API Speech to Text
Transcrivez la parole avec ElevenLabs Scribe v2
La meilleure précision STT pour les usages en volume. Détectez l’accentuation et les effets sonores, et orientez la transcription grâce aux mots-clés.
Euh, bonjour ! Alors, euh, je me demandais si vous vouliez prendre un café ? Peut-être demain matin ? [nervous laugh] Aucun souci sinon !
- Lovable
- Veed model
- Synthesia
- Stripe
- Perplexity
- Twilio
L’API Speech to Text la plus précise pour les traitements par lots
Créez des sous-titres, des transcriptions éditables et des légendes pour podcasts, vidéos, interviews et autres contenus enregistrés – tout cela avec une précision inégalée via l’API.
Une précision de transcription inédite
Scribe v2 offre une précision de transcription de premier plan et produit un texte propre et modifiable, même dans des conditions audio difficiles ou avec des accents variés.
Conçu pour tous les scénarios
Une transcription efficace dans les environnements bruyants, avec musique de fond, accents marqués et audio de faible qualité.
Contrôle précis du timing, des locuteurs et des événements non vocaux.
L’API de transcription ElevenLabs peut détecter les rires, les émotions et les effets sonores. Utilisez le keyterm prompting pour orienter la transcription avec des termes propres à votre domaine.
Transcrivez des fichiers audio et vidéo
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Des transcriptions propres et modifiables
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Guidage par termes clés

Balisage audio dynamique
Capturez les événements non vocaux tels que les rires, les applaudissements, la musique et le bruit de fond. Les transcriptions restituent tout le contexte de votre audio, pas seulement les mots.
Diarisation intelligente des locuteurs
Identifiez et étiquetez automatiquement jusqu’à 48 locuteurs. Une attribution claire de chaque intervention, dans des transcriptions faciles à lire.
Détection d’entités
Identifiez et étiquetez automatiquement 56 types d’entités, dont les noms, dates, lieux et organisations présents dans vos transcriptions.
Transcrivez l’audio clinique avec Scribe v2 Medical
Un modèle Speech to Text optimisé pour la transcription médicale et les flux de travail cliniques, avec une reconnaissance renforcée des noms de médicaments et des termes d’anatomie et de pathologie.

Transcrivez la parole clinique
Convertissez les échanges entre soignants et patients, les dictées médicales et les informations recueillies auprès des patients en texte précis, prêt à être vérifié par les cliniciens et utilisé dans les notes, le codage et les flux de documentation en aval.

Moins d’erreurs sur les termes médicaux
Sur le term-WER, Scribe v2 Medical commet 15 % d’erreurs en moins que Scribe v2 sur la partition de test Eka Medical ASR, avec une meilleure reconnaissance vocale du vocabulaire clinique.

Scribe v2
Précision élevée, conçu pour les charges de travail par lots.
- >95 % de précision
- Plus de 90 langues
- Détection des événements non vocaux
- Détection d’entités
- Keyterm prompting

Scribe v2 Realtime
Latence réduite, pour les charges de travail en temps réel.
- Latence inférieure à 150 ms
- Plus de 90 langues
- Streaming de transcription
- Détection de l’activité vocale
- Reconnaissance automatique de la langue

Scribe v2 Medical
Affinage médical, pour la transcription clinique.
- Vocabulaire médical adapté
- Transcription dans plus de 90 langues
- Même niveau que Scribe v2 pour la parole courante
- Meilleure reconnaissance des noms de médicaments
- Éligible à la conformité HIPAA pour les clients Enterprise
Transcrivez la parole dans plus de 90 langues et une grande variété d’accents
Une précision remarquable, quels que soient les accents, les dialectes et les conditions d’enregistrement.
Modifiez languageCode pour prévisualiser les langues
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
const elevenlabs = new ElevenLabsClient({
apiKey: "<your_api_key>"
});
const response = await fetch(
"https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3"
);
const audioBlob = new Blob([await response.arrayBuffer()], { type: "audio/mp3" });
const transcription = await elevenlabs
.speechToText.convert({
file: audioBlob,
modelId: "scribe_v2",
tagAudioEvents: true,
languageCode: , // Définir la langue
diarize: true
});
console.log(transcription);

