Herramienta de transcripción de podcasts: Cómo transcribir tu podcast con Fish Audio

La herramienta de transcripción de podcasts de Fish Audio convierte audio en texto con etiquetas automáticas de emoción, etiquetas de hablante y marcas de tiempo; luego exporta a SRT, VTT o JSON. Nivel gratuito disponible. No requiere programación.

Marzo de 2026 | Fish Audio STT ya está disponible en fish.audio/app/speech-to-text

Cada episodio de podcast que publicas sin una transcripción es una oportunidad perdida de atraer tráfico. Una transcripción hace que tu episodio sea indexable en Google, te permite crear notas del programa (show notes) con un solo clic y te ayuda a generar subtítulos automáticamente para YouTube, tu sitio web o cualquier otro canal de distribución. Además, hace que tu contenido sea accesible para personas con discapacidad auditiva. Los editores de podcasts, equipos de medios y creadores de YouTube confían en las transcripciones para generar contenido SEO, archivos de búsqueda y páginas de episodios accesibles. La mayoría de las herramientas de transcripción de podcasts te entregan un bloque de texto plano y dan el trabajo por terminado. La herramienta de transcripción de Fish Audio va más allá: cada transcripción incluye etiquetas automáticas de emoción y paralenguaje, etiquetas de hablante, marcas de tiempo y tres formatos de exportación. Esta guía te explica todo el flujo de trabajo, desde la carga hasta la exportación, en unos tres minutos.

Empieza a transcribir tu podcast gratis →

¿Qué hace que una herramienta de transcripción de podcasts sea buena?

Antes de elegir cualquier herramienta de transcripción, es útil saber qué estás evaluando realmente. Una buena herramienta de transcripción de podcasts debe ofrecer cuatro cosas:

1. Alta precisión de transcripción en diferentes acentos, calidades de audio y entornos de grabación.

2. Identificación de hablantes para que puedas distinguir al anfitrión del invitado en la transcripción.

3. Múltiples formatos de exportación: como mínimo SRT para subtítulos de video e, idealmente, VTT y JSON también.

4. Precios transparentes y asequibles con un nivel gratuito que sea realmente útil para un episodio real.

Fish Audio STT admite más de 100 idiomas, acepta 24 formatos de audio y video, y etiqueta automáticamente eventos de emoción y paralenguaje de forma integrada, sin necesidad de anotación manual. El modelo de voz a texto (STT) está optimizado para audio conversacional y grabaciones con múltiples hablantes como podcasts, entrevistas y discusiones en vivo. Así es como funciona en la práctica.

Cómo transcribir tu podcast con Fish Audio: paso a paso

Tiempo necesario: ~3 minutos Herramientas necesarias: Archivo de audio (MP3, MP4, WAV, M4A y más) Resultado: Transcripción etiquetada + archivo de subtítulos listo para exportar

Paso 1: Abrir Fish Audio STT

Ve a fish.audio/app/speech-to-text. Verás tu historial de tareas: todas las transcripciones anteriores con nombre de archivo, fecha, estado, créditos utilizados y recuento de hablantes. Haz clic en Create task para iniciar una nueva transcripción.

Paso 2: Sube tu episodio y configura los hablantes

En la ventana "Create transcription task", sube tu archivo de audio o video. Fish Audio acepta los formatos más importantes: MP3, MP4, WAV, FLAC, M4A, OGG, MOV, AVI, WEBM y más.

En number of speakers, déjalo en "Auto" si no estás seguro de cuántas personas hay en la grabación. Fish Audio detectará a los hablantes automáticamente. Si conoces el número exacto (por ejemplo, dos para un formato estándar de anfitrión e invitado), puedes configurarlo manualmente para obtener etiquetas de hablante más precisas.

Antes de confirmar, la interfaz te muestra la duración estimada, los minutos facturables y los créditos estimados para esta tarea. No se te cobrará hasta que hagas clic en Create task.

Paso 3: Revisa tu transcripción

Una vez finalizada la tarea, haz clic en Open viewer. La transcripción se muestra en tres columnas: SPK/TAGS (etiqueta del hablante), TIME (rango de tiempo) y TEXT (la transcripción con etiquetas integradas).

Cada segmento tiene una marca de tiempo con precisión de segundos. Los eventos de emoción y paralenguaje aparecen como etiquetas púrpuras directamente dentro del texto: verás cosas como [pause], [sigh], [emphasis] y [breath] en el punto exacto de la grabación donde ocurrieron.

Haz clic en cualquier segmento para reproducir esa parte del audio directamente en el navegador. Esto facilita la verificación de la precisión o el control de momentos específicos sin tener que escuchar todo el archivo.

El panel de control derecho muestra un resumen: duración total, número de hablantes detectados, número de segmentos y la confirmación de que la separación de voz y el etiquetado de eventos de audio están activados.

Paso 4: Exporta en tu formato

Haz clic en Export en la parte inferior derecha del panel de control. Elige tu formato y configura las opciones de exportación antes de descargar.

¿Listo para transcribir tu primer episodio? Inicia una tarea de transcripción gratuita →

Etiquetas automáticas: Lo que Fish Audio captura y otras herramientas pasan por alto

Aquí es donde la herramienta de transcripción de podcasts de Fish Audio se diferencia más claramente de las alternativas.

Cuando alguien suspira antes de responder a una pregunta, se ríe a mitad de una frase, hace una pausa para dar énfasis o respira de forma audible, las herramientas de transcripción estándar ignoran todo eso. Obtienes las palabras, despojadas de todo lo demás.

Fish Audio incrusta estos eventos como etiquetas integradas en el punto exacto donde ocurren en la transcripción. Estas etiquetas se generan automáticamente, sin anotación manual ni pasos de postprocesamiento. El panel de control muestra Tag audio events: On por defecto.

Qué se etiqueta

Paralenguaje: sonidos no verbales que ocurren junto al habla.

Emoción: el tono afectivo de la locución, capturado a partir del contexto y la prosodia.

Por qué esto es importante para los podcasters

En la mayoría de los flujos de trabajo de podcasting, las etiquetas sirven para tres propósitos prácticos. Primero, hacen que tu transcripción sea más útil para las notas del programa: una transcripción que captura [laugh] y [pause] le da a tu editor un material más rico para trabajar que un archivo de texto plano. Segundo, permiten navegar más rápido por grabaciones largas: puedes buscar momentos de [sigh] o [emphasis] para encontrar partes emocionalmente significativas del episodio sin volver a escucharlo. Tercero, y más distintivo, estas etiquetas son compatibles con el modelo TTS de Fish Audio, lo que significa que una transcripción puede alimentar directamente un flujo de producción de voz sin necesidad de reformatear.

¿Quieres ver las etiquetas en acción? Sube tu primer archivo de audio →

Formatos de exportación explicados: ¿Cuál necesitas?

Fish Audio STT admite tres formatos de exportación. Cuál utilizar depende de lo que vayas a hacer con la transcripción después.

SRT es la elección correcta para la mayoría de los podcasters que distribuyen contenido de video. Es el formato de subtítulos más compatible, aceptado por YouTube, Premiere Pro, Final Cut Pro y la mayoría de las plataformas de video.

VTT (WebVTT) es el formato nativo de la web; úsalo cuando vayas a insertar video en tu propio sitio y necesites tiempos de palabras integrados.

JSON te ofrece la salida bruta de STT sin transformaciones de subtítulos. Úsalo si vas a introducir la transcripción en otra herramienta o si estás construyendo algo personalizado.

Opciones de exportación

Al exportar SRT o VTT, tienes cuatro ajustes adicionales:

• Include tags: mantiene los eventos entre corchetes como [pause] y [sigh] en el archivo de subtítulos. Desactívalo para obtener subtítulos limpios; déjalo activado si quieres conservar los metadatos expresivos.

• Include speaker: antepone a cada segmento de subtítulo la etiqueta del hablante detectado (SPK_0, SPK_1). Útil para episodios con varios participantes.

• Punctuation: mantiene la puntuación en el texto exportado. Desactívalo para un flujo de tokens más limpio si vas a realizar un procesamiento posterior.

• Split mode: elige entre "Segment" (mantiene los límites existentes de STT) o "Max words" (reagrupa los segmentos por recuento de palabras, puntuación y cambios de hablante). "Max words" con un límite de 7 palabras por segmento suele producir subtítulos más legibles para el habla rápida.

Detección de hablantes: Diferenciar al anfitrión del invitado

Para entrevistas de podcast y mesas redondas, la detección de hablantes es una de las funciones más útiles que puede ofrecer una herramienta de transcripción. Fish Audio separa automáticamente a los hablantes en grabaciones de varias personas. Cada segmento en el visor de transcripción está etiquetado como SPK_0, SPK_1, etc., correspondiendo a las distintas voces detectadas en el audio.

Al crear una tarea, puedes dejar el number of speakers en "Auto" o configurarlo manualmente. Establecer el número exacto suele producir límites de hablante más limpios, especialmente en grabaciones donde un hablante es significativamente más silencioso que otro.

Al exportar, activar Include speaker añade la etiqueta de hablante como prefijo a cada subtítulo. Esto facilita la búsqueda, edición o reformateo de transcripciones por hablante, lo cual es útil si estás extrayendo citas para notas del programa o editando una transcripción para resaltar intercambios clave.

Nota: La detección de hablantes y las transcripciones con etiquetas de hablante están disponibles en la interfaz web de Fish Audio. Las etiquetas de hablante se incluyen en las exportaciones SRT, VTT y JSON cuando la opción "Include speaker" está activada.

¿Cuánto cuesta transcribir un podcast?

Fish Audio STT se factura por minuto de audio procesado a razón de 300 créditos por minuto.

Las cuentas gratuitas reciben 8.000 créditos al mes, lo que es suficiente para aproximadamente 26 minutos de audio. Esto cubre un episodio corto o varios segmentos de entrevistas.

La interfaz web te muestra los créditos estimados exactos antes de confirmar una tarea, por lo que no hay sorpresas.

Para equipos o producciones de gran volumen, los planes de pago incluyen paquetes de créditos más amplios. Consulta el desglose completo de precios en fish.audio/plan/.

Transcribe tu próximo episodio de podcast en minutos. Empieza a transcribir gratis →

Fish Audio frente a otras herramientas de transcripción de podcasts

Muchos podcasters que buscan la mejor herramienta de transcripción descubren que la elección correcta depende de si necesitan transcripciones de texto plano o metadatos más ricos como etiquetas de emoción y exportación multiformato. Así es como se compara Fish Audio con otras opciones populares:

Datos obtenidos de Otter.ai, Happy Scribe, y Adobe Podcast a fecha de marzo de 2026.

La mayoría de las herramientas de transcripción se centran en entregar texto plano. Fish Audio es una de las pocas que incrusta etiquetas de emoción y paralenguaje directamente en la transcripción, y una de las pocas herramientas que conecta la transcripción con un flujo de producción de voz mediante la integración con Studio.

Si necesitas texto plano limpio para notas del programa o contenido SEO, cualquiera de estas herramientas funcionará. Si necesitas transcripciones etiquetadas, exportación multiformato o un camino directo de la transcripción a la producción de voz, Fish Audio es la opción más completa.

Otra opción útil para los podcasters es Podsqueeze, una plataforma de IA que ayuda a convertir episodios de podcast en notas del programa, marcas de tiempo, resúmenes, publicaciones en redes sociales, boletines informativos y otros contenidos reutilizables. Es especialmente útil para los creadores que quieren ahorrar tiempo después de grabar y convertir cada episodio en múltiples activos de contenido para su audiencia.

Próximos pasos: De la transcripción al Studio

Una transcripción etiquetada es más que un documento. Es un guion que ya sabe cómo debe sonar.

Las etiquetas que Fish Audio incrusta en tu transcripción de podcast —[calm, reflective], [breath], [determined], [pause]— utilizan el mismo formato que el modelo TTS S2 de Fish Audio. Eso significa que una transcripción puede alimentar directamente un flujo de generación de voz sin necesidad de reformatear.

Fish Audio Studio lleva esto más allá. En Studio, los guiones etiquetados se convierten en proyectos de voz totalmente editables: puedes editar por capítulo, cambiar modelos de voz, ajustar la locución a nivel de palabra y producir audio multipista, todo ello conservando los metadatos expresivos de tu grabación original.

La importación directa de STT a Studio es una función que estará disponible próximamente. El formato de transcripción ya es compatible: las etiquetas en tu salida de STT son las mismas etiquetas que lee Studio. La importación será un proceso de un solo paso una vez que se lance la función.

Empieza a transcribir tu podcast gratis → — o Explora Fish Audio Studio si ya estás listo para producir.

Relacionado:

• Fish Audio S2 — Control de voz por IA a nivel de palabra

• Fish Audio STT — Interfaz Web

• Fish Audio Studio — Producción de Voz

• Precios y Planes de Fish Audio","image_alt":"Fish Audio STT — Transcribe tu podcast con Fish Audio","image_caption":"La herramienta de transcripción de podcasts de Fish Audio para creadores y editores de medios.","article_tags":["Guía"],"faq":[{"question":"¿Cuál es la mejor herramienta gratuita de transcripción de podcasts?","answer":"Para los podcasters que necesitan más que texto plano, Fish Audio STT ofrece un nivel gratuito con 8.000 créditos al mes —suficiente para aproximadamente 26 minutos de audio— que incluye etiquetas automáticas de emoción, detección de hablantes y exportación a SRT/VTT/JSON."},{"question":"¿Qué tan precisa es la herramienta de transcripción de podcasts de Fish Audio?","answer":"La precisión depende de la calidad del audio, el ruido de fondo y la claridad del hablante. Fish Audio STT está optimizado para audio conversacional y diálogos con múltiples hablantes. Para grabaciones con mucho ruido de fondo, pasar el audio por SAM Audio para separar las voces antes de la transcripción mejorará los resultados."},{"question":"¿Puede Fish Audio transcribir a varios hablantes?","answer":"Sí. Fish Audio detecta y etiqueta automáticamente a los hablantes como SPK_0, SPK_1, etc. Puedes configurar manualmente el número esperado de hablantes al crear una tarea o dejarlo en Auto. Las etiquetas de hablante pueden incluirse en las exportaciones SRT, VTT y JSON."},{"question":"¿Qué formatos de exportación admite Fish Audio?","answer":"Fish Audio STT exporta a SRT (subtítulos de video estándar), VTT (WebVTT para inserciones web) y JSON (datos brutos de la transcripción). Cada formato tiene opciones configurables para etiquetas, identificación de hablantes, puntuación y modo de división de subtítulos."},{"question":"¿Cuánto tiempo tarda la transcripción?","answer":"Fish Audio STT procesa el audio como una tarea en segundo plano. La mayoría de los archivos se completan en mucho menos tiempo que la duración del audio; un episodio de 45 minutos suele transcribirse en pocos minutos. Puedes salir de la página y volver; las tareas completadas permanecen en tu historial."},{"question":"¿Puedo usar Fish Audio STT sin una cuenta?","answer":"Se requiere una cuenta para usar Fish Audio STT. Hay cuentas gratuitas disponibles en fish.audio que incluyen 8.000 créditos al mes."},{"question":"¿Qué idiomas admite Fish Audio?","answer":"Fish Audio STT admite más de 100 idiomas y dialectos, con un soporte especialmente sólido para inglés, chino mandarín, cantonés, japonés y coreano. El audio en varios idiomas y el cambio de código se gestionan automáticamente."},{"question":"¿Qué formatos de audio acepta Fish Audio?","answer":"Fish Audio STT acepta los principales formatos de audio y video: MP3, MP4, WAV, FLAC, M4A, OGG, MOV, AVI, WEBM, AIFF, WMA, OPUS, MPEG, MPG, WMV, M4V y más."}]}```Of course! Here's the translation of the blog article into Spanish, formatted as a JSON object: 2026. Fish Audio STT can be accessed at fish.audio/app/speech-to-text. The article details how to use Fish Audio's podcast transcription tool, which transforms audio to text with emotional tags, speaker labels, and timestamps. Key features include high accuracy, speaker identification, and multiple export formats (SRT, VTT, JSON). The step-by-step guide covers uploading files, reviewing transcripts with inline tags (e.g., [pause], [sigh]), and exporting. The article also highlights automatic tagging and speaker detection capabilities, and compares Fish Audio with other transcription tools like Otter.ai and Happy Scribe. Future features include direct import from STT to Fish Audio Studio for voice production. The FAQ section addresses common queries regarding cost, accuracy, speaker detection, and supported languages/formats. 2026. Fish Audio STT is now live at fish.audio/app/speech-to-text. Fish Audio's podcast transcription tool converts audio to text with automatic emotion tags, speaker labels, and timestamps — then exports to SRT, VTT, or JSON. Free tier available. No code required. Every podcast episode you publish without a transcript is leaving traffic on the table. A transcript makes your episode searchable on Google, gives you show notes in one click, and lets you generate subtitles automatically — for YouTube, your website, or anywhere else you distribute. For hearing-impaired audiences, it also makes your content accessible. Podcast editors, media teams, and YouTube creators rely on transcripts to generate SEO content, searchable archives, and accessible episode pages. Most podcast transcription tools give you a wall of plain text and call it done. Fish Audio's podcast transcription tool goes further: every transcript comes with automatic emotion and paralanguage tags, speaker labels, timestamps, and three export formats. This guide walks you through the full workflow, from upload to export, in about three minutes. Start transcribing your podcast for free →. What Makes a Good Podcast Transcription Tool?. Before choosing any transcription tool, it helps to know what you're actually evaluating. A good podcast transcription tool should provide four things:. 1. High transcription accuracy across different accents, audio quality, and recording environments. 2. Speaker identification so you can tell your host from your guest in the transcript. 3. Multiple export formats — at minimum SRT for video subtitles, and ideally VTT and JSON as well. 4. Transparent, affordable pricing with a free tier that's actually usable for a real episode. Fish Audio's podcast transcription tool supports 100+ languages, accepts 24 audio and video formats, and automatically tags emotion and paralanguage events inline — without any manual annotation. The speech-to-text model is optimized for conversational audio and multi-speaker recordings such as podcasts, interviews, and live discussions. Here's how it works in practice. How to Transcribe Your Podcast with Fish Audio — Step by Step. Time required: ~3 minutes Tools needed: Audio file (MP3, MP4, WAV, M4A, and more) Output: Tagged transcript + subtitle file ready for export. Step 1 — Open Fish Audio STT. Go to fish.audio/app/speech-to-text. You'll see your task history — all previous transcriptions listed with filename, date, status, credits used, and speaker count. Click Create task to start a new transcription. Step 2 — Upload your episode and set speakers. In the Create transcription task window, upload your audio or video file. Fish Audio accepts all major formats — MP3, MP4, WAV, FLAC, M4A, OGG, MOV, AVI, WEBM, and more. Under the number of speakers, leave it on Auto if you're not sure how many people are in the recording. Fish Audio will detect speakers automatically. If you know the exact number — say, two for a standard host-and-guest format — you can set it manually for more accurate speaker labels. Before you confirm, the interface shows you the estimated duration, billable minutes, and estimated credits for this task. You're not charged until you click Create task. Step 3 — Review your transcript. Once the task is completed, click Open viewer. The transcript is displayed in three columns: SPK/TAGS (speaker label), TIME (timestamp range), and TEXT (the transcript with inline tags). Every segment is timestamped down to the second. Emotion and paralanguage events appear as purple inline tags directly inside the text — you'll see things like [pause], [sigh], [emphasis], and [breath] at the exact point in the recording where they occurred. Click any segment to play back that portion of the audio directly in the browser. This makes it easy to verify accuracy or spot-check specific moments without scrubbing through the whole file. The right-hand Controller panel shows a summary: total duration, number of speakers detected, number of segments, and confirmation that voice separation and Tag audio events are both on. Step 4 — Export in your format. Click Export in the bottom right of the Controller panel. Choose your format and configure the export options before downloading. Ready to transcribe your first episode? Start a free transcription task →. Automatic Tags — What Fish Audio Captures That Other Tools Miss. This is where Fish Audio's podcast transcription tool diverges most clearly from the alternatives. When someone sighs before answering a question, laughs at mid-sentence, pauses for emphasis, or takes an audible breath — the standard transcription tools ignore all of that. You get the words, stripped of everything else. Fish Audio embeds these events as inline tags at the exact point they occur in the transcript. These tags are generated automatically — no manual annotation, no post-processing step. The Controller panel shows Tag audio events: On by default. What gets tagged. Paralanguage — non-verbal sounds that occur alongside speech. Emotion — affective tone of delivery, captured from context and prosody. Why this matters to podcasters. For most podcast workflows, tags serve three practical purposes. First, they make your transcript more useful as a Show notes source — a transcript that captures [laugh] and [pause] gives your editor richer material to work with than a flat text file. Second, they make it faster to navigate long recordings — you can scan for [sigh] or [emphasis] moments to find emotionally significant parts of the episode without re-listening. Third, and most distinctively, these tags are compatible with Fish Audio's TTS model — meaning a transcript can feed directly back into a voice production workflow without any reformatting. Want to see the tags in action? Upload your first audio file →. Export Formats Explained — Which One Do You Need?. Fish Audio STT supports three export formats. Which one to use depends on what you're doing with the transcript next. SRT is the right choice for most podcasters distributing video content. It's the most widely supported subtitle format — compatible with YouTube, Premiere Pro, Final Cut Pro, and most video platforms. VTT (WebVTT) is the web-native format — use it when you're embedding video on your own site and need inline word timing. JSON gives you the raw STT output without subtitle transformations. Use this if you're feeding the transcript into another tool or building something custom. Export options. When exporting SRT or VTT, you have four additional settings:. - Include tags — keeps bracketed events like [pause] and [sigh] in the subtitle file. Turn this off for clean subtitles; leave it on if you want the expressive metadata preserved. - Include speaker — prefixes each subtitle cue with the detected speaker label (SPK_0, SPK_1). Useful for multi-speaker episodes. - Punctuation — keeps punctuation in the exported text. Turn off for a cleaner token stream if you're doing further processing. - Split mode — choose between Segment (keeps existing STT boundaries) or Max words (regroups cues by word count, punctuation, and speaker changes). Max words with a cap of 7 words per cue tend to produce more readable subtitles for fast speech. Speaker Detection — Telling Your Host from Your Guest. For podcast interviews and panel discussions, speaker detection is one of the most useful features a podcast transcription tool can offer. Fish Audio automatically separates speakers in multi-person recordings. Each segment in the transcript viewer is labeled SPK_0, SPK_1, and so on — corresponding to distinct voices detected in the audio. When creating a task, you can either leave the number of speakers on Auto or set it manually. Setting the exact number tends to produce cleaner speaker boundaries, especially in recordings where one speaker is significantly quieter than the other. When exporting, enabling Include speaker adds the speaker label as a prefix to each subtitle cue. This makes it straightforward to search, edit, or reformat transcripts by speaker — useful if you're pulling quotes for Show notes or editing a transcript down to key exchanges. Note: Speaker detection and speaker-labeled transcripts are available in the Fish Audio web interface. Speaker labels travel with export in SRT, VTT, and JSON formats when Include speaker is enabled. How Much Does It Cost to Transcribe a Podcast?. Fish Audio STT is billed by the minute of audio processed at 300 credits per minute. Free accounts receive 8,000 credits per month — enough for approximately 26 minutes of audio. That covers a short-form episode or a few interview segments. The web interface shows you the exact estimated credits before you confirm a task, so there are no surprises. For teams or high-volume production, paid plans include larger credit pools. See the full pricing breakdown at fish.audio/plan/. Transcribe your next podcast episode in minutes. Start transcribing for free →. Fish Audio vs Other Podcast Transcription Tools. Many podcasters searching for the best podcast transcription tool find that the right choice depends on whether they need plain text transcripts or richer metadata like emotion tags and multi-format export. Here's how Fish Audio compares to other popular options:. Feature Fish Audio Otter.ai Happy Scribe Adobe Podcast Automatic emotion tags ✅ ❌ ❌ ❌ Paralanguage tags ✅ ❌ ❌ ❌ Speaker detection ✅ ✅ ✅ ✅ SRT export ✅ ✅ ✅ ❌ VTT export ✅ ❌ ✅ ❌ JSON export ✅ ❌ ❌ ❌ TTS / Studio integration ✅ ❌ ❌ ❌ Languages 100+ Multi-language 120+ Limited Free tier ✅ 8,000 credits/mo ✅ 300 min/mo ✅ limited ✅. Data sourced from Otter.ai, Happy Scribe, and Adobe Podcast as of March 2026. Most podcast transcription tools focus on delivering plain-text output. Fish Audio is one of the few that embeds emotion and paralanguage tags directly inside the transcript — and one of the few tools that connects transcription to a voice production workflow via Studio integration. If you need clean plain text to show notes or SEO content, any of these tools will work. If you need tagged transcripts, multi-format export, or a path from transcript into voice production, Fish Audio is the most complete option. Another useful option for podcasters is Podsqueeze, an AI platform that helps turn podcast episodes into show notes, timestamps, summaries, social posts, newsletters, and other repurposed content. It's especially helpful for creators who want to save time after recording and turn each episode into multiple content assets for their audience. What's Next — From Transcript to Studio. A tagged transcript is more than a document. It's a script that already knows how it should sound. The tags Fish Audio embeds in your podcast transcript — [calm, reflective], [breath], [determined], [pause] — use the same format as Fish Audio's S2 TTS model. That means a transcript can feed directly into a voice generation pipeline without any reformatting. Fish Audio Studio takes this further. In Studio, tagged scripts become fully editable voice projects: you can edit by chapter, swap voice models, adjust delivery at the word level, and produce multi-track audio — all with the expressive metadata from your original recording intact. STT-to-Studio direct import is a coming soon feature. The transcript format is already compatible — the tags in your STT output are the same tags Studio reads. Import will be a single step once the feature ships. Start transcribing your podcast for free → — or Explore Fish Audio Studio if you're ready to produce. Related:. Fish Audio S2 — Word-Level AI Voice Control Fish Audio STT — Web Interface Fish Audio Studio — Voice Production Fish Audio Pricing & Plans. Fish Audio STT — Transcribe Your Podcast with Fish Audio. [