연구 전사

ScreenApp은 AI 기술을 사용하여 연구 비디오를 전사하여 귀중한 통찰력을 더 쉽게 분석하고 추출할 수 있도록 합니다. 수동 전사에 작별을 고하고 당사의 효율적이고 정확한 전사 서비스로 시간을 절약하세요.

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연구 데이터 전사 방법

1. 연구 오디오/비디오 업로드

ScreenApp 플랫폼에 연구 인터뷰, 포커스 그룹 또는 기타 오디오/비디오 데이터를 업로드하세요.

2. 자동 전사

저희 AI는 깨끗한 오디오에서 낮은 단어 오류율로 콘텐츠를 전사하며 (언어별 벤치마크), 자동으로 화자를 식별하고 타임스탬프를 추가합니다.

3. 정확성 검토 및 편집

직관적인 편집기를 사용하여 전사본을 검토하고, 필요한 수정 사항을 반영하며, 분석을 위한 주석을 추가하세요.

4. 질적 분석을 위한 내보내기

NVivo, ATLAS.ti 또는 기타 QDA 소프트웨어로 가져오기 위해 최종 전사본을 PDF, DOCX 또는 TXT 형식으로 다운로드하세요.

연구 전사를 위해 ScreenApp을 선택하는 이유

전사 정확도

당사의 AI는 학술 및 전문 어휘로 훈련되어 매우 정확한 전사본을 제공하며, 연구 데이터의 무결성을 보장합니다.

자동 화자 식별

인터뷰 및 포커스 그룹의 경우, 당사의 AI는 각 참가자를 자동으로 감지하고 라벨링하여 수많은 수작업 시간을 절약해 줍니다.

정확한 인용을 위한 타임스탬프

정확하고 자동으로 생성된 타임스탬프를 사용하여 연구에서 중요한 구절을 신속하게 찾고 인용할 수 있습니다.

대규모 데이터셋을 위한 대량 전사

대량의 연구 데이터를 한 번에 전사하세요. 당사의 플랫폼은 100개 이상의 파일을 동시에 처리할 수 있습니다.

QDA 소프트웨어를 위한 다양한 내보내기 옵션

대부분의 질적 데이터 분석 소프트웨어와 호환되는 PDF, DOCX, TXT 형식으로 스크립트를 내보낼 수 있습니다.

민감한 데이터를 위한 보안 및 기밀 유지

저희는 연구 윤리 및 기밀 유지의 중요성을 이해합니다. 귀하의 데이터는 최고 수준의 보안으로 암호화되고 저장됩니다.

연구 전사에 대한 자주 묻는 질문

전문 용어가 포함된 학술 연구 전사의 정확도는 어느 정도인가요?

ScreenApp의 AI는 광범위한 학술 및 기술 어휘로 훈련되어 전문 연구 주제에 대해서도 Whisper Large-v3 전사 정확도를 보장합니다 (벤치마크).

민감한 연구 데이터에 대한 기밀은 어떻게 처리하나요?

저희는 데이터 보안을 최우선으로 합니다. 모든 파일은 전송 중 및 저장 시 암호화되며, 기밀 유지를 위한 엄격한 프로토콜을 갖추고 있어 민감한 연구에 적합한 플랫폼입니다.

여러 명의 화자가 겹치는 포커스 그룹도 처리할 수 있나요?

저희 AI는 약간의 교차 대화가 있더라도 여러 화자를 구별하도록 설계되었습니다. 최상의 결과를 위해 고품질 오디오 녹음을 권장합니다.

1시간짜리 인터뷰를 녹취하는 데 얼마나 걸리나요?

1시간 분량의 연구 인터뷰는 일반적으로 단 몇 분 만에 녹취됩니다.

박사 학위 또는 연구 프로젝트를 위해 대규모 데이터셋을 녹취할 수 있나요?

네, 저희 대량 녹취 기능은 대규모 데이터셋에 완벽하며, 100개 이상의 인터뷰 또는 녹음을 한 번에 업로드하고 녹취할 수 있습니다.

FAQ

전문 용어가 포함된 학술 연구 전사의 정확도는 어느 정도인가요?

ScreenApp의 AI는 광범위한 학술 및 기술 어휘로 훈련되어 전문 연구 주제에 대해서도 Whisper Large-v3 전사 정확도를 보장합니다 (벤치마크). #

여러 명의 화자가 겹치는 포커스 그룹도 처리할 수 있나요?

저희 AI는 약간의 교차 대화가 있더라도 여러 화자를 구별하도록 설계되었습니다. 최상의 결과를 위해 고품질 오디오 녹음을 권장합니다. #

1시간짜리 인터뷰를 녹취하는 데 얼마나 걸리나요?

1시간 분량의 연구 인터뷰는 일반적으로 단 몇 분 만에 녹취됩니다. #

박사 학위 또는 연구 프로젝트를 위해 대규모 데이터셋을 녹취할 수 있나요?

네, 저희 대량 녹취 기능은 대규모 데이터셋에 완벽하며, 100개 이상의 인터뷰 또는 녹음을 한 번에 업로드하고 녹취할 수 있습니다. #

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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