Was ist Sprechererkennung?
Verständnis der Sprecherdiarisierung
Speaker identification (or speaker diarization) is the process of determining "who spoke when" in an audio recording. This technology separates different speakers in a conversation and assigns each segment to the correct person.
Wichtigste Funktionen:
- • Sprecher in Mehrpersonaufnahmen trennen
- • Kennzeichnen Sie in Transkripten, wer was gesagt hat
- • Umgang mit sich überschneidender Sprache
- • Wiederkehrende Sprecher erkennen
- • Unterstützung mehrerer Sprachen
Häufige Anwendungsfälle:
- • Besprechungstranskription und Notizen
- • Analyse von Verkaufsgesprächen
- • Kundenservice-Aufzeichnungen
- • Interview-Transkription
- • Podcast- und Medienproduktion
Wie Genauigkeit gemessen wird
Die Diarisierungsfehlerrate (DER) ist die Standardmetrik zur Bewertung der Sprechererkennung. Eine niedrigere DER bedeutet eine höhere Genauigkeit.
- DER unter 5 % – Genauigkeit in Profiqualität
- DER 5–10 % – Geeignet für die meisten geschäftlichen Einsatzzwecke
- DER 10–15 % – Möglicherweise sind manuelle Korrekturen erforderlich
- DER über 15 % – erhebliche Genauigkeitsprobleme
Top KI-Meeting-Tools mit Sprechererkennung
1. Gong – Beste Enterprise-Lösung
94,2 % GenauigkeitGong ist führend im Markt, was die Genauigkeit der Sprechererkennung für Vertriebsteams im Enterprise-Bereich angeht. Seine KI lernt aus historischen Daten, um die Erkennung kontinuierlich zu verbessern.
Hauptfunktionen:
- • 96,8 % Genauigkeit in kleinen Gruppen (2–4 Personen)
- • 92,3 % Genauigkeit in lauten Umgebungen
- • Über 70 unterstützte Sprachen
- • CRM-Integration mit Kontaktabgleich
- • Fortschrittliche Umsatzintelligenz
Preise & Mehrwert:
- • 1.200–2.000 $/Nutzer/Jahr
- • Am besten geeignet für: Enterprise-Vertriebsteams
- • Typischerweise erforderliche Mindestteamgröße
- • Maßgeschneiderte Implementierung inklusive
2. Fireflies.ai – Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis
92,8 % GenauigkeitFireflies verwendet einen 4-stufigen Prozess für die Sprecherdiarisierung: Audiovorverarbeitung, neuronale Netzanalyse, Sprecherclustering und automatische Kennzeichnung. Unterstützt bis zu 50 Sprecher pro Gespräch.
Hauptfunktionen:
- • Über 95 % Genauigkeit mit automatischer Kennzeichnung
- • Über 100 unterstützte Sprachen
- • Fähigkeiten zur Echtzeitverarbeitung
- • Analyse tief neuronaler Netze
- • 90 % Genauigkeit bei standardmäßigen Geschäftsanrufen
Preise & Mehrwert:
- • 10–39 $/Nutzer/Monat
- • Kostenlose Stufe: 800 Minuten/Monat
- • Am besten für: Wachsende Teams
- • Ausgezeichnetes Verhältnis von Preis zu Genauigkeit
3. Notta - Am besten für mehrere Sprachen
91,5 % GenauigkeitNotta dominiert die mehrsprachige Sprecherdiarisierung mit Unterstützung für 104 Sprachen und durchgängig hoher Genauigkeit über verschiedene Sprachfamilien hinweg.
Hauptfunktionen:
- • 93,2 % Genauigkeit in Englisch
- • 92,1 % Spanischgenauigkeit
- • 91,7 % Genauigkeit für asiatische Sprachen
- • Echtzeitübersetzung verfügbar
- • Unterstützung für mehrsprachige Meetings
Preise & Mehrwert:
- • 8,25–27,99 $/Monat
- • Am besten für: Globale Organisationen
- • Unübertroffene Sprachabdeckung
- • Unterstützung für benutzerdefiniertes Vokabular
4. Otter.ai - Beste kostenlose Option
89,3 % GenauigkeitOtter.ai bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis mit seiner großzügigen kostenlosen Stufe. Die OtterPilot-Integration mit Zoom, Meet und Teams gewährleistet hohe Genauigkeit, indem sie direkt auf das Audio des Hosts zugreift.
Hauptfunktionen:
- • 92,1 % Genauigkeit in Kleingruppen
- • 91,4 % Genauigkeit bei klarem Audio
- • 12 unterstützte Sprachen
- • Native Kalenderintegrationen
- • Funktionen für die Zusammenarbeit in Echtzeit
Preise & Mehrwert:
- • Kostenlos - 16,99 $/Monat
- • Kostenlose Stufe: 300 Minuten/Monat
- • Am besten für: Einzelpersonen, Startups
- • Unschlagbare kostenlose Option
Beste Speaker-Identification-APIs für Entwickler
1. AssemblyAI – Beste API-Genauigkeit
10,1 % DER-VerbesserungAssemblyAI hat in den Jahren 2024–2025 dramatische Verbesserungen bei der Sprecher-Diarisierung erzielt und eine um 10,1 % bessere DER sowie eine um 13,2 % verbesserte cpWER erreicht. Der Dienst verarbeitet Sprechersegmente mit einer Länge von nur 250 ms mit einer um 43 % verbesserten Genauigkeit.
Technische Fähigkeiten:
- • 30 % bessere Leistung in lauten Umgebungen
- • Verarbeitung von Sprechersegmenten mit mindestens 250 ms
- • Zeitmarken auf Wortebene
- • Sentimentanalyse inbegriffen
- • Themenerkennung verfügbar
- • Preismodell mit nutzungsabhängiger Bezahlung
- • Kostenlose Stufe zum Testen verfügbar
- • Am besten für: Benutzerdefinierte Anwendungen
- • Umfassende Dokumentation
2. Deepgram Nova-3 - Beste Echtzeit
Latenz unter 300 msDeepgram Nova-3 liefert konstant über 90 % Genauigkeit bei einer Latenz von unter 300 ms für Echtzeit-Streaming. Zu den wichtigsten Funktionen gehören Sprecher-Diarisierung, Zeichensetzung, Zahlenformatierung und benutzerdefiniertes Vokabular.
Technische Fähigkeiten:
- • Intelligente Formatierung inklusive
- • Automatische Spracherkennung
- • Umfassende Suchfunktionen
- • Keyword-Boosting
- • Multikanal-Support
- • 0,0043 $/Min. voraufgezeichnet
- • 0,0077 $/Min. in Echtzeit (79 % Aufpreis)
- • 200 $ kostenlose Gutschriften für neue Nutzer
- • Sprecherdiarisierung: ~0,001–0,002 $/Min zusätzlich
3. Rev.ai - Am besten für die Produktion
In ProfiqualitätRev AI bietet günstige, automatisierte Spracherkennungsdienste mit Sprecherkennzeichnung, Zeitstempeln auf Wortebene, Filterung von Obszönitäten und mehr – unterstützt durch die Expertise menschlicher Transkription.
Hauptfunktionen:
- • Sprecherkennzeichnung (Diarisierung)
- • Wortgenaue Zeitstempel
- • Fluchen filtern
- • Spracherkennung
- • Englische Stimmungsanalyse
Am besten geeignet für:
- • Produktionsanwendungen
- • Medien und Unterhaltung
- • Callcenter-Analytik
- • Juristische Transkription
Vollständiger Funktionsvergleich
| Werkzeug | Genauigkeit | Sprachen | Echtzeit | Preisspanne | Am besten geeignet für |
|---|---|---|---|---|---|
| Gong | 94.2% | 70+ | Ja | $1,200-2,000/yr | Unternehmensvertrieb |
| Fireflies.ai | 92.8% | 100+ | Ja | $0-39/mo | Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis |
| Notta | 91.5% | 104 | Ja | $8.25-28/mo | Mehrsprachig |
| AssemblyAI | <5 % EIGENKAPITAL | 90+ | Ja | Nutzungsabhängige Bezahlung | Entwickler |
| Deepgram | 90%+ | 30+ | Ja (<300 ms) | $0.0043/min | Apps in Echtzeit |
| Otter.ai | 89.3% | 12 | Ja | $0-17/mo | Kostenlose Nutzer |
| Rev.ai | Hoch | 30+ | Ja | Nutzungsabhängige Bezahlung | Produktion |
Empfehlungen nach Anwendungsfall
Für Vertriebsteams
Empfohlene Tools:
- Gong – Beste Genauigkeit, CRM-Integration
- Fireflies.ai - Großartiges Preis-Leistungs-Verhältnis, solide Genauigkeit
- Otter.ai - Gratis-Tarif, gute Funktionen
Wichtige Überlegungen:
- • Anforderungen an die CRM-Integration
- • Funktionen für Vertriebscoaching
- • Bedürfnisse im Bereich Revenue Intelligence
Für Entwickler, die Apps erstellen
Empfohlene APIs:
- Beste Genauigkeit: AssemblyAI - Neueste Verbesserungen
- Beste in Echtzeit: Deepgram - Latenz unter 300 ms
- Rev.ai - Bewährte Zuverlässigkeit
Wichtige Überlegungen:
- • Latenzanforderungen
- • Qualität des SDK/der Dokumentation
- • Preise im großen Maßstab
Für globale/mehrsprachige Teams
Empfohlene Tools:
- Die meisten Sprachen: Notta - 104 Sprachen
- Gute Abdeckung: Fireflies.ai - 100+ Sprachen
- Gong - 70+ mit hoher Genauigkeit
Wichtige Überlegungen:
- • Echtzeit-Übersetzungsanforderungen
- • Umgang mit regionalen Akzenten
- • Unterstützung für gemischte Sprachen
Tipps zur Verbesserung der Genauigkeit der Sprechererkennung
Tipps zur Audioqualität:
- • Verwende hochwertige externe Mikrofone – verbessert die Genauigkeit um 15–20 %
- • Hintergrundgeräusche minimieren
- • Positioniere die Mikrofone in gleichem Abstand zu allen Sprechern
- • Verwende Kopfhörer, um Echo zu reduzieren
- • Teste die Audioqualität vor wichtigen Anrufen
Bewährte Meeting-Praktiken:
- • Lassen Sie die Teilnehmenden sich vorstellen
- • Vermeide nach Möglichkeit überlappende Gespräche
- • Sprich deutlich mit gleichbleibender Lautstärke
- • Verwenden Sie kleinere Meeting-Gruppen, wenn Genauigkeit entscheidend ist
- • Überprüfen und korrigieren Sie Labels, um das System zu trainieren
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