ઈન્ટરવ્યુ ટ્રાન્સક્રિપ્શન — વક્તાના લેબલ અને સમયસ્ટેમ્પ સાથે ઈન્ટરવ્યુ ટ્રાન્સક્રાઈબ કરો

ઈન્ટરવ્યુ ટ્રાન્સક્રિપ્શન.અલગ રેકોર્ડિંગ, એક જ પરિણામ.

ફોન memo, Zoom call, lavalier rig, અથવા handheld field recorder — ઈન્ટરવ્યુ રેકોર્ડિંગ ડ્રોપ કરો અને વક્તા-લેબલ કરાયેલ, સમયસ્ટેમ્પ કરાયેલ ટેક્સ્ટ મેળવો જેને તમે ટાંકણી આપી શકો.

Drop a file, or pick one

MP3 · WAV · M4A · MP4 · MOV · MKV · OGG · OPUS · FLAC · WEBM — up to 100 MB anonymously

Paste a link, we’ll fetch the audio

YouTube · TikTok · Vimeo · Twitter · SoundCloud · Spotify · 50+ more

Record straight from your browser

No card required~90s per 60-min fileSRT · VTT · DOCX · TXTFiles auto-deleted in 24h

બે અવાજ અંદર. બે અવાજ બહાર, લેબલ ��રાયેલ.

મોટાભાગની ઈન્ટરવ્યુઓ એક ઉપકરણ પર બે લોકો હોય છે — ટેબલ પર ફોન, તમારી વચ્ચે રેકોર્ડર. આપણે ઈન્ટરવ્યુ audio ને એક mono channel માંથી પણ પત્રકાર અને સ્ત્રોતમાં અલગ કરીએ છીએ, પછી ટાંકણી માટે દરેક વળાંકને સમયસ્ટેમ્પ કરીએ છીએ.

Field recorder · WAVREC 2 વક્તાઓ · 38:42

auto-detected en-US48 kHz mono · 1411 kbps

~90s

ટ્રાન્સક્રિપ્ટ · streaming94% accuracy

શું તમે મને બતાવી શકો છો કે આઠમીની સવાર તમે શું જોયું?

પાંચ આસપાસ મે આવ્યો. લોડિંગ bay door પહેલાથી જ ખુલ્લો હતો, જે તેવો હોવો જોઈતો નથી.

અને તમે આ door સમસ્યાની રિપોર્ટ કર્યો હતી કે પહેલાં — કોને?

Diane Okafor ને facilities માં, March માં બે વાર. મારી પાસે emails છે.

94% field WAV પરDOCX · TXT · SRT · JSON

This is what loads when the job finishes.

Same layout as the real dashboard — Summary, full Transcript, Speakers tab, Exports. Key points and action items extracted automatically. Auto-tags on every job.

app.transcription.solutions / interview-202.mp3Export

Summary 5Transcript 1,420Speakers 2Exports

interview-202.mp347:08128 kbps CBR2 speakersen-US auto-detected

Founders need post-call content, not just transcripts. Tools force them to stitch 5 apps together.

Sample preview from a founder interview about post-call workflow. Real transcripts look exactly like this — same tabs, same summary block, same key-points / action-items split, same auto-tag chips.

Key points

Gap exists between raw recordings and shippable content — tools stop at transcript.

Show notes, social clips, blog drafts all expected by call's end, not next-day.

Current tooling fragmented across 5 apps — no single pipeline.

Conversion-rate signal flipped a buyer-segment assumption at week 3.

40% of original hypothesis survived — the shape held, mechanics rebuilt.

Action items

Speaker 1Investigate single-pipeline approach to replace 5-app stitch.

Speaker 2Mock how show-notes draft could flow from the transcript.

Speaker 2Pull conversion-rate by segment, Monday EOD.

Speaker 1Map the 5-app stitch & list which steps actually need a human.

Auto-taggedfounder interviewpost-call contenttooling fragmentationsingle pipeline

Try it on your own file — it's free

Rev માણસ. Otter અથવા Trint. અથવા આપણે.

Rev તમારા audio ને human transcribers ને મોકલે છે — ધીમો અને મોંઘો પણ hard audio પર high fidelity. Otter અને Trint AI-first છે આપણા જેમ, પત્રકારો અને સંશોધકો માટે tuned. અહીં દરેક કઠીણ કોણ ફિટ છે.

Option 01

Rev human ટ્રાન્સક્રિપ્શન

વાસ્તવિક લોકો તમારી ઈન્ટરવ્યુ ટાઈપ કરી રહ્યા છે. hostile audio પર શ્રેષ્ઠ, પણ તમે રાહ જુઓ અને તમે ચૂકવો.

Turnaround12–24 કલાક સામાન્ય

ક્લીન audio પર Accuracy99% (દાવો કરાયું)

વક્તા લેબલManual, સમાવેશ કર્યું

ભાષાઓEN human · 30+ AI

Cost · પ્રતિ મિનિટ$1.50 human · $0.25 AI

PrivacyAudio contractors ને મોકલવામાં આવ્યું

Best forકોર્ટ-બાઉન્ડ અથવા publication-critical ઈન્ટરવ્યુઓ bad audio પર જ્યાં તમને human ear જોઈયે અને તમારી પાસે એક દિવસ રાહ છે.

Option 02

Transcription.Solutions

AI ટ્રાન્સક્રિપ્ટ, speaker-split, મિનિટોમાં તૈયાર. ફોન memo, Zoom, અથવા field recorder માટે એ જ engine.

Turnaround~3 મિનિટ audio નો એક કલાક

ક્લીન audio પર Accuracy94–96%

વક્તા લેબલAuto · editor માં રીનેમ કરો

ભાષાઓ99, auto-detected

Cost · પ્રતિ મિનિટ$0.03

PrivacyAudio 24h માં Delete થયું · કોઈ તાલીમ નથી

Best forપત્રકારો, સંશોધકો, અને producers જેઓ સપ્તાહમાં બહુ બધી ઈન્ટરવ્યુઓ કર કરે છે જેમને fast, citable ટેક્સ્ટ જોઈયે contractor ને અપલોડ કર્યા વિના.

Option 03

Otter / Trint

AI ટ્રાન્સક્રિપ્શન research-oriented editor સાથે. English-strong, monthly plans માં લૉક.

TurnaroundReal-time થી ~5 મિનિટ

ક્લીન audio પર Accuracy~90–93%

વક્તા લેબલહાં · EN-tuned

ભાષાઓOtter EN-only · Trint 30+

Cost$17–80/user/mo (subscription)

Privacyડિફૉલ્ટ રીતે account માં સંગ્રહિત

Best forTeams જે દરેક ઈન્ટરવ્યુ ever recorded ની hosted library જોઈયે અને monthly seat fee પ્રતિ user સાથે મને કોઈ વાંધો નથી.

Pricing અને feature flags 2026 અનુસાર સાચું. Human Rev turnaround queue depth અને audio length દ્વારા બદલાય છે.

96% કોઈ good lav પર. હજી cafe રેકોર્ડિંગ પર વાંચી શકાય.

ઈન્ટરવ્યુ accuracy એ બાઉન્ડેડ છે જે mic એ વાસ્તવમાં સાંભળ્યું. દરેક વક્તા પર Close-mic stereo ceiling છે; ઘોંઘાટીયો ટેબલ પર રાખેલો ફોન floor છે. નીચેનો આંકડો production interview files માંથી આવે છે, synthetic benchmarks નથી.

૮ વસ્તુઓ જે લોકો ઈન્ટરવ્યુ ટ્રાન્સક્રિપ્શન વિશે પૂછે છે.

01શું હું આ ટ્રાન્સક્રિપ્ટ્સ published article માં વપરાશ કર્યા વિના audio વિરુદ્ધ ચકાસ્યા કર શકું?+

direct quotes માટે — નહીં, હમેશા audio વિરુદ્ધ ચકાસો. 94% accuracy પર AI ટ્રાન્સક્રિપ્ટ્સ હજી પણ 17 માંથી એક શબ્દ misread કર્યા અને quote માં ખોટો શબ્દ correction છે. ટ્રાન્સક્રિપ્ટ navigation અને drafting માટે છે; audio સત્ય source છે.

02મારો રેકોર્ડર stereo WAV સંચય કર્યું એક mic પ્રતિ વક્તા સાથે. હું શું કરું?+

તે ફાઇલ સીધો અપલોડ કરો — પહેલા mono માં રૂપાંતર કરશો નહીં. આપણે બે channels શોધી કાઢ અને દરેક તેના પોતાના diarization track ને પાથ રોષણ કર્યા, જે highest-accuracy પાથ છે આપણી પાસે. 96%+ quiet room પર અપેક્ષા કરો.

03Phone call પર રેકોર્ડ કર્યા ઈન્ટરવ્યુ વિશે શું?+

Phone audio 8 kHz narrow-band છે, જે clean line પર પણ accuracy ૮૮% આસપાસ caps. આપણે હજી પણ બે parties અલગ કર્યા channel separation વાપરીને જો તમારો recorder app તેમને અલગ કર્યા captured (મોટાભાગે કર્યા). VoIP calls WhatsApp અથવા Signal પર PSTN કરતા થોડા better sound.

04શું હું off-the-record વિભાગો transcript શેર કર્યા પહેલા redact કર્યા શકું?+

હાં. editor માં, timestamp તમે range select કરો અને તેને `[REDACTED]` તરીકે ચિહ્નિત કરો. export timestamp range ની text રીપ્લેસ કર્યા redaction marker સાથે પણ કર્યા તો document હજી પણ audio ટ્રેક કર્યા.

05શું તમે તમારી ઈન્ટરવ્યુ रેકોર્ડિંગ પર મોડલ્સ તાલીમ આપો છો?+

નહીં. Source audio પૂર્ણતા પછી ૨૪ કલાક અંદર આપણી infrastructure માંથી Delete કર્યું, અને આપણે કોઈ plan હેઠળ customer રેકોર્ડિંગ માટે model તાલીમમાં વપરાશ કરતા નથી. ટ્રાન્સક્રિપ્ટ text તમારો account માં રહે છે જ્યાં સુધી તમે તેને Delete કર્યા.

06ત્રણ અથવા સાત લોકો panel ઈન્ટરવ્યુ પર — શું diarization હજી પણ કાર્ય કર્યા?+

લગભગ છ distinct voices સુધી, હાં, પણ speaker assignment પર accuracy દરેક added person સાથે ડ્રોપ કર્યા અને જ્યારે બે speakers સમાન લાગે છે પણ વધુ ખરાબ બને છે. transcript lands પછી speaker chips પર ૨–૩ મિનિટ rename pass પ્લાન કર્યા.

07શું તમે ઈન્ટરવ્યુઓ English કરતા ફરી બીજી ભાષાઓમાં ટ્રાન્સક્રાઈબ કર્યા શકો છો?+

૯૯ ભાષાઓ, auto-detected. Code-switching (English સ્ત્રોત mid-sentence મ��ં Spanish માં સ્લીપ) ૧૨ language pairs માં હેન્ડલ કર્યું. Accuracy ભાષા દ્વારા બદલાય છે — European ભાષાઓ English મેચ; low-resource African અને Central Asian ભાષાઓ ૫–૧૦ પોઈન્ટ નીચું ચલાવે છે.

08હું Zoom call પર રેકોર્ડ કર્યું — શું હું તમારો Zoom page નો બદલે વપરાશ કર્યો જોઈયે?+

એ જ engine, એ જ પરિણામ. Zoom page cloud-recording specifics આવરે છે (per-participant audio, dial-in degradation). જો તમે Zoom પર એક સમયે એક ઈન્ટરવ્યુ conduct કર્યું, કોઈ પણ path કાર્ય કર્યું — MP4 અહીં ડ્રોપ કર્યો અને વક્તા લેબલ એક જ બહાર આવે છે.