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LiteScribe
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Wissen, wer was gesagt hat

Die Sprechererkennung (Speaker Diarization) erkennt und beschriftet die verschiedenen Sprecher in Ihren Aufnahmen automatisch, sodass Sie genau sehen, wer was gesagt hat. Eine vorherige Registrierung oder ein Stimmtraining ist nicht nötig. LiteScribe trennt die Stimmen als Sprecher A, B, C und weitere, und Sie können jeden Sprecher umbenennen, damit Meeting- und Interview-Transkripte klar zuzuordnen sind.

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Was ist Sprechererkennung?

Die Sprechererkennung (Speaker Diarization) erkennt automatisch mehrere Sprecher in einer Audiodatei und ordnet zu, was jede Person gesagt hat. Statt eines einzigen Textblocks erhalten Sie ein Transkript, in dem jede Äußerung ihrem Sprecher zugeordnet ist. So lassen sich Gespräche leicht verfolgen. Das System arbeitet automatisch, ohne dass Sie Sprecher vorab registrieren oder Stimmproben liefern müssen.

  • Erkennt die verschiedenen Sprecher in Ihren Aufnahmen automatisch
  • Beschriftet jede Äußerung mit ihrem Sprecher (Sprecher A, B, C usw.)
  • Funktioniert mit beliebig vielen Sprechern
  • Keine Registrierung und keine Stimmproben nötig
  • Ideal für Meetings, Interviews und Gespräche mit mehreren Personen

So funktioniert es

Wenn Sie die Sprechererkennung aktivieren, analysiert LiteScribe Audiomuster, Stimmmerkmale und Sprechweise, um die verschiedenen Sprecher zu unterscheiden. Das System teilt das Audio automatisch in Abschnitte und ordnet jeden Abschnitt dem passenden Sprecher zu.

  • Laden Sie Ihre Audio- oder Videodatei hoch
  • Aktivieren Sie die Sprechererkennung in den Transkriptionseinstellungen
  • Die KI analysiert Stimmmuster und Sprechmerkmale
  • Jede Äußerung wird automatisch ihrem Sprecher zugeordnet
  • Prüfen und bearbeiten Sie die Sprecher-Labels bei Bedarf

Eigene Sprechernamen

In den Tarifen Pro und Business können Sie Sprechern eigene Namen geben und allgemeine Labels wie "Sprecher A" durch echte Namen ersetzen. Dadurch sind Transkripte deutlich leichter zu lesen und im Team zu teilen.

  • "Sprecher A" durch echte Namen ersetzen (z. B. "Sarah", "Jonas")
  • Sprecher-Labels jederzeit nach der Transkription bearbeiten
  • Eine Sprecher-Zeitleiste zeigt, wer wann gesprochen hat
  • Transkripte mit eigenen Sprechernamen exportieren
  • Ideal für wiederkehrende Meetings mit denselben Teilnehmenden

Anwendungsfälle

Die Sprechererkennung ist für jede Aufnahme mit mehreren Personen unverzichtbar, denn so lassen sich Gespräche leicht verfolgen und Aussagen klar zuordnen.

  • Meeting-Protokolle: Sehen, welches Teammitglied welchen Punkt eingebracht hat
  • Interview-Transkripte: Interviewer und Befragte klar unterscheiden
  • Podcast-Transkription: Host und Gäste erkennen
  • Telefonkonferenzen: Die Beiträge jeder Person nachvollziehen
  • Zeugenvernehmungen: Aussagen eindeutig zuordnen
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Die Genauigkeit hängt von der Audioqualität, der Anzahl der Sprecher und davon ab, wie unterschiedlich ihre Stimmen klingen. Bei Aufnahmen in guter Qualität mit klarem Ton erreicht das System in der Regel eine hohe Genauigkeit. Sie können die Sprecher-Labels nach der Transkription jederzeit prüfen und korrigieren.

Nein. Die Sprechererkennung arbeitet automatisch, ohne dass Sie Sprecher registrieren oder vorab Stimmproben liefern müssen. Das System erkennt und beschriftet die verschiedenen Sprecher anhand von Stimmmustern und Stimmmerkmalen.

Ja. In den Tarifen Pro und Business können Sie Sprechern eigene Namen geben und die Labels nach der Transkription jederzeit bearbeiten. So ersetzen Sie allgemeine Labels wie "Sprecher A" ganz einfach durch echte Namen und verbessern die Lesbarkeit.

Die Sprechererkennung kann beliebig viele Sprecher erkennen. Bei sehr großen Gruppen (10+ Sprecher) oder sehr ähnlichen Stimmen kann die Genauigkeit jedoch abnehmen. Die besten Ergebnisse erzielen Sie mit guter Audioqualität und möglichst wenig Hintergrundgeräuschen.

Ja. Die Sprechererkennung funktioniert in allen Sprachen, die LiteScribe transkribiert. Das System analysiert Stimmmuster und Stimmmerkmale statt des Sprachinhalts und arbeitet deshalb sprachübergreifend.

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