इंटरव्यू को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करें

हर ट्रांसक्रिप्ट में स्वचालित स्पीकर पहचान शामिल की जा सकती है। प्रश्न और उत्तर Speaker 1, Speaker 2 आदि को सौंपे जाते हैं — जिससे दो व्यक्तियों का इंटरव्यू संवाद की तरह पढ़ा जा सकता है, टेक्स्ट के ढेर की तरह नहीं। पैनल इंटरव्यू और फ़ोकस ग्रुप में हर आवाज़ को अपना लेबल मिलता है।

इंटरव्यू की आवाज़ शायद ही कभी स्टूडियो जैसी होती है। Whisper Large-v3 उच्चारण, सहज बोलचाल, अधूरे वाक्यों और विषय-विशेष शब्दावली को हल्के मॉडलों की तुलना में कहीं बेहतर संभालता है — इसीलिए हम हर उपयोगकर्ता के लिए पूरा मॉडल चलाते हैं। साफ़ ऑडियो पर 95–98% सटीकता की अपेक्षा करें; शेष सुधार ब्राउज़र एडिटर में जल्दी हो जाते हैं।

95+ भाषाओं की रिकॉर्डिंग स्वचालित भाषा पहचान के साथ समर्थित हैं, और ट्रांसक्रिप्ट का 20+ प्रमुख भाषाओं के बीच अनुवाद किया जा सकता है — बहुभाषी शोध परियोजनाओं के लिए उपयोगी।

शोध नैतिकता समितियाँ और संपादकीय नीतियाँ अब अक्सर पूछती हैं कि रिकॉर्डिंग कहाँ जाती है। Axilero के साथ उत्तर सरल है: ऑडियो EU स्थित GPU सर्वरों पर प्रोसेस होता है, जॉब पूरा होते ही अपने आप डिलीट हो जाता है, और कभी भी AI प्रशिक्षण में उपयोग या किसी के साथ साझा नहीं किया जाता। रिकॉर्डिंग हमारे सिस्टम में केवल उतने मिनट रहती है जितने ट्रांसक्रिप्शन में लगते हैं — यह GDPR के डेटा-न्यूनीकरण सिद्धांत के अनुरूप है।

Word में एनोटेट करने के लिए DOCX, विश्लेषण सॉफ़्टवेयर के लिए प्लेन टेक्स्ट या Markdown, या प्रति-सेगमेंट टाइमस्टैम्प वाले JSON में एक्सपोर्ट करें — ताकि किसी उद्धरण के सटीक क्षण पर वापस जा सकें। टाइमस्टैम्प संपादन के बाद भी बने रहते हैं, इसलिए मूल ऑडियो से सत्यापन आसान रहता है।