Charla – облачный сервис транскрибации речи в текст, предназначенный для упрощения документирования и анализа звуковых и видеофайлов. Сервис использует алгоритмы машинного обучения для автоматического преобразования аудио и видео в текст, что помогает бизнес-командам, исследователям, преподавателям, журналистам и другим специалистам экономить время на ручной расшифровке материалов.
Платформа Charla поддерживает работу с файлами любых размеров и длительности, в том числе длинными вебинарами, совещаниями, подкастами и лекциями. Charla распознаёт речь на более чем 100 языках, обеспечивает высокую точность (около 93 %) даже при наличии фоновых шумов, разных акцентов и специализированной терминологии, а также позволяет загружать материалы через прямые ссылки на облачные хранилища.
Сервис Charla AI предоставляет гибкие возможности загрузки: с устройства, по ссылкам на аудио/видео (включая популярные платформы), с микрофона или записи экрана. Результат транскрибации можно получить в текстовом формате, а также с тайм-кодами и разделением на спикеров. Готовые расшифровки можно просматривать онлайн или экспортировать в форматы DOCX, TXT, SRT для дальнейшего использования в отчётах, публикациях, автоматической генерации субтитров и других бизнес-задачах.
Charla также предлагает API-интеграцию для встраивания функциональности транскрибации в корпоративные системы, CRM-платформы или собственные бизнес-приложения, что облегчает автоматизацию рабочих процессов и аналитических задач. Благодаря такому подходу компании могут оперативно анализировать большие объёмы аудио-данных, улучшать качество обслуживания клиентов, оценивать коммуникации и повышать эффективность внутренних процессов.
Платформа ориентирована на широкий спектр пользователей: специалистов по маркетингу и исследованию, менеджеров проектов, аналитиков, преподавателей и студентов. Бесплатный пробный период позволяет оценить функциональность сервиса до подключения платного плана. Кроме того, доступны опции поддержки, включая помощь техподдержки и гибкие тарифы для разных объёмов задач.
