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1. 應用戶倡議,開辟音頻轉(zhuǎn)錄字幕功能,按音頻時長(秒)計費,可通過點數(shù)兌換轉(zhuǎn)錄時長(1點=120秒);

2. 由于視頻文件過大,僅支持上傳音頻文件,主流格式都支持,推薦使用本站出品的批量視頻轉(zhuǎn)音頻工具;

3. 本站接入多個轉(zhuǎn)錄模型,由于各模型擅長語種不同,故會根據(jù)源語言自動推薦最佳的模型;

4. 不同轉(zhuǎn)錄模型的價格、速度、特性各不同,具體請看頁面下方的【轉(zhuǎn)錄模型比較】表格;

5. 為方便用戶,每個轉(zhuǎn)錄訂單會同時提供srt字幕文件、txt文本文件,并同時提供多個【標點符號】版本;

6. 日語、韓語推薦豆包模型(識別準,智能斷句);其他模型識別質(zhì)量可以,但斷句處理可能不佳,容易出現(xiàn)某些行句子過長;

7. 對于執(zhí)行失敗的訂單,系統(tǒng)會自動退返『轉(zhuǎn)錄時長』。客服QQ:2801088826

【2025-10-4】Nova-2/3支持場景參數(shù),選擇合適的場景(如醫(yī)學、影視等),將提升轉(zhuǎn)錄精準度。

轉(zhuǎn)錄功能僅對VIP會員開放

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補充說明

① 推薦上傳wav音頻格式(建議16K采樣率,過大采樣會導致文件過大),該格式無損,識別效果好(【推薦下載】批量視頻轉(zhuǎn)音頻工具

② 上傳音頻文件最大1GB,保留3天后自動刪除

③ 每個訂單會同時提供srt字幕文件、txt文本文件;

④ 每個訂單會額外提供不同【標點符號】版本srt文件(完整、去尾、無),字母語言會額外提供【完整斷句】版本srt文件;

⑤ 不同模型會有自己的特有參數(shù),具體在選擇模型后可以看到;

支持AI智能斷句的模型:Whisper(字母語言)、Nova-2(字母語言)、Assem(字母語言);

支持智能斷句的模型:騰訊(中文)、豆包(中日韓);

支持多個源語言的模型:[騰訊]普方英、[騰訊]中英粵,默認識別出來的是對應的源語言,而不是統(tǒng)一的某個語言(可使用本站的谷歌/AI接口翻譯成統(tǒng)一語言);

支持說話人分類標記的模型:Nova-2(全語種)、豆包(全語種)、Assem模型;

⑨ 部分模型支持填寫熱詞,以提高識別準確度,最多可填寫100個詞匯,使用英文逗號,分割,可以填寫對應源語言,文字、單詞、帶空格的短語都支持;

⑩ 可以使用【字幕文件預處理】的[轉(zhuǎn)錄糾錯]模式,對轉(zhuǎn)錄后的字幕文件進行單詞糾錯、去幻覺等處理。

轉(zhuǎn)錄模型比較

模型 定價 速度 時長上限 支持語言 特點
[Assem] Universal 基礎時長*1.5 極快 5小時 主流語言14種 擅長字母語言,識別精準,AI智能斷句,速度快
Nova-2/3 基礎時長*1 極快 5小時 主流語言31種 擅長字母語言,字母語言AI智能斷句,速度快
缺點:非字母語言斷句可能有瑕疵
豆包 基礎時長*1.3 極快 5小時 中日韓 中日韓識別首選,智能斷句,速度快
[Assem] Nano 基礎時長*0.6 極快 5小時 主流語言53種 擅長字母語言,Universal經(jīng)濟版,AI智能斷句,速度快
[騰訊]普方英 基礎時長*1.3 極快 5小時 普通話+方言+英語 普通話+方言+英語識別首選
缺點:識別結(jié)果語言不統(tǒng)一
騰訊系列 基礎時長*0.8 極快 5小時 普通話、方言等 中文識別首選,智能斷句,速度快
缺點:多語種識別結(jié)果語言不統(tǒng)一
Whisper-large-v3 基礎時長*0.4 一般 2小時 主流語言56種 whisper原版最強型號,各語種都比較擅長,字母語言AI智能斷句
缺點:存在輕微幻覺、速度一般、夜間容易超時

備注:Nova-2、Nova-3模型價格一樣,支持語種不一樣。Nova-3是Nova-2的升級版,準確率更高,更擅長處理背景嘈雜的音頻。Nova-3模型已支持語種:英語、法語、德語、西班牙語、葡萄牙語、荷蘭語、瑞士語、丹麥語(以上語種選擇Nova模型時,會自動切換到Nova-3模型,其他其他語種仍使用Nova-2模型)

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1. 關閉當前窗口后,你可以繼續(xù)針對【當前音頻文件】發(fā)起新的訂單;

2. 點擊按鈕中的"?",可以下載額外的【標點或斷句版本】文件;

3. 本次訂單號為:,你也可以在【網(wǎng)站導航處】輸入訂單號查詢并下載;

4. 注冊用戶可以隨時到【用戶中心】-【轉(zhuǎn)錄訂單】查看訂單信息、下載地址。

4. 對轉(zhuǎn)錄結(jié)果不滿意?可申請退款。 申請退款

已加入后臺任務,可關閉本頁面,稍后到【轉(zhuǎn)錄訂單】查看詳情

說明:不同模型耗時不同,具體耗時可參考等待時間

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