Ljud till text med AI-transkription

HiNoter använder avancerad AI-baserad taligenkänning för att snabbt och exakt omvandla ljud till text. Den är utformad för möten, föreläsningar, intervjuer, röstanteckningar och annat talat innehåll.

Ja. HiNoter fungerar som en ljud-till-text-app där du kan spela in, ladda upp, transkribera, sammanfatta och organisera anteckningar på alla dina enheter.

Ljud till text (även känd som tal-till-text eller ljudtranskription) är processen att automatiskt konvertera talade ord från en ljudinspelning till skriven text. HiNoter använder Whisper Large V3 - OpenAIs mest avancerade talmodell - för att leverera korrekta, talarmärkta utskrifter från alla möten, intervjuer, föreläsningar eller röstinspelningar, på några sekunder.

Ladda helt enkelt upp din ljudfil eller spela in direkt i appen. HiNoters AI konverterar automatiskt tal till text och levererar en korrekt, högtalarmärkt transkription på några sekunder - redo för granskning, redigering och delning med ditt team.

HiNoter stöder över 100 språk inklusive engelska, spanska, franska, tyska, japanska, kinesiska och mer. AI:n känner automatiskt av det talade språket och transkriberar därefter - inget manuellt val behövs.

HiNoter uppnår 95 %+ noggrannhet i verkliga förhållanden, driven av Whisper Large V3-modellen. Den hanterar teknisk jargong, flera högtalare, bakgrundsljud och olika accenter - vilket gör den tillförlitlig för professionella möten, kundsamtal och intervjuer.

Högtalaridentifiering upptäcker och märker automatiskt olika röster i en inspelning - så istället för ett kontinuerligt textblock visar din utskrift tydligt vem som sa vad. HiNoter tillämpar detta på varje transkription och håller möten och intervjuer med flera personer organiserade utan manuell märkning.

HiNoter går utöver grundläggande transkription. Den genererar strukturerade mötesanteckningar, extraherar åtgärder, aktiverar AI Frågor och Svar på dina inspelningar och integreras direkt med Notion, Google Docs, Google Calendar och Microsoft Teams - vilket gör varje ljudfil till handlingsbar, sökbar kunskap.