स्पीच से टेक्स्ट, सही तरीके से
स्वचालित वाक् पहचान (ASR) के साथ रिकॉर्ड किए गए भाषण — साक्षात्कार, बैठकें, व्याख्यान, वॉयस नोट्स — को संरचित टेक्स्ट में बदलें। ScribeToAny लगभग 98 भाषाओं में समर्पित GPU पर Whisper-श्रेणी के मॉडल चलाता है, विराम चिह्न जोड़ता है, और वक्ताओं को लेबल कर सकता है; स्पष्ट ऑडियो सर्वोत्तम परिणाम देता है।
- AI ट्रांसक्रिप्शन
- 98 भाषाएं
- एन्क्रिप्टेड, हम आपकी फ़ाइलों पर AI को कभी प्रशिक्षित नहीं करते
अपनी रिकॉर्डिंग से शुरू करें
ऑडियो या वीडियो फ़ाइल यहाँ छोड़ें, या चुनने के लिए क्लिक करें।
आपको क्या मिलता है: एक असली ट्रांसक्रिप्ट
दो वक्ताओं (सिंथेटिक आवाज़ें) वाले 64-सेकंड के इंटरव्यू का बिना संपादित किया गया आउटपुट, जिसे स्पीकर पहचान चालू करके ट्रांसक्राइब किया गया है। केवल शुरुआती पंक्तियाँ दिखाई गई हैं।
SPEAKER_00 (0:00) Welcome back to Small Shop Stories. SPEAKER_00 (0:02) Today I'm talking to Maya, who runs a tiny bakery on the SPEAKER_00 (0:05) corner of Mill Street. SPEAKER_01 (0:07) Thanks for having me. SPEAKER_01 (0:08) It's really small, just two ovens and a counter. SPEAKER_00 (0:12) So how does a normal day start for you?
1 00:00:00,000 --> 00:00:01,680 [SPEAKER_00] Welcome back to Small Shop Stories. 2 00:00:02,160 --> 00:00:05,320 [SPEAKER_00] Today I'm talking to Maya, who runs a tiny bakery on the 3 00:00:05,320 --> 00:00:06,320 [SPEAKER_00] corner of Mill Street.
मूल स्क्रिप्ट से मिलान करने पर, 189 में से केवल 4 शब्द अलग निकले — यानी 2.1% वर्ड एरर रेट (जिसमें “eighty” की जगह लिखे “80” को त्रुटि माना गया है) — और सभी 14 स्पीकर टर्न सही लेबल किए गए। यह साफ़ आवाज़ की रिकॉर्डिंग थी; शोरगुल वाले ऑडियो और एक साथ बोलने पर स्कोर कम रहता है। पूरी ट्रांसक्रिप्ट और स्कोरिंग का विवरण देखें
यह कैसे काम करता है
- 1
अपलोड करें
ऑडियो या वीडियो फ़ाइल खींचकर छोड़ें या लिंक पेस्ट करें। सभी सामान्य प्रारूप स्वीकार किए जाते हैं।
- 2
ट्रांसक्राइब करें
AI टाइमस्टैम्प और वैकल्पिक वक्ता लेबल के साथ ट्रांसक्राइब करता है, आमतौर पर कुछ ही मिनटों में।
- 3
निर्यात करें
सेगमेंट को ऑनलाइन संपादित करें, फिर TXT, SRT, VTT, TSV, CSV, JSON, PDF या DOCX निर्यात करें।
ScribeToAny क्यों
- लगभग 98 भाषाओं में Whisper-श्रेणी के मॉडल के साथ स्वचालित वाक् पहचान (ASR), स्पष्ट, अच्छी तरह से रिकॉर्ड किए गए भाषण पर सबसे सटीक।
- स्वचालित वक्ता पृथक्करण: बैठकों, पैनल चर्चाओं और साक्षात्कारों में अलग-अलग आवाज़ों (वक्ता 1, वक्ता 2) को लेबल करता है।
- विराम चिह्न, बड़े अक्षर और वाक्य विराम स्वचालित रूप से जोड़े जाते हैं, जिससे बोले गए विचार पैराग्राफ के रूप में पढ़े जा सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI स्पीच रिकग्निशन सरल ऑडियो फ़ाइल रूपांतरण से किस प्रकार भिन्न है?
फ़ाइल रूपांतरण केवल प्रारूपों के बीच ऑडियो को फिर से एनकोड करता है (जैसे WAV से MP3)। स्पीच रिकग्निशन (ASR) गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके मानव ध्वनियों को लिखित शब्दों में डिकोड करता है, विराम चिह्न जोड़ता है और वक्ताओं को अलग करता है।
क्या यह लाइव डिक्टेशन है या फ़ाइल ट्रांसक्रिप्शन?
फ़ाइल ट्रांसक्रिप्शन। आप ऑडियो अपलोड या रिकॉर्ड करते हैं और टाइमस्टैम्प के साथ एक पूरी ट्रांसक्रिप्ट प्राप्त करते हैं। क्योंकि मॉडल पूरी रिकॉर्डिंग को देखता है, यह आसपास के संदर्भ का उपयोग कर सकता है — आमतौर पर उन उपकरणों की तुलना में अधिक सटीक जो आपके बोलते ही शब्द-दर-शब्द अनुमान लगाते हैं — और आपको वक्ता लेबल, खंड संपादन और 8 निर्यात प्रारूप भी मिलते हैं।
क्या मेरा ऑडियो निजी है?
हाँ। फ़ाइलें HTTPS पर सीधे एन्क्रिप्टेड क्लाउड स्टोरेज में अपलोड होती हैं, केवल आपके खाते को दिखती हैं। हम आपकी फ़ाइलों पर कभी भी AI को प्रशिक्षित नहीं करते हैं। ट्रांसक्रिप्ट तब तक निजी रहते हैं जब तक आप स्पष्ट रूप से केवल-पढ़ने का साझा लिंक नहीं बनाते, जिसे आप किसी भी समय रद्द कर सकते हैं। आप वर्कस्पेस से कोई भी फ़ाइल या ट्रांसक्रिप्ट जब चाहें स्थायी रूप से हटा भी सकते हैं।
क्या "um" और "uh" जैसे भराव शब्द रखे जाते हैं?
आमतौर पर नहीं। Whisper-श्रेणी के मॉडल साफ़-सुथरा लिखने की प्रवृत्ति रखते हैं: अधिकांश भराव शब्द, गलत शुरुआत और दोहराए गए शब्दों को छोड़ दिया जाता है, जिससे पाठ पढ़ना आसान हो जाता है। यदि आपको सख्त शब्दशः ट्रांसक्रिप्ट की आवश्यकता है — उदाहरण के लिए अनुसंधान के लिए — तो ऑडियो को दोबारा चलाते समय उन्हें संपादक में वापस जोड़ें।
क्या मैं फ़ाइल अपलोड करने के बजाय अपने माइक्रोफ़ोन में बोल सकता हूँ?
हाँ — अपने कार्यक्षेत्र में “ऑडियो रिकॉर्ड करें” का उपयोग करें। यह ब्राउज़र में रिकॉर्ड करता है, फिर अपलोड के समान विकल्पों के साथ रिकॉर्डिंग को ट्रांसक्राइब करता है। यह लाइव कैप्शनिंग नहीं है: रिकॉर्डिंग बंद करने के बाद टेक्स्ट दिखाई देता है, यही कारण है कि यह संदर्भ के लिए पूरी रिकॉर्डिंग का उपयोग कर सकता है।