Interviews transcriberen naar tekst

Elk transcript kan automatische sprekerherkenning bevatten. Vragen en antwoorden worden toegewezen aan Spreker 1, Spreker 2, enzovoort – zo leest een tweegesprek als een dialoog, niet als een muur van tekst. Bij panelinterviews en focusgroepen krijgt elke stem een eigen label.

Interviews klinken zelden als studiogeluid. Whisper Large-v3 gaat aanzienlijk beter om met accenten, spontane spraak, valse starts en vakjargon dan lichtgewicht modellen – daarom draaien we het volledige model voor elke gebruiker. Reken op 95–98% nauwkeurigheid bij heldere audio; de browser-editor maakt de resterende correcties snel.

Opnames in 95+ talen worden ondersteund met automatische taalherkenning, en transcripten kunnen worden vertaald tussen 20+ grote talen – handig voor meertalige onderzoeksprojecten.

Ethische commissies en redactiestatuten vragen steeds vaker waar opnames terechtkomen. Bij Axilero is het antwoord simpel: audio wordt verwerkt op GPU-servers binnen de EU, automatisch verwijderd zodra de opdracht klaar is, en nooit gebruikt voor AI-training of gedeeld met wie dan ook. Dat sluit direct aan op het beginsel van dataminimalisatie uit de AVG – de opname bestaat in onze systemen alleen gedurende de minuten die de transcriptie duurt.

Exporteer naar DOCX om te annoteren in Word, naar platte tekst of Markdown voor analysesoftware, of naar JSON met tijdcodes per segment als je terug wilt springen naar het exacte moment van een citaat. Tijdcodes blijven behouden tijdens het bewerken, zodat verificatie tegen de originele audio eenvoudig blijft.