Kostenlose Pashto-Sprach-zu-Text-Transkription

Kostenlose Pashto-Automatische-Spracherkennung (ASR) mit unserem fortschrittlichen KI-Transkriptionstool, Scribe. ElevenLabs übertrifft Google Gemini und OpenAI Whisper in Tests mit Wortfehlerraten von nur 37,8 % im FLEURS-Benchmark und 37,1 % im Common Voice-Benchmark. Branchenführende Transkriptionen für Pashto-Filme, Podcasts, Geschäftstreffen, medizinische Diktate und mehr.

Erleben Sie die umfassende Audio-KI-Plattform

Jedes Wort, perfekt erfasst

Scribe hört auf jede Nuance und erfasst jedes Pashto-Wort mit unübertroffener Präzision. Es liefert Audiotranskriptionen in 99 Sprachen – mit Zeichenebenen-Zeitstempeln, Sprecherdiarisierung und Audio-Event-Tagging – und liefert strukturierte Ergebnisse für nahtlose Integration.

Pashto-Transkriptions-Benchmark

ModellFLEURS
Scribe v1
37.8% WER
Deepgram Nova 2
100.0% WER
Gemini Flash 2
42.9% WER
Whisper Large v3
94.3% WER

Leistungsstarke Audio-zu-Text-Funktionen für Ihre App

Verwandeln Sie Ihr Pashto-Audio mit Scribe, dem weltweit fortschrittlichsten ASR-Modell, in fehlerfreien Text mit der einfachsten Sprach-zu-Text-API-Integration.

Progress bar with a gradient from black to purple, labeled "II Scribe V1," "Gemini 2.0 Flash," and "Whisper Large v3" on a black background.

Branchenführende Genauigkeit

Erreichen Sie Präzision wie nie zuvor – Scribe liefert die branchenweit niedrigste Wortfehlerrate für perfekt genaue Pashto-Transkriptionen.

Three colorful, glowing circles with radial patterns on a black background.

Intelligente Sprecherdiarisierung

In jedem Gespräch, selbst in den geschäftigsten, unterscheidet und kennzeichnet Scribe intuitiv jeden Sprecher für klare, organisierte Transkripte.

Audio level meter with red peaks at 1:00, T4 and T5 markers, and time stamps at 0:58 and 1:02.

Präzise wortgenaue Zeitstempel

Erfassen Sie den genauen Moment, in dem jedes Wort gesprochen wird. Scribes detaillierte Zeitstempel ermöglichen nahtlose Untertitelsynchronisierung und interaktive Audioerlebnisse.

'It that funny? (laughter)

Dynamisches Audio-Tagging

Von Lachen bis zu Schritten, Scribes Transkriptionsmodell kennzeichnet jedes Geräuschereignis und bereichert Ihre Pashto-Transkripte mit dem vollständigen Kontext Ihres Audios.

Multilingual text with the word "Multilingual" highlighted in blue and pink on a black background.

Globale Sprachunterstützung

Überwinden Sie Sprachbarrieren mit Unterstützung für Pashto und 98 weitere Sprachen – Scribe erschließt KI-Transkriptionsfähigkeiten für zuvor unerreichbare Sprachen.

Sprachübersicht

Pashto-Sprachinformationen

Sprecher: 50 Millionen Akzente: Kandahari (Süd), Kabuli (Ost), Peshawar (Nord) Amtssprache in: Afghanistan und Pakistan (Khyber Pakhtunkhwa) Gesprochen in: Afghanistan, Pakistan (Khyber Pakhtunkhwa) und Teilen des Iran Eine iranische Sprache mit ergativ-absolutiver Ausrichtung in der Vergangenheit. Merkmale retroflexe Konsonanten (beeinflusst von indoarischen Sprachen) und reiche poetische Tradition.

Entwickler

ElevenLabs Scribe integrieren

Integrieren Sie nahtlos das weltweit genaueste Sprach-zu-Text-Modell für Pashto in Ihre Anwendung. Beginnen Sie mit unseren entwicklerfreundlichen Beispielen, die Funktionen wie Diarisierung, Zeichenebenen-Zeitstempel und Audio-Event-Tagging für fehlerfreie Transkriptionen zeigen.

Häufig gestellte Fragen

Exzellente Genauigkeit (≤ 5 % Wortfehlerrate - WER)
Bulgarisch, Katalanisch, Tschechisch, Dänisch, Niederländisch, Englisch, Finnisch, Französisch, Galicisch, Deutsch, Griechisch, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Kannada, Malaiisch, Malayalam, Mazedonisch, Norwegisch, Polnisch, Portugiesisch, Rumänisch, Russisch, Serbisch, Slowakisch, Spanisch, Schwedisch, Türkisch, Ukrainisch, Vietnamesisch

Hohe Genauigkeit (>5 % bis ≤10 % WER)
Bengalisch, Weißrussisch, Bosnisch, Kantonesisch, Estnisch, Filipino, Gujarati, Ungarisch, Kasachisch, Lettisch, Litauisch, Mandarin, Marathi, Nepali, Odia, Persisch, Slowenisch, Tamil, Telugu

Gut (>10 % bis ≤25 % WER)
Afrikaans, Arabisch, Armenisch, Assamesisch, Asturisch, Aserbaidschanisch, Burmesisch, Cebuano, Kroatisch, Georgisch, Hausa, Hebräisch, Isländisch, Javanisch, Kabuverdianu, Koreanisch, Kirgisisch, Lingala, Maltesisch, Mongolisch, Māori, Okzitanisch, Punjabi, Sindhi, Suaheli, Tadschikisch, Thailändisch, Urdu, Usbekisch, Walisisch

Moderat (>25 % bis ≤50 % WER)
Amharisch, Chichewa, Fulah, Ganda, Igbo, Irisch, Khmer, Kurdisch, Lao, Luxemburgisch, Luo, Nord-Sotho, Pashto, Shona, Somali, Umbundu, Wolof, Xhosa, Zulu

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

ElevenLabs bietet Videotranskription, um gesprochene Pashto-Dialoge in Textformat zu transkribieren, was es einfach macht, Untertitel, Bildunterschriften und durchsuchbare Transkripte zu erstellen. 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 Inhaltserstellern, Unternehmen und Pädagogen, Videosprache schnell in präzisen Text für Barrierefreiheit und Inhaltswiederverwendung zu transkribieren.

Scribe funktioniert derzeit gut für Anwendungsfälle, bei denen das Eingangs-Audio im Voraus verfügbar ist. Eine Version mit niedriger Latenz für Echtzeit wird bald veröffentlicht.

$0,40 pro Stunde transkribiertes Audio, bei größeren Mengen deutlich günstiger mit Enterprise-Plänen.
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