidare till nedströmssystem. Du kan till exempel automatiskt uppdatera CRM-fält, lägga till viktiga krav i en projektbeskrivning eller skapa ett uppföljande e-postutkast utifrån nästa steg och invändningar. Detta omvandlar samtal till handlingar utan manuellt administrativt arbete.
Strukturerade resultat för långa samtal
Allt eftersom samtalen blir längre är det lättare att missa viktiga detaljer. Strukturerade utdata fungerar som ett "rent extraktionslager" i slutet av varje konversation så att viktig information alltid fångas upp, även när samtalet täcker flera ämnen.
Vanliga frågor
Vanliga frågor om strukturerade utdata, anpassade fält, formatering och hur team använder dem för försäljning, forskning och support.
Strukturerad utdata är ett definierat fält som extraheras från en konversation, till exempel ett värde, en poäng, en lista eller en kort sammanfattning, som förblir konsekvent över alla samtal.
Ja. Skapa en etikett och skriv en prompt för vad som ska extraheras. Du kan skräddarsy fält för försäljning, forskning, support, HR eller vilket arbetsflöde som helst.
Börja med 5: samtalssammanfattning, viktigaste krav, nästa steg, invändningar eller blockeringar och en enkel kvalificeringspoäng (eller problemets allvarlighetsgrad för support).
Var tydlig med formatet och vad som räknas som bevis. Definiera vad man ska göra när något är okänt och håll resultaten korta och begränsade.
Ja. Eftersom fälten är konsekventa kan du filtrera och analysera mönster över många samtal, till exempel vanliga invändningar, återkommande problem eller viktiga teman.
Ja. Många team kopplar strukturerade resultat till CRM-system, kalkylblad och interna dashboards så att konversationsinsikter automatiskt överförs till arbetsflöden.
Prova tala fritt
Bokkonsultation
Hjälpdokument
Define your fields once – then extract them automatically
Skapa strukturerade resultat för ditt arbetsflöde, tillämpa dem i alla konversationer och analysera resultaten över tid. Sluta förlora viktiga detaljer i långa samtal.
Börja självbetjäning
Skapa några strukturerade utdata, kör dem på senaste samtal och exportera resultaten till ditt arbetsflöde under din testperiod.
Jobba med vårt team
Vi hjälper dig att utforma fältuppsättningar, prompter och automatisering så att utdata struktureras på ett tillförlitligt sätt för effektrapportering och routing.
Frågor? Ring +1 (647) 372-1565 eller e-post [email protected]
AI-driven analys med Speak AI
Speak AI kombinerar transkription, NLP-analys, sentimentanalys och AI Agents i en plattform. Byggd för forskare, team och företag som arbetar med ljud-, video- och textdata. Stöder 100+ språk.
Textanalysverktyg
Automatiserad transkribering
AI-rödagenter
AI-konsultation och implementering
AI mötesassistent
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.
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi