Trascrivi un podcast in testo

Strumenti per podcast

Incolla l'URL di un feed RSS di podcast o un link audio diretto e ottieni testo, timestamp o sottotitoli (SRT/VTT). Un modello AI Whisper sul dispositivo trascrive l'episodio direttamente nel browser: nulla viene salvato sui nostri server.

Trascrivi un podcast in testo

Trasforma qualsiasi episodio di podcast in testo incollando l'URL del feed RSS del programma (o un link audio diretto): l'audio dell'episodio viene trasmesso al tuo browser e trascritto sul dispositivo con un modello AI Whisper, così ottieni testo semplice, timestamp e sottotitoli (SRT/VTT) senza caricare nulla.

Come funziona

Fornisci allo strumento un URL, lui recupera l'audio e Whisper trasforma il parlato in testo direttamente nel tuo browser:

  1. Incolla un URL del feed RSS del podcast e scegli un episodio, oppure incolla un URL audio diretto (.mp3, .m4a, .aac, .wav, …) per passare subito alla trascrizione.
  2. L'audio dell'episodio viene trasmesso tramite un proxy same-origin (necessario solo per aggirare le regole CORS delle CDN dei podcast) e decodificato a 16 kHz mono.
  3. L'audio viene diviso in parti di circa 2 minuti e trascritto parte per parte, così la trascrizione appare man mano invece di farti attendere l'intero episodio.
  4. Copia o scarica il risultato come testo semplice, righe con timestamp, SRT o WebVTT.

Il modello di trascrizione viene eseguito interamente sul tuo dispositivo. Nulla viene salvato sui nostri server.

Passaggi

  1. Trova l'URL del feed RSS del podcast (la maggior parte dei programmi e delle directory lo collega) o un link diretto al file audio dell'episodio.
  2. Incollalo nello strumento e premi Carica.
  3. Scegli l'episodio che vuoi (saltato automaticamente per un URL audio diretto).
  4. Scegli un modello e, per i modelli multilingue, la lingua parlata.
  5. Premi Trascrivi e guarda il testo apparire man mano.
  6. Passa alla scheda SRT o VTT se ti servono i sottotitoli, quindi copia o scarica.

Feed RSS vs. URL audio diretto

InputCosa succedeIdeale per
URL del feed RSSElenca ogni episodio con audio scaricabile; ne scegli unoSfogliare un programma e scegliere un episodio
URL audio diretto (.mp3, .m4a, …)Salta l'elenco e trascrive subito quel fileHai già il link audio dell'episodio

I link alle pagine di Spotify e Apple Podcasts non funzionano: Spotify non espone un file audio scaricabile e i link alle pagine di Apple non sono feed RSS. Usa invece l'URL del feed RSS o un URL audio diretto.

Quale modello scegliere?

ModelloLinguePrimo downloadIdeale per
Bilanciato (Whisper base)Multilingue~200 MBL'impostazione predefinita per la maggior parte dei programmi
Accurato (Whisper large-v3-turbo)Multilingue~760 MBMassima qualità; usa un browser con WebGPU
Veloce (Whisper tiny.en)Solo inglese~120 MBBozze rapide di programmi in inglese

Il modello viene scaricato una volta al primo utilizzo e memorizzato nella cache per le esecuzioni successive.

Esempio

Incolla il feed RSS di un programma come https://feeds.example.com/my-show.xml, scegli l'episodio più recente, mantieni il modello Bilanciato con la lingua impostata su Rilevamento automatico e premi Trascrivi. Un episodio di un'ora appare come circa trenta parti da ~2 minuti; al termine passi alla scheda SRT e scarichi i sottotitoli pronti per un editor video.

Privacy

L'unico coinvolgimento del server è un proxy leggero che trasmette il file dell'episodio al tuo browser, necessario perché le CDN dei podcast bloccano i download cross-origin dal browser. L'audio non viene mai conservato e la trascrizione avviene interamente sul tuo dispositivo: un Chrome o Edge recente (WebGPU) è il più veloce, e per gli episodi molto lunghi è consigliato un browser desktop.

Gestito da

unbounded pioneering inc
Timothe AI

Tools by Timothe AI è una suite di strumenti gratuiti sviluppati e gestiti da unbounded pioneering inc, l'azienda dietro Timothe AI.

Ryosuke Suzuki
Ryosuke SuzukiFondatore e CEO

Fondatore e CEO di Unbounded Pioneering Inc., l'azienda dietro Timothe AI, ed esperto di machine learning e di sviluppo di prodotti IA. Ha iniziato la sua carriera nella ricerca sul machine learning in un laboratorio universitario, per poi progettare e realizzare prodotti su larga scala come software engineer in PLAID, Rakuten e Recruit, guidando al contempo lo sviluppo di nuovi business. Oggi è specializzato in IA generativa e prodotti IA, lavora sia sul fronte ingegneristico sia su quello dello sviluppo del business ed è inventore riconosciuto di più brevetti concessi nel campo delle tecnologie web.

Inventore riconosciuto dei brevetti concessi JP6887648 e JP7480958 · Brevetto in corso di registrazione per la tecnologia Timothe AI

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