บริการแปลเสียงสำหรับผู้วิจัย — การแปลเสียงการสัมภาษณ์วิจัยและการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

บริการแปลเสียงสำหรับ ผู้วิจัยสาขาวิชาการคำนึงถึง IRB พร้อมใช้กับ CAQDAS รองรับภาษามากกว่า 100 ภาษา

วางบันทึกการสัมภาษณ์วิจัยหรือ การบันทึกกล่มสนทนา รับข้อความที่มีป้ายชื่อผู้พูดและมีเวลา พร้อมสำหรับ NVivo, Atlas.ti หรือ MaxQDA — พร้อมเสียงที่ถูกลบภายใน 24 ชั่วโมง

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

บันทึกสนาม เข้า ข้อความแปลเสียงพร้อมสำหรับเข้ารหัส ออก

เราทำการทำเครื่องหมายแต่ละ ผู้พูดผู้เข้าร่วม ด้วยเวลาเริ่มต้น เก็บคำพูดเสริมหากคุณขอแบบค่อนข้างเป็นตัวตัด และส่วนออก DOCX ด้วยสไตล์ผู้พูดที่เครื่องมือ CAQDAS ของคุณยังรู้จักอยู่แล้ว

การสัมภาษณ์แบบกึ่งมีโครงสร้าง · .wavREC 2 ผู้พูด · 1:08:24

auto-detected en-GB44.1 kHz โมโน · ไมค์ lavalier

~90s

แปลเสียง · streamingความแม่นยำ 94% · โหมดค่อนข้างเป็นตัวตัด

คุณสามารถบอกฉันได้ว่าครั้งแรกที่คุณสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงในบริเวณใกล้เคียงนั้นคืออย่างไร

อืม คงจะประมาณ 2019 — ร้านเบเกอรี่ที่มุมปิดตัวไป และใช่ พอถึงตอนนั้นฉันก็รู้สึกสักการณ์

แล้วสิ่งนั้นรู้สึกเหมือนไร ที่มองเห็นสิ่งนั้นเกิดขึ้นตลอดหลายเดือน

จริงๆ เหมือนว่าสถานที่ที่ฉันรู้จักมาสามสิบปีนั้นหายไปทีละน้อย

ความแม่นยำ 94% บนการสัมภาษณ์ lavalierDOCX (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 แบบมนุษย์ NVivo Transcription หรือเรา

บริการเชิงมนุษย์ของ Rev เป็นมาตรฐานมาตรฐานทางประวัติศาสตร์สำหรับใบเสร็จค่อนข้างเป็นตัวตัดระดับวิทยานิพนธ์ NVivo รวมการแปลเสียง AI ไว้ในเครื่องมือ CAQDAS เอง เราอยู่ตรงกลาง — เร็วกว่า Rev ความแม่นยำและเป็นมิตรกับ IRB มากกว่า NVivo ในตัวของมัน

Option 01

Rev (การแปลเสียงแบบมนุษย์)

มนุษย์พิมพ์มัน ช้า มีราคาแพง แต่เป็นมาตรฐานทองของการแปลเสียงค่อนข้างเป็นตัวตัดที่ใช้ได้ในการเผยแพร่

เวลาอัน12–24 ชั่วโมง (ทั่วไป)

ต้นทุน · ต่อนาที$1.50 มนุษย์ / $0.25 AI

ป้ายชื่อผู้พูดใช่ วางตำแหน่งด้วยตนเอง

การเก็บรักษาเสียงเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์ Rev

ภาษาEN มนุษย์ · ~30 AI

ส่วนออก CAQDASDOCX, TXT (ด้วยตนเอง)

Best forการสัมภาษณ์ที่มีความเสี่ยงสูงเดี่ยวบุคคลที่จะอ้างอิงโดยตรงในเอกสารการตีพิมพ์ ซึ่งงบประมาณไม่ใช่ข้อจำกัด

Option 02

Transcription.Solutions

แปลเสียง AI ในหลายนาที เสียงถูกลบในอีก 24 ชั่วโมง DOCX สไตล์สำหรับการนำเข้า NVivo และ Atlas.ti

เวลาอัน~5 นาที สำหรับไฟล์ 60 นาที

ต้นทุน · ต่อนาที$0.03

ป้ายชื่อผู��พูดDiarized เปลี่ยนชื่อในแอป

การเก็บรักษาเสียงลบภายใน 24 ชั่วโมง

ภาษา100+ ตรวจหาอัตโนมัติ

ส่วนออก CAQDASสไตล์หัวข้อ DOCX + TXT

Best forผู้วิจัยที่เรียกใช้การสัมภาษณ์ 20+ ท่านที่ต้องการแปลเสียงช่วงแรกที่รวดเร็ว จากนั้นแก้ไขด้วยมือ 5% ของการอ้างอิงบุคคลที่จะเผยแพร่

Option 03

NVivo Transcription / Otter

การแปลเสียง AI รวมในเครื่องมือ CAQDAS หรือเครื่องมือจดบันทึกของคุณ สะดวก EN ใจแง่ มีการควบคุมน้อย

เวลาอันเปรียบเทียบได้ (AI)

ต้นทุนแพคเก็จเครดิต · ~$0.30/นาที

ป้ายชื่อผู้พูดหลักอะคูสติก EN ปรับแต่ง

การเก็บรักษาเสียงผูกปมกับการสมัครสมาชิก

ภาษาความแม่นยำ Non-EN ลดลง

ส่วนออก CAQDASดั้งเดิมเพื่อ NVivo เท่านั้น

Best forนักศึกษา PhD โสดผู้ที่ทำงานทั้งหมดในภาษาอังกฤษในระบบนิเวศ CAQDAS เดียวที่ต้องการบิลเดียว

ราคาและแฟลกฟีเจอร์ที่แม่นยำตั้งแต่ 2026 การแบ่งเปอร์เซ็นต์ AI/มนุษย์ของ Rev และราคาเครดิต NVivo Transcription แตกต่างกันตามภูมิภาคและใบอนุญาตด้านวิชาการ

ความแม่นยำ 94% บนการสัมภาษณ์ lavalier ที่สะอาด ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้งานภาคสนามเสีย

เสียงภาคสนามคือกรณีที่ยากในการแปลเสียง — ห้องเปิด ภาษาอังกฤษที่มีสำเนียง เสียงพูดที่ทับซ้อนในกล่มสนทนา การสัมภาษณ์แบบ dyadic ไมค์ lavalier ถึงเพดาน; บันทึกภาคสนามรอบด้านและกล่มสนทนาขนาดใหญ่เสื่อมสภาพเร็วที่สุด ตัวเลขด้านล่างมาจากการอัปโหลดของผู้วิจัยจริง ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานสังเคราะห์

8 สิ่งที่ผู้วิจัยถาม เกี่ยวกับการแปลเสียงสำหรับการวิจัย

01นี่เป็นที่ยอมรับตามแผนการจัดการข้อมูล IRB ทั่วไปหรือไม่+

แผนส่วนใหญ่ที่เราเห็นอนุมัติเราเมื่อพวกเขาอ่านข้อเท็จจริงสองประการ: เสียงถูกลบภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากเสร็จสิ้นงาน และแปลเสียงอยู่เฉพาะในบัญชีของผู้วิจัยเท่านั้น เราไม่ใช่ IRB เอง — คณะกรรมการของคุณตัดสินใจขั้นสุดท้าย — แต่เราจะออกคำอธิบายการประมวลผลลายลักษณ์อักษรสำหรับโปรโตคอลของคุณตามคำขอ

02คุณเก็บเสียงการสัมภาษณ์ของฉันไว้หรือไม่+

ไม่ไฟล์เสียงจะ ถูกลบภายใน 24 ชั่วโมง หลังจากเสร็จสิ้นงาน มีเพียงแปลเสียงที่อยู่ในบัญชีของคุณเท่านั้น และคุณสามารถลบได้ตลอดเวลา เราไม่ใช้เสียงวิจัยเพื่อฝึกอบรมรุ่น

03คุณสามารถทำการแปลเสียงจริงแบบค่อนข้างเป็นตัวตัด — ด้วยตัวเติม การเริ่มต้นเท็จ และการทับซ้อน — สำหรับการวิเคราะห์การสนทนา+

ใช่พลิกโหมดค่อนข้างเป็��ตัวตัดบนแบบฟอร์มงาน และเราเก็บ "um" "uh" การทำซ้ำ การเริ่มต้นเท็จ และเครื่องหมายหัวเราะ การทับซ้อนจะทำเครื่องหมายด้วยสัญลักษณ์วงเล็บที่ขอบเขตหันด้าน เราไม่ได้ทำสัญกรณ์เจฟเฟอร์สันโดยอัตโนมัติ — นี่ยังคงเป็นการผ่านมนุษย์

04DOCX จะนำเข้าอย่างสะอาดลงใน NVivo, Atlas.ti หรือ MaxQDA หรือไม่+

ใช่ DOCX ของเราใช้หัวข้อและสไตล์ผู้พูดที่เครื่องมือแต่ละท่านคาดหวังสำหรับการเข้ารหัสอัตโนมัติตามผู้พูด ใน NVivo ใช้ไฟล์ → นำเข้า → แปลเสียง ใน Atlas.ti และ MaxQDA โครงสร้างย่อหน้าผู้พูดจะถูกอนุรักษ์ไว้ดังนั้นการเข้ารหัสอัตโนมัติตามผู้พูดจะได้ผลนอกกล่อง

05มันจัดการภาษาอังกฤษที่มีสำเนียงหรือการสัมภาษณ์พหุภาษาได้อย่างไร+

เราสนับสนุนภาษา 100+ ด้วยการตรวจหาอัตโนมัติ รวมถึงการเปลี่ยนรหัสภายในการบันทึกเดียว L2 สำเนียงหนักลงประมาณ 85–90% บนเสียงสะอาด สำหรับภาษาชนกลุ่มน้อยที่มีข้อมูลการฝึกอบรมแบบไม่หนาแน่น (เช่น ภาษาแอฟริกันและเจ้าของบ้านบางประเทศ) ความแม่นยำต่ำกว่าและเราพูดเช่นนั้นบนตัวเลือกภาษา

06กล่มสนทนา 6–8 คน — diarization จริง ๆ ได้ผลหรือไม่+

บางส่วน Acoustic diarization แยกเสียงที่แตกต่างกัน 4–5 เสียงบนไมค์ร่วมได้อย่างน่าเชื่อถือ นอกเหนือจากนั้น คาดว่าจะรวมผู้เข้าร่วมสองคนที่เงียบกว่า ทางแก้คือ rename pass ในตัวแก้ไขแปลเสียง — แปลเสียงกล่มสนทนาส่วนใหญ่ต้องการการทำความสะอาด 10–15 นาที

07Co-PI และนักศึกษาบัณฑิตศึกษาของฉันสามารถเข้าถึงแปลเสียงในโครงการเดียวกันได้หรือไม่+

ใช่ workspace รองรับโฟลเดอร์ที่ใช้ร่วมกันด้วยสิทธิ์ต่อผู้ใช้ — PI สามารถดูการสัมภาษณ์ทั้งหมด RAs ดูเฉพาะกลุ่มที่ได้รับมอบหมายของพวกเขา มีประโยชน์สำหรับการศึกษาหลายไซต์ที่คุณไม่ต้องการให้นักเรียนคนหนึ่งส่งออกข้อมูลของอีกคนหนึ่ง

08สำหรับเอกสารเผยแพร่คุณ้นประโยค โปรดทำการผ่านมนุษย์+

ยังไม่ มีและเราจะไม่แกล้งทำ สำหรับการอ้างอิงเข้าไปในวิทยานิพนธ์หรือบทความ คำแนะนำของเราคือ: เรียกใช้แปลเสียง AI ก่อนอื่น เข้ารหัสในเครื่องมือ CAQDAS ของคุณ จากนั้นแก้ไขด้วยมือ 30–60 วินาทีที่เฉพาะเจาะจงรอบการอ้างอิงแต่ละครั้งเทียบกับเสียงก่อนที่จะลบมัน นั่นคือขั้นต��นการทำงานส่วนใหญ่ของผู้ใช้วิจัยของเรา