Reuniones y conversaciones
Transcribe reuniones y combina el texto con un LLM para preparar resúmenes. Conserva referencias a la grabación para comprobar los pasajes relevantes.
Casos de uso / Audio y voz
Transcripción de audio
Transcribe audio a texto con IA y aprovecha cada conversación.
Convierte reuniones, llamadas, entrevistas y grabaciones en texto que puedas buscar, resumir y utilizar. Integra reconocimiento de voz para llevar el contenido de tus audios al resto de tu aplicación.
Con QDivZero puedes desplegar modelos ASR y conectar la transcripción de audio por API. Elige según los idiomas y las condiciones de tus grabaciones, y combina la salida con modelos de lenguaje o búsqueda semántica.
Todo lo que se dice también puede convertirse en datos
Lleva el contenido hablado al resto de tus aplicaciones.
Convierte grabaciones en texto que puedas consultar y reutilizar. Prepara el contenido para búsqueda, análisis o edición.
Llamadas de atención al cliente
Convierte llamadas en contenido consultable y clasifica motivos de contacto. Vincula cada transcripción con el registro que utiliza tu aplicación.
Entrevistas y grabaciones
Prepara texto editable a partir de archivos de voz. Compara modelos con los idiomas, acentos y condiciones de tus grabaciones.
Vídeos, podcasts y subtítulos
Haz consultable el contenido hablado de tus vídeos y podcasts. Para subtítulos sincronizados, utiliza marcas de tiempo o añade una etapa de alineación.
Cómo construirlo con QDivZero
De la grabación a un texto que puedas reutilizar.
Envía grabaciones a un modelo ASR compatible y recibe texto para tu aplicación. Si necesitas hablantes o subtítulos sincronizados, comprueba esas salidas o añade las etapas correspondientes.
El flujo de tu aplicación
Grabación
Prepara el archivo o la entrada de audio compatible.
Reconocimiento de voz
El modelo ASR convierte el contenido hablado en texto.
Transcripción
Recibe el texto y las marcas de tiempo disponibles.
Aplicación
Conecta el texto con búsqueda, resúmenes o análisis.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
Compara modelos ASR con los acentos, el ruido y la duración de tus audios. Qwen3-ASR y Whisper son puntos de partida para elegir según precisión, idiomas y capacidad; revisa las marcas de tiempo y otras salidas que admita el runtime. Una transcripción general puede parecer correcta y fallar en términos importantes de tu dominio. Utiliza muestras conocidas y compara esas palabras, además de la calidad global y las salidas temporales que necesite el producto.
Reconocimiento de voz
Qwen3-ASR-1.7B
Para convertir voz y grabaciones de audio en texto.
Ver modelo en Hugging FaceReconocimiento de voz
Qwen3-ASR-0.6B
Una alternativa de menor tamaño para comparar eficiencia y calidad de transcripción.
Ver modelo en Hugging FaceTranscripción
Whisper Large V3 Turbo
Una opción de transcripción multilingüe basada en Whisper.
Ver modelo en Hugging FaceTranscripción de audio
Preguntas frecuentes sobre transcripción de audio
¿Cómo transcribir audio a texto con inteligencia artificial?
Utiliza un modelo de reconocimiento de voz, también llamado ASR, para convertir una grabación en texto. Envía el audio en un formato compatible y recibe la transcripción. Con QDivZero puedes desplegar estos modelos y conectarlos a tu aplicación mediante API.
¿Qué modelos open-weight sirven para transcribir audio?
Puedes empezar con Qwen3-ASR o Whisper Large V3 Turbo. Compara las versiones según el idioma, la calidad del audio y la capacidad necesaria. Comprueba también qué formatos y opciones de transcripción admite el runtime que vas a desplegar.
¿Puedo transcribir reuniones, entrevistas y llamadas en español?
Sí, utilizando un modelo que admita español y entradas compatibles con tus grabaciones. Evalúa conversaciones con los acentos, el ruido y las condiciones reales de tu entorno. Tu aplicación puede reutilizar el texto para consultar información o procesar el contenido.
¿Cómo generar subtítulos automáticos para vídeos o podcasts?
Extrae el audio y utiliza ASR para obtener una transcripción. Para crear subtítulos sincronizados necesitas marcas de tiempo o un paso de alineación adicional. Comprueba las salidas del modelo y prepara el archivo de subtítulos desde tu aplicación.
¿Puedo resumir y buscar información en una transcripción?
Sí. Envía la transcripción a un LLM para generar resúmenes o extraer datos. También puedes indexar el texto con embeddings para búsqueda semántica y RAG. Así conectas el contenido de reuniones y llamadas con el resto del conocimiento de tu aplicación.
¿Cómo integrar una API de voz a texto en mi producto?
Despliega un modelo ASR compatible en QDivZero y conecta tu aplicación a su endpoint. Prepara los archivos o entradas de audio según el runtime y utiliza el texto devuelto en tu proceso. Dimensiona la capacidad según la duración y el volumen de grabaciones.
¿Qué diferencia hay entre transcripción y diarización de audio?
La transcripción recupera las palabras de una grabación. La diarización identifica los turnos de distintos hablantes. Si necesitas saber quién habla en cada momento, comprueba si el modelo y el runtime ofrecen esa salida o incorpora una etapa especializada a tu proceso de transcripción.
¿Cuánto cuesta transcribir audio con modelos de IA?
Depende de la duración de las grabaciones, el modelo y cuántos archivos necesitas procesar a la vez. Las condiciones del audio y las etapas adicionales, como alineación o diarización, también influyen en la carga. Consulta los precios de QDivZero y utiliza tus audios para dimensionar la capacidad y estimar el tiempo de procesamiento.
¿Quieres convertir tus conversaciones en información útil?
Integra transcripción de audio a texto en tus productos y procesos. Despliega un modelo ASR compatible en QDivZero y conecta las transcripciones con búsquedas, resúmenes o extracción de información.