Academic transcription for researchers — research interview and qualitative transcription

अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए ट्रांसक्रिप्शन।IRB-aware, CAQDAS-ready, 100+ भाषाएं।

एक रिसर्च इंटरव्यू या फोकस ग्रुप रिकॉर्डिंग ड्रॉप करें। स्पीकर-लेबल, टाइमस्टैम्पड टेक्स्ट पाएं जो NVivo, Atlas.ti या MaxQDA के लिए तैयार हो — ऑडियो 24 घंटों में हटा दी जाएगी।

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No card required~90s per 60-min fileSRT · VTT · DOCX · TXTFiles auto-deleted in 24h

फील्ड रिकॉर्डिंग इन। कोडिंग-रेडी ट्रांसक्रिप्ट आउट।

हम हर प्रतिभागी टर्न को शुरुआत में टाइमस्टैम्प के साथ मार्क करते हैं, अगर आप चाहें तो फिलर वर्ड रखते हैं, और DOCX निर्यात करते हैं जिसमें स्पीकर स्टाइल हों जो आपका CAQDAS टूल पहचानता है।

सेमी-स्ट्रक्चर्ड इंटरव्यू · .wavREC 2 स्पीकर · 1:08:24

ऑटो-डिटेक्टेड en-GB44.1 kHz mono · लैवलियर माइक

~90s

ट्रांसक्रिप्ट · स्ट्रीमिंग94% एक्यूरेसी · वर्बेटिम मोड

क्या आप मुझे बता सकते हैं कि आपने पड़ोस में पहली बार बदलाव कब महसूस किया?

उम, शायद 2019 था — कोने की बेकरी बंद हुई, और हां, तब मुझे जगा।

और यह देखते हुए कैसा लगा कि यह उन महीनों में घट रहा है?

सच कहूं तो? जैसे जगह जिसे मैं तीस साल से जानता था, वह टुकड़े-टुकड़े गायब हो रही थी।

लैवलियर इंटरव्यू पर 94%DOCX (CAQDAS) · 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 मानव। NVivo Transcription। या हम।

Rev की मानव सेवा डिसर्टेशन-ग्रेड उद्धरणों के लिए ऐतिहासिक डिफ़ॉल्ट है। NVivo CAQDAS टूल के अंदर AI ट्रांसक्रिप्शन बंडल करता है। हम बीच में बैठते हैं — Rev से तेज़, NVivo के बिल्ट-इन से ज्यादा एक्यूरेट और IRB-फ्रेंडलियर।

Option 01

Rev (मानव ट्रांसक्रिप्शन)

मनुष्य इसे टाइप करत�� हैं। धीमा, महंगा, लेकिन प्रकाशन योग्य वर्बेटिम का सोना मानक।

टर्नअराउंड12–24 घंटे (सामान्य)

कॉस्ट · प्रति मिनट$1.50 मानव / $0.25 AI

स्पीकर लेबलहां, मैन्युअली प्लेस किया गया

ऑडियो रिटेंशनRev सर्वर पर स्टोर किया गया

भाषाएंEN मानव · ~30 AI

CAQDAS निर्यातDOCX, TXT (मैन्युअल)

Best forसिंगल हाई-स्टेक्स इंटरव्यूज़ जो प्रकाशित पेपर में सीधे उद्धरण के लिए हैं, जहां बजट बाधा नहीं है।

Option 02

Transcription.Solutions

मिनटों में AI ट्रांसक्रिप्ट, 24 घंटों में ऑडियो हटा दी, DOCX को NVivo और Atlas.ti इम्पोर्ट के लिए स्टाइल किया।

टर्नअराउंड~5 मिनट 60-मिनट फ़ाइल के लिए

कॉस्ट · प्रति मिनट$0.03

स्पीकर लेबलडायराइज़्ड, ऐप में रीनेम करें

ऑडियो रिटेंशन24 घंटों के अंदर हटा दिया

भाषाएं100+, ऑटो-डिटेक्टेड

CAQDAS निर्यातDOCX हेडिंग स्टाइल + TXT

Best forशोधकर्ता जो 20+ इंटरव्यूज़ चला रहे हैं और तेज़ फर्स्ट-पास ट्रांसक्रिप्ट चाहते हैं, फिर प्रकाशन के लिए उद्देश्य 5% उद्धरणों को हाथ से सही करें।

Option 03

NVivo Transcription / Otter

आपके CAQDAS टूल या नोट-टेकर के अंदर बंडल किया गया AI ट्रांसक्रिप्शन। सुविधाजनक, EN-लीनिंग, कम कंट्रोल।

टर्नअराउंडतुलनीय (AI)

कॉस्टक्रेडिट पैक्स · ~$0.30/मिनट

स्पीकर लेबलएकॉस्टिक, EN-ट्यून्ड

ऑडियो रिटेंशनसबस्क्रिप्शन से बंधा

भाषाएंगैर-EN एक्यूरेसी ड्रॉप होती है

CAQDAS निर्यातकेवल NVivo के लिए नेटिव

Best forसोलो PhD स्टूडेंट्स जो एक CAQDAS ईकोसिस्टम के अंदर पूरी तरह अंग्रेज़ी में काम कर रहे हैं और एक बिल चाहते हैं।

प्राइसिंग और फीचर फ्लैग्स 2026 तक एक्यूरेट हैं। Rev का AI/मानव स्प्लिट और NVivo Transcription क्रेडिट प्राइसिंग क्षेत्र और एकेडमिक लाइसेंसिंग के अनुसार अलग-अलग होते हैं।

एक स्वच्छ लैवलियर इंटरव्यू पर 94%। यह ईमानदार कहना कि फील्डवर्क क्या तोड़ता है।

फील्ड ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन में कठिन केस है — खुली जगहें, एक्सेंटेड अंग्रेज़ी, फोकस ग्रुप में ओवरलैपिंग स्पीच। लैवलियर-माइक डाइडिक इंटरव्यूज़ सीलिंग हिट करते हैं; एम्बिएंट फील्ड रिकॉर्डिंग और बड़े फोकस ग्रुप सबसे तेज़ी से डिग्रेड होते हैं। नीचे की संख्याएं सिंथेटिक बेंचमार्क्स नहीं, वास्तविक शोधकर्ता अपलोड्स से आती हैं।

8 चीजें जो शोधकर्ता अकादमिक ट्रांसक्रिप्शन के बारे में पूछते हैं।

01क्या यह एक सामान्य IRB डेटा मैनेजमेंट प्लान के तहत स्वीकार्य है?+

अधिकांश प्लान्स जो हमने देखे हैं हमें स्वीकार करते हैं जब वे दो तथ्य पढ़ते हैं: ऑडियो जॉब कंपलीशन के 24 घंटें के अंदर हटा दिया जाता है, और ट्रांसक्रिप्ट केवल शोधकर्ता के अकाउंट में रहते हैं। हम खुद एक IRB नहीं हैं — आपका बोर्ड फाइनल कॉल करता है — लेकिन हम आपके प्रोटोकॉल के लिए रिक्वेस्ट पर एक लिखित प्रोसेसिंग डिस्क्रिप्शन जारी करेंगे।

02क्या आप मेरी इंटरव्यू ऑडियो रखते हो?+

नहीं। ऑडियो फाइल 24 घंटों के अंदर हटा दी जाती है जॉब समाप्त होने के। केवल ट्रांसक्रिप्ट आपके अकाउंट में रहता है, और आप इसे कभी भी हटा सकते हैं। हम मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए रिसर्च ऑडियो का उपयोग नहीं करते हैं।

03क्या आप सच में वर्बेटिम कर सकते हैं — फिलर्स, फॉल्स स्टार्ट्स और ओवरलैप्स के साथ — कनवरसेशन एनालिसिस के लिए?+

हां। जॉब फॉर्म पर Verbatim मोड टॉगल करें और हम "um", "uh", रीपिटिशन्स, ��ॉल्स स्टार्ट्स और लाफ टोकन्स रखते हैं। ओवरलैप को टर्न बाउंड्री पर एक ब्रेस सिंबल के साथ मार्क किया जाता है। हम Jefferson नोटेशन ऑटोमेटिकली नहीं करते — वह अभी एक ह्यूमन पास है।

04क्या DOCX NVivo, Atlas.ti या MaxQDA में साफ-सुथरा इम्पोर्ट होगा?+

हां। हमारा DOCX हेडिंग और स्पीकर स्टाइल्स यूज़ करता है जो हर टूल ऑटो-कोडिंग स्पीकर के लिए एक्सपेक्ट करता है। NVivo में, File → Import → Transcripts यूज़ करें। Atlas.ti और MaxQDA में, स्पीकर-पैराग्राफ स्ट्रक्चर प्रिज़र्व किया जाता है तो स्पीकर के लिए ऑटोकोडिंग बॉक्स से बाहर काम करती है।

05यह एक्सेंटेड अंग्रेज़ी या मल्टीलिंगुअल इंटरव्यूज़ कैसे हैंडल करता है?+

हम 100+ भाषाएं सपोर्ट करते हैं ऑटो-डिटेक्शन के साथ, एक सिंगल रिकॉर्डिंग के अंदर कोड-स्विचिंग सहित। हेवी L2 एक्सेंट्स साफ ऑडियो पर 85–90% के आसपास पहुंचते हैं। स्पार्स ट्रेनिंग डेटा वाली माइनॉरिटी भाषाओं के लिए (जैसे कुछ अफ्रीकन और इंडिजिनस भाषाएं), एक्यूरेसी कम है और हम लैंग्वेज पिकर पर बताते हैं।

066–8 लोगों के फोकस ग्रुप्स — क्या डायराइज़ेशन वाकई काम करता है?+

आंशिक रूप से। एकॉस्टिक डायराइज़ेशन 4��5 डिस्टिंक्ट वॉयसेस को शेयर्ड माइक पर विश्वसनीयता से अलग करता है। उससे आगे, एक्सपेक्ट करें कि मॉडल सबसे शांत दो प्रतिभागियों को मर्ज करे। फिक्स ट्रांसक्रिप्ट एडिटर में एक रीनेम पास है — अधिकांश फोकस ग्रुप ट्रांसक्रिप्ट्स को 10–15 मिनट क्लीनअप की जरूरत है।

07क्या मेरे को-PI और ग्रैड स्टूडेंट्स एक ही प्रोजेक्ट में ट्रांसक्रिप्ट्स एक्सेस कर सकते हैं?+

हां। वर्कस्पेस शेयर्ड फोल्डर्स सपोर्ट करते हैं प्रति-यूज़र परमिशन्स के साथ — PI सभी इंटरव्यूज़ देख सकते हैं, RAs केवल उनके असाइन्ड कोहोर्ट देखते हैं। मल्टी-साइट स्टडीज़ के लिए उपयोगी जहां आप एक स्टूडेंट को दूसरे का डेटा एक्सपोर्ट नहीं करना चाहते हैं।

08पब्लिकेशन-ग्रेड डायरेक्ट उद्धरणों के लिए, क्या आप एक ह्यूमन पास ऑफर करते हो?+

अभी नहीं, और हम प्रिटेंड नहीं करेंगे कि करते हैं। थीसिस या आर्टिकल में जाने वाले उद्धरणों के लिए, हमारी रिकमेंडेशन है: पहले AI ट्रांसक्रिप्ट रन करें, स्पीकर CAQDAS टूल में कोड करें, फिर हर उद्धरण के आसपास स्पेसिफिक 30–60 सेकंड हाथ से सही करें ऑडियो के विरुद्ध इसके हटाए जाने से पहले। वह वर्क��़्लो है अधिकांश हमारे शोधकर्ता यूज़र्स यूज़ करते हैं।