محققین کے لیے تحقیقی ٹرانسکرپشن — انٹرویو اور معیاری تجزیہ کی ٹرانسکرپشن

محققین کے لیے ٹرانسکرپشن۔ IRB کے ساتھ متوافق، CAQDAS کے لیے تیار، 100+ زبانیں۔

اپنے تحقیقی انٹرویو یا فوکس گروپ کی ریکارڈنگ اپ لوڈ کریں۔ NVivo، Atlas.ti، یا MaxQDA کے لیے اسپیکر-لیبل شدہ، ٹائم سٹیمپ والا متن حاصل کریں — آڈیو 24 گھنٹے میں حذف۔

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

میدانی ریکارڈنگ ڈالیں۔ کوڈنگ کے لیے تیار ٹرانسکرپٹ نکالیں۔

ہم ہر شرکت کی بات کو شروع میں ٹائم سٹیمپ کے ساتھ نشان زد کرتے ہیں، اگر آپ لفظی صورت میں بھرنے والے الفاظ رکھنا چاہتے ہیں، اور DOCX میں اسپیکر سٹائل کے ساتھ export کرتے ہیں جو آپ کے CAQDAS ٹول پہلے سے جانتا ہے۔

نیم ساختی انٹرویو · .wavREC 2 اسپیکر · 1:08:24

خود بخود شناخت شدہ en-GB44.1 kHz mono · لیولیئر مائک

~90s

ٹرانسکرپٹ · سٹریمنگ94% درستگی · لفظی موڈ

کیا آپ مجھے بتا سکتے ہیں کہ پہلی بار آپ نے احساس کیا کہ محلے میں کیا بدلاؤ آیا؟

اہ، یہ شاید 2019 تھا — کونے والی بیکری بند ہو گئی، اور جی، یہی وہ لمحہ تھا۔

اور یہ کیسا محسوس ہوا، انہیں اتنے مہینوں میں دیکھتے ہوئے؟

سچ کہوں تو؟ جیسے جگہ جو میں نے تیس سال سے جانی تھی تیسری ٹکڑے ٹکڑے ہو رہی تھی۔

لیولیئر انٹرویو پر 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 انسانی۔ NVivo ٹرانسکرپشن۔ یا ہم۔

Rev کی انسانی سروس ڈسرٹیشن گریڈ حوالوں کے لیے تاریخی ڈیفالٹ ہے۔ NVivo اپنے CAQDAS ٹول کے اندر AI ٹرانسکرپشن کو شامل کرتا ہے۔ ہم بیچ میں سٹھے ہیں — Rev سے تیز، NVivo کی built-in سے زیادہ درست اور IRB-دوست۔

Option 01

Rev (انسانی ٹرانسکرپشن)

انسان ٹائپ کرتے ہیں۔ سست، مہنگا، لیکن شائع ہونے والے لفظی کے لیے سونے کا معیار۔

وقت میں ترمیم12–24 گھنٹے (عام طور پر)

لاگت · فی منٹ$1.50 انسانی / $0.25 AI

اسپیکر لیبلجی ہاں، دستی طور پر رکھے گئے

آڈیو برقرارRev سرورز پر محفوظ

زبانیںEN انسانی · ~30 AI

CAQDAS exportDOCX، TXT (دستی)

Best forاہم انٹرویوز جو شائع شدہ کاغذ میں براہ راست حوالہ کے لیے معدود ہیں، جہاں بجٹ مسئلہ نہیں۔

Option 02

Transcription.Solutions

منٹوں میں AI ٹرانسکرپٹ، 24 گھنٹے میں آڈیو حذف، NVivo اور Atlas.ti import کے لیے سٹائل شدہ DOCX۔

وقت میں ترمیم~5 منٹ 60 منٹ کی فائل کے لیے

لاگت · فی منٹ$0.03

اسپیکر لیبلDiarized، اپ میں نام تبدیل کریں

آڈیو برقرار24 گھنٹے میں حذف

زبانیں100+، خود بخود شناخت

CAQDAS exportDOCX ہیڈنگ سٹائل + TXT

Best forمحققین جو 20+ انٹرویوز چلا رہے ہیں جنہیں تیز رفتار پہلا منڈ درکار ہے، پھر شائع کے لیے 5% حوالوں کو ہاتھ سے درست کریں۔

Option 03

NVivo ٹرانسکرپشن / Otter

AI ٹرانسکرپشن آپ کے CAQDAS ٹول یا نوٹ ٹیکر کے اندر بنڈل شدہ۔ سہل، EN-دھیانی، کم کنٹرول۔

وقت میں ترمیمقابلِ موازنہ (AI)

لاگتکریڈٹ پیکج · ~$0.30/منٹ

اسپیکر لیبلصوتی، EN-ٹیون شدہ

آڈیو برقرارسبسکرپشن سے منسلک

زبانیںغیر EN درستگی گر جاتی ہے

CAQDAS exportصرف NVivo میں مقامی

Best forاکیلے PhD طالب علم جو ایک CAQDAS ایکو سسٹم میں مکمل طور پر انگریزی میں کام کر رہے ہیں جو ایک بل چاہتے ہیں۔

قیمت اور خصوصیات 2026 تک درست ہیں۔ Rev کی AI/انسانی تقسیم اور NVivo ٹرانسکرپشن کریڈٹ قیمتیں علاقہ اور تعلیمی لائسنس کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہیں۔

صاف لیولیئر انٹرویو پر 94%۔ میدانی کام کی سفلیوں کے بارے میں ایماندار۔

میدانی آڈیو ٹرانسکرپشن میں سخت کیس ہے — کھلی کمرے، لہجو والی انگریزی، فوکس گروپس میں بات چھیڑنا۔ لیولیئر مائک والے دو طرفہ انٹرویوز بہترین ہیں؛ محیط میدانی ریکارڈنگ اور بڑے فوکس گروپس سب سے تیزی سے خراب ہوتے ہیں۔ نیچے کی تعدادیں اصل محقق اپ لوڈز سے آتی ہیں، مصنوعی بینچ مارک سے نہیں۔

محققین نے معیاری ٹرانسکرپشن کے بارے میں 8 سوالات پوچھے۔

01کیا یہ ایک عام IRB ڈیٹا مینجمنٹ منصوبے کے تحت قابلِ قبول ہے؟+

زیادہ تر منصوبے ہم نے دیکھے ہیں ہمیں منظور کیے جب انہوں نے دو حقائق پڑھے: آڈیو جاب مکمل ہونے کے 24 گھنٹے میں حذف ہو جاتا ہے، اور ٹرانسکرپٹ صرف محقق کے اکاؤنٹ میں رہتے ہیں۔ ہم خود IRB نہیں ہیں — آپ کی بورڈ حتمی فیصلہ کرتی ہے — لیکن ہم آپ کے پروٹوکول کے لیے درخواست پر تحریری پروسیسنگ تفصیل جاری کریں گے۔

02کیا آپ میرے انٹرویو آڈیو رکھتے ہیں؟+

نہیں۔ آڈیو فائل جاب مکمل ہونے کے 24 گھنٹے میں حذف ہو جاتی ہے۔ صرف ٹرانسکرپٹ آپ کے اکاؤنٹ میں رہتا ہے، اور آپ اسے کسی بھی وقت حذف کر سکتے ہیں۔ ہم ماڈل تربیت یافتہ کرنے کے لیے تحقیقی آڈیو استعمال نہیں کرتے ہیں۔

03کیا آپ بات چیت کی تجزیہ کے لیے true لفظی ہو سکتے ہیں — fillers، غلط شروعات، اور overlaps کے ساتھ؟+

جی ہاں۔ جاب فارم پر Verbatim وضع ٹوگل کریں اور ہم "um"، "uh"، دہرائے ہوئے، غلط شروعات، اور ہنسی کی tokens رکھتے ہیں۔ Overlap بات کی حد میں ایک بریس علامت کے ساتھ نشان زد ہے۔ ہم خودکار طور پر Jefferson notation نہیں کرتے — وہ ابھی بھی ایک انسانی پاس ہے۔

04کیا DOCX NVivo، Atlas.ti، یا MaxQDA میں صاف import کرے گا؟+

جی ہاں۔ ہمارا DOCX سر ہیڈنگ اور اسپیکر سٹائل استعمال کرتا ہے جو ہر ٹول اسپیکر کے لحاظ سے خودکار کوڈنگ کی توقع رکھتا ہے۔ NVivo میں، File → Import → Transcripts استعمال کریں۔ Atlas.ti اور MaxQDA میں، اسپیکر-پیراگراف ڈھانچے محفوظ رہتا ہے تاکہ اسپیکر کے لحاظ سے خودکوڈنگ باہر نکلے۔

05یہ لہجہ والی انگریزی یا کثیر لسانی انٹرویوز کو کیسے سنبھالتا ہے؟+

ہم 100+ زبانوں کو خود بخود شناخت کے ساتھ سپپوٹ کرتے ہیں، ایک ریکارڈنگ میں code-switching سمیت۔ بھاری L2 لہجہ صاف آڈیو پر 85–90% کے آس پاس آتا ہے۔ معمولی زبانوں کے لیے سپارس تربیت کے ڈیٹا کے ساتھ (جیسے کچھ افریقی اور مقامی زبانیں)، درستگی کم ہے اور ہم زبان کے picker پر کہتے ہیں۔

066–8 لوگوں والے فوکس گروپ — کیا diarization واقعی کام کرتا ہے؟+

جزوی۔ صوتی diarization عام مائک پر 4–5 الگ آوازوں کو قابل کہتے ہوئے علیحدہ کرتا ہے۔ اس سے ماوراء، ماڈل سب سے خاموش دو شرکاء کو ملانے کی توقع رکھیں۔ حل ٹرانسکرپٹ ایڈیٹر میں ایک دوبارہ نام دینے والا پاس ہے — زیادہ تر فوکس گروپ ٹرانسکرپٹس کو 10–15 منٹ صفائی کی ضرورت ہے۔

07کیا میرے co-PI اور grad طالب علم ایک ہی پروجیکٹ میں ٹرانسکرپٹ رسائی کر سکتے ہیں؟+

جی ہاں۔ Workspaces ہر صارف کی موافقت کے ساتھ پاس شدہ فولڈرز کی سپپوٹ کرتے ہیں — PI تمام انٹرویوز دیکھ سکتا ہے، RAs صرف اپنے منسوبہ cohort دیکھتے ہیں۔ متعدد سائٹ کے مطالعوں کے لیے کارآمد جہاں آپ نہیں چاہتے ایک طالب علم دوسرے کے ڈیٹا کو نکالے۔

08شائع کے لیے درجہ براہ راست حوالوں کے لیے، کیا آپ انسانی پاس کی پیشکش کرتے ہیں؟+

ابھی نہیں، اور ہم نہیں بھانپیں گے ہم کریں۔ حوالہ جات میں جانے والے حوالوں کے لیے، ہماری سفارش ہے: پہلے AI ٹرانسکرپٹ چلائیں، اپنے CAQDAS ٹول میں کوڈ، پھر ہر حوالہ کے آس پاس مخصوص 30–60 سیکنڈ کو ہاتھ سے درست کریں آڈیو کے خلاف اس سے پہلے یہ حذف ہو جائے۔ یہ وہ کام وہ ہے جو ہمارے زیادہ تر محقق صارفین استعمال کرتے ہیں۔