Sprechererkennung

Sprecher automatisch erkennen

Hear2Text erkennt, wer spricht, und markiert jedes Segment. So werden Meetings, Interviews und Podcasts leichter lesbar und zitierbar.

Trustpilot
4.8
Vertraut von über 10.000 Kunden weltweit

Konsistente Sprecherlabels

Halte Sprecher im gesamten Transkript konsistent, damit es sich wie ein echtes Gespräch liest.

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AAlex (Host)BDr. Sarah ChenAAlex (Host)

Mustererkennung von Stimmen

Verbessere die Klarheit mit intelligenter Trennung in Interviews, Panels und Meetings mit mehreren Teilnehmern.

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Speaker ASpeaker B

Klarheit für Audio mit mehreren Sprechern

FunktionOhneMit heartotext
Multi-person MeetingsEin langer AbsatzBeschriftete Sprecher
Interview-TranskripteSchwer zu zitierenEinfach zu Verweise
Podcast BearbeitungManual cleanupSpeaker-aware Transkript
Zitat-ExtraktionIm Audio vor- und zurückspulenZu Zitaten springen

Anwendungsfälle

Team-Meetings

Verfolge Entscheidungen und Aufgaben je Sprecher für ein besseres Follow-up.

Interviews and podcasts

Separate host and guest for editing, publishing, and quoting.

Fokusgruppen

Analysiere Teilnehmer-Feedback mit klarer Sprechertrennung.

Wie die Sprechererkennung funktioniert

Wir analysieren Stimmen, erkennen Sprecherwechsel und labeln das Transkript automatisch. Du kannst Sprecher jederzeit umbenennen.

Schritt 01

Stimmen analysieren

Unser Modell lernt die Stimmmerkmale über die gesamte Aufnahme hinweg.

Schritt 02

Sprecherwechsel erkennen

Trenne Sprecher auch in schnellen Unterhaltungen und Interviews.

Schritt 03

Labels zuweisen

Beschrifte jedes Segment, damit das Transkript gut lesbar und klar strukturiert bleibt.

Schritt 04

Auf echte Namen zuordnen

Benenne Sprecher 1, Sprecher 2 usw. in echte Teilnehmernamen um.

Kernfunktionen

Automatische Erkennung

Sprecherwechsel ohne manuelles Tagging erkennen.

Namenszuweisung

Benenne Sprecher in echte Namen um, damit Transkripte sauber bleiben.

Konsistente Labels

Halte Sprecher A und Sprecher B im Gespräch konsistent.

Mehrere Sprecher

Ideal für Meetings, Panels, Podcasts und Interviews.

Überlappende Sprache

Verarbeite Unterbrechungen und schnelle Dialoge mit besserer Segmentierung.

Exportbereit

Exportiere mit Sprecherlabels für Bearbeitung, Zusammenarbeit und Dokumentation.

Deine Privatsphäre ist wichtig

Die Sicherheit deiner Daten hat für uns oberste Priorität. Alle Dateien sind mit 256-Bit-Verschlüsselung geschützt und werden nach der Verarbeitung automatisch gelöscht.

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256-Bit
HTTPS
Privat
Kundenbewertungen

Was unsere Nutzer sagen

Sieh, wie Fachleute diese Funktion nutzen, um Zeit zu sparen und die Produktivität zu steigern.

Trustpilot

Transkription leicht gemacht

Dieses Tool hat meinen Workflow verändert. Ich kann jetzt in Minuten statt Stunden Blogbeiträge aus Videos erstellen. Die Genauigkeit ist beeindruckend!

Anna Müller

Content Erstellerin

vor 2 Wochen
G2

Perfekt für Content-Analyse

Ich analysiere täglich Social-Media-Inhalte für Marktforschung. Dieses Tool spart mir jede Woche Stunden.

Thomas Schmidt

Digital Marketing Manager

vor 1 Monat
Capterra

Unverzichtbar für meinen Workflow

Die Verwaltung mehrerer Konten ist jetzt viel einfacher. Die Transkriptionsqualität ist hervorragend.

Laura Weber

Social Media Managerin

vor 3 Wochen
App Store

Genau und zuverlässig

Als Journalist brauche ich genaue Transkripte von Videoquellen. Dieses Tool liefert jedes Mal mit Zeitstempeln.

Markus Hoffmann

Journalist

vor 1 Woche
Google Play

Großartig für Forschung

Ich nutze dies für akademische Forschung zu Social-Media-Inhalten. Die mehrsprachige Unterstützung ist fantastisch.

Sabine Fischer

Forscherin

vor 2 Monaten
Trustpilot

Bestes Tool für Content-Teams

Unser gesamtes Team nutzt dies für Content-Analyse. Sehr empfehlenswert für alle, die mit Videoinhalten arbeiten!

Stefan Braun

Content-Stratege

vor 3 Wochen

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Sprecher kann es erkennen?
Es funktioniert gut in typischen Mehrsprecher-Szenarien wie Meetings, Interviews und Podcasts. Klares Audio verbessert die Trennung.
Muss ich Sprecher vorher registrieren?
Nein. Sprechererkennung ist automatisch. Du kannst Sprecher nach der Transkription umbenennen.
Wie präzise ist die Sprechererkennung?
Die Genauigkeit hängt von Audioqualität und Sprecher-Überlappung ab. Bei klaren Aufnahmen sind die Ergebnisse in der Regel sehr zuverlässig.
Kann ich Sprechern echte Namen zuweisen?
Ja. Benenne Sprecher 1, Sprecher 2 usw. in beliebige Namen um.
Was passiert bei überlappender Sprache?
Überlappungen können die Trennqualität reduzieren, aber du kannst Labels jederzeit anpassen und das Transkript bearbeiten.
Funktioniert das auch mit Telefonaufnahmen?
Ja. Solange die Audioqualität ausreichend klar ist, können Telefonaufnahmen mit Sprecherlabels transkribiert werden.

Erhalte Sprecher-Labels automatisch

Transkribiere dein nächstes Gespräch und sieh Sprechererkennung in Aktion.