Scribe v2 wurde aktualisiert

Wir führen integrierte Entitätsschwärzung, verbesserte indisch-englische Transkription, einen neuen No-Verbatim-Modus und Keyterm-Prompting für bis zu 1.000 Begriffe ein.

Diese Verbesserungen geben Entwicklern mehr Kontrolle über Datenschutz, mehrsprachige Genauigkeit, Transkriptqualität und domänenspezifische Präzision.

Neue Entitätsschwärzung in Scribe v2

Scribe v2 kann jetzt sensible Entitäten in Transkripten automatisch erkennen und schwärzen – darunter Namen, Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern und andere personenbezogene Daten.

Die Schwärzung erfolgt während der Transkription. Sensible Daten werden entfernt, bevor sie Ihren Speicher oder nachgelagerte Systeme erreichen.

• Vollständige Schwärzung: Ersetzt Entitäten durch [REDACTED];
• Kategorisiert: Ersetzt durch den Entitätstyp, z. B. [CREDIT_CARD];
• Nummeriert: Ersetzt durch eine kategorisierte und nummerierte Bezeichnung, z. B. [CREDIT_CARD_1].

So können Teams Transkripte einfacher teilen und gleichzeitig Datenverarbeitungs-Workflows in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Kundensupport.

Hinweis: Die Schwärzung erfolgt automatisiert und erkennt oder entfernt möglicherweise nicht alle sensiblen Informationen. Prüfen Sie die Ergebnisse, bevor Sie sich darauf verlassen.

Präziser Wechsel zwischen indischen Sprachen und Englisch

In ganz Indien mischen Sprecher häufig Englisch mit Hindi, Telugu, Kannada und anderen indischen Sprachen. Viele Transkriptionssysteme transliterieren englische Wörter in indische Schriften. Dadurch entstehen Transkripte, die nicht widerspiegeln, wie Menschen tatsächlich kommunizieren.

Scribe v2 transkribiert englische Wörter auf Englisch – unabhängig von der umgebenden Sprache. Das funktioniert automatisch, ohne Sprachkonfiguration. Ob Sie Englisch, Hindi oder gar keinen Sprachcode übergeben: Englische Wörter bleiben in lateinischer Schrift.

Das gilt für indische Sprachen allgemein, nicht nur für Hindi-Englisch. Wechselt ein Sprecher zwischen Telugu und Englisch oder Kannada und Englisch, werden die englischen Abschnitte korrekt transkribiert.

No-Verbatim-Modus für saubere Transkripte

Wir führen den No-Verbatim-Modus ein: eine Transkriptionseinstellung, die Füllwörter wie „um“ und „uh“ sowie Wiederholungen und Stottern automatisch entfernt.

Das Ergebnis ist ein sauberes, gut lesbares Transkript ohne manuelle Bearbeitung oder Nachbearbeitung.

Der No-Verbatim-Modus eignet sich für Besprechungsnotizen, Untertitel und alle Workflows, bei denen ein ausgearbeiteter schriftlicher Text wichtiger ist als die unverarbeitete Erfassung jedes Lautes.

Keyterm-Prompting auf 1.000 erweitert

Keyterm-Prompting unterstützt jetzt bis zu 1.000 Wörter und Ausdrücke pro Transkript – zuvor lag das Limit bei 100.

Teams mit umfangreichen technischen Vokabularen, Produktkatalogen oder domänenspezifischer Terminologie haben damit mehr Möglichkeiten, das Modell zu präzisen Transkriptionen anzuleiten.

Keyterm-Prompting bleibt kontextsensitiv. Das Modell nutzt den umgebenden Ton, um zu bestimmen, ob ein Keyterm zutrifft, statt Begriffe blind einzufügen. Mit 1.000 Begriffen entspricht das der zehnfachen bisherigen Kapazität.

Hinweis: Anfragen mit mehr als 100 Keyterms haben eine Mindestabrechnungseinheit von 20 Sekunden.

Jetzt verfügbar

Diese Funktionen sind ab heute in der Scribe v2 API und UI verfügbar.

Dokumentation lesen:
https://elevenlabs.io/docs/cookbooks/speech-to-text/quickstart

In der App testen:
https://elevenlabs.io/app/speech-to-text