研究文字起こし

ScreenAppはAI技術を用いて研究動画を文字起こしし、貴重な洞察の分析と抽出を容易にします。手動での文字起こしに別れを告げ、効率的で正確な弊社の文字起こしサービスで時間を節約しましょう。

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Academic Language Expert Educational Content Support Research Documentation

研究データの文字起こし方法

1. 研究の音声/ビデオをアップロード

研究のインタビュー、フォーカスグループ、またはその他の音声/ビデオデータをScreenAppプラットフォームにアップロードしてください。

2. 自動文字起こし

当社のAIは、クリアな音声に対して低い単語誤り率でコンテンツを文字起こしし(言語ごとのベンチマーク)、話者を自動的に識別し、タイムスタンプを追加します。

3. 正確性の確認と編集

直感的なエディターを使用して文字起こしを確認し、必要な修正を行い、分析用の注釈を追加します。

4. 定性分析用にエクスポート

最終的な文字起こしをPDF、DOCX、またはTXT形式でダウンロードして、NVivo、ATLAS.ti、またはその他のQDAソフトウェアにインポートします。

研究転写にScreenAppを選ぶ理由

転写の精度

当社のAIは、学術的および専門的な語彙で訓練されており、非常に正確なトランスクリプトを提供し、研究データの完全性を保証します。

話者の自動識別

インタビューやフォーカスグループの場合、当社のAIは各参加者を自動的に検出し、ラベル付けするため、手作業の時間を大幅に節約できます。

正確な引用のためのタイムスタンプ

正確な自動生成タイムスタンプを使用して、研究内の主要な箇所をすばやく特定し、引用できます。

大規模データセットの一括転写

大量の研究データを一度に転写します。当社のプラットフォームは、100以上のファイルを同時に処理できます。

複数のQDAソフトウェア向けエクスポートオプション

トランスクリプトをPDF、DOCX、TXT形式でエクスポートでき、これらはほとんどの質的データ分析ソフトウェアと互換性があります。

機密データに対する安全性と機密性

私たちは研究倫理と機密保持の重要性を理解しています。お客様のデータは最高レベルのセキュリティで暗号化され、保存されます。

研究転写に関するよくある質問

専門用語を含む学術研究の文字起こしの精度はどのくらいですか?

ScreenAppのAIは、幅広い学術的および技術的語彙でトレーニングされており、専門的な研究トピックであってもWhisper Large-v3の文字起こし精度(ベンチマーク)を保証します。

機密性の高い研究データの機密保持はどのように行われますか?

私たちはデータセキュリティを最優先しています。すべてのファイルは転送中および保存時に暗号化され、機密保持を確保するための厳格なプロトコルを設けており、当社のプラットフォームは機密性の高い研究に適しています。

複数の話者が重なり合うフォーカスグループに対応できますか?

当社のAIは、多少のクロストークがあっても複数の話者を区別できるように設計されています。最適な結果を得るには、高品質な音声録音をお勧めします。

1時間のインタビューを文字起こしするのにどれくらい時間がかかりますか?

1時間の調査インタビューは通常、わずか数分で文字起こしされます。

博士論文や研究プロジェクトのために大量のデータを文字起こしできますか?

はい、当社の大量文字起こし機能は大規模なデータセットに最適で、100以上のインタビューや録音を一度にアップロードして文字起こしできます。

FAQ

専門用語を含む学術研究の文字起こしの精度はどのくらいですか?

ScreenAppのAIは、幅広い学術的および技術的語彙でトレーニングされており、専門的な研究トピックであってもWhisper Large-v3の文字起こし精度(ベンチマーク)を保証します。 #

複数の話者が重なり合うフォーカスグループに対応できますか?

当社のAIは、多少のクロストークがあっても複数の話者を区別できるように設計されています。最適な結果を得るには、高品質な音声録音をお勧めします。 #

1時間のインタビューを文字起こしするのにどれくらい時間がかかりますか?

1時間の調査インタビューは通常、わずか数分で文字起こしされます。 #

博士論文や研究プロジェクトのために大量のデータを文字起こしできますか?

はい、当社の大量文字起こし機能は大規模なデータセットに最適で、100以上のインタビューや録音を一度にアップロードして文字起こしできます。

Real usage on ScreenApp

2,081,549

speakers identified

across interview and group-discussion recordings. Pulled at build time from the ScreenApp production database. Methodology: see the accuracy page.

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