Phân tách người nói
Tìm ra ai nói gì – tải tệp lên hoặc dán liên kết rồi nhận bản chép lời tách theo người nói kèm các lượt chuyển người và tỷ lệ thời lượng nói của mỗi giọng.
Chấp nhận MP3, M4A, WAV, MP4 và các tệp âm thanh hay video khác – hoặc một liên kết · trả về Bản chép lời kiểu ai-nói-gì, kèm nhãn người nói, dấu thời gian theo đoạn và tỷ lệ thời lượng nói.
Nhãn người nói đến từ việc tách giọng, không phải danh tính – Pepys gắn nhãn các giọng tách được thành Người nói 1, Người nói 2 và tiếp tục. Nó không xác định ai bằng tên hay đặc điểm giọng. Bạn tự gán tên thật bằng cách đổi tên nhãn.
60 phút miễn phí · không cần thẻ · chúng tôi không bao giờ huấn luyện AI trên âm thanh của bạn
Phân tách người nói hoạt động thế nào?
Pepys phân tách người nói cho bản ghi của bạn: nó tách giọng theo người nói, gắn nhãn từng đoạn (Người nói 1, Người nói 2 …) và hiển thị tỷ lệ thời lượng nói của mỗi người. Tải tệp lên hoặc dán liên kết rồi nhận bản chép lời kiểu ai-nói-gì có dấu thời gian chỉ trong vài phút. Hỗ trợ 99+ ngôn ngữ. 60 phút đầu miễn phí, không cần thẻ.
phân tách người nói hoạt động như thế nào
Tải âm thanh lên hoặc dán liên kết
Kéo thả bản ghi nhiều người nói vào hoặc dán liên kết – mọi định dạng, mọi ngôn ngữ
Nhận bản chép lời đã tách
Pepys tách giọng theo người nói và gắn nhãn từng đoạn, kèm dấu thời gian cho biết mỗi người nói bắt đầu và kết thúc ở đâu
Đổi tên, kiểm và xuất
Thay nhãn chung bằng tên thật, đối chiếu đoạn với âm thanh, rồi xuất sang TXT, Markdown, DOCX, PDF, SRT, VTT hay JSON có cấu trúc
Phân tách người nói trả lời câu hỏi mà bản chép lời liền mạch bỏ ngỏ: ai đang nói, và khi nào. Pepys chia bản ghi thành các đoạn theo người nói – Người nói 1, Người nói 2 và tiếp tục – nên phỏng vấn, tọa đàm, nhóm tập trung hay podcast hai người dẫn đọc thành phần đối đáp sạch sẽ, thay vì một bức tường chữ không tách được. Mỗi đoạn có dấu thời gian bắt đầu và kết thúc, và bạn nhận được tỷ lệ thời lượng nói của mỗi giọng cho các câu hỏi tiếp theo: ai lấn át, ai gần như không nói, bước ngoặt nằm ở đâu.
Được tạo ra cho ai cần biết ai nói gì – nhà nghiên cứu phân tích phỏng vấn định tính, nhà báo ghép câu nói, lập trình viên đưa các đoạn người nói vào công cụ làm biên bản hay phân tích. Bạn đổi tên nhãn tại chỗ (từ Người nói 2 thành “TS. Okafor”) và xuất mọi đoạn sang JSON có cấu trúc – mỗi phân đoạn có người nói, dấu thời gian bắt đầu và kết thúc, và tỷ lệ thời lượng nói của từng người – hoặc thành bản chép lời sạch sẽ có nhãn người nói. Chúng tôi không bao giờ dùng âm thanh của bạn để huấn luyện AI, và tín dụng không bao giờ hết hạn.
Những đoạn văn gọn gàng. Không còn ừm với à nữa.
Bên trái là những gì Pepys trả về – các đoạn văn mạch lạc, đã lược bỏ từ đệm, có dấu câu và dễ đọc. Bên phải là bản thô mỗi phân đoạn một dòng mà hầu hết các công cụ chép để lại cho bạn.
ừm thì kiểu là mọi người cứ bảo bạn phải kiểu mở đầu bằng câu hay nhất đúng không nhưng mà à thật ra nếu bạn cho hết câu trả lời ngay trong giây đầu tiên thì kiểu là chẳng còn lý do gì để ai xem tiếp nữa nên cái hook không phải là điều thông minh nhất bạn nói mà nó giống kiểu một vòng lặp bạn mở ra để người xem phải khép lại và ừm đó mới chính là phần thực sự giữ chân người ta
ThôCác đoạn kiểu ai-nói-gì, kèm dấu thời gian bắt đầu/kết thúc và tỷ lệ thời lượng nói của mỗi người
Đổi nhãn chung thành tên thật tại chỗ – không cần chạy lại
Xuất JSON có cấu trúc – phân đoạn, nhãn người nói, dấu thời gian và tỷ lệ thời lượng nói cho quy trình của bạn
99+ ngôn ngữ, tự động nhận diện · chúng tôi không bao giờ dùng âm thanh của bạn để huấn luyện AI · tín dụng không bao giờ hết hạn
Hoạt động với những nền tảng bạn dùng hằng ngày.
Dán liên kết từ YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, Spotify hoặc Apple Podcasts – hoặc thả vào bất kỳ tệp âm thanh hay video nào. Chúng tôi chép một lần, sau đó bạn xuất theo đúng cách quy trình của bạn cần.
- YouTube
- TikTok
- Spotify
- Apple Podcasts
- hoặc bất kỳ tệp nào
Xuất ra mọi định dạng
- TXT
- Markdown
- DOCX
- SRT
- VTT
- JSON
Dấu thời gian, nhãn người nói và thời điểm phụ đề đều được giữ nguyên trong mọi bản xuất.
Phân tách người nói – các câu hỏi, được giải đáp
Phân tách người nói hoạt động thế nào?
Phân tách người nói chia bản ghi theo ai đang nói – nó tách giọng thành các đoạn và gắn nhãn từng đoạn (Người nói 1, Người nói 2 …). Nó trả lời “ai nói khi nào”, tách khỏi phần nội dung được nói. Pepys làm cả hai: tách người nói và chép lời trong một lượt.
Khác bản chép lời thường ở chỗ nào?
Bản chép lời thường chỉ cho bạn lời nói. Phân tách người nói đặt lên trên đó một lớp cấu trúc người nói: ranh giới đoạn, nhãn theo giọng và tỷ lệ thời lượng nói. Nhờ vậy bản ghi nhiều người đọc thành phần đối đáp nhận diện được, thay vì một khối liền mạch.
Việc gán người nói chính xác tới đâu?
Ranh giới đoạn và nhãn chính xác khi âm thanh sạch và tách bạch. Nói chồng lấn nhiều, giọng gần như giống nhau, hay âm thanh nhiễu có thể làm mờ đoạn – nên nhãn bắt đầu ở dạng chung (Người nói 1, 2 …) rồi bạn đổi tên và sửa từng đoạn tại chỗ trước khi xuất.
Có cho biết tên của từng người nói không?
Phân tách người nói tách giọng, nó không xác định danh tính – nên người nói ra ở dạng Người nói 1, Người nói 2 và tiếp tục. Bạn gán tên thật một lần tại chỗ, rồi việc đổi tên áp dụng cho mọi đoạn của giọng đó.
Có xuất dữ liệu người nói sang JSON có cấu trúc không?
Có. Bản xuất JSON cho từng phân đoạn kèm nhãn người nói, dấu thời gian bắt đầu và kết thúc, và tỷ lệ thời lượng nói của mỗi người, ở định dạng tương thích Whisper để đưa thẳng vào script, công cụ phân tích hay quy trình nghiên cứu – hoặc xuất TXT, Markdown, DOCX, PDF, SRT hay VTT để đọc và làm phụ đề.
Thêm công cụ miễn phí
Đọc tiếp
Đừng chỉ tin lời chúng tôi.
Hỏi ChatGPT, Claude hay Perplexity xem Pepys là gì và dành cho ai. Chỉ một cú nhấp, AI yêu thích của bạn sẽ tự tìm hiểu giúp bạn.
Phân tách người nói – bắt đầu miễn phí
Trả theo mức dùng – tín dụng không bao giờ hết hạn, không có gì để hủy. Hoặc bắt đầu miễn phí với 60 phút, không cần thẻ.