Scribe v2 Realtime jetzt in ElevenLabs Agents verfügbar

Speech to Text mit extrem niedriger Latenz für Echtzeit-Agenten

Diese Woche haben wir Scribe v2 Realtime vorgestellt – unser Streaming-Modell für Speech to Text mit extrem niedriger Latenz, optimiert für agentische Anwendungsfälle, die auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Präzision im Gespräch angewiesen sind.

Scribe v2 Realtime transkribiert Sprache in 30–80 ms mit branchenführender Genauigkeit. So können Agenten in Gesprächen so natürlich wie Menschen reagieren.

Entwickelt für reale Gespräche 

Die meisten Speech to Text-Systeme funktionieren in sauberen Testumgebungen gut, stoßen aber in der Praxis an Grenzen – bei Hintergrundgeräuschen, unterschiedlichen Akzenten oder Angaben wie Namen, E-Mail-Adressen und IDs.

Scribe v2 Realtime wurde genau für diese Herausforderungen trainiert.

In internen Benchmarks mit Hunderten anspruchsvollen englischen Gesprächsbeispielen mit schlechter Audioqualität, unterschiedlichen Akzenten und Füllwörtern erkannte Scribe v2 Realtime die Nutzerabsicht genauer als jedes konkurrierende Echtzeit-ASR-Modell.

Unten finden Sie einige Praxisbeispiele, anhand derer wir die Transkriptionsgenauigkeit von Scribe v2 Realtime in verschiedenen Umgebungen getestet haben.

Führende mehrsprachige Genauigkeit

Als globales Unternehmen, dessen Agenten zu einem großen Teil auf Spanisch, Portugiesisch, Hindi und vielen weiteren Sprachen eingesetzt werden, war es entscheidend, dass Scribe v2 Realtime über alle Regionen hinweg branchenführende Leistung bietet.

Im mehrsprachigen FLEURS-Benchmark, der die Genauigkeit in 30 Sprachen misst, erzielte Scribe v2 Realtime die niedrigste Word Error Rate (WER) aller Low-Latency-ASR-Modelle.

So können Unternehmen mehrsprachige Agenten bereitstellen, die sofort und präzise antworten – ohne Abstriche bei Geschwindigkeit oder Genauigkeit.

Jetzt verfügbar in ElevenLabs Agents

Scribe v2 Realtime ist vollständig in ElevenLabs Agents integriert und kann im Bereich „Erweiterte Konfiguration“ aktiviert werden.