பேட்டை உரை நூல்படுத்தல் — பேச்சாளர் சுட்டுணர்வுடன் பேட்டையை உரையாக நூல்படுத்தவும், நேர முத்திரைகளுடன்

பேட்டை உரை நூல்படுத்தல்.வெவ்வேறு பதிவு, ஒரே விளைவு.

Phone memo, Zoom அழைப்பு, lavalier rig அல்லது handheld field recorder — பேட்டை பதிவுஐ இடுங்கள், பேச்சாளர் சுட்டப்பட்ட, நேர முத்திரை உரையைப் பெறுங்கள்.

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

இரண்டு குரல்கள் உள்ளே. இரண்டு குரல்கள் வெளியே, சுட்டப்பட்டவை.

பெரும்பாலான பேட்டைகள் இரண்டு பேர் ஒரு சாதனத்தில் — மேசை மீது phone, உங்களுக்கு இடையே recorder. நாங்கள் பேட்டை audioஐ ஒரு mono channel-லிருந்தும் reporter ஆக பிரிக்கிறோம், பொறுக்கும் ஒவ்வொன்றிற்கும் ntimestamp நேர முத்திரை செய்கிறோம்.

Field recorder · WAVREC 2 speakers · 38:42

auto-detected en-US48 kHz mono · 1411 kbps

~90s

Transcript · streaming94% நுணுக்கம்

Can you walk me through what you saw the morning of the eighteenth?

I got there around six. The loading bay door was already open, which it shouldn't have been.

And you'd reported the door issue before — to whom?

To Diane Okafor in facilities, twice in March. I have the emails.

field WAV-ல் 94%DOCX · 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 human. Otter அல்லது Trint. அல்லது நாம்.

Rev உங்கள் audioவை மனித transcriber-களுக்கு பাठவுகிறது — மெதுவாக ��னால் விலை அதிகம் ஆனால் கடினமான audio-ல் உচ்ச fidelity. Otter ஆ Trint AI-first நாங்களைப் போல், பத்திரிகைசாலை ஆ গவய்ய்வாளர்களுக்கு tuned. ஒவ்வொன்றும் எங்கு பொருந்துகிறது என்பது இங்கே உள்ளது.

Option 01

Rev human transcription

உண்மையான மக்கள் உங்கள் பேட்டையை தட்டிக்கொண்டு வருகிறார்கள். தீய audio-ல் சிறந்தது, ஆனால் நீங்கள் காத்துக்கொள்ளவேண்டும் ஆ பணமும் கொடுக்க வேண்டும்.

Turnaround12–24 மணி நேரம் common

Accuracy on clean audio99% (claimed)

Speaker labelsManual, included

LanguagesEN human · 30+ AI

Cost · per min$1.50 human · $0.25 AI

PrivacyAudio contractors-க்கு பாठவப்படும்

Best forCourt-bound அல்லது publication-critical பேட்டைகள் தீய audio-ல் நீங்கள் மனித ear தேவை ஆ ஒரு நாள் காத்துக்கொள்ள்வேண்டும்.

Option 02

Transcription.Solutions

AI transcript, speaker-split, நிமிषங்களில் தயாரம். Phone memo, Zoom அல்லது field recorder-க்கு ஒரே engine.

Turnaround~3 min per hour of audio

Accuracy on clean audio94–96%

Speaker labelsAuto · editor-ல் மறுபெயரிடு

Languages99, auto-detected

Cost · per min$0.03

PrivacyAudio 24h-ல் நீக்கப்படும் · training இல்லை

Best forபத்திரிகை, গவய்வாளர் ஆ producer-கள் வாரத்திற்கு பல பேட்டைகளைச் செய்பவர்கள் দ்রுத, citable உரை தேவைப்படும் contractor-க்கு upload செய்யாமல்.

Option 03

Otter / Trint

AI transcription research-oriented editor உடன். English-strong, monthly plan-க்கு locked.

TurnaroundReal-time to ~5 min

Accuracy on clean audio~90–93%

Speaker labelsYes · EN-tuned

LanguagesOtter EN-only · Trint 30+

Cost$17–80/user/mo (subscription)

PrivacyAccount-ல் stored by default

Best forTeam-கள் எல்லா பேட்டைகளின் hosted library விரும்பும், monthly seat fee per user கொடுக்க விரும்பாவர்.

Pricing ஆ feature flags 2026 accurate. Human Rev turnaround queue depth ஆ audio length-ன் மாறுபாடு.

நல்ல lav-ல் 96%. Cafe பதிவில் இன்னும் படிக்கக்கூடியது.

Interview accuracy பல்பொருளக் கடையால் bounded, பேச்சாளர் ஒவ்வொன்றில் close-mic stereo ceiling; noisy table-ல் phone floor ஆகும். கீழே உள்ள numbers production interview file-லிருந்து, synthetic benchmark-ல் இல்லை.

மக்கள் கேட்டும் 8 விஷயங்கள். பேட்டை உரை நூல்படுத்தல் பற்றி

01நான் published article-ல் இந்த transcript-குஐ use செய்ய முடியும் audio verify செய்யாமல்.+

Direct quote-களுக்கு — இல்லை, எப்போதும் audio-ல் verify செய்யவும். AI transcript 94% accuracy-க்கு still misread one word 17-ல் average-ல், ஆ quote-ல் wrong word correction ஆ. Transcript navigation ஆ drafting-க்கு; audio source of truth ஆ.

02My recorder stereo WAV save செய்தது ஒரு mic per speaker-உடன். நான் என்ன செய்ய வேண்டும்?+

Upload செய்யவும் அந்த file directly — mono first convert to செய்யாமல். நாங்கள் two channel detect செய்கிறோம் ஆ ஒவ்வொரு diarization track-ற்கு route செய்கிறோம், அதுதான் highest-accuracy path. Expect 96%+ quiet room-ல்.

03Phone call-ஆ record செய்யப்பட்ட interview பற்றி?+

Phone audio 8 kHz narrow-band ஆ, accuracy cap around 88% clean line-க்கும். நாங்கள் இன்னும் two parties split செய்கிறோம் channel separation ஆ உங்கள் recorder app ஐ capture செய்தால் separately (பெரும்பாலாக செய்கிறது). VoIP WhatsApp அல்லது Signal-ல் PSTN அதிக sound ஆ.

04நான் off-the-record section redact செய்ய முடியும் share transcript-லிருந்து முன்னர்.+

Yes. Editor-ல், timestamp range select செய்யவும் ஆ `[REDACTED]` mark செய்யவும். Export text redaction marker-அ replace செய்கிறது ஆனால் timestamp-ஐ வைத்துக்கொள்ளுமிறு அதனால் document audio எற்கும் track செய்கிறது.

05நீங்கள் model train செய்கிறீர்கள் my interview recording-ல்?+

இல்லை. Source audio infrastructure-லிருந்து 24 hour நிறைவு நீக்கப்படுகிறது, ஆ நாங்கள் customer recording use செய்வோம் model training-க்கு எந்த plan-க்க்க்கு. Transcript text account-ல் வைத்திருக்கிறது நீங்கள் நீக்கும் வரை.

06Panel interview மூன்று அல்லது நான்கு மக்கள் — diarization இன்னும் செய்ய?+

Up to about six distinct voice, yes, ஆனால் speaker assignment accuracy drop-ஸ் add person-உடன் ஆ worst ஆகுமிறு two speaker sound similar அது போல். Plan 2–3 minute rename pass speaker chip-ல் transcript land-ஸ் பின்னர்.

07நீங்கள் transcribe செய்য முடியும் English தவிர language-ல் interview.+

99 language, auto-detected. Code-switching (English source mid-sentence Spanish-ற்க்க் slip) handle வருமிறு 12 language pair-ல். Accuracy vary language-நன் — European language English match; low-resource African ஆ Central Asian language run 5–10 point lower.

08நான் Zoom call-ல் record செய்கிறேன் — நான் உங்கள் Zoom page use செய்य வேண்டும் instead?+

ஒரே engine, ஒரே result. Zoom page cover செய்கிறது cloud-recording specific (per-participant audio, dial-in degradation). நீங்கள் one interview time-ல் conduct செய்தால் Zoom over, ஒன்றுமே path work — MP4 drop செய்யவும் இங்கே ஆ speaker label same way வெளியே வந்துவிடுகிறது.