Focus group ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ସନ୍ — ପ୍ରତ୍ୟେକ ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀ ପାଇଁ speaker label ସହିତ focus group ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରାଇବ୍ କରନ୍ତୁ

Focus group ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ସନ୍।ପ୍ରତ୍ୟେକ speaker labelled, ପ୍ରତ୍ୟେକ ଶବ୍ଦ।

6, 8, ଏପରିକି 10 ସ୍ୱର ଥିବା ଏକ focus group ରେକର୍ଡିଂ drop କରନ୍ତୁ। ପ୍ରତ୍ୟେକ ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀ labelled, cross-talk tagged ଥିବା ଏକ verbatim ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ଟ ପାଆନ୍ତୁ — ଆଉ ଏକ DOCX ଯାହା ସିଧାସଳଖ NVivo ରେ load ହୁଏ।

Drop a file, or pick one

MP3 · WAV · M4A · MP4 · MOV · MKV · OGG · OPUS · FLAC · WEBM — up to 100 MB anonymously

Paste a link, we’ll fetch the audio

YouTube · TikTok · Vimeo · Twitter · SoundCloud · Spotify · 50+ more

Record straight from your browser

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

ଆଠ ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀ ଭିତରେ। Labelled verbatim ବାହାରେ।

ଆମ queue ରେ focus group ସବୁଠାରୁ କଠିନ diarization case — ସମାନ demographic, ସମାନ ସ୍ୱର, ବାରମ୍ବାର cross-talk overlap। ଆମେ overlap କୁ ବାଦ ଦେବା ବଦଳରେ inline tag କରୁ, ତାପରେ ଆପଣ Speaker 3 → 'Participant_F2' ଥରେ rename କଲେ ତାହା ସବୁଆଡେ propagate ହୋଇଯାଏ।

Focus group ରେକର୍ଡିଂREC Moderator + 7 ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀ · 1:23:14

auto-detected en-US44 kHz boundary mic · WAV

~90s

ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ଟ · streaming91% accuracy · 8 speakers

ତ ଯେତେବେଳେ ଆପଣ ପ୍ରଥମେ packaging ଖୋଲିଲେ — ମୋତେ କୁହନ୍ତୁ ଆପଣ କଣ ଲକ୍ଷ୍ୟ କଲେ।

ସତ କହିଲେ? ପ୍ରଥମ ଜିନିଷ ଥିଲା ଗନ୍ଧ। ହସପିଟାଲ ପରି, ଟିକେ clinical —

ହଁ, ସେୟା। ମୁଁ ଭାବିଥିଲି ଏହା lavender ଟି ହୋଇଥିବ।

ଠିକ୍, label ରେ lavender ଲେଖାଅଛି କିନ୍ତୁ ଏହା ତ ସତରେ —

8-speaker room mic ରେ 91%DOCX (QDA-ready) · SRT · TXT · 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 human। Generic AI। କିମ୍ବା ଆମେ।

ଗବେଷକମାନେ ସାଧାରଣତଃ ଜଣେ human transcriber କୁ ଟଙ୍କା ଦେବା (ଧୀର, ସଠିକ, ମହଙ୍ଗା) କିମ୍ବା 8-ସ୍ୱର ରୁମ୍ ପାଇଁ ତିଆରି ହୋଇନଥିବା ଏକ generic AI tool ରେ file ଚଲାଇବା ମଧ୍ୟରେ ବାଛନ୍ତି। ଆମେ ମଝିରେ ଅଛୁ — AI ର ବେଗ, ଗବେଷଣା ରେକର୍ଡିଂ ପାଇଁ tuned diarization, ଏବଂ ଏକ DOCX ଯାହା surgery ବିନା NVivo କୁ drop ହୁଏ।

Option 01

Rev human verbatim

ଜଣେ ମଣିଷ ଏହାକୁ type କରନ୍ତି। ଉଚ୍ଚ accuracy, କିନ୍ତୁ 24-ଘଣ୍ଟା turnaround ଏବଂ ଘଣ୍ଟା ସହିତ ଦର linear ଭାବେ ବଢ଼େ।

Accuracy~99% (human)

Turnaround12–24 ଘଣ୍ଟା ସାଧାରଣ

Cross-talk[crosstalk] ଚିହ୍ନିତ

QDA exportDOCX, manual cleanup

ଦର · ପ୍ରତି min$1.50 verbatim

90-min group~$135

Best forDissertation କାମ କିମ୍ବା regulated ଗବେଷଣା ଯେଉଁଠି ପ୍ରତ୍ୟେକ disfluency human-verified ହେବା ଆବଶ୍ୟକ।

Option 02

Transcription.Solutions

6-10 ସ୍ୱର ପାଇଁ tuned diarization, cross-talk inline tagged, NVivo, ATLAS.ti, ଏବଂ Dedoose ପାଇଁ ତିଆରି DOCX export।

AccuracyGroup audio ରେ 88–94%

Turnaround~1× realtime

Cross-talkTagged, ବାଦ ଦିଆଯାଏନାହିଁ

QDA exportSpeaker turn ସହିତ DOCX

ଦର · ପ୍ରତି min$0.03

90-min group~$2.70

Best forଯେଉଁ ଗବେଷକମାନେ ଏକାଧିକ group ଚଲାଉଛନ୍ତି ଏବଂ ଆସନ୍ତାକାଲି ସକାଳ ସୁଦ୍ଧା (ପରବର୍ତ୍ତୀ ସପ୍ତାହ ନୁହେଁ) NVivo ରେ ଏକ first-pass ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ଟ ଚାହାଁନ୍ତି।

Option 03

Otter / Sonix

Meeting ପାଇଁ ତିଆରି generic AI। 2-3 speaker ରେ ଠିକ୍, 5 ପରେ ଭାଙ୍ଗି ଯାଏ — ଏବଂ export QDA software କୁ ଆଶା କରନ୍ତି ନାହିଁ।

Accuracy5 speaker ପରେ ଖସେ

Turnaroundଶୀଘ୍ର

Cross-talkବାରମ୍ବାର ବାଦ

QDA exportNative NVivo format ନାହିଁ

Speaker capSoft limit ~6

ଦର$17–22/user/mo

Best forଛୋଟ interview ଏବଂ 1-on-1 ଯେଉଁଠି ରେକର୍ଡିଂରେ 2-3 ସ୍ୱର ଅଛି ଏବଂ ତାହା calendar workflow ରେ ରହେ।

ଦର May 2026 ସୁଦ୍ଧା ସଠିକ। Accuracy ସୀମା ଆମ ଗ୍ରାହକ focus group file ର internal sample ରୁ ଆସିଛି, synthetic benchmark ରୁ ନୁହେଁ।

Lavalier-per-participant ରେ 94%। ଗୋଟିଏ room mic ରେ 82% ସ୍ଥିର।

Focus group accuracy microphone topology ଦ୍ୱାରା bottleneck ହୁଏ, model ଦ୍ୱାରା ନୁହେଁ। ପ୍ରତ୍ୟେକ ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀଙ୍କ ଉପରେ ଏକ lavalier ଆମକୁ ସ୍ୱଚ୍ଛ per-speaker channel ଦେଇଥାଏ — diarization ସରଳ ହୋଇଯାଏ। 8 ସ୍ୱର ସହିତ ଗୋଟିଏ conference table ରେ ଗୋଟିଏ boundary mic କଠିନ case। ତଳ ସଂଖ୍ୟାଗୁଡ଼ିକ ଆମ pipeline ର ବାସ୍ତବ ଗବେଷଣା ରେକର୍ଡିଂରୁ ଆସିଛି।

ଲୋକେ ପଚାରୁଥିବା 8 ଜିନିଷ। Focus group ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ସନ୍ ବିଷୟରେ

01ମୁଁ Speaker 1 କୁ ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀଙ୍କ ବାସ୍ତବ ନାମ କିମ୍ବା ID ସହିତ rename କରିପାରିବି କି?+

ହଁ। Editor ରେ ଯେକୌଣସି speaker chip କୁ click କରନ୍ତୁ, ନାମ କିମ୍ବା screener ID type କରନ୍ତୁ (ଯଥା 'P04_F_34'), ଏବଂ ତାହା ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ଟରେ ସେହି speaker ର ପ୍ରତ୍ୟେକ turn ରେ propagate ହୁଏ। DOCX export rename ହୋଇଥିବା label ବ୍ୟବହାର କରେ।

02ଆପଣ cross-talk ଏବଂ overlapping speech କୁ କିପରି ସମ୍ଭାଳନ୍ତି?+

ଆମେ ଏହାକୁ `[overlap]` marker ସହିତ inline tag କରୁ ଏବଂ ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ରିପ୍ଟରେ ଉଭୟ speaker ର ବକ୍ତବ୍ୟ ରଖୁ। Generic tool ସାଧାରଣତଃ ଗୋଟିଏ ସ୍ୱର ବାଛନ୍ତି ଏବଂ ଅନ୍ୟଟି ବାଦ ଦିଅନ୍ତି — ଆମେ କରୁ ନାହିଁ, କାରଣ overlap ର ମୁହୂର୍ତ୍ତଗୁଡ଼ିକରେ ସାଧାରଣତଃ ବାସ୍ତବ focus group dynamics ରହିଥାଏ।

03DOCX ସତରେ NVivo ଏବଂ ATLAS.ti ରେ ସ୍ୱଚ୍ଛଭାବେ import ହୁଏ କି?+

ହଁ। ଆମେ speaker label କୁ paragraph-style heading ଭାବେ export କରୁ, ଯାହାକୁ NVivo import ସମୟରେ auto-code କରେ ଏବଂ ATLAS.ti speaker turn ଭାବେ ଚିହ୍ନେ। Dedoose ସେହି DOCX କୁ ତାହାର transcript import path ମାଧ୍ୟମରେ ଗ୍ରହଣ କରେ।

04ଗୋଟିଏ file ରେ ଆପଣ କେତେ speaker କୁ diarize କରିପାରିବେ?+

ସୀମା ପ୍ରାୟ 12 ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ। ତାହାଠାରୁ ଅଧିକ ହେଲେ, acoustic clustering ସମାନ ସ୍ୱର merge କରିବାକୁ ଆରମ୍ଭ କରେ — ଯାହାର ଅର୍ଥ ସାଧାରଣତଃ ଆପଣଙ୍କ ପକ୍ଷରୁ 10-15 ମିନିଟର rename pass। ସର୍ବୋତ୍ତମ ଫଳାଫଳ ପାଇଁ job form ରେ 'Expected speakers' ସ୍ପଷ୍ଟ ଭାବେ ସେଟ୍ କରନ୍ତୁ।

05Verbatim କିମ୍ବା cleaned-up — ମୁଁ ବାଛିପାରିବି କି?+

ଉଭୟ। Verbatim mode discourse analysis ପାଇଁ ପ୍ରତ��ୟେକ 'um', false start, ଓ ପୁନରାବୃତ୍ତି ଶବ୍ଦ ରଖେ। Cleaned readability ପାଇଁ disfluency ବାଦ ଦିଏ। ଆପଣ per-job ବାଛନ୍ତି; research template ର default verbatim।

06IRB ଆବଶ୍ୟକତା ଓ ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀ ଗୋପନୀୟତା ବିଷୟରେ କଣ?+

File ଆମ infrastructure ରେ process ହୁଏ, third-party API କୁ ପଠାଯାଏ ନାହିଁ। IRB protocol ପାଇଁ ଆମେ per-job auto-delete-after-N-days flag ଦେଉ। ଆମେ SOC 2 Type II ଏବଂ GDPR-compliant; ଯଦି ଆପଣଙ୍କ IRB ର ଆବଶ୍ୟକତା ଅଛି, DPA legal page ରେ ଅଛି।

07ମୁଁ video record କରିବି ନା audio-only?+

Audio-only ଠିକ୍ — ଆମେ diarization ପାଇଁ video ବ୍ୟବହାର କରୁ ନାହିଁ। ଯଦି ଅଂଶଗ୍ରହଣକାରୀ ଚିହ୍ନଟ ପ��ଇଁ video ଅଛି, ତାହାକୁ ନିଜ coding ପାଇଁ ସ୍ଥାନୀୟ ଭାବେ ରଖନ୍ତୁ; କେବଳ audio track upload କରିବା ଶୀଘ୍ର ଏବଂ ସୁବିଧାଜନକ।

08Rev human verbatim ତୁଳନାରେ ଦର କେମିତି?+

ଏକ 90-ମିନିଟର focus group ଏଠାରେ ପ୍ରାୟ $2.70 ପଡ଼େ, Rev verbatim ରେ ପ୍ରାୟ $135। Trade-off ହେଉଛି accuracy: mic setup ଅନୁଯାୟୀ ଆମେ 86-94% ରେ ଅଛୁ, Rev ର human transcriber ~99% ରେ ପହଞ୍ଚନ୍ତି। ଅଧିକାଂଶ ଗବେଷକ first pass ପାଇଁ ଆମକୁ ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତି ଏବଂ ଆବଶ୍ୟକ ହେଲେ ହିଁ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ group କୁ human ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ escalate କରନ୍ତି।