Maak kennis met Eleven v4Maak kennis met Eleven v4, ons meest expressieve model tot nu toe.

Naar content

Maak kennis met Scribe

Gepubliceerd

LuisterenLuister naar dit artikel

Scribe, ons eerste Speech to Text-model, is 's werelds nauwkeurigste transcriptiemodel. Scribe is ontwikkeld om de onvoorspelbaarheid van audio uit de praktijk aan te kunnen en transcribeert spraak in 99 talen, met tijdstempels op woordniveau, speaker diarization en tags voor audio-events — allemaal geleverd in een gestructureerde response voor naadloze integratie.

Scribe is ontwikkeld voor precisie. In benchmarktests van FLEURS en Common Voice voor 99 talen presteert het consequent beter dan toonaangevende modellen zoals Gemini 2.0 Flash, Whisper Large V3 en Deepgram Nova-3. Of het nu gaat om samenvattingen van vergaderingen, filmondertiteling of zelfs songteksten, Scribe levert het laagste automatische woordfoutpercentage bij transcriptie in het Italiaans (98,7%), Engels (96,7%) en 97 andere talen.

Scribe maakt ASR universeel toegankelijk en vermindert fouten aanzienlijk in talen die traditioneel minder goed worden ondersteund, zoals Servisch, Kantonees en Malayalam, waar concurrerende modellen vaak woordfoutpercentages van meer dan 40% hebben.

The world's most accurate ASR model by IIElevenLabs.

Ontwikkelaars kunnen Scribe vandaag nog integreren via onze Speech to Text API om gestructureerde JSON-transcripten te ontvangen met sprekerdiarisatie en tijdstempels op woordniveau en markeringen voor niet-spraakgebeurtenissen (bijv. lachen). Een versie met lage latency voor realtime applicaties wordt binnenkort uitgebracht.

Creators en bedrijven kunnen Scribe rechtstreeks gebruiken via het ElevenLabs-dashboard om audio- of videobestanden te uploaden en opgemaakte transcripten te genereren.

Begin met bouwen met Scribe:

API-documentatie | Probeer het in het ElevenLabs-dashboard

Benchmarks

FLEURS - woordfoutpercentage % - 102 talen

Bar chart comparing word error rates for different languages and speech recognition models.

Common Voice - woordfoutpercentage % - 102 talen

Bar chart comparing word error rates for different voice recognition models across various countries.

Bijdragen

Onderzoeksleider, training, architectuur

Flavio Schneider

Projectleider, pre-trainingdata, fine-tuningdata

Tim von Känel

Inferentie, optimalisaties

Maximiliano Levi

Bijdragers aan onderzoek

Johan Nordberg, Piotr Dabkowski

Frontend

Austin Malerba

Backend

Hristo Stoychev

Data-acquisitie

Alex George

Geschreven door

Tim is on our research team and focuses on ASR and Music.

Vergelijkbare artikelen

Creëer met AI-audio van de hoogste kwaliteit