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Französisches Audio transkribieren

Liaisons, stumme Buchstaben und schnelles Pariser Sprechtempo machen Französisch schwer nach Gehör zu transkribieren. Laden Sie Ihre französischen Aufnahmen hoch und erhalten Sie saubere Transkripte mit korrekten Akzenten und Interpunktion — europäisches, kanadisches und afrikanisches Französisch inklusive.

  • KI-Transkription
  • 98 Sprachen
  • Verschlüsselt, wir trainieren KI nie mit Ihren Dateien

Mit Ihrer Aufnahme starten

Audio- oder Videodatei hier ablegen oder zum Auswählen klicken.

Das Ergebnis: Ein echtes Transkript

Unbearbeitete Ausgabe eines 64-sekündigen Interviews mit zwei Sprechern (synthetische Stimmen), transkribiert mit aktiver Sprechererkennung. Es werden nur die ersten Zeilen angezeigt.

Transkript (TXT)
SPEAKER_00 (0:00) Welcome back to Small Shop Stories.
SPEAKER_00 (0:02) Today I'm talking to Maya, who runs a tiny bakery on the
SPEAKER_00 (0:05) corner of Mill Street.
SPEAKER_01 (0:07) Thanks for having me.
SPEAKER_01 (0:08) It's really small, just two ovens and a counter.
SPEAKER_00 (0:12) So how does a normal day start for you?
Untertitel (SRT)
1
00:00:00,000 --> 00:00:01,680
[SPEAKER_00] Welcome back to Small Shop Stories.

2
00:00:02,160 --> 00:00:05,320
[SPEAKER_00] Today I'm talking to Maya, who runs a tiny bakery on the

3
00:00:05,320 --> 00:00:06,320
[SPEAKER_00] corner of Mill Street.

Im Abgleich mit dem Skript wichen nur 4 von 189 Wörtern ab – eine Wortfehlerrate von 2,1 %, wobei „80“ statt „eighty“ als Fehler gewertet wurde –, und alle 14 Sprecherwechsel wurden korrekt zugeordnet. Dies war eine saubere Sprachaufnahme; Aufnahmen mit Störgeräuschen und durcheinanderredenden Stimmen schneiden schlechter ab. Vollständiges Transkript und Auswertung ansehen

So funktioniert's

  1. 1

    Hochladen

    Ziehen Sie eine Audio- oder Videodatei hinein oder fügen Sie einen Link ein. Alle gängigen Formate werden akzeptiert.

  2. 2

    Transkribieren

    Die KI transkribiert mit Zeitstempeln und optionalen Sprecher-Labels, meist in wenigen Minuten.

  3. 3

    Exportieren

    Bearbeiten Sie Segmente online und exportieren Sie dann TXT, SRT, VTT, TSV, CSV, JSON, PDF oder DOCX.

Warum ScribeToAny

  • Metropolitanes & kanadisches Französisch: Verarbeitet Pariser, Québécois-, belgische, Schweizer und afrikanische Akzente — am stärksten bei klarem Standard-Französisch.
  • Liaisons & Elisionen: Liaisons, stumme Buchstaben und Kontraktionen (c'est, d'accord) werden nach der offiziellen französischen Rechtschreibung geschrieben, nicht phonetisch.
  • Akzente beibehalten: é, è, ê, ë, à, â, ç und œ werden als echtes Französisch ausgegeben und nicht auf einfaches ASCII reduziert.
  • Synchronisierte Untertitel & Berichte: Exportieren Sie formatierte Word-Dokumente, PDFs und zeitgenaue SRT/VTT-Untertitel.

Häufig gestellte Fragen

Bleiben Akzente (é, è, ç) erhalten?

Ja, die Ausgabe ist korrekt akzentuierter französischer Text, kein entkerntes ASCII.

Funktioniert kanadisches Französisch?

Ja — Québécois und andere regionale Varianten transkribieren sich unter derselben Französisch-Einstellung.

Bekomme ich französische Untertitel für ein Video?

Ja, exportieren Sie SRT oder VTT mit synchronen Zeitstempeln.

Sollte ich Französisch auswählen oder die automatische Erkennung beibehalten?

Wenn Sie wissen, dass die Aufnahme auf Französisch ist, wählen Sie Français unter „Sprache des Audios“. Die automatische Erkennung entscheidet anhand der ersten ~30 Sekunden; eine Datei, die mit Musik, Stille oder einem englischen Intro beginnt, kann daher als andere Sprache interpretiert werden — die manuelle Auswahl überspringt diese Schätzung. Für kanadisches, belgisches, schweizerisches und afrikanisches Französisch gilt dieselbe Option.

Können Sprecher in einem französischen Interview oder einer Debatte gekennzeichnet werden?

Ja. Aktivieren Sie vor der Transkription „Sprecher erkennen“; Stimmen werden anhand ihrer klanglichen Eigenschaften getrennt, was bei jeder Sprache gleichermaßen funktioniert. Wenn Sie wissen, wie viele Personen sprechen, legen Sie „Anzahl der Sprecher“ (2–8) fest — das hilft besonders bei Debatten und Diskussionsrunden, in denen sich Stimmen überlagern und die automatische Zählung zwei ähnliche Sprecher zusammenführen könnte.

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