Scribe v2 wurde aktualisiert

Wir führen integrierte Entitätenschwärzung, verbesserte Indisch-Englisch-Transkription, einen neuen No-Verbatim-Modus und erweitertes Keyterm-Prompting für bis zu 1.000 Begriffe ein.

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

Neue Entitätenschwärzung 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 sie durch den Entitätstyp, z. B. [CREDIT_CARD];
• Nummeriert: Ersetzt sie durch eine kategorisierte und nummerierte Bezeichnung, z. B. [CREDIT_CARD_1].

So können Teams Transkripte einfacher teilen und zugleich Workflows zur Datenverarbeitung 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.

Präzises Indisch-Englisch-Code-Switching

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

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

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

No-Verbatim-Modus für saubere Transkripte

Wir führen den No-Verbatim-Modus ein, eine Transkriptionseinstellung, die Füllwörter wie „ähm“ und „äh“ 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 gut für Besprechungsnotizen, Untertitel und alle Workflows, bei denen ein ausgearbeiteter schriftlicher Nachweis statt einer Rohfassung jedes Geräuschs gefragt ist.

Keyterm-Prompting auf 1.000 erweitert

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

Das gibt Teams mit umfangreichen technischen Vokabularen, Produktkatalogen oder domänenspezifischer Terminologie mehr Spielraum, um das Modell zu präzisen Transkriptionen anzuleiten.

Keyterm-Prompting bleibt kontextsensitiv. Das Modell nutzt den umgebenden Ton, um zu bestimmen, ob ein Schlüsselbegriff zutrifft, statt Begriffe wahllos einzufügen. Mit 1.000 Begriffen entspricht dies dem Zehnfachen der bisherigen Kapazität.

Hinweis: Anfragen mit mehr als 100 Schlüsselbegriffen 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