Rev (àtúnà eniyan)
Eniyan tẹ ó. Gbalò, ọ̀rọ̀ ẹ̀rù, àmọ́ ó jẹ́ ìwà-ẹ̀rín fún ọ̀rọ̀-gidi tí a yoo gbiná.
Rán iwe onímọ̀-ìbéèrè tabi ìpade àkọdamó. Gba ọ̀rọ̀ tí a mẹ akóníṣe, tí a ṣètò fún NVivo, Atlas.ti, tabi MaxQDA — pẹlú ìmẹdè àrákọ tí a túbọ inú 24 wákàtì.
MP3 · WAV · M4A · MP4 · MOV · MKV · OGG · OPUS · FLAC · WEBM — up to 100 MB anonymously
YouTube · TikTok · Vimeo · Twitter · SoundCloud · Spotify · 50+ more
↓ Wò ohun tí ó jáde
A mẹ kọ̀ọ̀kan akóníṣe-ìṣẹ̀jú pẹlú àsìkò ní òkè, tú ọ̀rọ̀-ìbilẹ̀ tabi kí a dán bí a béèrè, tí a sì tú DOCX pẹlú ṣtáìlù akóníṣe tí iṣẹ́ CAQDAS rẹ sọ̀rọ̀ símu ìdí-mú.
Ṣe o lè ṣàlàyé àkọ́kọ́ ìgbà tí o gbékun tépẹ tẹ́ iye adúgbò náà?
À, ó jẹ́ ní 2019 — i-bẹ̀ní kan ní ìpilẹ̀ gbé, àti àá, èyí ló bá mi lóhun.
Àti kini ni o rò nipa rirò èyí ní ìgbèkèlé àwọ̀ osù?
Nitootọ? Bí ibìkítà tí mo tii mọ̀ ní ọ̣̀ọ̀kan ogún ọdun tí ó ń fo, kan kan.
↓ This is the dashboard
Same layout as the real dashboard — Summary, full Transcript, Speakers tab, Exports. Key points and action items extracted automatically. Auto-tags on every job.
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.
Àkọ́ ìlọ́ọ̀sẹ́ — ìbarájẹ́ oníjúìkan
Iṣẹ́ eniyan Rev jẹ́ ìplètè ìjẹ́hìn fún àwọn gbolohun-ìyìpadà ti ìyẹ-ẹ̀kọ́. NVivo ṣàpèjọ àtúnà AI nínú iṣẹ́ CAQDAS̀ yî. A rìbà láàrin — ìyàrá ju Rev, iṣẹ́rì ati ìbáàkùn-IRB ju àtúnà-inú-NVivo.
Eniyan tẹ ó. Gbalò, ọ̀rọ̀ ẹ̀rù, àmọ́ ó jẹ́ ìwà-ẹ̀rín fún ọ̀rọ̀-gidi tí a yoo gbiná.
Ọ̀rọ̀ AI nínú ìsẹ̀jú, ìmẹdè àrákọ túbọ nínú 24h, DOCX yó wa fún irawọ̀ NVivo ati Atlas.ti.
Àtúnà AI tí sìsẹ nínú iṣẹ́ CAQDAS tabi àbájáde-ìkó rẹ. Ìbọ̀rọ̀, ọ̀rọ̀-IN-ìgán, iṣẹ́rì díẹ̀ju.
Iye iyè ati àwọn ẹ̀kó ipin ní tòótọ́ tí ó gba sẹ̀yìn 2026. Pípin AI/eniyan Rev ati iye-tíilé NVivo Transcription yàtọ̀ nípa iṣalẹ̀ ati ìbúsọ̀ onímọ̀-ẹ̀kọ́.
Pẹ́pẹ́ àwọn onímọ̀-ìbáasísèe
Tún ìṣètò tí ó tọ́ bemu-bemu ká rán rán tábǐ àkáradì yio wọ gidi nínú ìṣewò CAQDAS rẹ.
Rán iwe agbégbé àti ìwọ̀nyí yio tún sókè dẹ́fọ̀ọ̀ltì. Yipada per-iṣẹ́ níti àyè iṣẹ́.
Accuracy · real-world numbers
Ohun agbégbé jẹ́ ìkáse pa ìlọ́ọ̀sẹ́ nínú àtúnà — iyàra ibùpọ̀, ọ̀rọ̀ ẹ̀kó omojáde, ọ̀rọ̀ ifẹ́sọ̀rọ̀ nínú ìpade àkọdamó. Ìpade eniyan-méjì pẹ̀lú ìrò lavalier dùn ìpò gìga ikẹ́kọ̀ọ̀; àwọn ìmẹdè agbégbé àti ìpade àkọdamó ní ọ̀pọ̀ ẹnìyàn kù ní ìyàrá nára. Àwọn nọ́ụmbà níbìnì jẹ́ àwọn iwe àkọ́kọ́ tí àwọn onímọ̀ rán, kìì àwọn ìwé tí a dá.
Yàra ibùpọ̀ ìdí, ẹ̀kó ìka L2 tabi ọ̣̀rọ̀-oní, àwọ̀rọ́n ní tábìlì. Ìgbà tí ó dára jù fún iwe onímọ̀-ìbàlò — ọ̀pọ̀lọpọ̀ àwọn ẹ̀kó eniyan-méjì wà níbẹ̀.
Zoom H4n tabi àwọ̀rọ́n-ènìyàn ní odo tábìlì. Ibiti àwọn akóníṣe jìnnì ṣàyẹ̀wò nípa ìlà. Ṣè ìtúnà 5-min túnrán àgbà.
Gbàáfu, ojà, iwe tí a rìnrin. Ìrò àbàkọ ati àkọ̀ sàá nípan àwọn àsìkò ìbùbo; àwọn ìṣẹ̀jú tí ó pọ̀ jẹ́ òkè ti á ya lóhun.
Ọ̀rọ̀-ifẹ́ẹ̀ ati àwọ̀rọ́n amì. Diarization yoo ṣèpamerú àwọn ohun ẹ́nìyàn ìwàpẹ̀ — ṣe àdábimọ̀ nígbà àkókò tíí ṣe kodárí.
Àwọn ìbéèrè ti a ti gbọ́
Fẹ́ẹ̀rì 30 min kọ̀ọ̀kan osù. Áìlọ́kọ̀ọ̀. Ọ̀rọ̀-gidi sisẹ̀, 100+ èdè, DOCX CAQDAS-ìpè, ìmẹdè àrákọ túbọ nínú 24h.
Ṣe àbẹ́ẹ̀rẹ̀