转换文本记录
into 编码、可搜索的数据.

一种不同的文字记录编码方法。

转录编码意味着用方案中的类别标记所说的内容：主题、情绪、先验代码或从数据本身出现的代码。它将采访文本墙转换为编码的转录，研究人员可以计数、比较和通过引用进行辩护，它是主题分析、扎根理论和任何需要经得起审查的定性研究的支柱。

为什么手动编码会失效

对于大多数研究团队，编码是时间线滑动的地方。一个小时长的访谈手工编码可能需要三到四个小时：阅读转录两次、突出段落、决定哪个代码适用、检查代码本，然后对下一个访谈重复所有操作。将其乘以四十个访谈，编码过程就成为整个研究的瓶颈，编码员协议随着项目时间推移而漂移。

阅读文字记录，而不仅仅是文字。

Speak AI 以训练有素的研究助理的方式对每份转录进行编码，以机器速度进行。每次访谈、焦点小组或会议都以你的语言转录，支持 100+ 种语言，然后根据你的编码簿进行阅读：你的先验代码一致应用，新代码在数据需要时浮现，每个代码与赚取它的确切引文联系起来。因为 Speak AI 也阅读录音本身，而不仅仅是转录，语调、犹豫和强调的代码与字面说出内容的代码并排放置，因此平面“是的”和不情愿的“是的，我想是”编码方式不同。

然后问题开始了。使用 AI Chat 在整个编码转录集中提问，使用您的团队手工构建的相同编码逻辑，现在在您的录音上原生运行，内置 ChatGPT、Claude 和 Gemini。

团队对其编码转录稿提出的问题

• “哪些访谈提到定价是转换触发因素，参与者说了什么？”
• “每个代码在完整转录集中出现的频率如何，按参与者组别分类？”
• “向我展示在‘相信这个过程’下编码的每一条引用。”
• “两个编码者在哪里不同意，为什么？”
• “总结本季度访谈中出现最频繁的代码。”

从编码记录文本到可防御的分析。

结果是一份编码转录稿，你的团队可以实际查询，而不是一份无人再打开的电子表格。代码频率和共现成为图表，而不是手动计数，以及 可自定义和白标的仪表板 跟踪主题在多轮访谈中的变化，因此本季度的编码将与上季度的编码进行对比。全球市场研究公司 Olson Zaltman 通过此工作流程进行了定性研究，并且 节省了 $60K 和 950+ 小时无需增加人力。

因为访谈很少独立存在，同一引擎在同一编码框架上分析通话、会议和录音，可直接从 Claude、ChatGPT 和 Cursor 查询 MCP server.