นักวิจัยเชิงคุณภาพทุกคนรู้ดีว่า "นรกของการทำวิจัย" ไม่ใช่ตอนสัมภาษณ์ แต่เป็นตอน "ถอดเทป"... สถิติบอกว่าไฟล์เสียงสนทนา 1 ชั่วโมง ต้องใช้เวลาในการฟังและพิมพ์ (Transcribe) โดยเฉลี่ยถึง 6-8 ชั่วโมง สำหรับคนทั่วไป

ลองจินตนาการดูสิครับ ถ้าคุณมีไฟล์สัมภาษณ์ 10 เคส เคสละ 1 ชั่วโมง คุณจะต้องเสียเวลาหน้าคอมพิวเตอร์ไปเกือบ 80 ชั่วโมง! หรือเท่ากับเวลาทำงาน 2 สัปดาห์เต็มๆ

"เสียงไม่ชัด ฟังไม่ออก", "คนแย่งกันพูดใน Focus Group", "พูดภาษาถิ่นฟังยาก", "พิมพ์ไม่ทันต้องกดย้อนแล้วย้อนอีก"... ปัญหาเหล่านี้ทำให้งานวิจัยของคุณไม่คืบหน้า และทำให้คุณหมดพลังไปกับการทำงานซ้ำซากจำเจ (Manual Task) แทนที่จะเอาสมองไปใช้ในการ "วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)" ซึ่งเป็นงานที่มีมูลค่าสูงกว่า

บริษัท อิมเพรส เลกาซี่ จำกัด พร้อมเป็น "หู" และ "มือ" แทนคุณ เรามีทีมนักถอดเทปมืออาชีพที่หูไว พิมพ์เร็ว และมีความรู้รอบตัวสูง พร้อมเปลี่ยนไฟล์เสียงที่ยุ่งเหยิง ให้กลายเป็นเอกสาร Word ที่เป็นระเบียบ ถูกต้อง แม่นยำ และพร้อมนำไปใช้งานต่อได้ทันที

1. การถอดแบบละเอียดคำต่อคำ (Verbatim Transcription)

เหมาะสำหรับ: งานวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research), วิทยานิพนธ์, คดีความ

• แกะทุกพยางค์: เก็บทุกรายละเอียด รวมถึงคำอุทาน (เอ่อ, อ๋อ, ครับ/ค่ะ) อารมณ์ (หัวเราะ, ร้องไห้) หรือการหยุดเงียบ (Pause) หากต้องการ
• ระบุผู้พูดชัดเจน: แยก Speaker A, B, C อย่างถูกต้อง แม้เสียงจะคล้ายกัน
• ภาษาถิ่น: รองรับภาษาเหนือ อีสาน ใต้ โดยเจ้าของภาษา เพื่อความแม่นยำของความหมาย

---

2. การถอดแบบสรุปจับประเด็น (Summarized Transcription)

เหมาะสำหรับ: การประชุม (Meeting Minutes), งานสัมมนา, รายการ Podcast

• ตัดน้ำ เอาแต่เนื้อ: ตัดคำฟุ่มเฟือย คำซ้ำ หรือบทสนทนาที่ไม่เกี่ยวข้องออก เรียบเรียงประโยคให้เป็นภาษาเขียนที่สละสลวย อ่านง่าย
• จัดหมวดหมู่: สรุปเป็นหัวข้อ (Bullet points) ตามวาระการประชุม หรือประเด็นสำคัญ

---

3. การถอดเทปภาษาอังกฤษ (English Transcription)

เหมาะสำหรับ: งานวิจัยอินเตอร์, คลิปวิดีโอ YouTube, สัมภาษณ์ชาวต่างชาติ

• ผู้เชี่ยวชาญภาษา: ถอดโดยทีมงานจบเอกภาษาอังกฤษ หรือ Native Speaker
• ศัพท์เฉพาะทาง: เราทำการบ้านเรื่องคำศัพท์ (Terminology) ของธุรกิจหรือหัวข้อวิจัยนั้นๆ ก่อนเริ่มงานเสมอ

🤖 ทำไมไม่ใช้ AI?: แม้ AI จะเก่งขึ้น แต่สำหรับภาษาไทยที่มี "วรรณยุกต์" "เสียงซ้อน (Overlapping)" หรือ "เสียงรบกวน (Noise)" มนุษย์ยังคงมีความแม่นยำสูงกว่ามาก โดยเฉพาะการเข้าใจบริบทและการแยกแยะเสียงคนที่พูดแทรกกัน ซึ่งเป็นหัวใจของงาน Focus Group ครับ