Tiếng Việt là ngôn ngữ chính thức của Việt Nam với ước tính khoảng 85–90 triệu người sử dụng trên toàn thế giới. Trong công việc hàng ngày, từ học tập, phỏng vấn, bài giảng đến các tin nhắn thoại cá nhân, việc chép lại âm thanh thủ công tốn rất nhiều thời gian. Nhằm giải quyết nhu cầu này, đội ngũ hearlog đã phát triển nền tảng xử lý âm thanh trực tiếp trên web, giúp người dùng tiết kiệm công sức mà không cần cài đặt ứng dụng phức tạp.
Về mặt ngôn ngữ học, tiếng Việt là một ngôn ngữ đơn lập và có thanh điệu vô cùng phong phú với 6 thanh (ngang, huyền, hỏi, ngã, sắc, nặng). Việc phát âm đúng thanh điệu quyết định hoàn toàn ý nghĩa của từ. Bên cạnh đó, tiếng Việt có sự phát âm khác biệt rõ rệt giữa ba miền Bắc, Trung, Nam, bao gồm cả từ ngữ địa phương và ngữ điệu riêng. Trong môi trường công sở và công nghệ hiện đại, người nói cũng thường xuyên kết hợp các thuật ngữ tiếng Anh vào các câu nói tiếng Việt (hiện tượng chêm đệm ngôn ngữ - code-switching).
Các phần mềm nhận dạng giọng nói cũ thường gặp khó khăn khi phân biệt các từ có thanh điệu gần giống nhau hoặc khi xử lý giọng nói vùng miền và các từ tiếng Anh xen kẽ. hearlog được thiết kế để nhận diện ngữ cảnh cuộc trò chuyện, hỗ trợ xử lý giọng nói tiếng Việt tự nhiên ngay cả khi có sự xuất hiện của các từ ngữ tiếng Anh trong cùng một đoạn âm thanh.
Phương thức hoạt động của hearlog rất đơn giản. Bạn có thể tải lên các tệp âm thanh có sẵn với dung lượng tối đa 100MB mỗi tệp. Hệ thống hỗ trợ nhiều định dạng phổ biến như MP3, M4A, WAV, OGG, OPUS (bao gồm cả ghi âm thoại từ WhatsApp), AAC, WebM và FLAC. Ngoài ra, bạn có thể ghi âm trực tiếp thông qua trình duyệt. Nếu kết nối mạng của bạn bị gián đoạn trong khi đang ghi âm, hearlog vẫn tiếp tục ghi âm offline và sẽ tự động tải tệp lên khi có mạng trở lại. Lưu ý rằng quá trình tạo văn bản từ âm thanh đòi hỏi phải có kết nối internet để xử lý.
Sau khi quá trình chuyển đổi hoàn tất, hearlog cung cấp nhiều tính năng hữu ích. Bạn có thể tạo bản tóm tắt tự động theo 5 phong cách khác nhau bằng AI, dịch văn bản sang hơn 50 ngôn ngữ được hỗ trợ và phân tách đoạn hội thoại bằng nhãn chung như "Speaker 1" và "Speaker 2". hearlog không xác định danh tính hay tên của người nói và không nhận diện giọng nói cá nhân. Kết quả cuối cùng có thể xuất ra định dạng PDF hoặc tài liệu Word.
hearlog hoạt động hoàn toàn trên trình duyệt web, không yêu cầu tải ứng dụng di động và không cần nhập thẻ tín dụng để bắt đầu sử dụng.