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TL;DR zu spanischen Transkriptionstools und deren Genauigkeit
Wir haben fünf KI-Tools zur Transkription von Besprechungen anhand von echten spanischsprachigen Audioaufnahmen getestet. In zwei Sitzungen aus Mexiko und einer aus Spanien tl;dv mit 170,2 von 200 Punkten den ersten Platz, vor Fireflies 151,4) und HappyScribe (143,4). Es führte bei der reinen Transkriptionsgenauigkeit und war das einzige Tool, das einem Sprecher korrekt folgte, der mitten in der Besprechung von kastilischem Spanisch zu Katalanisch wechselte; die anderen Tools verwandelten dies in unverständliches Spanisch.
Es war allerdings kein vollständiger Erfolg, und wir werden auch nicht so tun, als wäre es einer gewesen:
- tl;dv der Transkriptionsgenauigkeit belegte HappyScribe mit 45,2 von 65 Punkten den zweiten Platz hinter tl;dv . Dies war zu erwarten, da es sich um ein spanisches Tool handelt.
- Fireflies erzielte bei der Bewertung der tatsächlichen Besprechungsqualität (33,2/45) eine höhere Punktzahl als jedes andere Tool, was einer der Gründe dafür ist, dass es insgesamt den zweiten Platz belegte.
- Otter (96,6) und Google Gemini (87,2) bildeten das Schlusslicht. Otter mit Fremdsprachen, während Google Gemini über eine Upload-Funktion wie die anderen verfügt und daher bei einem Teil des Tests nicht mitmachen konnte. Im Allgemeinen Gemini etwas besser Gemini als Otter, erzielte jedoch aufgrund der fehlenden Upload-Funktion insgesamt eine niedrigere Punktzahl.
Endgültige Rangliste: tl;dv 170,2) › Fireflies 151,4) › HappyScribe (143,4) › Otter 96,6) › Google Gemini 87,2).
Die von uns für den Test verwendeten Transkriptionstools für spanische Besprechungen geben alle an, Spanisch zu unterstützen. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen lateinamerikanischem Spanisch und dem Spanisch aus Spanien, und genau hier zeigen die meisten Tools ihre Schwächen.
Ein Modell, das anhand von Spanisch-Reisen der Madrider Führungsetage zu mexikanischem Vokabular, Währungsbezeichnungen und Ortsnamen trainiert wurde; ein Modell, das anhand lateinamerikanischer Audioaufnahmen trainiert wurde, erkennt „vosotros“ und die Ausdrucksweise der spanischen Halbinsel nicht; und fast keines dieser Modelle rechnet damit, dass ein Sprecher mitten im Satz ins Katalanische, Englische oder einen indigenen Begriff wechselt.
Das ist ein riesiger Bereich, in dem Fehler passieren können. Spanisch ist die weltweit am zweithäufigsten gesprochene Muttersprache mit rund 519 Millionen Muttersprachlern und insgesamt 636 Millionen Sprechern. Selbst die Zahl der Menschen, die Spanisch als Fremdsprache lernen, ist in den letzten zehn Jahren um 79 % gestiegen. Das bedeutet, dass viele Besprechungen auf Spanisch stattfinden, mit den unterschiedlichsten Akzenten, und das Tool, das diese aufzeichnet, muss mit all dem Schritt halten können.
Um zu sehen, wie tl;dv für Spanischsprachige tl;dv , haben wir es mit vier anderen häufig genutzten Tools verglichen:
Jedem Tool wurde dasselbe Ausgangsmaterial zur Verfügung gestellt: drei aufgezeichnete Regierungssitzungen in spanischer Sprache, zwei aus Mexiko und eine aus Spanien. Anschließend haben wir sie anhand von Blindtests mit großen Sprachmodellen (LLM) und einer Überprüfung durch Muttersprachler in vier verschiedenen Bereichen bewertet.
- Transkription und Genauigkeit
- Treffen in der Praxis – Qualität
- Funktionen und Merkmale
- Vertrauen, Sicherheit und Wert
Wir haben die Transkriptions- und Zusammenfassungsergebnisse generiert, sie blind mit zwei unabhängigen LLMs (ClaudeAnthropicund Grok von xAI) bewertet und anschließend jedes Ergebnis von einem spanischen Muttersprachler in anonymisierter Form überprüfen lassen, wobei die Namen der Tools verborgen blieben.
Das sind die Ergebnisse.
| Stufe | Max | tl;dv | Google Gemini | Otter | Happy Scribe | Fireflies |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Transkription und Genauigkeit | 65 | 53.7 | 32.7 | 23.8 | 45.2 | 38.2 |
| Realistische Besprechungsqualität | 45 | 32.5 | 17.5* | 23.8 | 32.2 | 33.2 |
| Funktionen und Merkmale | 72 | 66 | 22 | 38 | 49 | 63 |
| Vertrauen, Sicherheit und Wert | 18 | 18 | 15 | 11 | 17 | 17 |
| Gesamtpunktzahl | 200 | 170.2 | 87.2 | 96.6 | 143.4 | 151.4 |
| Rang | 1 | 5 | 4 | 3 | 2 |
* Gemini Google Meet nicht über die Funktion zur Transkription von Dateien und konnte daher nicht an allen Tests teilnehmen.
Transkription und Genauigkeit von Besprechungen auf Spanisch
tl;dv lieferte im Test die genaueste spanische Transkription mit 53,7 von 65 möglichen Punkten – und war das einzige der fünf Tools, das auch dann noch gut mithalten konnte, als ein Sprecher mitten im Satz vom kastilischen Spanisch ins Katalanische wechselte. HappyScribe war mit 45,2 Punkten der engste Konkurrent, gefolgt von Fireflies 38,2), Google Gemini 32,7) und Otter, das mit 23,8 Punkten das Schlusslicht bildete.
Diese Bewertungen wurden von zwei unabhängigen LLMs vergeben – „Claude“ Anthropicund „Grok“ von xAI – und anschließend durch eine blinde Überprüfung durch Muttersprachler bestätigt, bei der die Namen der Tools verborgen blieben, damit kein Modell durch ein Logo beeinflusst werden konnte. Eigentlich war geplant, „Claude“ und „ChatGPT“ zu verwenden, doch „ChatGPT“ weigerte sich rundweg, mitzumachen, mit der Begründung, der Test sei zu komplex und zu lang, um ihn zu verarbeiten. Der Test umfasste über 90 Seiten an Transkripten und Notizen, verteilt auf fünf Tools, verteilt auf drei Live-Meetings sowie jeweils einen Datei-Upload. ChatGPT gab bei jedem Versuch auf halbem Weg auf, egal wie sehr ich die Aufgabe auch aufteilte. Grok arbeitete das Ganze ohne Probleme durch, was an sich schon ein kleiner Datenpunkt in der Debatte „Grok vs. ChatGPT“ ist.
| Metrisch | Wie wird gewertet? | tl;dv | Google Gemini | Otter | Happy Scribe | Fireflies |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sprachliche Genauigkeit | Blinde Bewertung des Schweregrads durch Muttersprachler hinsichtlich der sprachlichen Korrektheit | 16.8/20 | 20.9. | 20.8. | 13/20 | 20.11. |
| Sprachspezifische Handhabung | Diakritische Zeichen, Zeichensetzung, regionale Varianten, Sprachwechsel | 16.3/20 | 11.2/20 | 6,2/20 | 12.5/20 | 11.8/20 |
| Bewertung der Zeichenfehlerquote | Auf der Grundlage eines offiziellen Zeugnisses oder eines Referenztextes berechnet | 4/5 | 1,7/5 | 1,5/5 | 3/5 | 2,5/5 |
| Entitätserkennung | Namen, Firmen und Orte der gesamten Besetzung | 4/5 | 1,8/5 | 2,3/5 | 4,2/5 | 3/5 |
| Zahlen, Datumsangaben und Währungen | Zahlen, Datumsangaben und Beträge sind in der jeweiligen Sprache korrekt formatiert | 4,5/5 | 3,5/5 | 2/5 | 4,5/5 | 3,5/5 |
| Fachbegriff: Rohdaten-Erkennung | Fachbegriffe und Abkürzungen vor der maßgeschneiderten Schulung | 4,3/5 | 2,8/5 | 2,3/5 | 4,2/5 | 3,2/5 |
| Zeichensetzung und Segmentierung | Satzumbrüche und Absatzgliederung in der Ausgabe des Testlaufs | 3,8/5 | 2,7/5 | 1,5/5 | 3,8/5 | 3,2/5 |
| Zwischensumme für Transkription und Genauigkeit | 53,7/65 | 32,7/65 | 23,8/65 | 45,2/65 | 38,2/65 |
Regionale Varianten und der katalanische Curveball
Der größte Unterschied im gesamten Test war der Codeswitch. In unserer zweiten Sitzung handelte es sich um eine Anhörung des spanischen Parlaments zum Thema Gesundheit (eine comparecencia mit Ministerin Mónica García), wechselte ein Redner mitten im Satz vom Kastilischen ins Katalanische, und tl;dv das einzige Tool, das diesem Wechsel folgte und das Katalanische als Katalanisch transkribierte. Alle anderen Tools vereinfachten es zu einem annähernden Spanisch oder gaben auf und versuchten, es zu erraten.
Das taucht zwar selten in einer Funktionsliste auf, macht aber in der Praxis ein Transkript zunichte. tl;dv eine automatische Spracherkennung, sodass es keine Rolle spielt, welche Sprache Sie sprechen oder wie oft Sie wechseln – das Programm hält mit. Und genau darauf stößt man im spanischsprachigen Raum, wo ein einziger Anruf innerhalb von fünf Minuten mexikanischen Wortschatz, das „vosotros“ der Iberischen Halbinsel und ein regionales Lehnwort enthalten kann.
Die blinde Überprüfung durch Menschen deckte auch die Kehrseite dieses Problems auf: Bei einem clip gingen clip Tools davon aus, dass ein Sprecher „súper caro“ (super teuer) gesagt habe, obwohl der Ton tatsächlich „súper claro“ (super klar) lautete. Nur HappyScribe lag richtig, obwohl eine Überprüfung durch Muttersprachler bestätigte, dass der Ausschnitt selbst für sie schwer zu verstehen war. Trotzdem konnte HappyScribe nicht durchweg die besten Ergebnisse erzielen. Wenn es um Notizen und To-do-Listen geht, könnte dieses eine falsche Wort entscheidend sein. Es verändert die Bedeutung erheblich, daher muss man HappyScribe die Anerkennung zollen, die ihm gebührt.
Namen, Orte und ein sehr selbstbewusster „Bulmaro“
Bei der Entitätenerkennung gab es die größten Unterschiede zwischen den Modellen, und dies ist einer der wenigen Bereiche, in denen ein Mitbewerber eindeutig die Nase vorn hatte. HappyScribe setzte sich tl;dv knapp mit 4,2 zu 4,0 gegen tl;dv durch. Eigennamen und Abkürzungen sind das Erste, was in einer Fremdsprache Probleme bereitet, da das Modell diese erkennen muss, obwohl sie in keinem Wörterbuch enthalten sind (dafür ist die Funktion für benutzerdefinierte Vokabeln gedacht).
Bei der mexikanischen „Mañanera“-Pressekonferenz hat tl;dv „Dalila“, das Akronym „INAH“ (Mexikos nationales Institut für Anthropologie) und „1.391 municipios“ tl;dv erkannt. Fireflies Dalila in „Bulmaro“ Fireflies – selbstbewusst, falsch und nicht im Entferntesten richtig. Google Gemini der interessante Fall: Es hat fast jede Statistik im Raum richtig erkannt, aber aus „INAH“ wurde „Lina“. Großartig bei Zahlen, unsicher bei Namen.
Zahlen, Datumsangaben und Währungen
Bei Zahlen, Datumsangaben und Geldbeträgen lagen tl;dv HappyScribe mit 4,5 von 5 Punkten gleichauf an der Spitze. Beide gaben die Beträge übersichtlich und in der jeweiligen Landessprache wieder. Erst am Ende der Tabelle wird der Abstand deutlich.
tl;dv „un millón trescientos mil“ so, wie es ein Spanischsprachiger tatsächlich ausspricht. Otter „$1300000“, wobei das falsche Währungssymbol verwendet wurde, keine Trennzeichen gesetzt wurden und die sprachspezifische Formatierung fehlte. An anderer Stelle Otter einen Verweis auf 70 Pueblos in „nueve“ (neun) und fasste die Bevölkerungszahlen für afro-mexikanische Gemeinschaften (15.795 und 442) zu einem unleserlichen „15742“ zusammen. Wenn es bei der Sitzung um Budgets oder Personenzahlen geht, ist das der Unterschied zwischen Notizen, denen man vertrauen kann, und solchen, die man anhand der Aufzeichnung noch einmal überprüfen muss – was den Sinn solcher Notizen ziemlich zunichte macht.
Treffen in der Praxis – Qualität
Fireflies hier mit 0,7 Punkten Fireflies Führung, tl;dv von tl;dv (33,2 zu 32,5). Genau das macht Notizen so nützlich: Wer hat was gesagt, was wurde beschlossen und wie geht es nun weiter?
Die ersten drei lagen dicht beieinander: Fireflies mit 33,2 von 45 Punkten knapp durch, dicht gefolgt von tl;dv 32,5) und HappyScribe (32,2) – im Grunde ein Dreiergleichstand. Otter mit 23,8 Punkten Otter , und Google Gemini einen Teil dieser Runde komplett Gemini , weshalb seine 17,5 Punkte mit einem Sternchen versehen sind (mehr dazu weiter unten).
Das Fazit: Was den reinen Nutzen für Meetings angeht, liegen die drei Spitzenreiter weniger als einen Punkt auseinander, und Ihre Entscheidung hängt davon ab, welcher konkrete Aspekt Ihnen am wichtigsten ist.
| Metrisch | Wie wird gewertet? | tl;dv | Google Gemini | Otter | Happy Scribe | Fireflies |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qualität der Diarisierung | Korrekte Anzahl der Sprecher und Zuordnung der Sprechrollen im Vergleich zur bekannten Besetzung | 6/10 | N/S* | 4/10 | 7/10 | 7,5/10 |
| Verhaltensstabilität | Konsistenz im Verhalten bei Live-Meetings und Datei-Uploads | 7,5/10 | N/S* | 5/10 | 5,5/10 | 7,5/10 |
| Zusammenfassung der Qualität | Nützlichkeit der Zusammenfassung und ob sie in der Ausgangssprache belassen wurde, unter Berücksichtigung von Lehnwörtern | 3,8/5 | 4,5/5 | 3/5 | 3,8/5 | 4,5/5 |
| Halluzinations-/Einfügungsrate | Erfundener, wiederholt oder duplizierter Text, der im Audio nicht vorkommt. Hörfehler und Auslassungen ausgenommen | 7,7/10 | 6,5/10 | 6,7/10 | 7,7/10 | 7/10 |
| Ermittlung von Aktionspunkten | Qualität der aus der Besprechung abgeleiteten Aufgaben und Folgemaßnahmen | 3,7/5 | 3/5 | 2,3/5 | 4,5/5 | 3,2/5 |
| Automatische Kapitel-/Abschnittsunterteilung | Wird die Sitzung in der Zusammenfassung in sinnvolle Abschnitte unterteilt? | 3,8/5 | 3,5/5 | 2,8/5 | 3,7/5 | 3,5/5 |
| Zwischensumme zur Qualität von Präsenzbesprechungen | 32,5/45 | 17,5/25* | 23,8/45 | 32,2/45 | 33,2/45 |
* Für die Diarisierungsqualität und die Verhaltensstabilität waren Datei-Uploads zum Testen erforderlich, was Google Gemini bietet.
Diarisierung: Wer spricht eigentlich?
Fireflies mit 7,5 von 10 Punkten die genaueste Sprecherunterscheidung, dicht gefolgt von HappyScribe (7) und tl;dv beachtlichen 6 tl;dv . Otter die kreativste Diarisierung Otter – was allerdings kein Kompliment ist.
Otter die Lautsprecher bei Audioaufnahmen Otter , die während eines Live-Meetings über einen einzigen Lautsprecher wiedergegeben wurden, und verwandelte so gekonnt eine einzelne Stimme in ein kleines Gremium. Phantom-Sprecher sind wohl schlimmer als gar keine Kennzeichnungen, weil man ihnen vertraut: Am Ende schreibt man eine Entscheidung „Sprecher 3“ zu, der nie existiert hat. tl;dv es geradliniger tl;dv und landete im Mittelfeld, ohne jemanden zu erfinden. Gemini hier überhaupt Gemini bewertet werden, da es nie einen mit Zeitstempeln versehenen Durchlauf der hochgeladenen Datei erzeugt hat.
Aktionspunkte
HappyScribe hat im Test die klarsten Aktionspunkte ermittelt (4,5 von 5) und dabei den einzigen konkreten nächsten Schritt identifiziert, der in der Besprechung besprochen wurde. tl;dv von den LLMs mit einer niedrigeren Note (3,7) bewertet, da es zusätzliche Aktionspunkte hinzufügte, die diese als weniger wichtig erachteten. tl;dvist darauf ausgelegt, Aufgaben für Sie zu finden – was bei einem Verkaufsgespräch genau das Richtige ist, bei einer zweistündigen parlamentarischen Anhörung jedoch weniger. Zum Teil liegt das an den Testmaterialien. Es war nahezu unmöglich, ein echtes spanisches Verkaufsgespräch mit einem offiziellen Protokoll zu finden.
Zusammenfassungen
Die Zusammenfassungen fielen durchweg prägnanter aus. Gemini Fireflies den ersten Platz (4,5), wobei Geminibesonders erwähnenswert ist: Da sie auf einem LLM basiert, erstellt sie auch dann eine klare, lesbare Zusammenfassung, wenn das zugrunde liegende Transkript Unstimmigkeiten aufweist. Sie gleicht Schwächen im Rohtext durch gute Erläuterungen aus.
tl;dv HappyScribe lagen mit 3,8 gleichauf und lieferten beide qualitativ hochwertige Zusammenfassungen der Ereignisse der Sitzung.
Verhaltensstabilität (und das Sternchen bei Gemini)
tl;dv Fireflies die Tools, die über verschiedene Sitzungstypen hinweg die beständigsten Ergebnisse lieferten und mit 7,5 von 10 Punkten gleichauf lagen. Das bedeutet, dass sie sich unabhängig davon, ob es sich bei dem Audio um einen Live-Anruf oder eine hochgeladene Datei handelte, gleich verhielten. Gemini der Sonderfall: Gemini Google Meet hochgeladene Dateien überhaupt Google Meet transkribieren, sodass es hinsichtlich Diarisierung und Stabilität nicht bewertet werden konnte und seine Zwischensumme auf 25 statt auf 45 begrenzt ist.
Halluzinationen
HappyScribe hat aufgrund einer bestimmten Eigenart etwas an Stabilität eingebüßt: Bei der hochgeladenen Sitzung wurde die Zusammenfassung ins Englische umgestellt, obwohl die Audioaufnahme auf Spanisch war. Dies geschah, weil man von hochgeladenen Dateien keine automatische Zusammenfassung erhält. Man muss die KI von HappyScribe dazu auffordern, um eine zu erhalten. Unter bestimmten Umständen ist das hin und wieder kein Grund zur Beunruhigung, aber es könnte ärgerlich sein, wenn man spanische Notizen angefordert hat und dann einen Sprachwechsel erhält.
Andererseits schnitten tl;dv HappyScribe bei Halluzinationen am besten ab (jeweils 7,7 von 10), was bedeutet, dass sie am seltensten Text wiederholten, duplizierten oder erfanden, der nie gesprochen wurde. Diese Art von Fehlern verursacht in der Regel den größten Schaden, da sie schwer zu erkennen sind, es sei denn, man liest das Transkript Zeile für Zeile durch.
Funktionen und Merkmale
tl;dv bei den Funktionen mit 66 von 72 Punkten durch, doch Fireflies 63) lieferte ein echtes Kopf-an-Kopf-Rennen. Der Vorsprung ist auf eine Handvoll Funktionen zurückzuführen, die tl;dv und die sonst fast niemand hat (Stimmabdruck, Übersetzungen und die schnellste Verarbeitungsgeschwindigkeit).
Auf dieser Ebene ist „größte Genauigkeit“ weniger wichtig, und die Frage lautet vielmehr: „Passt das tatsächlich zu meinem Arbeitsablauf?“ Es lohnt sich, die Tabelle Zeile für Zeile durchzugehen, anstatt sich auf die Zwischensumme zu verlassen.
| Metrisch | Wie wird gewertet? | tl;dv | Google Gemini | Otter | Happy Scribe | Fireflies |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lautsprecherbenennung direkt nach dem Auspacken | Erkennt die Namen der tatsächlichen Sprecher in Meet, Zoom und Teams automatisch | 5/5 | 5/5 | 0/5 | 0/5 | 5/5 |
| Stimmabdruck | Möglichkeit, ein Stimmabdruck-Training für die eigene Stimme durchzuführen | 5/5 | 0/5 | 0/5 | 0/5 | 0/5 |
| Bot-freie Aufzeichnung | Nimmt über die System-Audiofunktion auf, ohne einen Bot in das Gespräch einzubinden | 5/5 | 3/5 | 0/5 | 0/5 | 5/5 |
| CRM-Synchronisation | Native und automatische Synchronisierung | 3/3 | 0/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Benutzerdefinierte Notizen / Vorlagen | Anpassbare Zusammenfassungsformate im Vergleich zu einer festen Ausgabe | 3/3 | 0/3 | 0/3 | 2/3 | 3/3 |
| Training mit benutzerdefinierten Vokabeln/Entitäten | Branchenbegriffe und Abkürzungen vermitteln | 5/5 | 0/5 | 5/5 | 5/5 | 5/5 |
| Lokalisierung der Benutzeroberfläche ins Spanische | Ob die Produktoberfläche selbst auf Spanisch verfügbar ist | 5/5 | 5/5 | 0/5 | 5/5 | 5/5 |
| Umfang der Integrationen | Slack, Kalender, Zapier, API | 3/3 | 0/3 | 1/3 | 3/3 | 3/3 |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Zeit vom Ende der Besprechung bis zur fertigen Mitschrift | 3/3 | 0/3 | 0/3 | 2/3 | 2/3 |
| Erfassung von Füllwörtern | Erfassung von Füllwörtern – Erfasst „ähm“, „äh“ und „este“ ohne Verdopplung bei Stottern. Ermöglicht einen vollständigen Überblick über die gesprochenen Transkripte, anstatt diese übermäßig zu glätten. | 3/3 | 0/3 | 0/3 | 0/3 | 3/3 |
| Genauigkeit der Zeitstempel | Stichprobenartig prüfen, ob die Zeitstempel den richtigen Zeitpunkt angeben | 3/3 | 0/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Verfügbarkeit von Übersetzungen | Kann es die Besprechungsnotizen übersetzen, und in wie viele Sprachen? | 3/3 | 0/3 | 0/3 | 3/3 | 0/3 |
| Im Transkript suchen | In einer Besprechung und in der Bibliothek suchen | 3/3 | 2/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Benutzeroberfläche zur Bearbeitung von Transkripten | Kann man das Transkript im Nachhinein problemlos korrigieren? | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Exportformate | SRT, VTT, TXT, DOCX und ähnliche Formate | 0/3 | 0/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Live-/Echtzeit-Mitschrift | Wird während der Sitzung ein Protokoll live angezeigt? | 0/3 | 3/3 | 3/3 | 0/3 | 3/3 |
| Berichterstattung über die Konferenzplattform | Berichterstattung zu Zoom, Meet, Teams und Webex | 3/3 | 0/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Erfassung über die mobile App | Kann es persönliche Besprechungen über eine mobile App aufzeichnen? | 3/3 | 0/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Nativer MCP-Server | Eigener Server, über den KI-Assistenten die Besprechungsbibliothek abfragen können | 5/5 | 0/5 | 5/5 | 5/5 | 5/5 |
| Bearbeiten der Lautsprecherbezeichnungen | Kann man Lautsprecher nachträglich umbenennen und neu zuweisen? | 3/3 | 1/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Zwischensumme: Funktionen und Merkmale | 66/72 | 22/72 | 38/72 | 49/72 | 63/72 |
Verarbeitungsgeschwindigkeit: Eine Minute gegenüber neun
tl;dv mit großem Abstand das schnellste Tool im Test und lieferte ein fertiges Transkript in etwa einer Minute. Google Gemini mit rund neun Minuten das langsamste, obwohl es die Plattform war, auf der das Meeting stattfand.
Hier ist die vollständige Abfolge vom Ende der Sitzung bis zum verwertbaren Protokoll:
- tl;dv — ca. 1 Minute
- HappyScribe — ca. 2 Minuten
- Fireflies — ca. 3 Minuten
- Otter — ca. 7 Minuten (und dieses Video verfügt über eine Live-Transkription, es gibt also keine Ausrede)
- Google Gemini – ca. 9 Minuten
Geschwindigkeit klingt wie eine reine Eitelkeitskennzahl – bis man gerade in einer Kundenbesprechung sitzt und versucht, noch vor Beginn des nächsten Termins ein Angebot abzurufen. Eine Bearbeitungszeit von einer Minute bedeutet, dass die Notizen bereits fertig sind, bevor man den Tab geschlossen hat; bei einer Bearbeitungszeit von neun Minuten ist man schon weitergegangen und hat vergessen, nachzuschauen.
Bot-freie Aufzeichnung und Stimmabdruck
Zwei Funktionen heben tl;dv wirklich tl;dv den meisten Mitbewerbern ab: botfreie Aufzeichnung und Voice-Printing. „Botfrei“ bedeutet, dass tl;dv das Meeting über Ihr System-Audio tl;dv , ohne einen Bot in die Konferenz zu schicken, der dort mitwirkt und allen das Gefühl gibt, dass etwas nicht stimmt. tl;dv Fireflies schaffen das Fireflies ; Otter HappyScribe hingegen nicht, und Gemini hat zwar standardmäßig Gemini Bot, funktioniert aber nur in Google Meet es Punkte einbüßt.
Die Stimmenerkennung ist der einzige Vorteil: Kurz gesagt tl;dv das einzige Tool im Test, bei dem man es auf die eigene Stimme trainieren kann, sodass es einen über alle Besprechungen hinweg erkennt – ganz ohne manuelles Umbenennen. Das mag zunächst wie eine Kleinigkeit erscheinen, bis man „Sprecher 2“ zum vierzigsten Mal in den eigenen Namen umbenannt hat.
Live-Mitschriften
Bei Live-Transkripten liefern Ihnen Fireflies, Gemini und Otter , was gesagt wurde, noch während es gesagt wird – vorausgesetzt, Sie haben die richtige Konfiguration. Für manche sind beispielsweise Apps erforderlich.
tl;dv zeigt während des Meetings tl;dv laufendes Transkript auf dem Bildschirm an, ebenso wenig wie HappyScribe. Wenn es für Ihre Arbeitsweise wichtig ist, die Wörter live vorbeilaufen zu sehen, Gemini Fireflies, Otter oder Gemini wahrscheinlich die beste Wahl für Sie.
Die MCP-Reihe, die hier niemand für sich allein beanspruchen kann
Eigene MCP-Server waren früher ein echtes Alleinstellungsmerkmal. Das ist heute nicht mehr der Fall. Mit Ausnahme von Google Gemini verfügt Gemini jedes Tool in diesem Test über einen solchen Server, daher tl;dv Fireflies, HappyScribe und Otter tl;dv 5/5.
Ein nativer MCP-Server (Model Context Protocol) ermöglicht es einem KI-Assistenten wie Claude oder ChatGPT, Ihre Besprechungsbibliothek direkt abzufragen: „Was haben wir im letzten Quartal mit dem Kunden aus Guadalajara vereinbart?“ – beantwortet anhand Ihrer tatsächlichen Anrufe. Das ist eine wirklich nützliche Funktion, und wenn Sie einen Vergleich aus dem Jahr 2025 gelesen hätten, wüssten Sie, dass tl;dv bei der Weiterentwicklung dieser Funktion einen großen Vorsprung tl;dv . Im Jahr 2026 bringt jeder, der etwas auf sich hält, MCP auf den Markt. Außer Gemini…
Vertrauen, Sicherheit und Wert
tl;dv hier die volle Punktzahl tl;dv : 18 von 18 – als einziges Tool überhaupt. Es ist SOC-2- und DSGVO-konform, trainiert seine KI nicht anhand Ihrer Aufzeichnungen, veröffentlicht seine Preise offen statt nur auf Anfrage und bietet einen kostenlosen Premium-Tarif (keine nutzlose Testversion). Aber eine perfekte Punktzahl bedeutet nicht, dass die anderen Anbieter ein Sicherheitsrisiko darstellen – daher lautet die sinnvollere Frage: Welche konkreten Bedenken rauben Ihnen den Schlaf? Genau hier unterscheiden sich diese Tools tatsächlich voneinander.
Fireflies HappyScribe Fireflies erzielten Fireflies solide 17/18 Punkte. Google Gemini 15 Punkte, während Otter mit 11 Punkten Otter – aus Gründen, die es wert sind, näher erläutert zu werden, insbesondere wenn Sie Besprechungen innerhalb der EU aufzeichnen.
| Metrisch | Wie wird gewertet? | tl;dv | Google Gemini | Otter | Happy Scribe | Fireflies |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Datenspeicherort / regionales Hosting | Regionale Hosting-Optionen, z. B. EU-Hosting auf Anfrage | 3/3 | 3/3 | 0/3 | 3/3 | 2/3 |
| Sicherheit und Konformität | SOC2, ISO 27001, DSGVO | 3/3 | 3/3 | 2/3 | 3/3 | 3/3 |
| KI-Training anhand von Benutzeraufnahmen | Wird dadurch vermieden, dass die KI anhand Ihrer Audioaufnahmen trainiert wird (kein Training, volle Punktzahl)? | 3/3 | 3/3 | 1/3 | 2/3 | 3/3 |
| Kontrolle der Datenspeicherung | Kontrolle darüber, wie lange Aufzeichnungen und Transkripte aufbewahrt werden | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Preistransparenz | Die Preise der Tarife werden veröffentlicht und nicht nur auf Anfrage mitgeteilt | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 3/3 |
| Kostenlose Stufe / Limits | Verfügbarkeit eines kostenlosen Tarifs (eine reine kostenlose Testversion wird mit 0 bewertet) | 3/3 | 0/3 | 2/3 | 2/3 | 3/3 |
| Vertrauen, Sicherheit und Wert – Zwischensumme | 18/18 | 15/18 | 18.11. | 17/18 | 17/18 |
* Überprüft im Juli 2026 anhand der Sicherheitsdokumentation der jeweiligen Anbieter.
Wo werden Ihre Besprechungsdaten eigentlich gespeichert?
Für ein Team, das spanischsprachige Besprechungen in der EU aufzeichnet, ist die Datenlokalisierung kein „Nice-to-have“, sondern eine wesentliche Anforderung der DSGVO. HappyScribe speichert standardmäßig alle Daten in einem Rechenzentrum in der EU (das Unternehmen stammt aus Barcelona, und das merkt man auch); tl;dv bietet standardmäßig tl;dv EU-Hosting an (deutsches Unternehmen), kann bei Bedarf aber auch in anderen Regionen (zum Beispiel in den USA oder in Japan) hosten. Google Gemini die Einstellungen zur Datenregion aus Google Workspace, sodass alle drei Anbieter die volle Punktzahl erreichen.
Fireflies etwas differenzierter Fireflies : Es gibt zwar einen Standort in der EU, doch handelt es sich dabei um eine „Private Storage“-Option, die nur im Rahmen des „Enterprise“-Tarifs verfügbar ist; daher können Ihre Daten bei einem Standardtarif möglicherweise weiterhin in den USA verarbeitet werden. Otter der eigentliche Sonderfall: Die Daten werden auf US-Servern gespeichert, und es gibt keinerlei dokumentierte Hosting-Option in der EU – stattdessen stützt sich das Unternehmen auf Standard-Datenübertragungsklauseln. Wenn ein Compliance-Beauftragter fragt, wo Ihre Aufzeichnungen gespeichert sind, Otter die am wenigsten beruhigende Antwort im ganzen Raum.
Wird die KI anhand Ihrer Aufnahmen trainiert?
Hier ist der Punkt, bei dem es sich lohnt, das Kleingedruckte zu lesen: Otter das einzige Tool in diesem Test, das Ihre Aufnahmen zum Trainieren seiner eigenen Modelle verwendet. Tatsächlich läuft aus genau diesem Grund eine Sammelklage gegen das Unternehmen. Otter zwar zunächst die Audioaufnahmen und Transkripte, sodass keine Namen enthalten sind und keine Menschen das Material tatsächlich überprüfen, aber Ihre Aufnahmen fließen dennoch in das Modelltraining ein. Viel Glück bei der Suche nach einer eindeutigen Opt-out-Möglichkeit.
Das ist nicht das einzige Sicherheitsproblem, mit dem Otter zu kämpfen haben.
Eine VC-Firma, mit der ich ein Zoom hatte, nutzte Otter , um das Gespräch aufzuzeichnen, und nach dem Meeting schickte sie mir automatisch per E-Mail das Transkript zu – einschließlich stundenlanger privater Gespräche, die im Anschluss stattfanden und in denen sie vertrauliche Details über ihr Geschäft besprachen.
— Alex Bilzerian (@alexbilz) September 26, 2024
Alle anderen lassen Ihre Inhalte unberührt. Fireflies tl;dv Fireflies erhalten die volle Punktzahl dafür, dass sie nicht mit Ihren Audiodaten trainiert werden, und die Workspace-Stufe GeminiGoogle Geminitrainiert ohne ausdrückliche Zustimmung nicht mit Kundendaten. HappyScribe liegt dazwischen. Es funktioniert nach dem Opt-out-Prinzip und nicht nach dem Standardprinzip „Nein“.
Wenn „Lerne nichts aus meinen Meetings“ für dich eine feste Regel ist, dann Gemini tl;dv, Fireflies und Gemini die sichere Wahl; bei Otter du genauer hinschauen.
Zertifizierungen, Kundenbindung und der Haken am kostenlosen Tarif
Was die formellen Zertifizierungen angeht, wird das Feld enger. tl;dv HappyScribe, Google Gemini und Fireflies den vollständigen Satz: SOC 2, ISO 27001 und DSGVO. Otter zwar SOC-2- und DSGVO-konform, verfügt jedoch nicht über eine vollständige, unabhängige ISO-27001-Zertifizierung (es basiert auf einem ISO-Framework, was nicht dasselbe ist wie das Zertifikat). Jedes Tool erzielte bei den Aufbewahrungskontrollen die volle Punktzahl; egal, für welches Sie sich entscheiden, können Sie festlegen, wie lange Aufzeichnungen und Transkripte aufbewahrt werden sollen.
Was den Preis angeht, Gemini . Es gibt überhaupt keinen kostenlosen Tarif, da die App in das kostenpflichtige Google Workspace integriert ist. tl;dv Fireflies beides kostenlose KI-Notiz-Apps mit soliden kostenlosen Tarifen (keine Karte, kein Countdown), während Otter HappyScribe kostenlose Tarife mit strengeren Beschränkungen anbieten.
Test zur Genauigkeit bei spanischen Treffen: Methodik
Unser Vergleich basiert auf einem kontrollierten, direkt vergleichbaren Test, bei dem für jedes Tool die gleichen Bedingungen gelten. Gleiches Audiomaterial, gleiche Bewertungskriterien, gleiche Blindbewertung … Die einzige Variable ist das Tool selbst.
Das Testset
Wir haben jedes Tool an drei realen spanischsprachigen Gesprächen getestet, die bewusst über verschiedene Regionen verteilt waren, anstatt sich auf einen einzigen Akzent zu beschränken. Zwei davon stammten aus Mexiko und eines aus Spanien, denn ein Tool, das bei einer Regierungssitzung in Mexiko-Stadt glänzt, kann bei einem Verkaufsgespräch in Madrid dennoch kläglich scheitern – und umgekehrt.
- Eine Sitzung des mexikanischen Senats (Comisión Permanente, 1. Juli 2026) – komplex, verfahrenstechnisch, mit zahlreichen Rednern.
- Eine Anhörung im spanischen Parlament zum Thema Gesundheit (Comisión de Sanidad, eine Anhörung mit Ministerin Mónica García am 16. März 2026) – bei der ein Redner mitten im Vortrag vom Kastilischen ins Katalanische wechselte.
- Eine „Mañanera“ des mexikanischen Präsidenten (26. Juni 2026) – zügig, voller Statistiken und, was entscheidend ist, eine, von der das mexikanische Präsidialamt eine wortgetreue stenografische Fassung veröffentlicht.
Für alle Sitzungen haben wir bewusst solche ausgewählt, für die es ein offizielles, wortgetreues Protokoll der Regierung gibt, das mit dem vollständigen Video übereinstimmt. So hatten wir eine verlässliche Grundlage zum Abgleich und mussten uns nicht mit einer groben Annäherung begnügen. (Ich habe zunächst versucht, entsprechende Audioaufnahmen aus dem argentinischen Parlament zu finden; da die Protokolle jedoch nicht mit den Videos übereinstimmten, habe ich diesen Ansatz aufgegeben.)
Jedes Tool verarbeitete alle drei Sitzungen in Echtzeit, spielte sie über meinen Bildschirm ab und verarbeitete zusätzlich eine hochgeladene Datei für die Sprecher-Diarisierung. Bei der hochgeladenen Datei handelte es sich um denselben clip der dritten Quelle, sodass wir sehen konnten, wie die Tools bei identischem Audiomaterial über unterschiedliche Eingänge hinweg abschneiden.
Die Rezension
Die Bewertung erfolgte in zwei Durchgängen. Zunächst wurden die Ergebnisse blind durch zwei unabhängige LLMs geleitet: „Claude“ Anthropicund „Grok“ von xAI. Diese bewerteten jede Ausgabe anhand der Bewertungskriterien hinsichtlich sprachlicher Genauigkeit und praktischer Anwendbarkeit in realen Situationen. Anschließend bewertete unser spanischer Muttersprachler dieselben Ergebnisse blind, wobei die Namen der Tools verborgen blieben, sodass kein Ergebnis durch ein bekanntes Logo beeinflusst wurde.
Die Ergebnisse der menschlichen Bewertung stimmten weitgehend mit den Entscheidungen der LLMs überein. Sie stuften tl;dv HappyScribe hinsichtlich der Genauigkeit als gemeinsame Spitzenreiter ein, Fireflies gefolgt von Fireflies , während Otter nur zum Spaß Unsinn Otter . Der Aufbau folgt derselben Methodik, die wir für unseren japanischen Transkriptionstest entwickelt haben, sodass die beiden direkt miteinander vergleichbar sind.
Das Werkzeugset
Wir haben fünf Tools getestet: tl;dv, Fireflies, HappyScribe, Otter und Google Gemini. Während der gesamten Bewertungsphase wurden sie als Tools A bis E anonymisiert – die Namen wurden erst nach Festlegung der Bewertungen bekannt gegeben, damit niemand (weder Mensch noch Modell) die Bewertung aufgrund des Rufs beeinflussen konnte.
Jedes Tool wurde im Rahmen eines kostenpflichtigen Tarifs getestet, um jedem Produkt die bestmöglichen Chancen zu geben, anstatt es anhand einer abgespeckten kostenlosen Version zu beurteilen. Dabei ist jedoch zu beachten, dass viele der kostenpflichtigen Tarife die Transkription an sich nicht verändern. Stattdessen bieten sie mehr Minuten oder mehr Uploads.
Aufschlüsselung nach Motor und Plan
Diese Tools sind nicht alle gleich aufgebaut. Einige nutzen eine spezielle Sprach-Engine, während ein anderes ein universell einsetzbares LLM ist, das als Notiz-Tool fungiert.
Genauer gesagt verfügen vier der fünf Tools über eine eigene ASR-Engine (automatische Spracherkennung). Diese sind buchstäblich darauf ausgelegt, das, was sie tatsächlich hören, zu transkribieren. Google Gemini hingegen ist ein reines LLM, das stattdessen den plausibelsten Text rekonstruiert. Dieser eine Unterschied erklärt, warum Gemini fast alle Angaben richtig Gemini , aber „INAH“ fälschlicherweise als „Lina“ interpretierte. Es hat einen passenden Namen erfunden, anstatt den tatsächlich genannten zu erfassen.
| Tool | Zugrundeliegender Motor / Hersteller | Eigenentwicklung oder lizenziert | Motortyp | Plan |
|---|---|---|---|---|
| tl;dv | ElevenLabs | Zugelassen | Dedizierter ASR | Business |
| Google Gemini | Google Gemini | Intern (Google) | LLM | Eigenständige Gemini (Business-Starter-Konto) |
| Otter | Otter.ai (proprietär) | Intern | Dedizierter ASR | Pro |
| HappyScribe | Nicht öffentlich bekannt gegeben | Nicht bekannt gegeben | Spezielle ASR (+ Option „menschlich“) | Grundlegend |
| Fireflies | ASR eines Drittanbieters (Anbieter nicht genannt) | Zugelassen | Dedizierte ASR (+ LLM-Schicht) | Pro |
Geltungsbereich und Vorbehalte
Ein paar ehrliche Einschränkungen dazu, was dieser Test beweist und was nicht:
- Die Tier-1-Bewertungen sind relativ, nicht absolut. Eine Bewertung von 16,8/20 bedeutet „der Beste dieser fünf“ und wurde von zwei blinden LLMs auf einer Skala von 20 Punkten vergeben, wobei pro Tool vier Transkripte (drei Live-Aufzeichnungen + eine hochgeladene Datei) miteinander abgeglichen wurden.
- Die Diarisierung und die Stabilität wurden anhand der einzigen hochgeladenen Sitzung bewertet, da dies die einzige Runde war, in der für alle Tools identische Sprecherbedingungen herrschten.
- Zwei mexikanische Ausschnitte und ein clip aus dem spanischen Sprachraum der Iberischen Halbinsel clip eine Auswahl clip , keine vollständige Abdeckung. Wir haben weder das argentinische, noch das karibische, noch das andine noch das äquatorialguineische Spanisch getestet, und die Ergebnisse könnten sich in diesen Fällen ändern.
- Google Gemini hochgeladene Dateien Gemini transkribieren, daher wird die „Real-World“-Stufe auf einer Skala von 25 statt 45 bewertet – bitte betrachten Sie die Gesamtpunktzahl nicht als direkt vergleichbar.
- Dies ist eine Momentaufnahme vom Juli 2026. Tarife, Preise und Funktionen können sich ändern; wir haben die zum Zeitpunkt der Veröffentlichung verfügbaren Funktionen getestet.
- Und das Offensichtliche: Ich schreibe für tl;dv. Genau aus diesem Grund erfolgte die Bewertung blind, unter Einsatz zweier LLMs und mit muttersprachlicher Überprüfung. Die Methode könnte den Auftraggeber in Verlegenheit bringen, wenn die Daten dies erfordern würden.
Was ist die beste Software zur Transkription von Besprechungen für Spanisch?
Das in unserem Test beste Allround-Tool zur Transkription von Besprechungen auf Spanisch war tl;dv, das 170,2 von 200 Punkten erzielte und in den Bereichen Genauigkeit, Funktionen und Vertrauenswürdigkeit überzeugte. Es war das einzige Tool, das einen Live-Wechsel ins Katalanische korrekt verfolgte. Doch „das beste insgesamt“ ist nicht gleichbedeutend mit „das beste für Sie“, und das Ergebnis lag enger beieinander, als die Überschrift vermuten lässt.
Hier ist eine ehrliche Aufschlüsselung dessen, was Sie tatsächlich benötigen:
- Für die absolut genaueste spanische Transkription, Punkt: tl;dv 53,7/65). Wenn es für dich entscheidend ist, dass die Wörter sowohl im mexikanischen als auch im spanischen Spanisch korrekt wiedergegeben werden oder dass Sprachwechsel mitten im Satz (zum Beispiel ins Katalanische) korrekt wiedergegeben werden, ist dies die einzige brauchbare Wahl.
- Was die reine Genauigkeit bei einer kostengünstigen Alternative sowie die Einhaltung der EU-Vorschriften angeht: tl;dv Gesamtwert 170,2, Genauigkeit 53,7) setzt sich dank seines Standorts in Deutschland und seiner nachgewiesenen hohen Genauigkeit erneut durch. HappyScribe (Gesamtwert 143,4, Genauigkeit 45,2) speichert Ihre Daten standardmäßig ebenfalls in einem Rechenzentrum in der EU und wurde von unserem muttersprachlichen Tester auf den geteilten ersten Platz gesetzt. Eine ausgezeichnete Wahl für Teams mit Sitz in der EU, die strenge DSGVO-Anforderungen erfüllen müssen.
- Was die nützlichsten Besprechungsnotizen angeht: Fireflies 151,4 insgesamt, 33,2 bei der „Real-World Meeting Quality“) holt sich die Medaille, allerdings nur knapp. tl;dv in der Kategorie „Real-World Meeting Quality“ knapp auf dem zweiten Platz (32,5). Beide bieten großartige kostenlose Tarife, mit denen Sie sofort loslegen können.
- Mit Vorsicht zu genießen: Otter 96,6) war langsam, hat imaginäre Sprecher erfunden, bietet kein Hosting in der EU an und ist das einzige Tool hier, das seine Modelle anhand Ihrer Aufnahmen trainiert. Google Gemini 87,2) kann hochgeladene Dateien nicht transkribieren, war das langsamste der getesteten Tools und bietet keinen kostenlosen Tarif an. Nicht schlecht, wenn Sie bereits mit Google Workspace arbeiten, ansonsten ziemlich miserabel.
Wenn Sie das Tool ausprobieren möchten, das im Test den ersten Platz belegt hat tl;dv dauerhaft kostenlos. Sie benötigen keine Kreditkarte und es gibt keinen Testzeitraum mit Ablaufdatum. Und das Beste daran? Es erkennt automatisch Spanisch und über 40 weitere Sprachen in Google Meet, Zoom und Teams – und in allen anderen Anwendungen botfrei über die Desktop-App.
Häufig gestellte Fragen zur Genauigkeit des spanischen Transkriptionstools
Wie genau ist die Transkription von Besprechungen auf Spanisch durch KI?
Die besten KI-Tools transkribieren mittlerweile klare spanische Audioaufnahmen mit einer Genauigkeit von etwa 90–95 % Genauigkeit, die jedoch bei mehreren Sprechern, Hintergrundgeräuschen oder regionalem Dialekt. In unserem Blindtest mit fünf Tools in drei spanischsprachigen Sitzungen, tl;dv erzielte die höchste Transkriptionsgenauigkeit (53,7 von 65), wobei HappyScribe mit Konkurrent mit 45,2.
Die Nummer, die auf einer Marketing-Seite angegeben wird, ist fast immer der Wert im besten Fall: ein Sprecher, klarer Ton, neutraler Akzent. In der Praxis Besprechungen sind chaotischer, und genau da treten die Lücken auf: Namen, Währungen, Abkürzungen und jemand, der jemandem anderen ins Wort.
Warum haben KI-Transkriptionstools Schwierigkeiten mit Spanisch?
Spanisch ist für eine Transkriptions-Engine nicht einfach nur eine Sprache – es handelt sich um eine Familie regionaler Varianten, und die meisten Tools sind nur auf einen bestimmten Teil davon abgestimmt. Ein Modell, das auf das Spanisch der Iberischen Halbinsel trainiert wurde, kann mexikanische Vokabeln und Währungsformatierungen übersehen, während ein auf Lateinamerika abgestimmtes Modell bei „vosotros“ und kastilischen Redewendungen ins Straucheln gerät.
Wird lateinamerikanisches und kastilisches Spanisch bei der KI-Transkription unterschiedlich behandelt?
Ja, und der Unterschied ist größer, als die meisten Tools zugeben. Einige Transkriptionsprogramme erkennen die Variante automatisch (tl;dv HappyScribe haben dies in unserem Test einwandfrei geschafft), während andere Sie zwingen, im Voraus eine Region auszuwählen, oder standardmäßig „Peninsular-Spanisch“ verwenden, unabhängig davon, ob Ihr Meeting aus Mexiko-Stadt oder Madrid stammt.
Wir haben bewusst beide Varianten getestet: zwei Sitzungen aus Mexiko und eine aus Spanien. Tools, bei denen man den Dialekt im Voraus festlegen kann oder die ihn tatsächlich automatisch erkennen, lieferten deutlich sauberere Transkripte als solche, die ein einziges, universelles Spanisch-Modell verwendeten (Otter Gemini). Wenn Ihr Team auf beiden Seiten des Atlantiks tätig ist, ist der Umgang mit Dialekten kein „Nice-to-have“.
Kann die KI-Transkription den Sprachwechsel zwischen Spanisch und Katalanisch bewältigen?
Meistens nicht. Aber dies war der mit Abstand größte Unterschied in unserem gesamten Test. Als ein Redner bei einer Anhörung im spanischen Parlament mitten im Satz vom kastilischen Spanisch ins Katalanische wechselte, tl;dv das einzige der fünf Tools, das diesem Wechsel folgte und das Katalanische korrekt transkribierte. Alle anderen Tools reduzierten den Text auf ein annäherndes Spanisch oder gaben auf und versuchten, den Text zu erraten.
In echten spanischsprachigen Besprechungen kommt es ständig zum Sprachwechsel. Manche wechseln ins Katalanische oder Englische oder verwenden sogar einen Begriff aus einer indigenen Sprache. Wenn Ihre Besprechungen mehrsprachig sind, sollten Sie dies gezielt testen, bevor Sie sich festlegen.
Was ist das beste Transkriptionstool für mexikanisches Spanisch?
In unserem Test tl;dv mexikanischen Spanisch am besten tl;dv : Es führte bei beiden mexikanischen Sitzungen (einer Anhörung im Senat und einer „Mañanera“ des Präsidenten) und gab Zahlen wie „1.391 municipios“ sowie Währungsangaben in der Landessprache wie „un millón trescientos mil“ korrekt wieder. HappyScribe war hinsichtlich der reinen Genauigkeit der stärkste Konkurrent.
Die Schwachstellen zeigten sich am unteren Ende der Tabelle: Otter „$1300000“ – falsches Symbol, keine Trennzeichen, keine sprachspezifische Formatierung. Bei Besprechungen zum Thema Budget oder Personalbestand macht das den Unterschied zwischen Notizen, denen man vertrauen kann, und solchen, bei denen man Zeit damit verschwendet, sie anhand der Aufzeichnung noch einmal zu überprüfen.
Ist die KI-Transkription von spanischen Besprechungen DSGVO-konform?
Manche Tools sind dafür ausgelegt, andere nicht. Es lohnt sich also, dies zu überprüfen, bevor Sie auch nur eine einzige EU-Sitzung aufzeichnen. In unserem Test waren tl;dv HappyScribe die einzigen Tools, die Daten standardmäßig in einem EU-Rechenzentrum speichern (sie stammen aus Deutschland bzw. Spanien). Beide erfüllen zudem die SOC-2- und DSGVO-Anforderungen.
Hier spielen die Ausreißer eine wichtige Rolle. Fireflies bietet die Datenspeicherung in der EU Fireflies in seiner Enterprise-Stufe an, sodass Ihre Daten bei einem Standardtarif möglicherweise in den USA verarbeitet werden. Otter keinerlei dokumentiertes Hosting in der EU und ist das einzige Tool, das wir gefunden haben, das seine eigenen Modelle anhand Ihrer Aufzeichnungen trainiert (zwar anonymisiert, aber dennoch). Das ist die Antwort, die ein Compliance-Beauftragter am wenigsten hören möchte.
Kann man spanische Besprechungen kostenlos transkribieren?
Ja. Es gibt mehrere Tools, die echte kostenlose Tarife anbieten, wobei die Einschränkungen variieren. tl;dv dauerhaft kostenlos und bietet unbegrenzte Aufzeichnungen sowie Transkriptionen in über 40 Sprachen, darunter Spanisch – eine Kreditkarte ist nicht erforderlich; Fireflies bietet Fireflies einen guten kostenlosen Tarif mit begrenzten KI-Zusammenfassungen an.
Otter zwar eine kostenlose Version Otter , diese ist jedoch auf 300 Minuten pro Monat begrenzt. Das kostenlose Kontingent von HappyScribe gleicht eher einer kurzen Testphase, während Google Gemini überhaupt keine eigenständige kostenlose Option Gemini . Stattdessen Gemini im kostenpflichtigen Google Workspace enthalten. Wenn Sie das Tool testen möchten, das in unserem Vergleichstest den ersten Platz belegt hat, tl;dv zunächst kostenlos und ohne zeitliche Begrenzung tl;dv .
