Zet interviews, vergaderingen en podcasts om in tekst, met een tijdstempel per woord en een label per spreker. WhisperX op onze eigen GPU's in Groningen, in het Nederlands en 90+ andere talen.
Upload een audiobestand naar het endpoint en je krijgt JSON terug: het volledige transcript, opgeknipt in segmenten met start- en eindtijd en een spreker-label per segment.
Een ruw transcript is het begin. Sprekers en tijden maken het bruikbaar.
Geen naamloze muur tekst. Elk segment krijgt een spreker-label, van de interviewer tot de laatste deelnemer aan het gesprek.
Start- en eindtijd voor elk woord. Bouw klikbare transcripten, ondertiteling of citaten die je op de seconde terugvindt in de opname.
Automatische taaldetectie, sterk in het Nederlands. Geef de taal mee en het resultaat wordt nog beter.
Interviews, verhoren, cliëntgesprekken: audio is vaak precies de data die het land niet uit mag. Bij Appelon draait de hele verwerking op onze eigen GPU's in Nederland.
Van upload tot transcript gebeurt alles in een ISO 27001-gecertificeerd datacenter in Groningen. Geen Amerikaanse cloud, geen doorgifte.
Je opname wordt verwerkt en teruggegeven. We trainen er geen modellen mee. Verwerkersovereenkomst beschikbaar.
Whisper zelf hosten kan, maar dan beheer je servers in plaats van je product. Wij leveren dezelfde open-source kwaliteit als API.
Interviews en podcasts terug als doorzoekbare tekst, met citaten die je op de seconde terugvindt.
Verhoren, zittingen en cliëntgesprekken uitgewerkt met wie wat zei, zonder dat de opname het land verlaat.
Kwalitatieve interviews in bulk transcriberen, klaar voor codering en analyse.
Notulen uit een opname, met per onderwerp terug te vinden wie welk standpunt innam.
Audiotranscriptie telt mee in je vaste maandplan, zonder aparte tarieven per taal of per spreker. Geen verrassingsrekeningen.
Sprekerherkenning, in vaktermen speaker diarization, bepaalt wie wanneer spreekt in een opname. Elk stukje transcript krijgt een label zoals SPEAKER_00 of SPEAKER_01, zodat je een interview of vergadering terugleest als een gesprek in plaats van als één lange muur tekst.
Goed. We draaien WhisperX, gebouwd op de open-source Whisper-modellen die sterk presteren in het Nederlands. De taal wordt automatisch gedetecteerd; geef je 'nl' mee als taal, dan wordt het resultaat nog beter. Probeer het gratis met een eigen opname.
Het aantal sprekers wordt automatisch gedetecteerd, er is geen vaste limiet. Zoals bij elke sprekerherkenning geldt: hoe schoner de audio (weinig ruis, sprekers die niet door elkaar praten), hoe scherper de labels.
MP3, WAV, FLAC, M4A en OGG, tot 100 MB per bestand.
Op onze eigen GPU's in een ISO 27001-gecertificeerd datacenter in Groningen. Je audio verlaat Nederland niet en wordt niet gebruikt om modellen te trainen. Bekijk de verwerkersovereenkomst →
Het endpoint /v1/audio/diarize is een gewone HTTP-call met een bestandsupload, geen onderdeel van de OpenAI SDK. Een curl-commando of een paar regels Python is genoeg. Bekijk de code-voorbeelden →
Audiotranscriptie kost 0,25 usage unit per minuut, een uur audio is dus 15 units. Met het Lite-plan (€49/maand, 150 units) transcribeer je zo'n 10 uur audio per maand; Pro is goed voor zo'n 200 uur. Zo meten we verbruik →
€5 gratis tegoed, geen creditcard. Upload een bestand en lees terug wie wat zei.