Welche KI transkribiert Meetings und Audio am besten, auch gehostet in Deutschland oder der EU?

Kurze Antwort

Wenn es egal ist, wo das Modell gehostet wird, dann ist unser Favorit Azure LLM Speech. Auch in der EU gehostet bekommt ihr es, bei Azure Speech. Muss es in Deutschland laufen, ist es Whisper Large V3 bei T-Systems AI Foundation Services.

Unsere Favoriten

Egal wo gehostet

Azure LLM Speech

bei Azure Speech · North Europe (Irland)

1,92 % falsch erkannte Wörter bei deutscher Spracherkennung im Open ASR Leaderboard.

Alle Modelle ↓

In der EU gehostet

Azure LLM Speech

bei Azure Speech · North Europe (Irland)

Bestplatziertes Modell mit Verarbeitung in der EU: 1,92 % falsch erkannte Wörter bei deutscher Spracherkennung im Open ASR Leaderboard.

Alle Modelle in der EU ↓

In Deutschland gehostet

Whisper Large V3

bei T-Systems AI Foundation Services · Deutschland · teils EU

Bestplatziertes Modell mit Verarbeitung in Deutschland: 4 % falsch erkannte Wörter bei deutscher Spracherkennung im Open ASR Leaderboard.

Alle Modelle in Deutschland ↓

Alle KI-Modelle für das Transkribieren im Ranking

Die ersten 5 von 9 Modellen.

Spitzengruppe

  1. Azure LLM Speech Microsoft
    Azure SpeechEU
  2. Scribe v2 ElevenLabs
    ElevenLabsweltweit
  3. Universal-3.5 Pro AssemblyAI
    AssemblyAIEUAssemblyAIweltweit
  4. Speechmatics Enhanced Speechmatics
    SpeechmaticsEUSpeechmaticsweltweit
  5. GPT Transcribe OpenAI

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Was ihr in der EU und in Deutschland aufgebt

In der EU gebt ihr nichts auf: Azure LLM Speech bei Azure Speech ist derselbe Favorit wie weltweit. In Deutschland ist es Whisper Large V3 bei T-Systems AI Foundation Services, aus der Gruppe „Sehr gut“.

Worauf es beim Transkribieren ankommt

Ein gutes Transkript spart euch das Mitschreiben. Die Fehlerquoten aus Ranglisten gelten aber für kurze, vorgelesene Aufnahmen. In echten Meetings mit Pausen, Durcheinanderreden und schlechtem Ton sieht es häufig anders aus.

  • Stille ist das Risiko: Whisper erfindet in Sprechpausen manchmal ganze Sätze. Eine Studie fand solche Passagen in rund einem Prozent der Transkripte. Tools wie WhisperX schneiden Stille vorher automatisch raus.
  • Die Aufnahme behalten: Behaltet das Original und verknüpft das Transkript per Zeitstempel damit. Ein Tool für Arztgespräche löschte die Aufnahmen, danach ließ sich nicht mehr prüfen, was wirklich gesagt wurde.
  • Wer hat was gesagt: Die Zuordnung zu Sprechern ist der schwächste Aspekt bei allen Modellen. Gute offene Tools liegen bei Meetings noch bei 17 bis 20 Prozent Fehlern. Am zuverlässigsten ist eine eigene Tonspur pro Person, Zoom kann das lokal aufnehmen.
  • Fachbegriffe als kurze Liste: Namen von Kunden, Produkten und Abkürzungen kennt kein Modell. Manche Dienste nehmen eine Liste mit Begriffen an. Deepgram erlaubt bis zu 100 und empfiehlt, sich auf die wichtigsten 20 bis 50 zu beschränken.
  • Einwilligung und Betriebsrat: Wer nichtöffentlich gesprochene Worte ohne Erlaubnis aufnimmt, macht sich nach § 201 StGB strafbar. Holt die Zustimmung aller ein. Weil sich Aufnahmen zur Überwachung eignen, hat außerdem der Betriebsrat mitzureden.

Häufige Fragen

01 Darf ich Meetings mit KI aufzeichnen und transkribieren?

Das hängt vor allem davon ab, ob alle Beteiligten vorher Bescheid wissen und zustimmen und wie die Aufnahme danach verarbeitet und gelöscht wird. Klärt diese Regeln einmal für eure Firma, bevor ihr startet.

02 Woher kommt eure Rangliste?

Aus dem Open ASR Leaderboard von Hugging Face. Dort schreiben Modelle deutsche Aufnahmen ab, und gezählt wird, wie viele Wörter falsch sind. Die Aufnahmen sind kurz und vorgelesen. In echten Meetings mit mehreren Sprechern und schlechtem Ton liegen alle Modelle öfter daneben.

03 Wie gut versteht KI Dialekt und Fachbegriffe?

Hochdeutsch in guter Tonqualität klappt meist gut. Bei starkem Dialekt, vielen Fachbegriffen oder schlechtem Ton steigen die Fehler. Testet deshalb mit einer echten Aufnahme aus eurem Alltag, bevor ihr euch festlegt.

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