Sprechererkennung & Diarisierung
Identifizieren und kennzeichnen Sie automatisch verschiedene Sprecher in Ihren Audio- und Videotranskriptionen. Wissen Sie genau, wer was gesagt hat.
Was ist Sprecherdiarisierung?
Sprecherdiarisierung ist der Prozess der Aufteilung eines Audiostroms in Segmente nach der Identität des Sprechers. Einfach gesagt beantwortet sie die Frage „wer hat wann gesprochen?“ This is essential for multi-speaker recordings like meetings, interviews, podcasts, conference calls, and legal proceedings where knowing who said what is just as important as what was said.
STT.ai uses advanced neural speaker diarization models that can detect and label speakers in real time. The system creates speaker embeddings -- numerical representations of each voice's unique characteristics -- and clusters them to distinguish between different people. This works even when speakers have similar voices or frequently interrupt each other.
Wie Sprechererkennung funktioniert
1. Sprachaktivitätserkennung
Das System identifiziert zunächst, welche Audiosegmente Sprache enthalten im Vergleich zu Stille, Musik oder Hintergrundgeräuschen.
2. Sprecher-Embedding
Jedes Sprachsegment wird in ein Sprecher-Embedding umgewandelt — ein kompakter Vektor, der die einzigartigen Stimmmerkmale des Sprechers erfasst.
3. Clustering & Kennzeichnung
Embeddings werden geclustert, um Segmente desselben Sprechers zu gruppieren, dann erhält jedes Cluster ein Label (Sprecher 1, Sprecher 2 usw.).
Anwendungsfälle für Sprechererkennung
Sprechererkennung auf STT.ai
Speaker detection is available on all paid plans. When you transcribe audio or video with speaker detection enabled, the transcript will include speaker labels inline with the text. You can also export speaker-labeled transcripts in all supported formats including SRT, VTT, DOCX, JSON, and PDF.
The system can detect up to 20 distinct speakers in a single recording. For best results, ensure each speaker has at least a few seconds of solo speech. Overlapping speech is handled but may reduce accuracy in heavily cross-talked segments.
Sprechererkennung jetzt testen
Laden Sie eine Multi-Sprecher-Aufnahme hoch und sehen Sie, wie Sprecher automatisch gekennzeichnet werden.
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