Sprecher-Diarisierung: Wer hat was in Ihren Aufnahmen gesagt

Die kurze Antwort: Sprecher-Diarisierung trennt Ton nach Sprechenden und kennzeichnet jede Zeile (S1, S2, S3…) – und AddSub erledigt dies live, während Sie zuschauen. Interviews, Podcasts und Meetings werden zu Transkripten, bei denen Sie immer wissen, wer was gesagt hat.

Warum Sprecherlabels wichtig sind

Ein einfaches Transkript eines Zwei-Personen-Interviews ist eine Textwand – Sie können nicht erkennen, wer fragt und wer antwortet. Die Diarisierung löst das, indem sie jedem Segment eine dauerhafte Sprecheridentität zuweist. Wenn Sie ein aufgezeichnetes Interview, einen Podcast mit mehreren Hosts oder ein Team-Meeting abspielen, färbt AddSub jede Zeile nach Sprecher (S1, S2, S3…), sodass das Gespräch natürlich lesbar wird.

Wie die Diarisierung von AddSub funktioniert

1. Stimm-Separierung – ein Segmentierungsmodell erkennt, wo die Sprecher wechseln.
2. Stimm-Embeddings – die Stimme jedes Segments wird mit einem Fingerabdruck versehen.
3. Clustering – ähnliche Stimmen werden zu Sprecheridentitäten gruppiert.
4. Dauerhafte Kennzeichnung – Identitäten werden über die Sitzung hinweg abgeglichen, sodass S1 auch S1 bleibt.

Das entscheidende Detail: Die Labels von AddSub sind commit-once – sobald ein Sprecher identifiziert ist, ändert sich sein Label nicht mehr mitten in der Sitzung, sodass Transkripte über lange Aufnahmen hinweg stabil bleiben.

So erzielen Sie die beste Genauigkeit

• Halten Sie Hintergrundgeräusche niedrig – sauberer Zwei-Sprecher-Ton ergibt nahezu perfekte Trennung.
• Geben Sie ihr ~30 Sekunden – die Labels stabilisieren sich, während die Stimmen geclustert werden; die ersten Zeilen können sich noch angleichen.
• Unterschiedliche Stimmen helfen – sehr ähnliche Stimmen (z. B. zwei gleichgeschlechtliche Sprecher am Telefon) sind schwerer zu trennen.
• Funktioniert live und offline – sowohl der Echtzeit-Stream als auch exportierte Transkripte tragen Sprecher-Badges.

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