01
如何把訪談音訊轉成文字？
上傳訪談錄音或貼上受支援的連結，選擇語種後生成逐字稿。如果訪談中有多位發言者，開啟說話人識別會更容易看清輪次。
訪談逐字稿與研究筆記
保留原話，不再反覆重播
訪談轉錄，用於研究、報導與錄音對話整理
訪談轉錄通常比的是在時間壓力下的速度與準確度。研究人員需要可搜尋的引用內容，記者需要可編輯文字，招募團隊則希望不用反覆回放每個回答，也能拿到清楚完整的紀錄。
步驟 1：點擊或拖曳檔案開始轉錄
支援 MP3、MP4、M4A、MOV、AAC、WAV、OGG、OPUS、MPEG、WMA、WMV 等格式。
訪談逐字稿與研究筆記
保留原話，不再反覆重播
AI 就緒
問題 1
團隊開始使用逐字稿後，最大的改變是什麼？
回答 1
我們不再把關鍵引述遺失在冗長錄音裡。
已標記，可用於報導與編碼。
這個頁面解決什麼問題
如果你手上已經有錄音檔，直接上傳是最直接的方式；如果訪談內容已在受支援的平台上，也可以透過 URL 流程處理線上媒體。
由搜尋需求驅動的主題
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問答結構
說話人分離
可搜尋的引述審閱
搜尋意圖
根據訪談錄音生成可靠的逐字稿。
搜尋意圖
不用反覆拖動整段錄音，也能查看多位說話人的內容。
搜尋意圖
匯出可編輯文字，用於編碼、引用與分析。
塑造這個頁面的搜尋語言
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大家也會問
如何把訪談錄音轉成文字？
AI 訪談轉錄適合定性研究嗎？
訪談逐字稿裡可以區分多位說話人嗎？
整理訪談引用時最適合匯出什麼格式？
競品內容模式
面向研究與新聞報導的定位內容
說話人識別相關模組
引用提取與可搜尋歸檔能力
問題與結果
從混亂的原始錄音，到團隊真正能用的內容
下面這部分文案更貼近真實使用流程：哪些環節最拖慢進度、逐字稿能帶來什麼，以及下一步為什麼通常會進入編輯、分享或內容再利用。
痛點 1
如果每一段引用都要靠反覆回放錄音去找，訪談整理速度會變得很慢。
痛點 2
對高頻處理訪談的研究團隊、記者和招募人員來說，手動轉錄成本太高。
痛點 3
多位參與者的對話如果沒有清楚區分姓名和輪次，後續分析會變得困難。
ScribeFlash 如何幫助你
1
ScribeFlash 會把訪談錄音轉成可編輯文字，讓你不必反覆倒回音訊，也能完成編碼、摘錄與總結。
2
說話人識別對主持人與來賓訪談、使用者研究訪談、多人面試都很有幫助。
3
可匯出的逐字稿格式，讓你更容易從音訊整理過渡到報告、文章與內部文件。
下一步建議
從一段已儲存的訪談錄音開始，把它變成你的研究、編輯或招募團隊真正能用起來的逐字稿文字。
操作流程
從來源媒體到最終成果，更平順的一條路徑
這裡的目標不是增加額外點擊，而是讓流程自然串起來：從錄音或連結，到逐字稿，再進入這個使用情境真正需要的後續動作。
1
從訪談錄音檔或受支援的媒體連結開始
如果你已經有錄音檔，直接上傳即可；如果訪談已在線上託管且可存取，則可以使用 URL 工作流程。
2
選擇訪談語言與說話人設定
當你需要區分採訪者、來賓、主持人或受訪者發言時，這一步能明顯提升可讀性。
3
檢查姓名、術語與關鍵引用內容
在把摘錄放進報告、稿件或招募評語前，先做一輪輕量校對會更穩妥。
4
匯出用於分析、分享或字幕製作
研究與報導適合用 TXT、DOCX 或 PDF；如果訪談還需要字幕，也可以匯出 SRT 或 VTT。
支援格式
訪談輸入格式
支援 MP3、WAV、M4A、MP4 等訪談音影片段，以及常見 webinar 匯出檔。
適合分析的匯出格式
TXT、DOCX、PDF 適用於編碼、引用審閱、招募紀錄和寫作流程。
適合字幕的匯出格式
當訪談會重新發布成影片或剪輯內容時，可使用 SRT 和 VTT。
訪談逐字稿範例
採訪者：在更換工具之前，你們最想解決的問題是什麼？
受訪者：我們需要一種更快的方式，把訪談整理成研究團隊可以搜尋的筆記。
可直接引用的結論：
- 更快的逐字稿審閱，減少了整個專案中的手工筆記工作。
常見問題
使用者在投入這套流程前最常問的問題
FAQ 依然保持可被索引、資訊完整，但呈現方式更輕巧，不會像一個切割出來的獨立區塊。
02
AI 訪談轉錄適合定性研究嗎？
適合。它能加快逐字稿生成，並讓錄音內容可搜尋，這對編碼、引用整理和主題回顧都很有幫助。不過很多團隊仍會對姓名和專業術語再做最後一輪校對。
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訪談逐字稿裡可以區分說話人嗎？
可以。說話人識別很適合一對一訪談、使用者研究電話和多人面試等情境，方便你清楚看出是誰說了什麼。
04
訪談審閱最適合匯出什麼格式？
DOCX 通常最適合編輯與批註，TXT 適合快速分析流程，PDF 則適合分享或歸檔時保留穩定版本。
核心產品頁面
開始行動
讓訪談錄音更容易搜尋、引用與審閱
從一段已儲存的訪談錄音開始，把它變成你的研究、編輯或招募團隊真正能用起來的逐字稿文字。