Moderne STT-Systeme basieren auf neuronalen Netzen, die auf vielen tausend Stunden Audiomaterial trainiert wurden. Sie erkennen Sprache heute auch bei Dialekten, Hintergrundgeräuschen und Telefonqualität (8-kHz-Audio) zuverlässig und liefern Ergebnisse als Streaming-Transkription – Wort für Wort, während noch gesprochen wird.
Woran sich Qualität bemisst
- ▸Word Error Rate (WER): Anteil falsch erkannter Wörter – je niedriger, desto besser
- ▸Latenz: Zeit bis zum ersten Transkript-Ergebnis, entscheidend für flüssige Dialoge
- ▸Robustheit: Umgang mit Namen, Fachbegriffen, Zahlen und Buchstabierungen
STT im KI-Telefonassistenten
Im Voice-Agent-Stack arbeitet STT im Zusammenspiel mit dem Sprachmodell (LLM) und der Sprachsynthese (Text-to-Speech): hören → verstehen → antworten. Die gesamte Kette muss unter etwa 500 ms bleiben, damit das Gespräch natürlich wirkt – Details im Artikel Latenz und Natürlichkeit.
Speech-to-Text (STT) in der Praxis erleben
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