" but "speaker separation" could be "वक्ता पृथक्करण" but we'll use "स्पीकर सेपरेशन" or "वक्ता अलगाव". Let's use "वक्ता अलगाव" for naturalness.
Paragraph: "Real-time streaming means transcription can happen while audio is playing, not after the recording is done. That's a significant shift for anyone who has waited for a full recording to finish before getting a transcript. The other feature, multi-speaker attribution, lets the model tell who is talking. In a meeting transcript, that means the text is broken up by each voice, not just one continuous block of words."
Translation: "रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग का मतलब है कि ट्रांसक्रिप्शन ऑडियो चलने के दौरान हो सकता है, न कि रिकॉर्डिंग समाप्त होने के बाद। यह उन लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण बदलाव है जो ट्रांसक्रिप्ट पाने से पहले पूरी रिकॉर्डिंग समाप्त होने का इंतजार करते हैं। दूसरी विशेषता, मल्टी-स्पीकर एट्रिब्यूशन, मॉडल को यह बताने देती है कि कौन बोल रहा है। एक मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट में, इसका मतलब है कि टेक्स्ट प्रत्येक आवाज़ के अनुसार विभाजित होता है, न कि केवल शब्दों का एक निरंतर ब्लॉक।"
We'll keep "transcription" as "ट्रांसक्रिप्शन" or "लिप्यंतरण"? But we'll use "ट्रांसक्रिप्शन" as it's common.
Next: "
Where the new features fit
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नई सुविधाएं कहां काम आती हैं
" or "नई विशेषताएं कहां उपयुक्त हैं" but we'll use "नई सुविधाएं कहां फिट होती हैं" but better: "नई सुविधाओं का उपयोग कहां होता है" but we'll keep it simple: "नई सुविधाएं कहां काम आती हैं"
Paragraph: "Speech-to-text is already built into media tools, Google's own apps, and video editing suites. The addition of real-time output makes the model a better fit for live captioning, where the text has to keep pace with the audio. Multi-speaker attribution is useful for podcasters, journalists, and anyone handling panel discussions or interviews. For those users, the model does more than just transcribe; it structure who says what."
Translation: "स्पीच-टू-टेक्स्ट पहले से ही मीडिया टूल्स, Google के अपने ऐप्स और वीडियो एडिटिंग सुइट्स में बनाया गया है। रीयल-टाइम आउटपुट जोड़ने से यह मॉडल लाइव कैप्शनिंग के लिए बेहतर उपयुक्त हो जाता है, जहां टेक्स्ट को ऑडियो के साथ गति बनाए रखनी होती है। मल्टी-स्पीकर एट्रिब्यूशन पॉडकास्टर्स, पत्रकारों और पैनल चर्चा या साक्षात्कार संभालने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उपयोगी है। उन उपयोगकर्ताओं के लिए, मॉडल केवल ट्रांसक्राइब नहीं करता; यह संरचना करता है कि कौन क्या कहता है।"
We need to fix "it structure who says what" - it's a bit off in English, but we'll translate as "यह संरचना करता है कि कौन क्या कहता है" but better: "यह बताता है कि कौन क्या कहता है" or "यह संरचित करता है कि कौन क्या कहता है" but we'll use "यह संरचित करता है कि कौन क्या कहता है" to keep the meaning.
Next: "
The accuracy claim
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सटीकता का दावा
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Paragraph: "Google is positioning Gemini 3.5 Transcribe as its most accurate speech-to-text model. Accuracy claims are common with new models, but the combination of streaming and speaker separation suggests the company is focusing on more than just word accuracy. Handling multiple speakers in real time is a harder problem, and the model is being built to solve it."
Translation: "Google Gemini 3.5 Transcribe को अपना सबसे सटीक स्पीच-टू-टेक्स्ट मॉडल बता रहा है। नए मॉडलों के साथ सटी
