Transcriptiediensten voor studenten
Maak van colleges, seminars en interviews binnen enkele minuten doorzoekbare aantekeningen.
Gratis, geen creditcard nodig
Ondersteunt meer dan 150 talen
Gevertrouwd door meer dan 6 miljoen gebruikers en 41.000+ teams voor transcriptie, ondertiteling en lokalisatie
Hoe academisch materiaal transcriberen?
-
Upload je opname
Voeg een college of interview toe, of importeer het vanuit Google Drive, Dropbox of YouTube.
-
Kies de taal
Meer dan 150 talen en dialecten beschikbaar.
-
Kies AI of professional
AI is binnen enkele minuten tot 98% nauwkeurig. Professionele transcripties zijn binnen 24 uur 99% nauwkeurig.
-
Controleer en markeer
Verbeter elk woord en vind belangrijke passages terwijl je luistert.
-
Exporteer je aantekeningen
Download TXT, DOCX, PDF en meer voor je studie.
Klantervaringen Reviews
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
4,6/5 op G2
-
Het programma is gemakkelijk in gebruik. De tekst wordt snel toegevoegd en is eenvoudig aan te passen.
Gerda Wesselius -
Ideaal programma. Binnen paar minuten ondertiteling. Hij verstaat mijn gesproken taal beter dan youtube
Saskia Klaaysen- HSP Training -
Een prima programma om een deel van je interview juist te laten transcriberen.
Ilse
Veelgestelde vragen
Hoe lang duurt het om een bestand te transcriberen?
Gemiddeld kost het handmatig transcriberen van audio naar tekst ongeveer vier uur per uur audio. Met HappyScribe is het in een paar minuten gedaan!
Hoe lang mag een bestand zijn om getranscribeerd te worden?
HappyScribe transcribeert bestanden van elke lengte. Er is geen limiet voor de bestandsgrootte, wat betekent dat je je interviews niet hoeft te knippen en meerdere bestanden hoeft in te sturen. We accepteren ook meer dan 45 bestandsformaten, waaronder AIFF, M4A, MP3, MP4, WAV en WMA, waardoor het transcriberen van podcastaudio snel en eenvoudig is.
Aan hoeveel sprekers ben ik beperkt in mijn audiobestand?
Of het nu één persoon is of honderd mensen, wij transcriberen alles op uw audiobestand. Bovendien kan onze spraakherkenning detecteren wanneer de spreker is veranderd.