Speech to Text

Exzellente Genauigkeit (≤ 5% Wortfehlerrate - WER) Belarussisch (bel), Bosnisch (bos), Bulgarisch (bul), Katalanisch (cat), Kroatisch (hrv), Tschechisch (ces), Dänisch (dan), Niederländisch (nld), Englisch (eng), Estnisch (est), Finnisch (fin), Französisch (fra), Galicisch (glg), Deutsch (deu), Griechisch (ell), Ungarisch (hun), Isländisch (isl), Indonesisch (ind), Italienisch (ita), Japanisch (jpn), Kannada (kan), Lettisch (lav), Mazedonisch (mkd), Malaiisch (msa), Malayalam (mal), Norwegisch (nor), Polnisch (pol), Portugiesisch (por), Rumänisch (ron), Russisch (rus), Slowakisch (slk), Spanisch (spa), Schwedisch (swe), Türkisch (tur), Ukrainisch (ukr) und Vietnamesisch (vie). Hohe Genauigkeit (>5% bis ≤10% WER) Armenisch (hye), Aserbaidschanisch (aze), Bengalisch (ben), Kantonesisch (yue), Filipino (fil), Georgisch (kat), Gujarati (guj), Hindi (hin), Kasachisch (kaz), Litauisch (lit), Maltesisch (mlt), Mandarin (cmn), Marathi (mar), Nepali (nep), Odia (ori), Persisch (fas), Serbisch (srp), Slowenisch (slv), Suaheli (swa), Tamil (tam) und Telugu (tel). Gut (>10% bis ≤20% WER) Afrikaans (afr), Arabisch (ara), Assamesisch (asm), Asturisch (ast), Burmesisch (mya), Hausa (hau), Hebräisch (heb), Javanisch (jav), Koreanisch (kor), Kirgisisch (kir), Luxemburgisch (ltz), Māori (mri), Okzitanisch (oci), Punjabi (pan), Tadschikisch (tgk), Thailändisch (tha), Usbekisch (uzb) und Walisisch (cym). Mäßig (>20% bis ≤50% WER) Amharisch (amh), Ganda (lug), Igbo (ibo), Irisch (gle), Khmer (khm), Kurdisch (kur), Lao (lao), Mongolisch (mon), Nördliches Sotho (nso), Paschtu (pus), Shona (sna), Sindhi (snd), Somali (som), Urdu (urd), Wolof (wol), Xhosa (xho), Yoruba (yor) und Zulu (zul).

Speech-to-Text (STT) ist eine Technologie, die gesprochene Sprache mithilfe automatischer Spracherkennung (ASR) in geschriebenen Text umwandelt. Sie verarbeitet Audiosignale, identifiziert Sprachmuster und transkribiert sie mit hoher Genauigkeit in Text. Die KI-gestützte Speech-to-Text-Software von ElevenLabs ist darauf ausgelegt, Audio- und Videoinhalte mit menschlicher Präzision zu transkribieren, was sie ideal für Speech-to-Text-Konvertierung, Audiotranskription und Echtzeit-Spracherkennung macht. Speech-to-Text-Technologie wird verwendet für: ✔ Speech-to-Text-Transkription für Podcasts, Meetings und Interviews. ✔ Untertitel und Überschriften in Videoinhalten. ✔ Speech-to-Text-Software für freihändiges Tippen und Barrierefreiheitstools. ElevenLabs ASR bietet schnelle, zuverlässige und hochpräzise Speech-to-Text-Konvertierung für mehrere Sprachen und Akzente.

ElevenLabs bietet Videotranskription, um gesprochene Dialoge in Textformat umzuwandeln, was die Erstellung von Untertiteln, Überschriften und durchsuchbaren Transkripten erleichtert. Schritte zur Transkription von Video zu Text: 1. Laden Sie Ihre Videodatei in ElevenLabs ASR hoch 2. Die Spracherkennungstechnologie verarbeitet das Audio 3. Ein Transkript wird automatisch mit Zeitstempeln erstellt 4. Laden Sie die Textdatei herunter oder exportieren Sie Untertitel zur Bearbeitung. Dieses KI-gestützte Videotranskriptionsmodell hilft Content-Erstellern, Unternehmen und Pädagogen, Videosprache schnell in präzisen Text für Barrierefreiheit und Content-Wiederverwendung umzuwandeln.

Ab $0,40 pro Stunde transkribierten Audios, bei großem Umfang deutlich darunter mit Enterprise-Plänen.

Ja. Scribe kann automatisch Untertitel und Überschriften für YouTube, TikTok, Instagram und mehr generieren – unterstützt mehrere Sprachen für Barrierefreiheit und Reichweite.

Die genauesten Speech to Text-Modelle verwenden tiefe neuronale Netzwerke, die auf großen, mehrsprachigen Datensätzen trainiert wurden. Scribe erreicht branchenführende Genauigkeit in über 90 Sprachen und übertrifft Modelle wie Whisper, Deepgram und Gemini in Benchmark-Tests.

Ja. Echtzeit-Speech to Text wandelt gesprochene Wörter in Text um, während sie gesprochen werden. Mit Scribe v2 Realtime erfolgt die Transkription in unter 150 Millisekunden, was es ideal für Live-Gespräche, Meetings und KI-Agenten macht.

Speech to Text kann für Meeting-Notizen, Podcasts, Barrierefreiheitsuntertitel, Kundendienstanrufe und jede Aufgabe verwendet werden, die die Umwandlung von gesprochenen Inhalten in lesbaren Text erfordert. Es unterstützt auch Echtzeit-KI-Assistenten und automatisierte Workflows.

Alle Speech to Text-Daten werden mit Sicherheit auf Unternehmensebene verarbeitet. Transkriptionen können über verschlüsselte APIs gehandhabt werden, und sensible Informationen können lokal oder mit eingeschränktem Zugriff verarbeitet werden, um Compliance-Standards zu erfüllen.

Speech to Text-Technologie kann offline arbeiten, wenn Modelle lokal bereitgestellt werden. Scribe unterstützt Cloud- und On-Premise-Konfigurationen, sodass Unternehmen die Datenverarbeitung kontrollieren können, während sie niedrige Latenz und hohe Genauigkeit beibehalten.

Ja. Fortgeschrittene Speech to Text-Systeme verwenden Sprecher-Diarisation, um mehrere Sprecher automatisch zu unterscheiden und zu kennzeichnen, selbst in überlappenden Gesprächen.

Speech to Text bezieht sich auf den automatischen Prozess der Umwandlung gesprochener Sprache in Text mithilfe von KI, während Transkriptionssoftware Bearbeitungstools, Formatierung und Kollaborationsfunktionen umfassen kann, die um diese Kerntechnologie herum aufgebaut sind.