Sprechererkennung: Präzise Stimmidentifikation für Ihre Inhalte
Das Sprechererkennungs-Modell wurde entwickelt, um Audio- und Videoinhalte zu analysieren. Es erkennt nicht nur, wann jemand spricht, sondern kann auch verschiedene Sprecher unterscheiden und, wenn Sie möchten, sogar namentlich identifizieren, um Ihren Medien Klarheit zu verleihen.
Identifizierung von Sprechern in Ihren Medienbeständen
Geben Sie Ihren Medien eine eigene Stimme
Das Sprechererkennungs-Modell analysiert Audio- und Videoinhalte, um menschliche Sprecher zu erkennen, zu unterscheiden und optional zu identifizieren. Es segmentiert Aufnahmen basierend auf Stimmwechseln und weist über die gesamte Zeitachse hinweg konsistente Sprecher-IDs zu – selbst ohne zu wissen, wer die Sprecher sind. Dies ist die Grundlage unserer intelligenten Sprechererkennung.
Bei Stimmen ohne Bezeichnung unterscheidet das System diese automatisch und weist über den gesamten Inhalt eine eindeutige „Sprecher 1“, „Sprecher 2“ ID zu. Dies erleichtert die Verfolgung verschiedener Personen über Mediendateien hinweg und das spätere Hinzufügen von Namen. Des Weiteren besteht die Möglichkeit, eigene Sprecherdatensätze zu erstellen, was die Personalisierung und Effizienz der Erkennung erheblich steigert.
Ihre Vorteile auf einen Blick
Automatische Identifikation von Sprechern in Audio und Video
Unser Modell erkennt und kennzeichnet verschiedene Sprecher in Aufnahmen – selbst ohne Vorkenntnisse über deren Identität – was die Audio-Indizierung und die Erstellung sprachbasierter Metadaten optimiert.
Skalierbar über Medienarchive, Broadcasts und Live-Streams
Unser Sprecher-Identifikationsmodul analysiert stundenlange Inhalte effizient und ohne menschliche Aufsicht. Das macht es ideal für Rundfunkanstalten, Nachrichtenredaktionen und Inhaltsplattformen, die mit großen Mengen an gesprochenen Medien umgehen müssen.
KI an Ihre Bedürfnisse anpassen
Mit dem Deep Model Customizer können Sie individuelle Sprechererkennungsmodelle trainieren. Dies ist perfekt für unternehmensspezifische Anforderungen oder zur Identifizierung wiederkehrender Personen in Ihren Medien.
Das Modul Speaker Identification ist Teil unserer Anwendung Deep Media Analyzer. Jetzt entdecken:
So profitieren Sie von unserer Lösung
Diarisierung der Sprecher
Unsere KI trennt Audio intelligent basierend auf verschiedenen Stimmen und liefert Ihnen segmentierte Inhalte für jeden Sprecher – ein Kernfeature der Sprechererkennung.
Sprecherkennzeichnung
Das System weist konsistente IDs wie „Sprecher 1“, „Sprecher 2“ über Ihre Zeitachse hinweg zu, selbst wenn die Sprecher zunächst unbekannt sind.
Zeitgestempelte Sprechersegmente
Erhalten Sie genaue Start- und Endzeiten für jeden Sprecherbeitrag, was eine präzise Verfolgung und einfaches Referenzieren gewährleistet.
Optionale Integration mit Transkriptions-Workflows
Nahtlose Integration mit Transkriptionstools ermöglicht die präzise Zuordnung gesprochener Worte zum jeweiligen Sprecher und erhöht somit die Genauigkeit.
Training sprecherspezifischer Modelle
Über die reine Unterscheidung von Stimmen hinaus können Sie das System trainieren, spezifische Personen für eine erweiterte speaker identification zu erkennen und zu benennen.
Typische Anwendungsfälle
Sprechererkennung in der Praxis anwenden
häufig gestellte Fragen
Haben Sie Fragen? Wir haben Antworten
Erkennt das Modell, wer spricht, oder trennt es nur Stimmen?
Standardmäßig unterscheidet das Modell zwischen Sprechern, ohne sie zu benennen. Es können jedoch auf Wunsch Profile bekannter Sprecher zur Identifikation trainiert werden.
Kann es überlappende Sprache oder laute Umgebungen verarbeiten?
Das Modell funktioniert am besten mit sauberem Audio und klaren Sprecherwechseln. Überlappende Sprache kann die Genauigkeit verringern, wird aber kontinuierlich verbessert.
Ist es mit Transkriptionstools kompatibel?
Ja. Sprechersegmente sind mit Zeitstempeln versehen und können direkt mit Transkripten oder Untertiteln abgeglichen werden, wodurch die Genauigkeit der Sprecherzuordnung verbessert wird.
Welche Art von Metadaten werden zurückgegeben?
Das Modell gibt Sprechersegmente mit Start- und Endzeitstempeln, Sprecher-IDs (z.B. Sprecher 1, Sprecher 2) und optionalen Konfidenzwerten für jedes Segment zurück.
Ist Ihr Service GDPR-konform?
Ja, DeepVA ist vollständig DSGVO-konform. Wir nehmen Datenschutz und Privatsphäre sehr ernst und stellen sicher, dass alle personenbezogenen Daten in Übereinstimmung mit den GDPR-Vorschriften verarbeitet werden.
Wie werden meine Daten verarbeitet? Lernt die KI aus meinen Daten?
Auf unserer KI-Plattform haben Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten, um sicherzustellen, dass sie sicher und gesetzeskonform bleiben. Standardmäßig verwenden wir Ihre Daten nicht, um unsere Modelle zu trainieren. Sie haben jedoch die Möglichkeit, Modelle mit Ihren Daten zu trainieren, und in diesem Fall bleiben die Daten exklusiv für Ihre Organisation.
Welche Art von Daten speichern Sie?
Grundsätzlich verarbeiten wir Ihre Daten nur, soweit dies zur Erbringung unserer Dienstleistungen erforderlich ist. Sollte eine weitergehende Verarbeitung erforderlich sein, erfolgt diese nur in Übereinstimmung mit Ihren Anweisungen oder wenn dies gesetzlich vorgeschrieben ist. Beispielsweise können Daten übertragen oder verarbeitet werden, wenn dies zur Erfüllung von Serviceanforderungen erforderlich ist, immer in Übereinstimmung mit unseren Vereinbarungen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie wir Ihre Daten verarbeiten und welche Sicherheitsvorkehrungen wir getroffen haben, lesen Sie bitte unsere Datenschutzbestimmungen.
