Was ist Sprecherdiarisierung?

Sprecherdiarisierung ist der Prozess der automatischen Erkennung und Kennzeichnung verschiedener Sprecher in einer Audio- oder Videoaufnahme. Der Begriff “Diarisierung” kommt von “Diary” - der Erstellung eines Protokolls darüber, wer wann gesprochen hat.

Wenn Sie ein Gespräch, einen Podcast, ein Interview oder ein Meeting mit mehreren Personen transkribieren, beantwortet die Diarisierung die entscheidende Frage: “Wer hat was gesagt?”

Ohne Diarisierung:

Welcome to today's podcast. Thanks for having me. Let's start with
your background. I started in tech 15 years ago working at...

Mit Diarisierung:

[Sprecher 1]: Welcome to today's podcast.
[Sprecher 2]: Thanks for having me.
[Sprecher 1]: Let's start with your background.
[Sprecher 2]: I started in tech 15 years ago working at...

Noch besser, mit benannten Sprechern:

[John Smith]: Welcome to today's podcast.
[Sarah Johnson]: Thanks for having me.
[John Smith]: Let's start with your background.
[Sarah Johnson]: I started in tech 15 years ago working at...

Warum Sprecherdiarisierung wichtig ist

Die Sprecheridentifikation verwandelt rohe Transkripte in organisierte, nutzbare Dokumente:

Hauptvorteile:

• Klare Zuordnung: Wissen Sie genau, wer was gesagt hat
• Besseres Verständnis: Gespräche einfach verfolgen
• Einfaches Zitieren: Aussagen bestimmter Personen extrahieren
• Sitzungsprotokolle: Entscheidungen und Maßnahmen zuordnen
• Interviewanalyse: Organisieren Sie Frage und Antwort nach Sprecher
• Podcast-Produktion: Erstellen Sie Shownotizen mit Host/Gast-Labels
• Forschung: Analysieren Sie einzelne Sprecherbeiträge

Anwendungsfälle:

• Geschäftstreffen (verfolgen Sie, wer welche Entscheidung getroffen hat)
• Interviews (Interviewer vom Interviewten trennen)
• Podcasts (Host vs. Gast-Identifikation)
• Fokusgruppen (individuelle Teilnehmerverfolgung)
• Gerichtliche Zeugenaussagen (Anwalt vs. Zeuge)
• Kundenanrufe (Agent vs. Kunde)
• Konferenzpanels (mehrere Sprecher auf der Bühne)

Wie Sprecherdiarisierung funktioniert (Die Wissenschaft)

ScreenApp verwendet fortschrittliche KI, um Sprecher zu erkennen und zu trennen:

Schritt 1: Sprachmerkmalextraktion

Die KI analysiert Audioeigenschaften für jedes Segment:

• Tonhöhe: Grundfrequenz der Stimme
• Ton: Stimmqualität und Timbre
• Kadenz: Sprechrhythmus und -tempo
• Energie: Lautstärke- und Betonungsmuster
• Formanten: Vokaltrakt-Resonanzfrequenzen

Diese Merkmale erzeugen einen einzigartigen “Stimmabdruck” für jeden Sprecher.

Schritt 2: Sprecher-Clustering

Die KI gruppiert ähnliche Sprachsegmente:

1. Analysiert Sprachmerkmale über die gesamte Aufnahme hinweg
2. Identifiziert verschiedene Cluster ähnlicher Stimmen
3. Weist jedem Cluster eine Sprecherbezeichnung zu (Sprecher 1, Sprecher 2 usw.)
4. Segmente werden basierend auf der Stimmähnlichkeit nach Sprechern gruppiert

Wie Clustering funktioniert:

• KI erkennt Stimmveränderungen (unterschiedliche Tonhöhe, Ton usw.)
• Ähnliche Stimmen über verschiedene Zeitstempel werden zusammen gruppiert
• Jeder Cluster wird zu einem Sprecher
• Cluster werden fortlaufend nummeriert (Sprecher 1, 2, 3…)

Schritt 3: Segmentzuordnung

Jedes gesprochene Segment wird einem Sprecher zugeordnet:

1. KI bestimmt, wo ein Sprecher aufhört und ein anderer anfängt
2. Jedes Segment erhält eine Sprecherbezeichnung
3. Zeitstempel markieren, wann jeder Sprecher spricht
4. Transkript wird nach Sprecher organisiert angezeigt

Genauigkeitsfaktoren:

• Klare, deutliche Stimmen: 90-95% Genauigkeit
• Ähnlich klingende Sprecher: 75-85% Genauigkeit
• Überlappende Sprache: 60-75% Genauigkeit
• Hintergrundgeräusche: Reduziert die Genauigkeit um 10-20%

Schritt 4: KI-Sprechernamensvorschläge (Optional)

Für bestimmte Inhaltstypen kann die KI Sprechernamen vorschlagen:

1. Analysiert den Gesprächskontext
2. Sucht nach Sprechervorstellungen (“Hallo, ich bin John…”)
3. Erkennt Rollenmuster (Interviewer vs. Interviewpartner)
4. Schlägt Namen basierend auf Kontextinformationen vor

Sie können Vorschläge akzeptieren oder Namen manuell zuweisen.

Schritt-für-Schritt: Verwendung der Sprecherdiarisierung

Schritt 1: Hochladen von Audio/Video mit mehreren Sprechern

1. Gehen Sie zu ScreenApp
2. Klicken Sie auf “Hochladen” oder ziehen Sie Ihre Datei per Drag & Drop
3. Alternativ verwenden Sie “Von URL importieren” für Meeting-Aufzeichnungen
4. Warten Sie, bis der Upload abgeschlossen ist

Beste Inhalte für die Diarisierung:

• ✅ Interviews (2 Sprecher)
• ✅ Podcasts (Moderator + Gast)
• ✅ Meetings (3-10 Teilnehmer)
• ✅ Podiumsdiskussionen (mehrere Sprecher)
• ✅ Kundenanrufe (2 Sprecher)
• ⚠️ Große Konferenzen (10+ Sprecher - können komplex sein)

Dateianforderungen:

• Klarer Ton (minimale Hintergrundgeräusche)
• Deutliche Stimmen (unterschiedliche Tonhöhe/Ton)
• Minimale Sprecherüberschneidung
• Gute Mikrofonqualität

Schritt 2: Automatische Transkription mit Diarisierung

Nach dem Hochladen:

1. ScreenApp transkribiert das Audio automatisch
2. Der Status zeigt “Transkribieren…” und dann “Diarisieren…” an
3. KI erkennt während der Transkription verschiedene Sprecher
4. Sprecherbezeichnungen werden automatisch zugewiesen (Sprecher 1, Sprecher 2 usw.)
5. Die Verarbeitung dauert für die meisten Aufnahmen 1-3 Minuten

Was während der Diarisierung passiert:

• Sprache-zu-Text-Transkription
• Extraktion von Stimmfingerabdrücken
• Sprechergruppierung und -segmentierung
• Zuweisung von Zeitstempeln pro Sprecher
• Optionale KI-Namensvorschläge

Bearbeitungszeit:

• Gespräch mit 2 Sprechern: ~1 Minute pro 10 Minuten Audio
• 3-5 Sprecher: ~1,5 Minuten pro 10 Minuten
• 6+ Sprecher: ~2 Minuten pro 10 Minuten

Schritt 3: Sprecherbeschriftetes Transkript überprüfen

Sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist:

1. Klicken Sie auf Ihre Datei, um sie zu öffnen
2. Navigieren Sie zur Registerkarte Transkript
3. Jedes Segment zeigt die Sprecherbeschriftung an (Sprecher 1, Sprecher 2 usw.)
4. Sprecherbeschriftungen erscheinen vor jedem Dialogsegment

Transkriptformat:

Sprecher 1: Herzlich willkommen zum heutigen Meeting.
Sprecher 2: Danke, dass wir dabei sein dürfen.
Sprecher 1: Beginnen wir mit dem Quartalsupdate.
Sprecher 3: Ich kann die Zahlen zuerst präsentieren, wenn Sie möchten.

Genauigkeit überprüfen:

• Stellen Sie sicher, dass unterschiedliche Sprecher unterschiedliche Beschriftungen haben
• Überprüfen Sie, ob Sprecherwechsel zum richtigen Zeitpunkt erfolgen
• Suchen Sie nach falsch beschrifteten Segmenten (falscher Sprecher)
• Notieren Sie, wenn mehrere Sprecher als einer gruppiert wurden

Schritt 4: Sprechern echte Namen zuweisen

Ersetzen Sie generische Beschriftungen durch tatsächliche Namen:

1. Suchen Sie im Tab Transkript ein Segment des Sprechers
2. Klicken Sie auf die Sprecherbeschriftung (z. B. “Sprecher 1”)
3. Es erscheint eine Dropdown-Liste mit:
   • Aktuelle Sprecherbeschriftung
   • KI-vorgeschlagene Namen (falls verfügbar)
   • Teammitglieder (falls Arbeitsbereich verbunden)
   • Option zur Eingabe eines benutzerdefinierten Namens
4. Wählen oder tippen Sie den echten Namen der Person ein
5. Zum Bestätigen klicken

Alle Segmente dieses Sprechers werden im gesamten Transkript automatisch aktualisiert.

Namen zuweisen:

Vorher:
Sprecher 1: Beginnen wir mit den Vorstellungen.
Sprecher 2: Hallo, ich bin Sarah von Marketing.

Nach der Namensgebung:
John Smith: Beginnen wir mit den Vorstellungen.
Sarah Johnson: Hallo, ich bin Sarah von Marketing.

Optionen für die Namenszuweisung:

• KI-Vorschläge: Wenn KI Namen aus dem Kontext erkannt hat
• Teammitglieder: Wählen Sie aus Ihren Workspace-Mitgliedern aus
• Benutzerdefinierte Namen: Geben Sie einen beliebigen Namen manuell ein
• Beschriftung löschen: Benutzerdefinierten Namen entfernen, auf Sprecher X zurücksetzen

Schritt 5: Massenbearbeitung von Sprechern (optional)

Wenn Sie mehrere Sprecherzuordnungen ändern müssen:

1. Einige Segmente können falsch beschriftet sein (Sprecher 1 sollte Sprecher 2 sein)
2. Klicken Sie auf ein falsch beschriftetes Segment
3. Ändern Sie die Sprecherzuordnung
4. ScreenApp ermöglicht die Bearbeitung einzelner Segmente

Wann ist die Massenbearbeitung zu verwenden:

• KI hat zwei ähnlich klingende Sprecher verwechselt
• Mehrere Sprecher wurden zu einer Bezeichnung zusammengeführt
• Ein Sprecher wurde in mehrere Bezeichnungen aufgeteilt

Bearbeitungsablauf:

1. Identifizieren Sie Muster falscher Beschriftungen
2. Klicken Sie auf das Segment mit dem falschen Sprecher
3. Weisen Sie es dem richtigen Sprecher neu zu
4. Wiederholen Sie dies für andere falsch beschriftete Segmente

Verbesserung der Genauigkeit der Sprechererkennung

Vor der Aufnahme

Audio-Setup optimieren:

• Verwenden Sie hochwertige Mikrofone (externe werden den eingebauten vorgezogen)
• Positionieren Sie die Mikrofone 15–30 cm von jedem Sprecher entfernt
• Reduzieren Sie Hintergrundgeräusche (schließen Sie Fenster, schalten Sie Ventilatoren aus)
• Verwenden Sie nach Möglichkeit separate Mikrofone für jeden Sprecher
• Testen Sie die Audiopegel vor der Aufnahme

Aufnahmeumgebung:

• Ruhiger Raum mit minimalem Echo
• Vermeiden Sie harte Oberflächen (verwenden Sie weiche Einrichtungsgegenstände, um den Hall zu reduzieren)
• Keine überlappende Musik oder Hintergrundgeräusche
• Minimieren Sie Papierrascheln und Tastatureingaben

Sprachrichtlinien:

• Vermeiden Sie es, einander zu überreden
• Lassen Sie kurze Pausen zwischen den Sprechern
• Sprechen Sie mit normaler Lautstärke und Geschwindigkeit
• Flüstern oder schreien Sie nicht
• Halten Sie einen konstanten Abstand zum Mikrofon

Während der Diarisierung

Wenn die Diarisierungsgenauigkeit gering ist:

1. Audioqualität prüfen: Schlechte Audioqualität = schlechte Sprechererkennung

   • Bei Möglichkeit erneut mit einem besseren Mikrofon aufnehmen
   • Vor dem Hochladen Rauschunterdrückungswerkzeuge verwenden
   • Stellen Sie sicher, dass die Lautstärke ausreichend ist

2. Sprecheranzahl überprüfen: Zu viele oder zu wenige Sprecher erkannt

   • Wenn KI weniger Sprecher als tatsächlich erkennt: Stimmen zu ähnlich
   • Wenn KI mehr Sprecher als tatsächlich erkennt: Die Stimme einer Person variiert zu stark
   • In diesen Fällen ist eine manuelle Korrektur erforderlich

3. Sprecherwechsel überprüfen: Sind die Übergänge genau?

   • Überprüfen Sie, wo die KI einen Sprecherwechsel vermutet
   • Stellen Sie sicher, dass dies mit den tatsächlichen Sprecherwechseln übereinstimmt
   • Bei Bedarf manuell korrigieren

Nach der Diarisierung

Manuelle Bereinigung:

• Überprüfen Sie das gesamte Transkript auf falsch beschriftete Segmente
• Konzentrieren Sie sich auf Abschnitte, in denen sich Sprecher überschneiden
• Korrigieren Sie mehrdeutige Segmente, in denen der Sprecher unklar ist
• Stellen Sie sicher, dass die Namen durchgehend korrekt zugewiesen sind

Qualitätsprüfung:

1. Nehmen Sie Stichproben von zufälligen Segmenten im gesamten Transkript
2. Stellen Sie sicher, dass die Sprecheretiketten mit dem Audio übereinstimmen
3. Stellen Sie sicher, dass alle Sprecher identifiziert wurden
4. Stellen Sie sicher, dass kein Sprecher in mehrere Etiketten aufgeteilt wurde

Häufige Herausforderungen bei der Diarisierung

Herausforderung 1: Ähnlich klingende Stimmen

Problem: Zwei Sprecher mit ähnlicher Tonhöhe/Tonart werden verwechselt

Beispielszenarien:

• Zwei männliche Sprecher mit ähnlichen Stimmmerkmalen
• Familienmitglieder (ähnliche Genetik = ähnliche Stimmen)
• Sprecher aus derselben Region (ähnliche Akzente)

Lösungen:

1. Überprüfen Sie das Transkript sorgfältig auf Wechsel
2. Verwenden Sie Kontextinformationen (wer würde was sagen)
3. Ordnen Sie falsch beschriftete Segmente manuell neu zu
4. Lassen Sie die Sprecher sich bei zukünftigen Aufnahmen regelmäßig identifizieren

Genauigkeit: Sinkt von 90-95 % auf 75-85 % bei ähnlichen Stimmen

Herausforderung 2: Überlappende Sprache

Problem: Mehrere Personen sprechen gleichzeitig

Beispielszenarien:

• Zwischengespräche in hitzigen Diskussionen
• Gleichzeitige Zustimmung (“Ja!” von mehreren Personen)
• Unterbrechungen mitten im Satz

Lösungen:

1. KI weist typischerweise dem lauteren Sprecher zu
2. Überlappende Abschnitte können im Transkript unklar sein
3. Manuelle Überprüfung für kritische Überlappungen erforderlich
4. Für die Zukunft: Legen Sie eine Sprecherreihenfolge fest oder verwenden Sie erhobene Hände

Genauigkeit: Sinkt während überlappender Sprache auf 60-75 %

Challenge 3: Single Speaker with Variable Voice

Problem: Die Stimme einer Person ändert sich erheblich

Causes:

• Emotionale Veränderungen (ruhig zu aufgeregt)
• Physische Veränderungen (stehend vs. sitzend)
• Abstand zum Mikrofon variiert
• Erkältung oder Krankheit beeinträchtigt die Stimme
• Schreien oder Flüstern

Solution:

1. KI kann eine Person in mehrere Sprecher aufteilen
2. Überprüfen und führen Sie ggf. Sprecherkennzeichnungen zusammen
3. Weisen Sie Segmente manuell dem korrekten Sprecher neu zu

Challenge 4: Background Voices

Problem: Umgebungsgeräusche werden als Sprecher erkannt

Example scenarios:

• Jemand spricht im Hintergrund
• Fernseher oder Radio läuft
• Gespräch in der Nähe
• Stimme aus einem Telefonanruf über Lautsprecher

Solutions:

1. KI kann zusätzliche Sprecherkennzeichnungen für Hintergrundstimmen erstellen
2. Entfernen oder ignorieren Sie diese Segmente manuell
3. In Zukunft: Stummschalten von Hintergrundaudioquellen während der Aufnahme

Challenge 5: Phone/Video Call Audio

Problem: Komprimiertes Audio von Anrufen reduziert die Genauigkeit

Causes:

• Anrufkomprimierung beeinträchtigt die Sprachqualität
• Netzwerkprobleme verursachen Audioartefakte
• Lautsprecherecho
• Audio mit niedriger Bitrate

Solutions:

1. Wenn möglich, lokal aufnehmen (nicht nur das Anrufaudio)
2. Verwenden Sie hochwertige Tools zur Anrufaufzeichnung
3. Vermeiden Sie nach Möglichkeit die Verwendung von Lautsprechern
4. Stellen Sie eine stabile Netzwerkverbindung sicher
5. Akzeptieren Sie, dass die Genauigkeit bei Anrufaufzeichnungen um 10-15 % geringer sein kann

Speaker Diarization Use Cases

1. Meeting Documentation

Workflow:

1. Besprechung aufzeichnen (Zoom, Google Meet, Teams)
2. Zum Transkribieren + Diarisieren in ScreenApp hochladen
3. Jedem Teilnehmer Namen zuweisen
4. Transkript mit Sprecherkennzeichnungen exportieren
5. Besprechungsprotokoll an das Team verteilen

Benefits:

• Klare Zuordnung, wer was gesagt hat
• Verfolgen Sie Entscheidungen und Maßnahmen nach Person
• Verantwortlichkeit für eingegangene Verpflichtungen
• Einfaches Extrahieren von Zitaten für Zusammenfassungen

Example output:

[John Smith - CEO]: Lassen Sie uns die Ziele für Q4 überprüfen.
[Sarah Johnson - CFO]: Der Umsatz ist in diesem Quartal um 15 % gestiegen.
[Mike Chen - CTO]: Wir haben 3 neue Funktionen eingeführt.

2. Interview Transkription

Workflow für Journalisten/Forscher:

1. Interview aufnehmen (persönlich oder remote)
2. Diarisiertes Transkript erhalten
3. Interviewer- und Subjekt-Bezeichnungen zuweisen
4. Zitate mit korrekter Zuordnung extrahieren
5. Für Artikel schreiben oder Forschungsanalyse verwenden

Vorteile:

• Einfaches Auffinden spezifischer Aussagen einer Person
• Genaue Zitatangabe für die Veröffentlichung
• Interviewmuster analysieren
• Transkripte im Q&A-Format erstellen

Beispielformat:

[Interviewer]: Was hat Sie dazu inspiriert, das Unternehmen zu gründen?
[Subjekt]: Ich sah eine Marktlücke für...
[Interviewer]: Wie haben Sie die anfängliche Entwicklung finanziert?
[Subjekt]: Wir haben uns in den ersten zwei Jahren selbst finanziert...

3. Podcast-Produktion

Workflow für Podcaster:

1. Podcast-Episode mit Gästen aufnehmen
2. Diarisiertes Transkript erhalten
3. Host- und Gastnamen zuweisen
4. Shownotizen aus dem Transkript erstellen
5. Highlights für Social Media extrahieren

Vorteile:

• Automatische Erstellung von Shownotizen mit Sprecherzuordnung
• Einfache Erstellung von Episodenzusammenfassungen
• Bestimmte Gastzitate herausziehen
• Suchbares Podcast-Archiv aufbauen
• Blog-Posts aus Episoden generieren

Beispiel für Podcast-Shownotizen:

[00:00] - John (Host) stellt das Episodenthema vor
[02:15] - Sarah (Gast) teilt ihren Hintergrund
[15:30] - Diskussion des Hauptthemas
[42:00] - Rapid-Fire Q&A-Segment

4. Fokusgruppenanalyse

Marktforschungs-Workflow:

1. Fokusgruppensitzung aufnehmen
2. Diarisieren, um die Teilnehmer zu trennen
3. Teilnehmer-IDs zuweisen (Teilnehmer 1, 2, 3 für Anonymität)
4. Antworten nach Teilnehmer analysieren
5. Themen und Muster extrahieren

Vorteile:

• Beiträge einzelner Teilnehmer verfolgen
• Dominante vs. stille Teilnehmer analysieren
• Spezifisches Feedback nach Person extrahieren
• Teilnahmequoten quantifizieren
• Konsens oder Meinungsverschiedenheiten identifizieren

5. Kundenservice-Anrufanalyse

Callcenter-Workflow:

1. Kundensupport-Anrufe aufzeichnen
2. Agent vs. Kunde diarisieren
3. Anrufmuster analysieren
4. Erfolgreiche Lösungstechniken extrahieren
5. Agenten basierend auf Best Practices schulen

Vorteile:

• Automatische Trennung von Agenten- und Kundenrede
• Agentenleistung analysieren
• Häufige Kundenanliegen identifizieren
• Wörtliche Kundenzitate extrahieren
• Anrufqualität und Compliance überwachen

Exportieren von Sprecher-beschrifteten Transkripten

Diarisierte Transkripte in verschiedenen Formaten herunterladen:

Exportformate mit Sprechernamen

1. Reiner Text (.txt) - Einfaches Format mit Sprechernamen

   John Smith: Dies ist der erste Punkt.
   Sarah Johnson: Ich stimme dieser Einschätzung zu.
   

2. Word Dokument (.docx) - Formatiert mit Sprechernamen und Zeitstempeln

   • Jeder Sprecherwechsel in neuer Zeile
   • Zeitstempel enthalten
   • Sprechernamen in fett

3. PDF Dokument (.pdf) - Professionelles Format

   • Saubere Sprecherzuordnung
   • Formatiert für die Weitergabe
   • Optionale Zeitstempel

4. SRT Untertitel (.srt) - Für Videos mit Sprechernamen in Untertiteln

   1
   00:00:01,000 --> 00:00:03,500
   [John Smith]: Dies ist der erste Punkt.
   

Wie man exportiert

1. Öffnen Sie Ihr diarisiertes Transkript
2. Klicken Sie auf die Schaltfläche “Download”
3. Wählen Sie das Format (TXT, DOCX, PDF, SRT)
4. Die Datei wird mit den enthaltenen Sprechernamen heruntergeladen

Beibehaltung der Sprechernamen:

• Alle Formate enthalten zugewiesene Sprechernamen
• Generische Bezeichnungen (Sprecher 1, 2, 3) werden verwendet, wenn keine Namen zugewiesen wurden
• Zeitstempel sind in den Formaten Word, PDF und SRT enthalten

Sprecher-Diarisierung vs. Manuelle Beschriftung

Verständnis, wann automatische Diarisierung Zeit spart:

Wann die automatische Diarisierung verwendet werden sollte:

• Allgemeine Geschäftstreffen
• Podcasts und Interviews
• Die meisten Forschungsanwendungen
• Inhaltserstellung
• Interne Dokumentation

Wann eine manuelle Überprüfung unerlässlich ist:

• Gerichtliche Vernehmungen
• Medizinische Beratungen
• Hochriskante Geschäftsverhandlungen
• Veröffentlichte Forschung
• Compliance-kritische Aufzeichnungen

Hybrid-Ansatz (bewährte Vorgehensweise):

1. Verwenden Sie die automatische Diarisierung für den ersten Durchgang
2. Überprüfen Sie die Genauigkeit manuell
3. Korrigieren Sie alle Fehler
4. Überprüfen Sie kritische Segmente
5. Exportieren Sie die endgültige Version

Erweiterte Diarisierungsfunktionen

KI-Sprechererkennung

Für bestimmte Inhalte kann die KI Sprechernamen vorschlagen:

So funktioniert es:

1. KI analysiert den Transkript-Kontext
2. Sucht nach Selbstvorstellungen (“Hallo, ich bin John…”)
3. Erkennt Muster (Gastgeber vs. Gast, Interviewer vs. Befragter)
4. Schlägt Namen basierend auf dem Kontext vor

Wann verfügbar:

• Interviews mit formellen Vorstellungen
• Podcasts mit Host/Gast-Struktur
• Meetings, bei denen sich die Teilnehmer vorstellen

Annehmen von Vorschlägen:

1. Überprüfen Sie die von der KI vorgeschlagenen Namen
2. Stellen Sie sicher, dass sie mit den richtigen Sprechern übereinstimmen
3. Akzeptieren oder ändern Sie sie nach Bedarf
4. Die KI lernt aus Ihren Korrekturen

Teammitglieder-Integration

Verbinden Sie Sprecher mit Ihrem Arbeitsbereich:

1. Weisen Sie Besprechungsteilnehmer Teammitgliedern zu
2. Sprecherbezeichnungen verlinken zu Benutzerprofilen
3. Automatisches Taggen von Teammitgliedern in Transkripten
4. Verfolgen Sie individuelle Beiträge über alle Besprechungen hinweg

Vorteile:

• Einheitliche Sprechernamen in allen Besprechungen
• Link zu E-Mail/Profil
• Analysen nach Teammitglied
• Durchsuchbar nach Person

Mehrsprachige Diarisierung

ScreenApp diarisiert in über 100 Sprachen:

1. Laden Sie Audio in einer beliebigen Sprache hoch
2. KI erkennt die Sprache automatisch
3. Die Diarisierung funktioniert unabhängig von der Sprache
4. Sprechernamen können in jeder Sprache sein

Unterstützte Sprachen: Alle Sprachen, die für die Transkription unterstützt werden, unterstützen auch die Diarisierung

Datenschutz und Sprecherdaten

ScreenApp behandelt Sprecherdaten sicher:

Datenschutz:

• Sprachfingerabdrücke werden temporär für die Diarisierung generiert
• Werden nach Abschluss der Verarbeitung nicht gespeichert
• Sprechernamen werden von Ihnen kontrolliert
• Keine Weitergabe an Dritte
• Jederzeit löschbar

Für sensible Aufnahmen:

• Verwenden Sie anonymisierte Sprecherbezeichnungen (Teilnehmer 1, 2, 3)
• Weisen Sie keine echten Namen zu, wenn Datenschutz erforderlich ist
• Kontrollieren Sie, wer auf Transkripte zugreifen kann
• Nach Abschluss der Analyse löschen

Nächste Schritte

Nachdem Sie die Sprecherdiarisierung verstanden haben, erkunden Sie diese verwandten Themen:

• Wie man Audio in Text transkribiert - Meistern Sie die Grundlagen der Transkription
• Best Practices für Besprechungsnotizen - Verwenden Sie die Diarisierung für bessere Besprechungsdokumente
• Wie man Videos zusammenfasst - Extrahieren Sie Schlüsselpunkte nach Sprecher

Probieren Sie die Sprecherdiarisierung noch heute aus

ScreenApp macht die Sprecheridentifizierung mühelos mit automatischer Diarisierung, KI-Namensvorschlägen und einfacher Sprecherzuordnung. Verwandeln Sie Aufnahmen mit mehreren Sprechern in organisierte, zuordenbare Transkripte.

Bereit, Sprecher in Ihrer ersten Aufnahme zu identifizieren? Probieren Sie die Sprecherdiarisierung von ScreenApp aus und folgen Sie dieser Anleitung.