Letakkan file audio di sini
atau klik untuk memilih
Audio: MP3 · WAV · M4A · FLAC · OGG · AAC · AIFF · WMA · AMR · OPUS
Video: MP4 · MOV · AVI · MKV · WebM · FLV · WMV
Hingga 200 MB · 5 menit pertama gratis, tanpa akun
Pratinjau 5 menit gratis · tanpa akun · file hingga 200 MB · daftar gratis untuk 30 menit dan file hingga 5 GB
VexaScribe menggunakan Whisper Large-v3 Turbo dengan deteksi bahasa otomatis. (Rujukan: large-v3 dasar mencatat WER ~6,4% di FLEURS Bahasa Indonesia; varian Turbo yang kami jalankan sedikit di bawah angka itu.) Alat ini juga dikenal secara global sebagai “mp3 to text” atau “convert mp3 to text” — sama, tapi hasilnya keluar dalam Bahasa Indonesia. 5 menit pertama gratis tanpa registrasi, 30 menit dengan akun gratis. Ekspor TXT, DOCX, atau SRT.
Konversi MP3 ke teks artinya secara otomatis mentranskripsi ucapan dari file MP3 menjadi teks tertulis. VexaScribe menggunakan Whisper Large-v3 Turbo dari OpenAI. Sebagai rujukan, large-v3 dasar mencatat WER 6,4% pada FLEURS Bahasa Indonesia — sekitar 94% akurasi kata pada audio jernih — dan varian Turbo yang kami jalankan berada sedikit di bawah angka itu. Waktu pemrosesan: sekitar 1–2 menit per jam audio dengan model premium, 3–5 menit dengan model standar. Format ekspor: TXT, DOCX, SRT (subtitle). 5 menit pertama gratis tanpa registrasi; 30 menit dengan akun gratis, tanpa kartu kredit.
“mp3 to text” — English term, same tool
Jika Anda mencari mp3 to text, convert mp3 to text, atau transcribe mp3 — Anda di tempat yang benar. Kategori tool ini dikenal internasional dengan nama bahasa Inggris — tutorial YouTube, perbandingan tool AI, dan dokumentasi standar menggunakan istilah Inggris. Istilah Inggris lazim dipakai di Indonesia untuk kategori ini. meskipun audio yang mau ditranskripsi berbahasa Indonesia.
Yang berubah: tidak ada. VexaScribe mendeteksi bahasa audio secara otomatis — MP3 bahasa Indonesia → teks bahasa Indonesia. MP3 bahasa Inggris → teks bahasa Inggris. MP3 dengan code-switching (BI + English mixed — umum di podcast tech Indonesia) diproses dengan benar di kedua bahasa. “mp3 to text” dan “MP3 ke teks” adalah hal yang sama.
Apa Itu Konversi MP3 ke Teks?
Konversi MP3 ke teks adalah proses mengubah ucapan dalam file audio MP3 menjadi teks tertulis. MP3 (MPEG-1 Audio Layer III) adalah format kompresi audio paling populer — digunakan untuk podcast, lagu, rekaman suara HP, buku audio, dan unduhan kuliah online. Mengubah file ini menjadi teks membuat kontennya dapat dicari, dikutip, atau diolah untuk konten lain.
Cara modern menggunakan AI berbasis keluarga Whisper (OpenAI, dirilis November 2022) untuk mentranskripsi audio dengan akurasi tinggi. Untuk Bahasa Indonesia, Whisper large-v3 mencapai Word Error Rate (WER) sekitar 6,4% pada benchmark FLEURS — termasuk performa tinggi di antara 99 bahasa yang didukung model tersebut. Audio podcast BI standar yang jernih adalah kondisi terbaiknya.
Catatan tentang dialek daerah: Whisper adalah model Bahasa Indonesia, bukan model multi-dialek Nusantara. Narator BI dengan aksen Jawa, Sunda, atau Batak biasanya ditranskripsi dengan akurasi tinggi karena data pelatihan Whisper mencakup variasi aksen. Namun, dialog aktif dalam bahasa daerah (Javanese asli, Sundanese asli, Batak) akurasinya menurun — model tidak dilatih pada bahasa-bahasa tersebut sebagai target. Untuk konten daerah, pertimbangkan review manual.
Fakta yang sering mengejutkan: bitrate MP3 hampir tidak memengaruhi akurasi transkripsi. Hampir seluruh informasi suara manusia berada di bawah 8 kHz, sehingga voice note mono 64 kbps pun tetap menyimpan hampir semua yang dibutuhkan mesin pengenal ucapan. Yang menentukan hasil adalah kondisi rekaman: jarak ke mikrofon, kebisingan latar, dan orang yang berbicara bersamaan.
Contoh Transkrip
Sumber MP3 yang Sering Dikonversi
Harga sederhana dan transparan
Harga berdasarkan menit audio. Menit gratis termasuk saat daftar.
Lihat semua paketMengetik Manual vs Konversi AI
Mengetik MP3 Manual
- ✗Berjam-jam mendengarkan + mengetik (4–6 jam untuk audio 1 jam)
- ✗Melelahkan dan memakan waktu
- ✗Rentan terhadap kesalahan ketik dan inkonsistensi
- ✗Jasa transkripsi manual mahal — Rp 50.000–150.000/jam audio
Ideal untuk Volume kecil atau kebutuhan khusus
Konversi AI dengan VexaScribe
- ✓Audio 1 jam selesai sekitar 2 menit dengan model premium, 3–5 menit dengan model standar
- ✓Hasil konsisten, dengan timestamp dan label pembicara
- ✓Hanya ~$0.30 (Rp 4.800) per jam audio
- ✓Tanpa antrian — hasil langsung
Ideal untuk Transkripsi cepat dan ekonomis
Cara Konversi MP3 ke Teks — 3 Langkah
Unggah File MP3
Seret-dan-lepas file MP3 Anda atau klik untuk pilih. Format MP3 didukung native — tidak perlu konversi tambahan. Ukuran file hingga 5 GB (setara ~80 jam audio MP3 standar) dan tidak ada batas durasi.
AI Memproses Audio
Bahasa terdeteksi otomatis. AI menganalisis audio MP3, mengenali pembicara berbeda, dan menghasilkan teks dengan timestamp. Audio 1 jam selesai sekitar 2 menit dengan model premium, 3–5 menit dengan model standar.
Edit dan Ekspor
Tinjau hasil di editor bawaan untuk memperbaiki istilah teknis. Ekspor sebagai TXT (catatan/blog), DOCX (laporan/skripsi), atau SRT (subtitle jika MP3 berasal dari video).
MP3 saya bitrate rendah — apakah tetap bisa?
Ya, bisa — bahkan dengan bitrate rendah. Rekaman HP 64 kbps mono ditranskripsi dengan akurasi hampir sama dengan rekaman studio 320 kbps. Suara manusia berada di bawah 8 kHz dan MP3 terkompresi pun mempertahankan rentang itu. Yang benar-benar menentukan hasil bukan bitrate melainkan bagaimana Anda merekam: jarak mikrofon, kebisingan latar, dan orang bicara bersamaan.
| MP3 Anda | Dampak pada hasil | Penilaian Jujur |
|---|---|---|
| Studio (320 kbps stereo) | Kondisi terbaik | Baseline. Podcast profesional, wawancara dengan alat. |
| Rekaman HP (128 kbps mono) | Praktis tak berbeda | Praktis. Kuliah direkam, rapat via speaker. |
| Voice note (64 kbps mono) | Praktis tak berbeda | Tidak ada perbedaan berarti — bitrate bukan bottleneck. |
| WhatsApp voice note (OPUS ~24 kbps) | Praktis tak berbeda | OPUS dioptimalkan untuk suara. Bekerja baik. |
| Panggilan telepon (8 kHz sampling) | Penurunan nyata | Di sini penurunan nyata. Keterbatasan bandwidth sempit. |
| Rekaman dengan kebisingan latar tinggi | Penurunan terbesar | Bitrate tidak relevan — masalahnya lingkungan. |
Kolom kanan sengaja tidak memuat persentase. Urutannya bisa kami pertanggungjawabkan — ia mengikuti cara codec dan pengenalan suara bekerja, dan itulah inti tabel ini: yang merusak hasil bukan bitrate, melainkan bandwidth sempit pada rekaman telepon dan kebisingan latar. Angka per baris tidak bisa kami pertanggungjawabkan, karena kami belum mengukurnya terhadap set referensi berlabel — dan tabel yang berjudul “penilaian jujur” adalah tempat terakhir yang pantas memuat angka karangan.
Dua aturan praktis: jangan convert MP3 ke bitrate lebih tinggi sebelum upload (informasi hilang tidak kembali, hanya boros waktu upload) dan jangan convert M4A ke MP3 (double compression tidak perlu — kirim file asli).
Akurasi nyata untuk Bahasa Indonesia
Kebanyakan layanan mengklaim “99% akurasi”. Faktanya itu marketing — tidak ada model AI transkripsi komersial yang mencapai 99%+ akurasi dalam kondisi nyata. Yang bisa diverifikasi di benchmark publik:
Angka yang bisa diperiksa: large-v3 di benchmark FLEURS
Word Error Rate (WER) ~6,4% untuk Bahasa Indonesia, diukur di FLEURS — benchmark standar Google Research yang menguji model pengenalan ucapan pada 102 bahasa. WER 6,4% setara dengan ~94% akurasi kata pada audio jernih dibaca dengan tempo alami. Angka ini untuk large-v3 dasar; kami menjalankan Large-v3 Turbo, yang lebih cepat dengan sedikit pengorbanan akurasi — jadi perlakukan 6,4% sebagai batas atas bagi hasil kami, bukan sebagai hasil kami. Sumber: arXiv:2212.04356.
Realitas praktis, diurutkan tanpa angka
Urutan ini bisa kami pertanggungjawabkan; angka per kondisi tidak, karena kami belum mengukurnya terhadap set referensi berlabel. Judul “dunia nyata, bukan benchmark” justru membuat angka karangan lebih menyesatkan, bukan lebih jujur — jadi angkanya kami hapus dan urutannya kami pertahankan.
- Paling andal — podcast dengan mikrofon bagus dan latar sepi
- Biasanya baik — voice note WhatsApp dengan pembicara jelas
- Bervariasi — kuliah atau rapat yang direkam lewat ponsel
- Sulit — rekaman lapangan di jalan, kafe, atau acara
- Paling sulit — wawancara dengan suara yang saling bertumpuk
Di mana AI paling sering salah di Bahasa Indonesia
- Nama diri: nama daerah tidak umum, nama merek, singkatan lokal
- Dialek daerah aktif: Javanese asli, Sundanese asli, Batak — akurasi turun 15–25 poin karena model bukan multi-dialek Nusantara (kepercayaan: sedang — bergantung dialek)
- Terminologi khusus: istilah hukum, medis, teknik
- Singkatan lokal: “BPJS”, “PPN”, “NPWP” kadang diucapkan huruf per huruf
- Angka dan mata uang: “Rp 1.234.567” sesekali tertulis sebagai kata
Kesimpulan praktis: untuk teks mentah, catatan, ringkasan, atau versi awal subtitle, akurasi AI sudah cukup. Untuk dokumentasi resmi (transkrip hukum, laporan medis, dokumentasi dengan nilai pembuktian), kami rekomendasikan verifikasi manual. Yang butuh garansi 99%+ tetap perlu transkripsi manusia profesional — harga pasar Indonesia ~Rp 50.000–150.000 per jam audio untuk freelancer (kepercayaan: sedang — data pasar 2026).
Fitur Konversi MP3 ke Teks
Semua yang Anda butuhkan untuk mentranskripsi file MP3 dengan cepat dan akurat
Akurasi Tinggi untuk Bahasa Indonesia
Rujukan terbuka: large-v3 dasar mencatat WER ~6,4% pada Bahasa Indonesia di benchmark FLEURS, dan kami menjalankan varian Turbo yang sedikit di bawah angka itu. Untuk audio podcast dan rekaman suara yang jernih, akurasi dunia nyata biasanya >92%.
Deteksi Pembicara
Penting untuk podcast (host + tamu), wawancara, atau diskusi multi-orang. AI memberi label setiap pembicara secara otomatis.
Pemrosesan Cepat
MP3 1 jam selesai sekitar 2 menit dengan model premium, 3–5 menit dengan model standar. Cukup cepat untuk podcaster yang butuh show notes di hari yang sama.
99 Bahasa dengan Deteksi Otomatis
MP3 Bahasa Indonesia, Inggris, atau campuran code-switching ditangani dengan baik. Tidak perlu memilih bahasa secara manual.
Ekspor Multi-Format
TXT, DOCX, SRT — pilih sesuai kebutuhan. Format dengan timestamp dan label pembicara dipertahankan dalam ekspor.
Privasi Terjaga
File dienkripsi saat upload dan disimpan. Dapat dihapus permanen kapan saja. Tidak digunakan untuk melatih AI.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah MP3 dengan bitrate rendah masih bisa ditranskripsi?
Ya. MP3 dengan bitrate 64 kbps masih dapat ditranskripsi dengan akurasi yang dapat diterima asalkan suara pembicara jelas. Bitrate sangat rendah (<32 kbps) atau MP3 yang sudah dikompresi berulang kali dapat menurunkan akurasi. Untuk hasil terbaik, gunakan MP3 dengan bitrate ≥128 kbps.
Apakah ini sama dengan tool "mp3 to text" yang saya lihat dalam bahasa Inggris?
Ya. "mp3 to text", "convert mp3 to text", dan "transcribe mp3" adalah nama internasional (bahasa Inggris) untuk kategori tool ini. Halaman ini melakukan hal yang persis sama, dengan output default dalam Bahasa Indonesia. Deteksi bahasa otomatis juga menangani file MP3 dalam bahasa Inggris, audio code-switching (campuran BI + English — umum di podcast tech Indonesia), dan bahasa lain yang didukung. Sama alatnya, hasilnya dalam Bahasa Indonesia.
Does it work well for Bahasa Indonesia specifically? (mp3 to text indonesia)
Ya. Sebagai rujukan yang bisa Anda periksa, Whisper large-v3 dasar mencatat WER ~6,4% pada FLEURS Bahasa Indonesia — termasuk performa tinggi di antara 99 bahasa yang didukung. Kami menjalankan varian Large-v3 Turbo, yang lebih cepat dan sedikit kurang akurat, jadi angka itu adalah batas atas bagi hasil kami, bukan deskripsinya. Audio podcast dan rekaman jernih dalam BI standar adalah kondisi terbaik untuk model ini; kami tidak menyebutkan persentase karena belum mengukurnya terhadap set referensi berlabel. Untuk narator yang berbicara BI dengan aksen Jawa/Sunda/Batak, akurasi tetap tinggi karena Whisper dilatih pada data BI yang bervariasi — tetapi jika audio berisi dialog dalam bahasa daerah (Javanese asli, Sundanese asli), akurasinya menurun karena model tersebut adalah model Bahasa Indonesia, bukan multi-dialek Nusantara.
Apakah mendukung file M4A juga? (mp3 vs m4a)
Ya, VexaScribe mendukung MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC secara native. Halaman ini fokus pada MP3 karena itu format podcast/audiobook paling umum. Untuk file M4A khusus (voice memo iPhone, ekspor GarageBand), fitur teknis sama — hanya framing use case berbeda. Format file tidak memengaruhi akurasi; kondisi rekaman (mikrofon, kebisingan latar) jauh lebih berpengaruh.
Apakah saya bisa mentranskripsi MP3 dengan musik di latar belakang?
Bisa, tetapi akurasi tergantung tingkat suara musik. Jika musik latar pelan dan tidak menutupi suara pembicara, hasilnya biasanya tetap akurat. Jika musik mendominasi (misalnya intro podcast dengan musik keras), AI mungkin mencoba mentranskripsi lirik atau melewatkan kata-kata. Pertimbangkan memotong segmen pengantar bermusik sebelum upload jika akurasi kritis.
Berapa ukuran maksimum file MP3?
5 GB. Untuk MP3 dengan bitrate standar (128 kbps), ini setara dengan ~80 jam audio. Untuk MP3 berkualitas tinggi (320 kbps), ~35 jam. Tidak ada batas durasi — satu-satunya batas adalah ukuran file, dan rekaman 10 jam rutin diproses. Hampir tidak ada penggunaan personal yang melampaui batas ini.
Apakah hasil transkripsi MP3 sama dengan upload audio dalam format lain?
Ya — akurasi sama untuk MP3, WAV, M4A, FLAC. Kualitas audio (bitrate, mikrofon, lingkungan perekaman) jauh lebih berpengaruh dibanding format file. MP3 320 kbps dari mikrofon profesional akan menghasilkan transkrip lebih akurat dibanding WAV dari speaker laptop di ruangan ramai.
Bisakah saya konversi audio dari podcast Spotify atau Apple Podcasts?
Untuk podcast yang Anda hosting sendiri: ya, gunakan file MP3 asli yang Anda upload ke platform. Untuk mendengarkan-dan-transkrip podcast orang lain: download tergantung kebijakan podcast tersebut. Banyak podcast menyediakan RSS feed dengan file MP3 yang dapat diunduh untuk penggunaan personal.
Bagaimana cara mendapatkan show notes dari podcast?
Workflow umum: (1) Upload file MP3 episode ke VexaScribe, (2) tunggu transkrip selesai (sekitar 2 menit untuk 1 jam episode dengan model premium), (3) ekspor DOCX atau TXT, (4) gunakan AI Summary (paket berbayar) atau ChatGPT/Claude untuk meringkas transkrip menjadi show notes, key takeaways, atau timestamps tematik.
Berapa biaya konversi MP3?
30 menit gratis saat daftar. Setelah itu: $2/bulan (~Rp 32.000) untuk 200 menit, $5 untuk 1.000 menit, $10 untuk 2.500 menit, $20 untuk 6.000 menit. Untuk podcaster yang upload mingguan dengan episode 30–60 menit, paket Basic ($5/bulan) biasanya cukup.
Catatan: Akurasi transkripsi lebih ditentukan oleh jarak mikrofon dan kebisingan latar daripada oleh bitrate MP3. Untuk konten yang akan dipublikasikan atau dikutip secara formal, kami menyarankan peninjauan manual. Whisper large-v3 WER 6,4% berdasarkan FLEURS Indonesian (arXiv:2212.04356). Diverifikasi September 2026.
Halaman Terkait
Transkrip Audio ke Teks
Panduan umum untuk semua format audio (MP3, WAV, M4A, FLAC)
M4A / Voice Note
iPhone Voice Memos, WhatsApp voice note, Mac QuickTime
Pembuat Subtitle Otomatis
SRT/VTT dari video (untuk re-upload YouTube atau CapCut)
Transkrip YouTube Indonesia
Video YouTube ke teks Bahasa Indonesia dengan timestamp