MP3를 텍스트로 — MP3를 텍스트로 변환하거나 MP3 오디오를 필사, 빠르게

MP3를 텍스트로 필사.스피커 라벨, 100개 이상 언어.

MP3 파일을 64~320 kbps의 모든 비트레이트에서 사용할 수 있습니다. 99개 언어로 타임스탬프가 있는 스피커 라벨 필사본을 받으세요 — 형식 변환 없음, 재인코딩 없음, 대기열에서 기다릴 필요 없음.

오디오 또는 비디오를 드롭하세요

MP3 · WAV · M4A · MP4 · MOV · MKV · OGG · OPUS · FLAC · WEBM — up to 100 MB anonymously

Paste a link, we’ll fetch the audio

YouTube · TikTok · Vimeo · Twitter · SoundCloud · Spotify · 50+ more

브라우저에서 직접 녹음

가입은 30초면 충분합니다. 녹음은 가입 후 대시보드에서 바로 열립니다.

No card required~90s per 60-min fileSRT · VTT · DOCX · TXT파일 24시간 내 자동 삭제

MP3 입력. 화자 분리 필사본 출력.

MP3 프레임 헤더를 직접 읽습니다 — VBR, CBR, joint-stereo, 모든 인코더(LAME, Fraunhofer, FFmpeg). 파일이 true stereo이고 화자가 별도 채널에 있으면 그것을 사용해서 음성을 분리합니다. Mono mix-down은 음향 화자 분리로 폴백합니다.

interview-tape-04.mp3REC 192 kbps · stereo · 38:42

자동 감지됨 en-GB44.1 kHz · LAME 3.100

~90s

필사본 · 실시간95% 정확도

그래서 언제 아카이브가 불완전하다는 걸 깨달았어요?

아마 2019년쯤, 릴 투 릴을 디지털화하기 시작했을 때.

그리고 빠진 테이프들은 어디든 카탈로그되지 않았어요?

'78년 종이 인덱스가 있는데 절반이 물에 젖었어요.

192 kbps stereo에서 95% 정확도SRT · DOCX · TXT · JSON · VTT

This is what loads when the job finishes.

Same layout as the real dashboard — Summary, full Transcript, Speakers tab, Exports. Key points and action items extracted automatically. Auto-tags on every job.

app.transcription.solutions / interview-202.mp3Export

요약 5텍스트 변환 결과 1,420화자 2내보내기

interview-202.mp347:08128 kbps CBR2 speakersen-US auto-detected

Founders need post-call content, not just transcripts. Tools force them to stitch 5 apps together.

Sample preview from a founder interview about post-call workflow. Real transcripts look exactly like this — same tabs, same summary block, same key-points / action-items split, same auto-tag chips.

핵심 요점

Gap exists between raw recordings and shippable content — tools stop at transcript.

Show notes, social clips, blog drafts all expected by call's end, not next-day.

Current tooling fragmented across 5 apps — no single pipeline.

Conversion-rate signal flipped a buyer-segment assumption at week 3.

40% of original hypothesis survived — the shape held, mechanics rebuilt.

액션 아이템

Speaker 1Investigate single-pipeline approach to replace 5-app stitch.

Speaker 2Mock how show-notes draft could flow from the transcript.

Speaker 2Pull conversion-rate by segment, Monday EOD.

Speaker 1Map the 5-app stitch & list which steps actually need a human.

Auto-taggedfounder interviewpost-call contenttooling fragmentationsingle pipeline

Try it on your own file — it's free

Option 01

Whisper local / open source

GPU와 오후가 있으면 무료입니다. 기본적으로 화자 분리 없음.

설정Python + CUDA + 10 GB 모델

화자 분리포함되지 않음 (pyannote 애드온)

속도 · 1시간 MP3consumer GPU에서 5-40분

언어99개, 하지만 작은 모델은 80% 미만으로 떨어짐

내보내기TXT / SRT / VTT / JSON

비용무료 + 전기료

Best for이미 GPU를 가지고 있고 스피커 라벨이 필요 없으며 완전한 로컬 프라이버시를 원하는 엔지니어.

Option 02

Transcription.Solutions

MP3를 드롭합니다. 스피커 라벨이 있는 텍스트를 거의 실시간 × 0.025로 받습니다.

설정드래그 앤 드롭, 시도하려면 계정 불필요

화자 분리기본 포함 (Pro & Business 플랜)

속도 · 1시간 MP3약 90초

언어99개, 자동 감지

내보내기SRT · VTT · DOCX · TXT · JSON

분당 비용$0.03

Best forMP3가 있는 누구나 — 저널리스트 테이프, 팟캐스트 내보내기, 음성 메모, 아카이브 더빙 — 정확한 텍스트를 원하는 사람.

Option 03

Otter / Sonix

세련된 대시보드, 월간 분 제한, 영어 최적화. 파일 업로드는 부수 기능처럼 느껴집니다.

설정계정 + 유료 플랜

화자 분리음향, 영어 중심

속도 · 1시간 MP3대기열에서 5-10분

언어Otter 영어 전용; Sonix ~40

내보내기유료 플랜에 잠금됨

비용$17+/월 또는 $10+/시간 (Sonix)

Best for깔끔한 API 스타일의 파일→텍스트 흐름보다 필사본 편집기와 협업 UI를 원하는 팀.

가격 및 기능 가용성은 2026년 5월 기준입니다. Whisper 성능은 모델 크기와 하드웨어에 따라 다릅니다.

192 kbps stereo에서 95% 이상. 64 kbps mono까지 사용 가능.

MP3 정확도는 인코더가 유지한 것으로 제한되며, 우리가 아닙니다. ~96 kbps 이상의 지각적 압축은 음성 명확성을 매우 잘 보존합니다. 64 kbps 미만에서는 시빌런트와 자음이 녹기 시작합니다. 아래 숫자는 실제 고객 MP3의 프로덕션 데이터입니다.

사람들이 묻는 8가지. MP3 필사에 대해

01사용 가능한 필사본을 제공하는 최소 MP3 비트레이트는 무엇입니까?+

64 kbps는 실용적인 한도입니다. 그 아래로는 시빌런트(s, sh, f)가 노이즈로 압축되고 단어 오류율이 20%를 넘습니다. 새로 녹음하는 경우 128 kbps mono 또는 192 kbps stereo를 목표로 하세요 — 음성보다 높은 것은 낭비입니다.

02MP3를 WAV로 먼저 변환해야 합니까?+

아니요. MP3 → WAV 재인코딩은 인코더가 폐기한 데이터는 영원히 사라지므로 정확도를 높이지 않습니다. MP3를 직접 업로드합니다. 메모리에서 프레임을 디코딩하고 PCM을 인식기에 제공합니다.

03Stereo MP3가 mono보다 더 나은 스피커 라벨을 줍니까?+

스피커가 실제로 별도 채널에 녹음된 경우에만 — 대부분의 stereo MP3는 양쪽에 같은 오디오('dual mono')가 있으며 이익이 없습니다. True channel-split (예: Riverside 내보내기, 두 개의 마이크 필드 리그)는 음향 화자 분리를 건너뛰고 거의 완벽하게 화자에 라벨을 붙일 수 있습니다.

04업로드 시 최대 MP3 파일 크기는 무엇입니까?+

업로드당 5GB, 192 kbps에서 약 60시간 또는 128 kbps에서 90시간입니다. 파일이 더 크면 청크 업로드를 표시합니다 — 직접 분할할 필요가 없습니다.

0560분 MP3를 필사하는 데 얼마나 걸립니까?+

일반적으로 업로드 완료에서 필사본 준비까지 90초, 비트레이트에 관계없이. MP3 프레임 디코딩은 빠릅니다. 시간은 인식기에 소요됩니다. 화자 분리는 다중 화자 파일에 5-10초를 추가합니다.

06내 MP3에 배경 음악이 있으면 필사본이 망가질까요?+

음성 아래의 조용한 침대 음악은 괜찮습니다. 음성과 경쟁하는 큰 음악(인트로 스팅, 인터뷰 아래 점수)은 때때로 겹치는 음절에서 오인식을 트리거합니다. 작업 양식에서 음악 억제를 토글하여 미리 필터링합니다.

07휴대폰 음성 메일 또는 응답 장치에서 추출한 MP3를 처리할 수 있습니까?+

예, 이러한 파일은 종종 8 kHz 좁은 대역으로 재인코딩되어 MP3로 저장됩니다 — 오디오 품질 상한은 원본 PSTN 캡처로 설정되지, MP3 래퍼로 설정되지 않습니다. 이러한 종류의 소스에서 78-85% 정확도를 예상할 수 있습니다, 이는 기본 호출에서 얻을 수 있는 것과 같습니다.

08필사본이 완료된 후에 내 MP3를 보관합니까?+

파일은 기본적으로 30일 후 삭제되거나 대시보드를 통한 요청 시 즉시 삭제됩니다. 필사본은 삭제할 때까지 계정에 유지됩니다. 고객 오디오를 어떤 모델 학습에도 사용하지 않습니다 — 절대.

MP3를 텍스트로 필사.스피커 라벨, 100개 이상 언어.

오디오 또는 비디오를 드롭하세요

Paste a link, we’ll fetch the audio

브라우저에서 직접 녹음

MP3 입력. 화자 분리 필사본 출력.

This is what loads when the job finishes.

Founders need post-call content, not just transcripts. Tools force them to stitch 5 apps together.

무료 오픈소스 Whisper. Otter 또는 Sonix. 또는 우리.

Whisper local / open source

Transcription.Solutions

Otter / Sonix

사람들을 물어뜯는 세 가지 일. 일반 필사 도구에서

무엇이 잘못되는가

우리가 하는 것

MP3 업로드에 권장되는 작업 설정

192 kbps stereo에서 95% 이상. 64 kbps mono까지 사용 가능.

사람들이 묻는 8가지. MP3 필사에 대해

MP3를 드롭합니다. 90초 안에 텍스트를 받습니다.