Sprachaufnahmenanalyse
das hört die Ton und die Wörter.
Audio analysis is the process of turning a recording into a transcript, sentiment score, and set of topics automatically, without manually replaying the file. Speak AI does this for any voice recording, whether it is a call, an interview, a lecture, or a voice memo, reading the words, the tone behind them, and any on-screen content in one pass. The output is a searchable, queryable archive instead of a folder of audio files.
Gebaut für jede Art von Sprachaufnahme.
The same audio analysis engine, pointed at whatever your team already records, built to Audio, Video und Text gemeinsam analysieren.
Analyse von Forschungsinterviews
Jedes Interview transkribiert, codiert und durchsuchbar über eine Studie hinweg, statt nur einmal gelesen und zu den Akten gelegt.
Anrufbewertung bei aufgezeichneten Anrufen
Bewerten Sie jeden aufgezeichneten Anruf anhand Ihrer eigenen Rubrik, anstatt eine Handvoll manuell zu prüfen. Anrufbewertung anzeigen.
Podcast- und Video-Analytik
Episodentranskripte, Themen und Clips aus Audio- und Videodateien. Siehe Videoanalyse.
Überprüfung von Rechtmäßigkeit und Compliance
Aussagen und Annahmegespräche in strukturierte, durchsuchbare Datensätze umwandeln, denen Ihr Team vertrauen kann.
Vorlesungs- und Trainingsüberprüfung
Sitzungsaufzeichnungen werden anhand eines Bewertungsschemas bewertet, sodass Coaching nicht davon abhängt, dass jemand das Video erneut ansieht.
Analyse von Sprachmemos und Feldaufnahmen
Kurze Sprachmitteilungen indexiert neben langen Aufzeichnungen im gleichen durchsuchbaren Archiv.
Wie die Sprachaufzeichnungsanalyse in Speak funktioniert.
Von einer Aufnahme zu einer durchsuchbaren, strukturierten Datei in drei Schritten.
Hochladen oder aufzeichnen
Laden Sie eine Audio- oder Videodatei hoch, nehmen Sie direkt in der App auf, oder verbinden Sie einen Meeting-Bot, ein Embed oder eine Telefonleitung.
Wählen Sie ein Engine und Layer
Wählen Sie eine Transkriptions-Engine, die zum Audio passt, dann laufen automatisch Keyword-Extraktion, Sentimentanalyse, Themenerkennung und Named Entity Recognition.
Erkunden, bearbeiten und fragen
Bereinigen Sie jede Zeile in der Transkript-Editor, dann stellen Sie AI Chat Fragen über eine Datei oder Ihre ganze Bibliothek. Erkenntnisse werden in teilbare Dashboards zusammengefasst, und jedes Transkript, jede Zusammenfassung und jede Analyse kann als PDF, Word, CSV oder JSON für Berichte und Übergaben exportiert werden.
NLP, das bei jeder Datei läuft, nicht nur bei den ausgewählten.
Ein Rohtranskript erfordert immer noch, dass eine Person es von Anfang bis Ende liest. Speak führt automatisch Schlüsselwortextraktion, Sentimentanalyse, Themenerkennung und Named-Entity-Erkennung bei jeder Aufnahme durch, und Sie können die Ausgabe nebeneinander vergleichen. Textanalyse-ToolWortwolken und Häufigkeitsanalysen bringen die Sprache an den Tag, die Ihre Sprecher tatsächlich verwenden, und Batch-Upload-Prozesse verarbeiten hunderte Dateien auf einmal. Stellen Sie Fragen über Ihre ganze Bibliothek mit Multi-Modell AI Chat und lassen Sie AI Agents wiederkehrende Audio-Workflows ausführen, von Kundenanrufanalyse bis Podcast-Umgestaltung, ohne manuelle Schritte.
- Wir gestalten die Felder und die Bewertung nach Ihrem Workflow, nicht nach einer festen Vorlage.
- NLP-Analysen werden bei Uploads automatisch ausgeführt, ohne manuelle Kennzeichnung.
- Strukturierte Daten zu jeder Aufnahme, abfragbar von Claude, ChatGPT und Gemini.
Ein genauerer Blick auf die Sprachaufzeichnungsanalyse.
Was ein Transkript auslässt
Um eine Audio-Transkription zu analysieren, führen Sie sie durch Sprechererkennung, Keyword-Extraktion, Sentiment-Analyse und Topic-Erkennung durch, anstatt sie Zeile für Zeile zu lesen. Speak tut dies automatisch beim Upload und verwandelt den Text in Felder, die Sie durchsuchen, filtern und vergleichen können.
A Transkript ist eine Textversion dessen, was gesagt wurde. Das ist ein nützlicher Ausgangspunkt, reicht aber nicht für eine Analyse aus. Eine echte Audioanalyse identifiziert, wer wann gesprochen hat, extrahiert die Schlüsselwörter und Themen, die wichtig sind, erkennt den emotionalen Ton des Gesprächs und erkennt die erwähnten Personen, Organisationen und Produkte, dann verbindet das alles über eine vollständige Bibliothek von Aufzeichnungen, sodass Muster sichtbar werden, die eine einzelne Datei nie offenbart.
Die meisten Teams, die ein Audio-Tool einführen, halten beim Transkript an und fragen sich, warum sich der Nutzen dünn anfühlt. Der Wert liegt in den strukturierten Daten, die aus dem Text extrahiert werden, und in der Abfrage dieser Daten über Dutzende oder Hunderte von Aufzeichnungen auf einmal, nicht im Text selbst.
So findest du die Themen in Stunden von Aufnahmen
Themenerkennung ist der schnellste Weg: Laden Sie die Dateien hoch und das Modell gruppiert automatisch jede Aufnahme nach Thema. Statt stundenlange Audioaufnahmen anzuhören, durchsuchen Sie eine kurze Themenliste und öffnen nur die Aufnahmen und Zeitstempel, die passen.
Speak liest eine Datei auf drei Ebenen gleichzeitig: die gesprochenen Wörter, die Stimme dahinter (Ton, Energie und Tempo) und die Bildschirm- oder visuellen Muster, die daraus extrahiert werden, sodass ein Upload ein vollständiges Bild statt nur ein Transkript ergibt. KI-Agenten kann dies automatisch über einen Batch ausführen, sodass ein Forschungsteam oder ein Support-Desk nicht jede Datei von Hand öffnen muss.
Worauf Sie bei Audioanalyse-Software achten sollten
Genauigkeit ist Grundvoraussetzung; die meisten seriösen Plattformen erfüllen sie bis 2026. Die wirklichen Unterschiede liegen in der Analyseschicht, der KI und der Skalierbarkeit der Plattform. Können Sie 200 Dateien auf einmal hochladen und Ergebnisse in wenigen Stunden zurückbekommen? Können Sie die gesamte Bibliothek nach Schlüsselwörtern, Sprecher oder Thema durchsuchen? Können Sie ein Modell bitten, Themen in einer vollständigen Studie zu vergleichen? Mehrere Transkriptions-Engines ermöglichen es einem Team, die Genauigkeit über Sprachen und Aufnahmebedingungen hinweg zu optimieren, und AI Chat, unterstützt durch Claude, Gemini und GPT, beantwortet Fragen zu einer einzelnen Aufnahme oder dem gesamten Archiv. Entwickler, die programmgesteuerten Zugriff wünschen, verbinden dieselbe Pipeline mit Claude, ChatGPT und Cursor über Speak’s MCP Server, ohne dass eine benutzerdefinierte Integration erforderlich ist.
Wo Teams Voice-Recording-Analyse in die Praxis umsetzen
Akademische Forscher nutzen es, um qualitative Interviews in großem Maßstab zu codieren, und Marktforschung Teams führen es in Fokusgruppen und Interviewpanels auf die gleiche Weise durch. Sprachanalyse Teams überwachen die Qualität von Call-Centern und verfolgen Stimmung über tausende von Anrufen pro Monat. Journalisten durchsuchen Stunden von aufgezeichneten Interviews nach einem bestimmten Zitat oder einer Aussage. Produktteams aggregieren Voice-of-Customer-Feedback über Hunderte von Gesprächen. Der gemeinsame Faden: Audio, das einst als zu zeitaufwändig für systematische Analyse angesehen wurde, ist jetzt eine strukturierte, abfragbare Datenquelle.
Aufzeichnungen von Anrufen sind ebenfalls Sprachaufzeichnungen.
Verkaufsgespräche, Support-Anrufe und Coaching-Sitzungen sind Audiodateien wie jede andere. Die gleiche Engine, die Ton und Themen erkennt, kann sie anhand Ihrer Rubrik bewerten. Sprachanalyse ermöglicht auch Vertriebsbeschleunigung: Bewertung, wie Vertreter klingen, nicht nur was sie sagen.
Discovery- & Sales-Calls
Einwände, nächste Schritte und Deal-Risiken bewertet bei jedem Call, den Ihre Vertreter bereits aufzeichnen.
QA-Support zu 100 %, nicht zu 2 %
Jeden Support-Anruf nach Begrüßung, Empathie und Lösung bewertet, statt einer manuellen Stichprobe.
Coaching, nicht erneutes Anhören
Manager sehen genau, wo ein Anruf vom Skript abwich, anstatt die Aufnahme zu durchsuchen, um es zu finden.
Bringen Sie Ihr Voice-Recording-Archiv in Claude, ChatGPT und Cursor.
Kein Terminal, kein npm, keine Konfiguration. Speak’s MCP Server gibt jedem Assistenten über 100 Tools, um jede Aufnahme in Ihrer Bibliothek in etwa 60 Sekunden zu durchsuchen, zu analysieren und darauf zu reagieren — die gleiche Ebene, auf der Ihr Workspace bereits läuft, verbunden mit Hunderten von Apps über eine Integrationsbeschichtung und eine vollständige Developer API.
Teams vertrauen Speak für Audio-Analyse.
Echtes Feedback von Teams, die Speak zur Analyse von Aufnahmen, Anrufen und Interviews nutzen.
What is AI audio analysis?
AI audio analysis turns a recording into a transcript and then measures it: who spoke, what the topics were, how the sentiment moved and which keywords repeat. Speak AI does this on upload, so a one-hour recording becomes a short list of findings you can search and compare.
How to analyze a voice recording
- Upload the audio file, record in the browser, or import a meeting.
- Speak AI transcribes it, labels each speaker and runs sentiment, keyword and topic detection.
- Ask AI Chat what was decided, who said what and where the tone changed, then export the findings.
To find the main topics across hours of audio, run topic detection on the whole library and open only the recordings that match.
Hear the tone, not only the words
A transcript misses how something was said and what was on screen. Speak AI reads the words, the voice and the visuals together. A legal review consultancy used this to find an on-screen caption that audio-only transcription could not see. A US benefits brokerage scores recorded calls on tone and warmth, not only on the words. Read more about multimodal AI.
Transcribing calls for a team? Speak AI also scores every call on your own scorecard, so the transcript turns into coaching notes and a next action. We build the scorecard with you on a call, then score your recordings against it. Read about AI-native sales acceleration on your own methodology und Anrufbewertung. Compare the approach in Speak AI vs Gong.
Starten Sie mit einer kostenlosen 7-Tage-Testversion. Pro kostet US$25 pro Teamkollege pro Monat, oder US$20 pro Teamkollege pro Monat jährlich abgerechnet. Pay-as-you-go verwendet Guthaben und benötigt kein Abonnement. Siehe Preisgestaltung.
See audio analysis on your own recordings
Book a demo and bring one call or interview. We show the transcript, the tone and the scoring on your own file.
Häufig gestellte Fragen
Führen Sie das Transkript durch Sprecheridentifikation, Schlüsselwortextraktion, Sentimentanalyse und Themenerkennung durch, anstatt es Zeile für Zeile zu lesen. Speak macht dies automatisch beim Upload und wandelt den Text in Felder um, die Sie durchsuchen und vergleichen können.
Laden Sie die Dateien hoch und lassen Sie die Themenerkennung alle Aufnahmen automatisch nach Thema clustern. Sie scannen eine kurze Liste von Themen statt jede Datei anzuhören, dann öffnen Sie nur die Aufnahmen und Zeitstempel, die passen.
Nicht direkt in seiner Standard-Schnittstelle. Der Voice-Modus verarbeitet Live-Gespräche in einer Sitzung, akzeptiert aber keine hochgeladenen Audiodateien für strukturierte Analyse. Speak transkribiert und analysiert hochgeladene Audio, verbindet diese Daten dann über MCP mit ChatGPT.
Nicht direkt von OpenAI. Kein einzelnes Tool führt Transkription, Sprecherkennzeichnung, Sentiment und Themenerkennung so aus wie eine dedizierte Audio-Analyseplattform. Speak ist dafür gebaut: Laden Sie eine Datei hoch und erhalten Sie alle vier automatisch.
Gemini kann Audio in Google’s eigenen Apps verarbeiten, führt aber keine Sprecheridentifizierung, Schlüsselwortextraktion oder Themenerkennung in Ihren Aufzeichnungen durch. Speak macht all das automatisch und lässt Sie die Ergebnisse dann über Claude, ChatGPT oder Gemini abfragen.
KI kann Ton, Tempo und Energie in einer Sprachaufnahme identifizieren, nicht nur die gesprochenen Worte, was sich unterscheidet vom Verständnis von Ton wie eine Person. Speak liest diese Ebene neben dem Transkript auf jeder Datei, die Sie hochladen.
Audio-Analysesoftware verarbeitet Audioaufnahmen, um strukturierte Daten und Erkenntnisse zu extrahieren. Einfache Tools stoppen bei der Transkription. Speak geht weiter mit Sprecheridentifikation, Schlüsselwortextraktion, Sentiment-Analyse, Topic-Erkennung, Named Entity Recognition und AI Chat über Ihre gesamte Bibliothek hinweg und verwandelt unstrukturierte Audio in Daten, auf die Ihr Team handeln kann.
Speak unterstützt alle gängigen Audioformate, einschließlich MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WMA, AAC und WebM. Sie können auch Videodateien hochladen und Speak extrahiert und analysiert die Audiospur, ohne dass Sie vor dem Hochladen etwas konvertieren müssen.
Die Genauigkeit hängt von der Audioqualität, Hintergrundgeräuschen, Anzahl der Sprecher, Akzenten und Terminologie ab. Speak bietet mehrere Transkriptionsengines, damit Sie denjenigen wählen können, der Ihren Aufnahmebedingungen entspricht. Die meisten Benutzer sehen eine Genauigkeit über 95% mit klarem Audio, und Speak unterstützt 100+ Sprachen.
Ja. Speak unterstützt Transkription und Analyse in über 100 Sprachen, manuell ausgewählt oder automatisch erkannt. Keyword-Extraktion, Sentimentanalyse und Topic-Erkennung funktionieren über unterstützte Sprachen hinweg, was sich für multinationalen Research, globale Call-Analysen und mehrsprachige Content-Teams eignet.
Ja. Jede Datei, die zu Speak hochgeladen wird, wird transkribiert, indiziert und ist vollständig durchsuchbar nach Schlüsselwort, Sprecher, Datum, Thema oder Ordner über Ihre gesamte Aufnahmehistorie, und AI Chat beantwortet natürlichsprachliche Fragen über beliebige Dateigruppen auf einmal.
Die meisten Audio-Tools enden bei der Transkription. Speak bietet NLP-Analytics, Multi-Modell AI Chat, Batch-Verarbeitung und ein durchsuchbares Archiv: mehrere Transkriptionsmaschinen statt einer, Claude, Gemini und GPT für Analysen, sowie automatische Schlüsselwortextraktion, Sentimentanalyse, Themenerkennung und Named Entity Recognition bei jeder Datei.
Speak AI analyzes spoken audio: it transcribes, labels speakers and measures sentiment, topics and keywords. Chat assistants such as ChatGPT work on one file at a time, and Speak AI connects to them through MCP so they can work across your whole library.
Yes. Speak AI scores tone and energy from the voice as well as the words, so a flat or tense delivery shows up even when the transcript reads as agreement.
Upload the call recording, or let Speak AI join the meeting. You get the transcript with speaker labels, then sentiment and topics for each speaker. Score it against your own rubric if you run sales or support calls.
Yes. Start with a free 7-day trial and analyze audio files without a card. After the trial, pay as you go with credits or choose Pro at US$25 per team member per month (US$20 billed annually).
Von einer Aufnahme zu einem durchsuchbaren, bewerteten Archiv.
Buchen Sie eine kostenlose Beratung, bringen Sie eine echte Aufnahme mit, und sehen Sie sie transkribiert, analysiert und durchsuchbar, bevor das Gespräch endet.
Nutzen Sie bereits Speak? Log in oder Erstellen Sie Ihren Arbeitsbereich. Bauen mit dem Speak AI API? See the Hilfecenter oder kehre zurück zu Speak AI Homepage.
English English 
Español
Français
Italiano
العربية
Português do Brasil
Nederlands
Deutsch
עִבְרִית
Русский
日本語
Polski
Čeština
Українська
Slovenščina
Svenska
Ελληνικά
Norsk bokmål
简体中文
Türkçe
Català
Magyar
한국어
Slovenčina
Suomi