
لمبی ویڈیوز کے لیے AI سب ٹائٹل جنریٹر
جب ویڈیو کی لمبائی چند منٹوں سے ایک یا دو گھنٹے تک بڑھ جاتی ہے تو سب ٹائٹل کی تیاری میں دشواری تیزی سے بڑھ جاتی ہے: پہچاننے کے لیے متن کی بڑی مقدار، بولنے کی رفتار میں نمایاں تغیرات، جملے کے زیادہ پیچیدہ ڈھانچے، اور ٹائم لائن شفٹوں کے لیے زیادہ حساسیت۔ نتیجتاً، تخلیق کاروں، کورس ڈویلپرز، اور پوڈ کاسٹ ٹیموں کی بڑھتی ہوئی تعداد ایک زیادہ مستحکم، اعلیٰ درستگی کے حل کی تلاش میں ہے۔ لمبی ویڈیوز کے لیے AI سب ٹائٹل جنریٹر. اسے نہ صرف بڑی فائلوں پر تیزی سے کارروائی کرنی چاہیے بلکہ پوری ویڈیو میں کامل ہم آہنگی اور معنوی ہم آہنگی کو بھی برقرار رکھنا چاہیے۔ مواد کی رسائی کو بڑھانے، دیکھنے کے تجربات کو بہتر بنانے، یا کثیر لسانی سامعین کے لیے سب ٹائٹلز فراہم کرنے والے صارفین کے لیے، ایک قابل اعتماد AI سب ٹائٹل جنریشن ورک فلو صرف کارکردگی کو بڑھانے کے بارے میں نہیں ہے—یہ مواد کے معیار کو یقینی بنانے کے بارے میں ہے۔.
سب ٹائٹل جنریشن میں طویل شکل والی ویڈیوز کو جن چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے وہ مختصر شکل والی ویڈیوز سے بالکل مختلف ہیں۔ سب سے پہلے، طویل شکل والی ویڈیوز میں تقریری مواد زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے: دورانیہ جتنا طویل ہوگا، مقررین کی تقریر کی شرح، لہجے اور وضاحت میں فرق کا امکان اتنا ہی زیادہ ہوگا۔ یہ "اسپیچ ڈرفٹ" براہ راست AI کی شناخت کی درستگی کو متاثر کرتا ہے۔ دوسرا، طویل ویڈیوز میں اکثر پس منظر کی متعدد آوازیں ہوتی ہیں—جیسے لیکچرز میں صفحہ موڑنے کی آوازیں، انٹرویوز میں محیطی شور، یا میٹنگ کی ریکارڈنگ میں کی بورڈ کلکس—یہ سب تقریر کی لہروں کو پارس کرنا مشکل بنا دیتے ہیں۔ اس کے ساتھ ہی، لمبی ویڈیوز میں جملے کی ساخت کی منطق پر عمل کرنا زیادہ مشکل ہوتا ہے—AI کو نہ صرف مواد کو پہچاننا چاہیے بلکہ دسیوں منٹ یا اس سے بھی گھنٹوں کی آڈیو میں جملے کی حدود کو درست طریقے سے پہچاننا چاہیے۔ مزید برآں، طویل ویڈیوز میں آڈیو کا معیار اکثر متضاد ہوتا ہے۔ زوم، ٹیمز، یا کلاس روم کی ریکارڈنگ جیسے ذرائع ناہموار حجم کی سطح یا ضرورت سے زیادہ آڈیو کمپریشن کا شکار ہو سکتے ہیں، جس سے شناخت مزید پیچیدہ ہو سکتی ہے۔.
نتیجتاً، معیاری کیپشننگ ٹولز ایک گھنٹے سے زیادہ کی ویڈیوز پر کارروائی کرتے وقت اکثر ہکلانے، الفاظ کو چھوڑنا، تاخیر، ٹائم لائن کی غلط ترتیب، یا مکمل طور پر کریش جیسے مسائل کا سامنا کرتے ہیں۔ تمام AI کیپشننگ ٹولز قابل اعتماد طور پر ایک گھنٹے سے زیادہ طویل ویڈیوز کی حمایت نہیں کرتے ہیں۔ اس لیے بہت سے صارفین ایسے حل تلاش کر رہے ہیں جو خاص طور پر طویل شکل والی ویڈیوز کے لیے موزوں ہیں۔.
ایک سے دو گھنٹے تک چلنے والی ویڈیو کے لیے سب ٹائٹلز بنانے کے لیے، AI کو چھوٹی ویڈیوز کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ تکنیکی عمل سے گزرنا چاہیے۔ درج ذیل اقدامات اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ سب ٹائٹلز نہ صرف تخلیق کیے گئے ہیں بلکہ توسیع شدہ ٹائم لائن پر مستحکم، درست اور مطابقت پذیر بھی رہیں گے۔.
لمبی ویڈیوز پر کارروائی کرتے وقت، AI پوری آڈیو فائل کو ایک ساتھ ماڈل میں فیڈ نہیں کرتا ہے۔ ایسا کرنے سے فائل کے سائز کی حدود کی وجہ سے شناخت کی ناکامی یا سرور کے ٹائم آؤٹ کا خطرہ ہے۔ اس کے بجائے، سسٹم سب سے پہلے آڈیو کو چھوٹے حصوں میں سیمنٹک معنی یا مدت کی بنیاد پر تقسیم کرتا ہے، جس میں ہر ایک چند سیکنڈ سے لے کر کئی دس سیکنڈ تک ہوتا ہے۔ یہ شناختی کام کے مستحکم عمل کو یقینی بناتا ہے۔ سیگمنٹنگ میموری کے استعمال کو بھی کم کرتی ہے، جس سے ماڈل کو موثر طریقے سے کام کرنے کی اجازت ملتی ہے۔.
آڈیو سیگمنٹیشن کے بعد، AI بنیادی مرحلے کی طرف بڑھتا ہے: تقریر کو متن میں تبدیل کرنا۔ انڈسٹری کے معیاری ماڈلز میں ٹرانسفارمر، wav2vec 2.0، اور Whisper شامل ہیں۔.
مختلف ماڈلز طویل ویڈیوز کے لیے شناخت کی درستگی میں نمایاں تغیرات پیش کرتے ہیں۔ مزید جدید ماڈل تفصیلات کو بہتر طریقے سے منظم کرتے ہیں جیسے کہ تقریر کی شرح میں اتار چڑھاؤ، وقفے اور معمولی شور۔.
ذیلی عنوانات مسلسل متن نہیں ہیں بلکہ معنی کے لحاظ سے تقسیم کردہ مختصر حصے ہیں۔ مختصر ویڈیوز کے لیے جملے کی تقسیم نسبتاً سیدھی ہے، لیکن لہجے میں تبدیلی، طویل بولنے کی تھکاوٹ، اور منطقی منتقلی کی وجہ سے طویل ویڈیوز کے لیے مشکل ہو جاتی ہے۔ AI اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ لائنوں کو کب توڑنا ہے یا جملوں کو ضم کرنا ہے، تقریر کے وقفوں، معنوی ساخت، اور امکانی ماڈلز پر انحصار کرتا ہے۔ زیادہ درست سیگمنٹیشن پوسٹ ایڈیٹنگ کی کوشش کو کم کر دیتا ہے۔.
بے عیب متن کی شناخت کے باوجود، سرخیاں اب بھی آڈیو کے ساتھ مطابقت پذیر نہیں ہوسکتی ہیں۔ لمبی ویڈیوز خاص طور پر "شروع میں درست، بعد میں" مسائل کا شکار ہوتی ہیں۔ اس کو حل کرنے کے لیے، AI جبری الائنمنٹ ٹیکنالوجی کو استعمال کرتا ہے، جو آڈیو ٹریک کے ساتھ تسلیم شدہ متن کے لفظ سے مماثل ہے۔ یہ عمل ملی سیکنڈ کی درستگی پر کام کرتا ہے، پوری ویڈیو میں مسلسل سب ٹائٹل ٹائمنگ کو یقینی بناتا ہے۔.
لمبی ویڈیوز ایک الگ خصوصیت کا اشتراک کرتی ہیں: مضبوط متعلقہ کنکشن۔ مثال کے طور پر، ایک لیکچر ایک ہی بنیادی تصور کو بار بار دریافت کر سکتا ہے۔ ذیلی عنوان کی ہم آہنگی کو بڑھانے کے لیے، AI شناخت کے بعد ثانوی اصلاح کے لیے زبان کے ماڈلز کو استعمال کرتا ہے۔ ماڈل اس بات کا جائزہ لیتا ہے کہ آیا سیاق و سباق کی بنیاد پر کچھ الفاظ کو تبدیل، ضم، یا ایڈجسٹ کیا جانا چاہیے۔ یہ قدم طویل شکل والے ویڈیو کیپشنز کی روانی اور پیشہ ورانہ مہارت کو نمایاں طور پر بہتر بناتا ہے۔.
طویل ویڈیوز کے لیے سب ٹائٹلز بنانے کے تناظر میں، EasySub محض رفتار یا آٹومیشن پر استحکام اور کنٹرول کو ترجیح دیتا ہے۔ مندرجہ ذیل خصوصیات 1-3 گھنٹے تک چلنے والی ویڈیوز پر کارروائی کرتے وقت مسلسل کارکردگی کو یقینی بناتی ہیں، جس سے یہ توسیعی مواد جیسے کہ لیکچرز، انٹرویوز، پوڈکاسٹس، اور سبق آموز مواد کے لیے موزوں ہے۔.
EasySub قابل اعتماد طریقے سے توسیع شدہ ویڈیو فائلوں کو ہینڈل کرتا ہے، جس میں 1 گھنٹے، 2 گھنٹے، یا اس سے بھی لمبا مواد شامل ہے۔ چاہے ریکارڈ شدہ لیکچرز، میٹنگ ٹرانسکرپٹس، یا لمبے انٹرویوز پر کارروائی ہو، یہ عام رکاوٹوں یا ٹائم آؤٹ کی ناکامیوں کے بغیر اپ لوڈ کرنے کے بعد مسلسل شناخت مکمل کرتا ہے۔.
زیادہ تر معاملات میں، EasySub سرور کے بوجھ اور ماڈل کو بہتر بنانے کی حکمت عملیوں کی بنیاد پر متوازی پروسیسنگ کا استعمال کرتا ہے۔.
60 منٹ کی ویڈیو عام طور پر 5-12 منٹ کے اندر مکمل سب ٹائٹلز تیار کرتی ہے۔ لمبی ویڈیوز اس رفتار سے اعلی استحکام اور آؤٹ پٹ مستقل مزاجی کو برقرار رکھتی ہیں۔.
طویل ویڈیوز کے لیے، EasySub متعدد شناخت اور اصلاح کی حکمت عملیوں کو استعمال کرتا ہے، بشمول کثیر لسانی ASR، ہلکے خودکار شور میں کمی، اور ایک تربیت یافتہ جملے کی تقسیم کا ماڈل۔ یہ امتزاج پس منظر میں شور کی مداخلت کو کم کرتا ہے اور مسلسل تقریر کے لیے شناخت کی درستگی کو بہتر بناتا ہے۔.
طویل شکل والے ویڈیو سب ٹائٹلز کو اکثر دستی پروف ریڈنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ EasySub کا ایڈیٹر بیچ ایڈیٹنگ، فوری جملے سیگمنٹیشن، ایک کلک انضمام، اور پیراگراف پیش نظارہ کی حمایت کرتا ہے۔.
انٹرفیس ہزاروں سب ٹائٹلز کے ساتھ بھی جوابدہ رہتا ہے، طویل ویڈیوز کے لیے دستی ایڈیٹنگ کے وقت کو کم سے کم کرتا ہے۔.
کورسز، لیکچرز، اور کراس ریجنل انٹرویوز کے لیے، صارفین کو اکثر دو لسانی یا کثیر لسانی سب ٹائٹلز بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔.
ماخذ کی زبان کے ذیلی عنوانات تیار کرنے کے بعد، EasySub انہیں انگریزی، ہسپانوی اور پرتگالی جیسی متعدد زبانوں میں پھیلا سکتا ہے۔ یہ بین الاقوامی مواد کے ورژن بنانے کے لیے دو لسانی برآمد کی بھی حمایت کرتا ہے۔.
طویل ویڈیوز کے ساتھ سب سے عام مسئلہ "اختتام کی طرف زیادہ سے زیادہ مطابقت پذیر سب ٹائٹلز" ہے۔ اسے روکنے کے لیے، EasySub ایک ٹائم لائن اصلاحی طریقہ کار کو شامل کرتا ہے۔ شناخت کے بعد، یہ سب ٹائٹلز اور آڈیو ٹریکس کے درمیان بالکل درست ترتیب دیتا ہے تاکہ پورے ویڈیو میں بغیر کسی بہتے ہوئے سب ٹائٹل کے مستقل وقت کو یقینی بنایا جا سکے۔.
طویل ویڈیوز کے لیے سب ٹائٹلز تیار کرنے میں سب سے بڑا چیلنج پیچیدہ، خرابی کا شکار ورک فلوز کو نیویگیٹ کرنا ہے۔ لہذا، ایک واضح، قابل عمل قدم بہ قدم گائیڈ صارفین کو پورے عمل کو تیزی سے سمجھنے اور غلطی کی شرح کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ مندرجہ ذیل ورک فلو کا اطلاق 1-2 گھنٹے یا اس سے زیادہ چلنے والی ویڈیو ریکارڈنگز پر ہوتا ہے، جیسے لیکچرز، انٹرویوز، میٹنگز اور پوڈ کاسٹ۔.
ویڈیو کو سب ٹائٹلنگ پلیٹ فارم پر اپ لوڈ کریں۔ لمبی ویڈیو فائلیں عام طور پر بڑی ہوتی ہیں، لہذا اپ لوڈ میں رکاوٹوں کو روکنے کے لیے ایک مستحکم انٹرنیٹ کنکشن کو یقینی بنائیں۔ زیادہ تر پیشہ ور سب ٹائٹلنگ ٹولز عام فارمیٹس جیسے mp4، mov، اور mkv کو سپورٹ کرتے ہیں، اور زوم، ٹیمز، یا موبائل اسکرین ریکارڈنگ سے ویڈیوز کو بھی ہینڈل کر سکتے ہیں۔.
شناخت سے پہلے، سسٹم آڈیو پر ہلکی آواز میں کمی کا اطلاق کرتا ہے اور مجموعی وضاحت کا اندازہ لگاتا ہے۔ یہ قدم مؤثر طریقے سے شناخت کے نتائج پر پس منظر کے شور کے اثر کو کم کرتا ہے۔ چونکہ طویل ویڈیوز میں شور کے نمونے مختلف ہوتے ہیں، اس لیے یہ عمل بعد کے سب ٹائٹلز کے استحکام اور درستگی کو بڑھاتا ہے۔.
صارف ویڈیو مواد کی بنیاد پر بنیادی زبان کا ماڈل منتخب کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر: انگریزی، ہسپانوی، پرتگالی، یا کثیر لسانی وضع۔ انٹرویو طرز کی ویڈیوز کے لیے جہاں بولنے والے دو زبانوں کو ملاتے ہیں، کثیر لسانی ماڈل شناخت کی روانی کو برقرار رکھتا ہے اور بھول چوک کو کم کرتا ہے۔.
AI شناخت کے لیے آڈیو کو سیگمنٹ کرتا ہے اور خود بخود ایک سب ٹائٹل ڈرافٹ تیار کرتا ہے، جس میں لفظی معنی اور آواز کے وقفوں کی بنیاد پر جملے کے وقفے لاگو ہوتے ہیں۔ طویل ویڈیوز کو زیادہ پیچیدہ سیگمنٹیشن منطق کی ضرورت ہوتی ہے۔ پروفیشنل ماڈلز خود کار طریقے سے پوسٹ ایڈیٹنگ کے کام کے بوجھ کو کم کرنے کے لیے لائن بریک کا تعین کرتے ہیں۔.
نسل کے بعد، سب ٹائٹلز کا فوری جائزہ لیں:
لمبی ویڈیوز اکثر "درست پہلے ہاف، غلط سینڈ سیکنڈ ہاف" کے مسائل کی نمائش کرتی ہیں۔ پیشہ ورانہ ٹولز اس طرح کے تضادات کو کم کرنے کے لیے ٹائم لائن اصلاح کی خصوصیات پیش کرتے ہیں۔.
ترمیم کرنے کے بعد، سب ٹائٹل فائل برآمد کریں۔ عام فارمیٹس میں شامل ہیں:
اگر YouTube، Vimeo، یا کورس پلیٹ فارمز پر شائع کر رہے ہیں، تو وہ فارمیٹ منتخب کریں جو ان کی مخصوص ضروریات کو پورا کرتا ہو۔.
| کیس استعمال کریں۔ | حقیقی صارف کے درد کے پوائنٹس |
|---|---|
| YouTube اور تعلیمی تخلیق کار | طویل تعلیمی ویڈیوز میں بڑے پیمانے پر سب ٹائٹل والیوم ہوتے ہیں، جو دستی پروڈکشن کو ناقابل عمل بناتے ہیں۔ تخلیق کاروں کو دیکھنے کے تجربے کو بڑھانے کے لیے ایک مستحکم ٹائم لائن اور اعلیٰ درستگی کی ضرورت ہوتی ہے۔. |
| آن لائن کورسز (1-3 گھنٹے) | کورسز میں بہت سی تکنیکی اصطلاحات شامل ہیں، اور غلط سیگمنٹیشن سیکھنے کو متاثر کر سکتی ہے۔ انسٹرکٹرز کو تیز، قابل تدوین سب ٹائٹلز اور کثیر لسانی اختیارات کی ضرورت ہے۔. |
| پوڈکاسٹ اور انٹرویوز | لمبی بات چیت میں غیرمستقل تقریر کی رفتار اور زیادہ شناخت کی خرابیاں آتی ہیں۔ تخلیق کار ترمیم یا اشاعت کے لیے تیز، مکمل متن والے سب ٹائٹلز چاہتے ہیں۔. |
| زوم / ٹیموں کی میٹنگ کی ریکارڈنگز | ایک سے زیادہ اسپیکر اوورلیپ ہوتے ہیں، عام ٹولز کو غلطیوں کا شکار بناتے ہیں۔ صارفین کو فوری طور پر تیار کردہ، قابل تلاش، اور محفوظ کرنے کے قابل ذیلی عنوان مواد کی ضرورت ہے۔. |
| تعلیمی لیکچرز | گھنی تعلیمی ذخیرہ الفاظ طویل ویڈیوز کو درست طریقے سے نقل کرنا مشکل بنا دیتا ہے۔ طلباء نوٹس کا جائزہ لینے اور ترتیب دینے کے لیے درست سب ٹائٹلز پر انحصار کرتے ہیں۔. |
| کورٹ روم آڈیو / تحقیقاتی انٹرویوز | طویل مدت اور سخت درستگی کی ضروریات۔ کسی بھی قسم کی شناخت کی غلطی دستاویزات یا قانونی تشریح کو متاثر کر سکتی ہے۔. |
| دستاویزی فلمیں | پیچیدہ ماحولیاتی شور آسانی سے AI ماڈلز میں خلل ڈالتا ہے۔ پروڈیوسرز کو پوسٹ پروڈکشن اور بین الاقوامی تقسیم کے لیے مستحکم طویل مدتی ٹائم لائن ہم آہنگی کی ضرورت ہے۔. |
مختلف سب ٹائٹل ٹولز طویل شکل کے ویڈیو منظرناموں میں کارکردگی کے اہم تغیرات کو ظاہر کرتے ہیں۔ ماڈل کی صلاحیتیں، شور کو کم کرنے کی تاثیر، اور جملے کی تقسیم کی منطق یہ سب براہ راست حتمی ذیلی عنوان کے معیار پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ ذیل میں عام طور پر صنعت کے اندر درستگی کی حدود کا حوالہ دیا گیا ہے، جو طویل شکل کے ویڈیو سب ٹائٹل جنریشن کی کارکردگی کو سمجھنے کے لیے ایک حوالہ کے طور پر کام کرتا ہے۔.
اگرچہ یہ اعداد و شمار ہر منظر نامے کا احاطہ نہیں کرتے ہیں، لیکن یہ ایک اہم حقیقت کو اجاگر کرتے ہیں: مختصر ویڈیوز کے مقابلے طویل ویڈیوز کے لیے اعلیٰ شناختی درستگی کا حصول زیادہ مشکل ہوتا ہے۔ طویل ویڈیوز میں تقریر کی شرح میں زیادہ واضح تغیرات، پس منظر میں زیادہ پیچیدہ شور، اور وقت کے ساتھ ساتھ مزید غلطیاں جمع ہوتی ہیں، جس سے ترمیم کے بعد کے اوقات میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔.
طویل شکل کے منظرناموں میں کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے، ہم نے متنوع حقیقی دنیا کے مواد کا استعمال کرتے ہوئے اندرونی ٹیسٹ کیے ہیں۔ نتائج اس کے لیے ظاہر کرتے ہیں۔ 60-90 منٹ ویڈیوز، EasySub مجموعی طور پر درستگی حاصل کرتا ہے۔ صنعت کے معروف ماڈلز کے قریب پہنچ رہے ہیں۔ خصوصی اصطلاحات اور مسلسل اسپیچ پروسیسنگ کے ساتھ مستحکم کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے.
درستگی عام طور پر 85% سے 95% تک ہوتی ہے، آڈیو کوالٹی، اسپیکر کے لہجے، پس منظر کے شور اور ویڈیو کی قسم پر منحصر ہے۔ طویل مدتی اور مختلف تقریر کی شرحوں کی وجہ سے طویل ویڈیوز مختصر ویڈیوز سے زیادہ چیلنجز پیش کرتے ہیں، اس لیے ہم نسل در نسل پروف ریڈنگ کیپشن کی تجویز کرتے ہیں۔.
EasySub 1 گھنٹہ، 2 گھنٹے یا اس سے بھی زیادہ دیر تک چلنے والی ویڈیوز کی پروسیسنگ کی حمایت کرتا ہے، بڑی فائلوں جیسے اسکرین ریکارڈنگ، لیکچرز اور میٹنگز کو قابل اعتماد طریقے سے ہینڈل کرنا۔ عملی بالائی حد فائل کے سائز اور اپ لوڈ کی رفتار پر منحصر ہے۔.
عام طور پر 5-12 منٹ میں مکمل ہو جاتا ہے۔ اصل دورانیہ سرور کے بوجھ، آڈیو پیچیدگی، اور کثیر لسانی پروسیسنگ کی ضروریات کی بنیاد پر مختلف ہو سکتا ہے۔.
عام ویڈیو فارمیٹس میں mp4، mov، mkv، webm، اسکرین ریکارڈنگ فائلیں وغیرہ شامل ہیں۔ سب ٹائٹل ایکسپورٹ فارمیٹس عام طور پر SRT، VTT، اور MP4 فائلوں کو ایمبیڈڈ سب ٹائٹلز کے ساتھ سپورٹ کرتے ہیں، پلیٹ فارم اپ لوڈ کی مختلف ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔.
ہم ایک بنیادی جائزہ لینے کی تجویز کرتے ہیں، خاص طور پر اصطلاحات، مناسب اسم، بھاری لہجے والی تقریر، یا ملٹی اسپیکر ڈائیلاگ کے لیے۔ اگرچہ AI نمایاں طور پر کام کے بوجھ کو کم کرتا ہے، انسانی تصدیق حتمی پیداوار میں زیادہ درستگی اور پیشہ ورانہ مہارت کو یقینی بناتی ہے۔.
اعلیٰ معیار کی سرخیاں طویل شکل والی ویڈیوز کی پڑھنے کی اہلیت اور پیشہ ورانہ مہارت کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہیں۔ خود بخود کیپشن بنانے کے لیے اپنا ویڈیو اپ لوڈ کریں، پھر فوری طور پر پروف ریڈ کریں اور ضرورت کے مطابق برآمد کریں۔ کورس کی ریکارڈنگز، میٹنگ ٹرانسکرپٹس، انٹرویو کے مواد اور طویل تدریسی ویڈیوز کے لیے مثالی۔.
اگر آپ اپنے طویل شکل والے ویڈیو مواد کی وضاحت اور اثر کو مزید بہتر بنانا چاہتے ہیں تو ایک خودکار کیپشن جنریشن کے ساتھ شروع کریں۔.
👉 مفت ٹرائل کے لیے یہاں کلک کریں: easyssub.com
اس بلاگ کو پڑھنے کے لیے شکریہ۔. مزید سوالات یا حسب ضرورت ضروریات کے لیے بلا جھجھک ہم سے رابطہ کریں!
کیا آپ کو سوشل میڈیا پر ویڈیو شیئر کرنے کی ضرورت ہے؟ کیا آپ کی ویڈیو میں سب ٹائٹلز ہیں؟…
کیا آپ جاننا چاہتے ہیں کہ 5 بہترین خودکار سب ٹائٹل جنریٹرز کون سے ہیں؟ آو اور…
ایک کلک کے ساتھ ویڈیوز بنائیں۔ سب ٹائٹلز شامل کریں، آڈیو ٹرانسکرائب کریں اور بہت کچھ
بس ویڈیوز اپ لوڈ کریں اور خود بخود سب سے درست ٹرانسکرپشن سب ٹائٹلز حاصل کریں اور 150+ مفت سپورٹ کریں…
یوٹیوب، VIU، Viki، Vlive وغیرہ سے براہ راست سب ٹائٹلز ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے ایک مفت ویب ایپ۔
سب ٹائٹلز کو دستی طور پر شامل کریں، خودکار طور پر سب ٹائٹل فائلوں کو ٹرانسکرائب یا اپ لوڈ کریں۔
