# Trascrizione con etichette interlocutori

> Etichetta i segmenti della trascrizione con un modello di diarizzazione configurato.

[Open tool](https://www.toolcabana.com/it/speaker-transcript) · [Audio, video e file](https://www.toolcabana.com/it/category/audio-video-and-files)

Tool ID: speaker-transcript. Requested language: it. Description language: it. Complete guide translation: yes.

## Overview (en)

The speaker-labelled transcript tool transcribes up to 10 seconds of audio and assigns each word segment to an anonymous speaker slot. It matches Whisper word timestamps to Pyannote speaker segmentation, both run in the browser, and supports up to three slots plus overlap labels such as Speakers 1 + 2. Results download as speakers.json with segments and speaker windows.

## Supported tasks (it)

I timestamp delle parole di Whisper nel browser vengono confrontati con la segmentazione Pyannote all'interno di un estratto di 10 secondi, con un massimo di tre slot anonimi per gli interlocutori. Le etichette non identificano le persone e non persistono tra un'esecuzione e l'altra. Controlla le sovrapposizioni e i turni brevi.

## Steps (it)

1. Scegli un file di origine. Se lo strumento accetta più file, disponili nell'ordine desiderato.
2. Imposta il codice lingua (vuoto = rileva) e i secondi massimi.
3. Esegui Trascrizione con etichette interlocutori, esamina il risultato, poi usa i controlli disponibili per copiare o scaricare.

## Settings

- Codice lingua (vuoto = rileva) (it; key: language; type: text)
- Secondi massimi (it; key: duration; type: number); minimum: 1; maximum: 10

## Limitations (it)

Fino a 10 secondi, tre slot anonimi per gli interlocutori. Le etichette si applicano solo all'estratto selezionato e non sono identità degli interlocutori. La prima inferenza scarica i modelli di trascrizione e segmentazione.

## Example input

```text
A useful tool makes everyday work easier. Review the results before sharing.
```

## Privacy and connections (it)

I file di origine e il testo restano in questo browser. Al primo utilizzo vengono scaricati modelli pubblici da Hugging Face e risorse di runtime locali dal sito. I modelli possono rimanere nella cache del browser. Non è richiesto alcun caricamento dell'origine verso Vercel, Supabase o un servizio di conversione.

## Questions (it)

### Can this tool identify who is speaking by name?

No. Labels like Speaker 1 are anonymous slots within the analyzed excerpt. They do not identify people and are not comparable between separate runs, as the tool's output notice states.

### Why is the speaker transcript limited to 10 seconds?

Speaker segmentation is run on a single short excerpt with up to three speaker slots. Maximum seconds can be set from 1 to 10, starting at the beginning of the file. Longer recordings need to be cut into short clips.

### What does Unknown mean in the speaker labels?

A segment is labelled Unknown when its timing does not overlap any speaker window found by segmentation. Short turns and overlapping speech may also be misassigned, so review each label.

### Dove viene elaborato il mio input?

I file di origine e il testo restano in questo browser. Al primo utilizzo vengono scaricati modelli pubblici da Hugging Face e risorse di runtime locali dal sito. I modelli possono rimanere nella cache del browser. Non è richiesto alcun caricamento dell'origine verso Vercel, Supabase o un servizio di conversione.

### Quali sono i limiti di input?

Fino a 10 secondi, tre slot anonimi per gli interlocutori. Le etichette si applicano solo all'estratto selezionato e non sono identità degli interlocutori. La prima inferenza scarica i modelli di trascrizione e segmentazione.

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