Azure’s Rohdatentext
becomes Einblick, den Ihr Team besitzt.
Azure Speech-to-Text bietet Entwicklern eine Transcription API. Speak AI nimmt die gleiche Art von Audio und liefert bewertete, strukturierte Erkenntnisse, die Ihr ganzes Team nutzen kann — ohne Pipeline zum Erstellen oder Verwalten. Wir bauen es mit Ihnen.
Die Erfolge, die Teams liefern.
Zeit bis zum Live-Produkt, eingesparte Stunden pro Datei und eingesparte Dollar. Dieselbe Plattform, sehr unterschiedliche Anwendungen.
Jura-Unternehmen entwickelt eine White-Label-Deposition-Plattform, 8 Monate schneller.
Globale Forschungsagentur startet eine White-Label-Plattform für qualitative Forschung.
Jura-Intelligence-Unternehmen verarbeitet 5.100+ Stunden Carrier-Anrufe, 95% schneller.
Healthcare-Beratungsunternehmen reduziert Sitzungsverarbeitung von 8 Stunden auf 0,3.
E-Commerce-Hersteller zentralisiert Call-Überprüfung und reduziert sie um 85%.
Personalvermittlungsunternehmen reduziert Zeit für Kandidatenberichte von 5 Stunden auf 10 Minuten.
Bringen Sie ein Azure-Transkript mit. Gehen Sie mit bewertet weg.
Eine echte Arbeitssitzung, kein Verkaufsgespräch. Ohne Verpflichtung.
Sie bringen eine echte Aufnahme
Ein über Azure transkribierter Anruf, eine rohe Audiodatei, was auch immer Ihr Team bereits heute durch eine Speech API leitet.
Wir ordnen Ihren Workflow
Die Felder, die Sie bereits verfolgen, die Begriffe, die Ihr Team verwendet, die Ausgaben, die Sie benötigen. Ihre Wörter, Ihre Struktur. Keine Vorlage.
Sie sehen es strukturiert, live
Ihre eigene Aufzeichnung, transkribiert, bewertet und nach Ihren eigenen Kriterien gekennzeichnet, mit einem Rollout-Plan für das ganze Team.
Azure-Qualität für die Transkription, entwickelt für jedes Team.
Die gleiche Analyse-Engine für die Aufnahmen, die Ihr Team tatsächlich hat.
Build vs. Buy auf Azure
Rufen Sie bereits die Speech API von Azure aus Ihrem eigenen Code auf? Behalten Sie die Engine und fügen Sie Scoring, Sentiment und Dashboards hinzu, ohne die Analyse-Pipeline selbst zu warten.
Contact-Center-Qualitätssicherung
Jeder Support-Anruf wird transkribiert und anhand Ihrer Richtlinie bewertet, wobei Ton und Dringlichkeit zusammen mit den Worten erfasst werden, nicht nur ein Rohtranskript zum Überprüfen.
Compliance-geprüfte Transkription
Patienten- und Anbieteranrufe transkribiert und strukturiert für konforme Dokumentation, mit dem Ton und Kontext, die ein API-Transkript allein nicht erfasst.
Mehrsprachige Bewertung
Mündliche Prüfungen und Interviews in mehreren Sprachen transkribiert und in strukturierte, bewertbare Aufzeichnungen umgewandelt statt in eine Wand aus Rohtext.
Interview & Focus-Group-Kodierung
Ihr Kodierungsrahmen konsequent auf jedes Interview angewendet, mit Themenhäufigkeit und Stimmung über die Zeit verfolgt, nicht manuell neu kodiert.
White-Label-Transkriptionslösungen
Erstellen Sie ein Transkriptions- und Analyseproddukt mit Markenbranding auf Speak AI’s Engine, ohne Ihre eigene Speech-Pipeline oder Model-Routing zu verwalten.
Ein anderer Ansatz zu Azure Speech-to-Text.
Azure Speech-to-Text ist Microsofts cloudbasierter Spracherkennungsdienst: eine Entwickler-API, die Sie aus Ihrer eigenen Anwendung aufrufen, um gesprochene Audioinhalte in Text umzuwandeln. Es ist Teil von Azure AI Services, und Teams nutzen es, um Transkription in Produkte zu integrieren, die sie bereits entwickeln, über ein SDK oder REST-Endpunkt und ein Azure-Konto. Es ist eine solide Lösung für genau das, wofür sie entwickelt wurde: Audio in Wörter umzuwandeln.
Warum ein Transkript allein nicht ausreicht
Die Lücke zeigt sich direkt nach dem ersten API-Aufruf. Ein Transkript ist eine Textwand. Es sagt Ihnen nicht, welcher Anrufer frustriert war, welche Aufnahme eine menschliche Überprüfung benötigt, oder wie sich die Stimmung dieses Quartals gegenüber dem letzten verschoben hat. Die meisten Teams, die direkt auf einer Speech-API aufbauen, schreiben am Ende ihre eigene Scoring-Schicht, ihre eigenen Dashboards und ihre eigene Routing-Logik, um die Ausgabe nutzbar zu machen — Arbeit, die nichts mit dem Produkt zu tun hat, das sie bauen wollten.
Die Aufnahme lesen, nicht nur transkribieren
Speak AI behandelt jede Aufnahme so, wie ein Manager Anrufe von Hand überprüfen würde, mit Maschinengeschwindigkeit. Jede Datei wird in deiner Sprache transkribiert, mit 100+ unterstützten Sprachen, und dann wird die Aufnahme selbst analysiert: die Wörter, der Ton und die Energie in der Stimme des Anrufers, und wo relevant, die Bilder in einem Meeting oder Video. Namen, Scores, Sentiment und Ergebnisse werden in strukturierte Felder extrahiert, die deine Systeme verwenden können, und du kannst Fragen über deine gesamte Bibliothek mit AI Chat stellen, mit Claude, ChatGPT und Gemini integriert, genauso wie du einen gut informierten Analysten fragen würdest.
Was Teams über Azure vs. Speak AI fragen
- “Ist Azure Speech-to-Text allein genau genug, oder benötigen wir etwas Aufgelagertes?”
- “Wie viel Engineering ist erforderlich, um ein Azure-Transkript in bewertete, durchsuchbare Erkenntnisse umzuwandeln?”
- “Können wir die Engine, die wir bereits verwenden, behalten und trotzdem Dashboards, Stimmungsanalyse und MCP-Zugang erhalten?”
- “Was ist der tatsächliche Unterschied zwischen einer Speech-to-Text-API und einer Call-Scoring-Plattform?”
Von API-Ausgabe zu teamfähiger Erkenntnis
Das Ergebnis ist eine Recording-Bibliothek, die sich selbst bewertet und taggt, mit Trend-über-Zeit-Reports statt eines einmaligen Transkripts, und Dashboards, die Sie anpassen und als White-Label nutzen können für Ihr eigenes Team oder Ihre Kunden. Ein mehrsprachiger Bildungsanbieter benötigte genau diese Kombination: Reine Transkription war nicht ausreichend, daher Interpreting.com hat einen mehrsprachigen Bewertungs-Workflow auf eingebetteten Recordern und Speak AI aufgebaut anstatt eine Transkription-API von Hand zusammenzusetzen. Und da Aufzeichnungen selten allein existieren, bewertet die gleiche Engine Anrufe, Meetings und Sprachnachrichten nach den gleichen Kriterien und verbindet Azure-bezogene Transkripte oder beliebige andere mit Anrufbewertung und abfragbar über die MCP Server von Claude, ChatGPT und Cursor.
Entwickelt mit Ihnen, vom ersten Tag an genau.
Ein generisches AI-Tool beginnt bei null, und ein rohes Azure-Transkript beginnt auch bei null. Wir gestalten die Felder, Bewertung und Prompts danach, wie Ihr Team bereits Aufzeichnungen überprüft, dann primen wir die Anwendung auf Ihren bestehenden Dateien, damit sie vom ersten Upload nützlich ist. Sie erhalten strukturierte Daten zurück, nicht nur ein Transkript.
- Wir gestalten den Kontext, Felder und Bewertung rund um die Art und Weise, wie Ihr Team bereits Azure-sourced-Aufnahmen überprüft, nicht anhand einer generischen Vorlage.
- Ihre historischen Aufnahmen und Transkripte prägen die Wissensdatenbank Vor dem Go-Live, Azure-transkribiert oder nicht.
- Strukturierte Daten für jede Aufnahme, abfragbar von Claude, ChatGPT und Cursor über das MCP Server.
Ein zentrales System für alles, was Ihr Team sagt.
Vor Ort und virtuell, an einem Ort. Kein Zusammennähen eines Meeting-Tools, eines Sprachrekorders und drei anderer Apps. Speak AI erfasst alles in einer durchsuchbaren Wissensbasis, auf der Ihre Anwendungen aufgebaut sind.
Eine Plattform. Nicht ein Modell.
Azure Speech-to-Text bindet Ihre Transkription an ein Modul und einen Anbieter. Speak AI wählt das richtige Modell, die richtige Sprach-Engine und die richtige Sprache für jede Aufgabe, jeden Dateityp und jedes Team, sodass Ihre Anwendungen nie an einen einzelnen Anbieter gebunden sind, Azure eingeschlossen.
Multi-Modell
Claude, ChatGPT und Gemini. Ihre Wahl pro Aufgabe oder bringen Sie Ihren eigenen Key.
Multi-Engine, Azure inbegriffen
Transkription über mehrere Engines geleitet, einschließlich Azure wo passend, sodass ein Ausfall oder eine Preisänderung eines einzelnen Anbieters Ihre Pipeline nicht unterbricht.
Mehr als 100 Sprachen
Transkribieren und übersetzen Sie in beide Richtungen für globale und mehrsprachige Teams.
MCP, API & Integrationen
100+ MCP Tools und eine Integrations-Layer, die sich mit Hunderten von Apps verbindet, die Sie bereits nutzen.
Teams bauen auf Speak AI.
Echtes Feedback von Teams, die Speak AI für Recherche, Transkription, Meetings und Kundenarbeit nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Ihr erstes Setup läuft auf einer echten Aufnahme während der Beratung. Die Team-Bereitstellung dauert Tage, keine Monate, weil wir es mit Ihnen aufbauen und auf Ihren vorhandenen Aufnahmen trainieren.
Gebündelte Nutzung, nicht pro Benutzer, ohne Mindestvolumen. Piloten werden vollständig angerechnet. Wir kalkulieren die Preisgestaltung für Ihren exakten Workflow im Gespräch.
Speak AI unterstützt 100+ Sprachen, einschließlich Gespräche, die mitten im Satz die Sprache wechseln, und kann übersetzen.
Ja. White-Label-Bereitstellungen laufen auf Ihrer eigenen Domain mit Ihrem Logo, einschließlich Client-Plattformen, die Agenturen weiterverkaufen, plus mit Branding versehene iOS- und Android-Apps.
Kein einzelner Anbieter. Speak AI leitet die Transkription über mehrere Sprach-Engines, einschließlich Azure, wenn es passt, damit Ihr Workflow nicht von der Betriebszeit, Preisgestaltung oder dem Roadmap eines Anbieters abhängt.
Azure Speech-to-Text ist eine Entwickler-API: Sie rufen sie von Ihrem eigenen Code auf und erhalten ein Transkript zurück. Speak AI ist eine für Teams entwickelte Plattform: Transkription plus Bewertung, Stimmung, strukturierte Felder, Dashboards und No-Code-Workflows, ohne dass Sie die Pipeline selbst erstellen oder warten müssen.
Nein. Bringen Sie Aufnahmen von überall dort mit, wo sie bereits vorhanden sind, Azure-transkribiert oder nicht, und wir erstellen die Bewertung, Felder und Dashboards darauf. Nichts zum Entfernen.
Enterprise Builds unterstützen BAAs, benutzerdefinierte Datenverarbeitungsvereinbarungen, SSO und Datenspeicherungsoptionen. Wir teilen Sicherheitsdokumentation auf Anfrage und gestalten jeden Build nach Ihren Anforderungen.
Von einem Azure-Transkript zu einem bewerteten, strukturierten Datensatz.
Buchen Sie eine kostenlose Beratung, bringen Sie eine echte Aufnahme mit (von Azure transkribiert oder nicht), und sehen Sie, wie sie in strukturierte, durchsuchbare Erkenntnisse umgewandelt wird, bevor das Treffen endet. Beratungen beinhalten frühen Zugriff auf neue Funktionen, eine erweiterte Testversion und Implementierungsguthaben.
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