Start free

Focus group transcription.ప్రతి speaker కి label, ప్రతి పదానికి text.

6, 8, చివరికి 10 voices ఉన్న focus group recording ను drop చేయండి. ప్రతి పాల్గొనేవారికి label, cross-talk tag, మరియు NVivo లోకి నేరుగా load అయ్యే DOCX తో verbatim transcript పొందండి.

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

Sign up takes 30 seconds — recording opens right after, in the dashboard.

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

↓ ఏం వస్తుందో చూడండి

ఎనిమిది మంది పాల్గొనేవారు లోపలికి. Labelled verbatim బయటకు.

మా queue లో focus groups అత్యంత కష్ట���ైన diarization case — ఒకే తరహా demographics, ఒకే తరహా voices, తరచుగా cross-talk overlap. మేము overlap ను drop చేయకుండా inline గా tag చేస్తాము, ఆపై Speaker 3 → 'Participant_F2' గా ఒకసారి rename చేస్తే అది అంతటా propagate అవుతుంది.

Focus group recordingREC Moderator + 7 పాల్గొనేవారు · 1:23:14
auto-detected en-US44 kHz boundary mic · WAV
~90s
Transcript · streaming91% accuracy · 8 speakers
S1

మీరు మొదట packaging తెరిచినప్పుడు — మీరు ఏం గమనించారో చెప్పండి.

S2

నిజం చెప్పాలంటే? మొదట వాసన. ఒక hospital లాగా, కొంచెం clinical గా —

S3

అవును, నాకూ అదే. అది lavender ఒకటి అని అనుకున్నాను.

S2

నిజం, label lavender అని ఉంది కానీ నిజంగా అలా అనిపించడం లేదు —

8-speaker room mic పై 91%DOCX (QDA-ready) · SRT · TXT · JSON

↓ This is the dashboard

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.

Try it on your own file — it's free

మూడు నిజమైన options · నిజాయితీగా పోలిక

Rev human. Generic AI. లేదా మేము.

Researchers సాధారణంగా human transcriber కి డబ్బు చెల్లించడం (నెమ్మది, accurate, ఖరీదు) లేదా 8-voice rooms కోసం build కానటువంటి generic AI tool ద్వారా file ను run చేయడం మధ్య ఎంచుకుంటారు. మేము మధ్యలో ఉన్నాము — AI speed, research recordings కోసం tune చేసిన diarization, మరియు ఎటువంటి surgery లేకుండా NVivo లోకి drop అయ్యే DOCX.

Option 01

Rev human verbatim

ఒక human type చేస్తాడు. అధిక accuracy, కానీ 24-గంటల turnaround మరియు గంటలతో పాటు price linear గా పెరుగుతుంది.

Accuracy~99% (human)
Turnaroundసాధారణంగా 12–24 గంటలు
Cross-talk[crosstalk] గా mark
QDA exportDOCX, manual cleanup
Cost · నిమిషానికి$1.50 verbatim
90-నిమిషాల group~$135
Best forప్రతి disfluency ని human-verify చేయాల్సిన dissertation work లేదా regulated research.
Option 02

Transcription.Solutions

6-10 voices కోసం tune చేసిన diarization, cross-talk inline గా tag చేయబడింది, NVivo, ATLAS.ti, మరియు Dedoose కి సరిపోయే DOCX export.

AccuracyGroup audio పై 88–94%
Turnaround~1× realtime
Cross-talkDrop కాదు, tag
QDA exportSpeaker turns తో DOCX
Cost · నిమిషానికి$0.03
90-నిమిషాల group~$2.70
Best forవచ్చేవారం కాదు, రేపు ఉదయానికే NVivo లో first-pass transcript అవసరమైన బహుళ groups నడిపే researchers.
Option 03

Otter / Sonix

Meetings కోసం build చేసిన generic AI. 2-3 speakers పై బాగానే ఉంటుంది, 5 దాటిన తర్వాత విఫలమవుతుంది — మరియు exports QDA software ను దృష్టిలో పెట్టుకోవు.

Accuracy5 speakers దాటిన తర్వాత తగ్గుతుంది
Turnaroundవేగంగా
Cross-talkతరచుగా drop
QDA exportNative NVivo format లేదు
Speaker capSoft limit ~6
Cost$17–22/user/నెల
Best for2-3 voices ఉన్న recording తో, calendar workflow లో ఉండే చిన్న interviews మరియు 1-on-1s.

Pricing మే 2026 నాటికి accurate. Accuracy ranges synthetic benchmarks కాదు, customer focus group files యొక్క మా internal sample నుండి వచ్చాయి.

Focus groups కు specific

researchers ను ఇబ్బందిపెట్���ే మూడు విషయాలు. Generic AI tools లో

ముందుగానే సరైన settings flip చేస్తే transcript cleanup weekend లేకుండా NVivo లోకి drop అవుతుంది.

ఏది తప్పుగా జరుగుతుంది

  1. 1Cross-talk drop అవుతుంది. చాలా consumer tools overlap సమయంలో ఒక speaker ని pick చేసి మిగతావాటిని discard చేస్తాయి. Consensus లేదా pushback జరిగే క్షణాలను సరిగ్గా మీరు కోల్పోతారు.
  2. 2Speakers 3 కు collapse అవుతారు. Tools meeting-sized rooms ను assume చేసి diarization clusters ని తక్కువగా cap చేస్తాయి. మీ ఎనిమిది మంది పాల్గొనేవారు 'Speaker 1' / 'Speaker 2' / 'Speaker 3' గా తిరిగి వస్తారు.
  3. 3Export ఒకే text గోడ. Per speaker turn paragraph breaks లేవు, import పై NVivo auto-code చేయగల DOCX structure లేదు.

ఇక్కడ ఏం flip చేయాలి

  1. 1Job form లో Tag overlapping speech ని on చేయండి. Cross-talk కు inline `[overlap]` markers వస్తాయి మరియు ఇద్దరు speakers తమ utterances ని retain చేస్తారు.
  2. 2Expected speakers: 8-12 ని explicit గా set చేయండి. మేము తక్కువగా guess చేయకుండా match చేయడానికి diarization cluster count ని size చేస్తాము.
  3. 3DOCX (QDA-ready) export ఎంచుకోండి. Speaker turns label తో prefix చేయబడిన paragraphs గా మారతాయి — NVivo, ATLAS.ti, మరియు Dedoose అన్నీ import పై ఈ format ని auto-detect చేస్తాయి.

Focus groups కోసం సిఫార్సు చేసిన job settings

'research' template తో focus group file ని drop చేయండి, ఇవి default గా flip on అవుతాయి. Form నుండి per-job override చేయండి.

Diarization
Acoustic · expected 6-10 speakers
Verbatim mode
Full — disfluencies retain చేయబడతాయి
Overlap handling
Inline [overlap] గా tag
Custom vocabulary
Screener నుండి Product / brand names
Speaker labels
Post-job editable, propagate-all
Export
DOCX (QDA-ready) · timestamped TXT

Accuracy · real-world numbers

ఒక్కో పాల్గొనేవారికి lavalier తో 94%. ఒకే room mic పై 82% వద్ద నిలుస్తుంది.

Focus group accuracy కి microphone topology bottleneck, model కాదు. ప్రతి పాల్గొనేవారిపై lavalier ఉంటే మాకు clean per-speaker channels వస్తాయి — diarization trivial అవుతుంది. Conference table పై 8 voices తో ఒక boundary mic — అదే కష్టమైన case. క్రింది numbers మా pipeline లోని real research recordings నుండి వచ్చాయి.

94%
ఒక్కో పాల్గొనేవారికి Lavalier

ప్రతి పాల్గొనేవారు వారి స్వంత track లో, multitrack WAV కు mix చేయబడింది. Diarization skip — text-only error మాత్రమే. Dissertation-grade work కు best case.

91%
Conference mic, 4-6 పాల్గొనేవారు

Table మధ్యలో boundary mic, మోస్తరు room treatment. Voices గు��్తించదగినవి, ఒకే gender మరియు similar age పాల్గొనేవారి మధ్య అప్పుడప్పుడు confusion.

86%
Single room mic, 7-10 పాల్గొనేవారు

Cross-talk తరచుగా, acoustic diarization కింద ఒకే తరహా voices merge అవుతాయి. Analysis ముందు speaker chips పై 10-నిమిషాల rename మరియు merge pass ని expect చేయండి.

82%
Mono Zoom పై remote group

Compressed mono mix, per-channel split available కాదు. Thematic coding కు పదాలు ఇంకా usable, కానీ disfluency-level verbatim claims ఇక్కడ బలహీనపడతాయి.

సాధారణ ప్రశ్నలు

అడిగే 8 విషయాలు. Focus group transcription గురించి

01Speaker 1 ని పాల్గొనేవారి అసలు పేరు లేదా ID కి rename చేయవచ్చా?+
అవును. Editor లో ఏదైనా speaker chip ని click చేయండి, పేరు లేదా screener ID (ఉదా. 'P04_F_34') type చేయండి, మరియు అది transcript లో ఆ speaker యొక్క ప్రతి turn కి propagate అవుతుంది. DOCX export rename చేసిన labels ను ఉపయోగిస్తుంది.
02Cross-talk మరియు overlapping speech ని మీరు ఎలా handle చేస్తారు?+
మేము దాన్ని `[overlap]` markers తో inline గా tag చేస్తాము మరియు ఇద్దరు speakers యొక్క utterances ని transcript లో ఉంచుతాము. Generic tools సాధారణంగా ఒక voice ని pick చేసి మిగతా దాన్ని drop చేస్తాయి — మేము చేయము, ఎందుకంటే overlap క్షణాలే తరచుగా అసలు focus group dynamics ఉన్న చోటు.
03DOCX నిజంగా NVivo మరియు ATLAS.ti లోకి cleanly import అవుతుందా?+
అవును. మేము speaker labels ని paragraph-style headings గా export చేస్తాము, దీన్ని NVivo import సమయంలో auto-code చేస్తుంది మరియు ATLAS.ti speaker turns గా గుర్తిస్తుంది. Dedoose అదే DOCX ని దాని transcript import path ద్వారా accept చేస్తుంది.
04ఒక file లో ఎంత మంది speakers ని diarize చేయగలరు?+
Soft ceiling 12 చుట్టూ. దాని తర్వాత, acoustic clustering ఒకే తరహా voices ని merge చేయడం మొదలుపెడుతుంది — అంటే సాధారణంగా మీ వైపు 10-15 నిమిషాల rename pass. ఉత్తమ ఫలితాల కోసం job form లో 'Expected speakers' ని explicit గా set చేయండి.
05Verbatim లేదా cleaned-up — నేను ఎంచుకోవచ్చా?+
రెండూ. Verbatim mode discourse analysis కోసం ప్రతి 'um', false start, మరియు పునరావృత పదాన్ని ఉంచుతుంది. Cleaned readability కోసం disfluencies ని strip చేస్తుంది. మీరు per-job ఎంచుకుంటారు; research template కు default verbatim.
06IRB requirements మరియు participant confidentiality గురించి ఏంటి?+
Files మా infrastructure లో process అవుతాయి, third-party APIs కి పంపబడవు. మేము IRB protocols కోసం per-job auto-delete-after-N-days flag ని offer చేస్తాము. మేము SOC 2 Type II మరియు GDPR-compliant; మీ IRB కి అవసరమైతే DPA legal page లో ఉంది.
07నేను video record చేయాలా లేదా audio-only చేయాలా?+
Audio-only సరిపోతుంది — diarization కోసం మేము video ఉపయోగించము. Participant identification కోసం video ఉంటే, మీ స్వంత coding కోసం దాన్ని locally ఉంచుకోండి; audio track మాత్రమే upload చేయడం వేగంగా మరియు చౌకగా ఉంటుంది.
08Rev human verbatim తో పోలిస్తే cost ఎలా ఉంటుంది?+
ఒక 90-నిమిషాల focus group ఇక్కడ సుమారు $2.70 vs Rev verbatim పై దాదాపు $135. Trade-off accuracy: mic setup పై ఆధారపడి మేము 86-94% వద్ద ఉంటాము, Rev యొక్క human transcribers ~99% కి చేరుకుంటారు. చాలా researchers first pass కోసం మమ్మల్ని ఉపయోగిస్తారు మరియు అవసరమైతేనే specific groups ని human కి escalate చేస్తారు.

Focus group recording ని drop చేయండి. రేపటికి transcript ని NVivo లో చూడండి.

ప్రతి నెల 30 ఉచిత నిమిషాలు. Card అవసరం లేదు. Speaker labels, cross-talk tagging, QDA-ready DOCX export ప్రతి plan లో included.

ఉచితంగా ప్రారంభించండి