Speaker Diarization — Audio में Speakers को Identify करें
Hushscript automatically हर speaker को अलग करता है — जिसे field में speaker diarization कहते हैं — और किसने क्या कहा label करता है। यह free included है, paid tier के पीछे नहीं।
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Multi-Speaker Recording Upload करें
कोई भी audio या video format — बस drop करें और हम convert और transcribe करेंगे, 10 hours और 2 GB तक।
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हम हर आवाज़ Separate और Label करते हैं
Speaker diarization automatically चलता है। कोई extra step नहीं, कोई paid add-on नहीं।
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Speakers Rename करें और Export करें
'Speaker 1' को एक click में पूरे transcript में real name दें। TXT, SRT, DOCX, या JSON में export करें।
Speaker Diarization क्या है?
Speaker diarization यह figure out करता है कि किसने कब बोला। Text का एक block मिलने की बजाय, आपको speaker के हिसाब से split transcript मिलती है — वह फ़र्क जो उलझी हुई चीज़ और पढ़ी जा सकने वाली चीज़ के बीच होता है।
Automatic Speaker Identification कैसे काम करता है
Hushscript एक recording में आवाज़ें अलग करता है और हर एक को label करता है। Interviews interviewer और subject के रूप में आते हैं; meetings हर participant को attributed होकर आती हैं।
Speakers को One Click में Relabel करें
“Speaker 1” एक single edit में पूरे transcript में real name बन जाता है।
हम इसका Charge क्यों नहीं करते
बहुत से tools speaker separation को paid tier के पीछे रखते हैं या speakers की संख्या cap करते हैं। हम नहीं करते — यह हर transcript पर free है, क्योंकि इसके बिना transcript केवल आधी useful है।
Interviews, Meetings और Podcasts के लिए बेहतरीन
जहां भी एक से ज़्यादा लोग बात करते हैं, speaker labels heavy lifting करते हैं। → Podcasts · Audio to text
Design से Private
Transcript तैयार होते ही आपकी audio delete हो जाती है। Transcripts rest पर encrypted हैं — data leak में केवल ciphertext expose होगा, आपके शब्द नहीं।
क्यों Hushscript
Free Included
हर transcript पर speaker labels — paid tier नहीं।
One Click में Relabel
पूरे transcript में instantly कोई भी speaker rename करें।
कोई Speaker Cap नहीं
Multiple speakers automatically separated, count पर कोई paid cap नहीं।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Speaker Diarization क्या है?
यह वह step है जो पता लगाता है कि किसने कब बोला, और एक recording को separate speakers में split करता है — ताकि transcript text का एक block नहीं बल्कि एक labeled conversation की तरह पढ़ी जाए।
यह कितने Speakers Handle कर सकता है?
Recording में multiple speakers automatically separated होते हैं; कोई paid speaker cap नहीं है।
Separation कितनी Accurate है?
Clear recordings पर अच्छा काम करता है; heavy overlap या background noise से separation harder होता है, जैसा किसी भी tool के साथ होता है।
क्या मैं Speakers Rename कर सकता/सकती हूं?
हां — 'Speaker 1' को एक click में real name दें, पूरे transcript में।
क्या इसका Extra Cost है?
नहीं — speaker labels हर transcript पर free हैं।
क्या Transcription के बाद Audio रखी जाती है?
नहीं — transcript तैयार होते ही delete हो जाती है। Transcripts rest पर encrypted हैं, इसलिए data leak में केवल unreadable ciphertext expose होगा।