Amberscript: KI-Modelle und Technik
Welche Modelle erkennen die Sprache, trennen die Sprecher und erzeugen die Dokumente? Belegte Herstellerangaben und begründete Einschätzungen sind getrennt gekennzeichnet.
Kurzfassung
Amberscript nutzt AssemblyAI und Speechmatics (beides Einschätzungen) für die Spracherkennung sowie Gemini (nur Zusatzmodul, Einschätzung) als Sprachmodell.
Amberscript betreibt seine Plattform auf Google Cloud in Frankfurt und lässt die automatische Transkription laut Datenschutzerklärung vom 20.03.2026 für alle Sprachen von Drittanbietern ausführen. Bis mindestens Januar 2025 liefen elf Kernsprachen über eigene Engines. Für das Schwesterprodukt Amber Notes ist AssemblyAI auf EU-Servern als Transkriptionsanbieter dokumentiert, Zusammenfassungen und der Chat Ask Amber nutzen dort nicht benannte LLMs. Menschliche Transkribierende überarbeiten Aufträge im Perfect-Service.
Auf einen Blick
Einordnung: Starke Modelle- Spracherkennung: Einschätzung: AssemblyAI, Speechmatics · Eigener Modellabgleich, Hinweis auf AssemblyAI Universal
- Dokumenterstellung: Nur Zusatzmodul, Einschätzung: Gemini
Was heißt „Einschätzung“? Wenn der Anbieter die genutzten Modelle nicht benennt, versucht ScribeIndex, diese aus Unterauftragsverarbeiterlisten, technischen Merkmalen oder Veröffentlichungen abzuleiten, jeweils mit Begründung und Quelle bei der Stufe. Solche Modelle bewertet ScribeIndex höchstens mit „Stark“, wie die Methodik erklärt.
Fazit zur Technik
Starke Modelle: Nach Referenzwerten ist die Spracherkennung mindestens so gut wie der Median aktueller Modelle.
Für die Spracherkennung setzt Amberscript auf eine Spracherkennung von Drittanbietern für alle Sprachen.
Für diese Modelle gibt es keinen unabhängigen Referenzwert. Nach Einschätzung von ScribeIndex kommen Speechmatics und die Spracherkennung eines Hyperscalers hinzu. Diese Modelle erreichen im Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice) 2,8 % WER. Der Median aller dort gemessenen Modelle liegt bei 4,1 % WER. Weil die Familie nur vermutet ist, zählt ihr mittlerer Wert. Er ist mindestens so gut wie der Median und ergibt damit „Stark“. Im Modellabgleich von ScribeIndex ähneln die deutschen Ausgaben am stärksten AssemblyAI Universal. Mit 55 % bleibt der Anteil aber unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Das Urteil stützt sich auf Speechmatics und die Spracherkennung eines Hyperscalers, denn je Verarbeitungsstufe zählt das am besten bewertete Kernmodell.
Die Dokumenterstellung gehört nicht zum Grundprodukt. Das optionale Zusatzmodul nutzt nicht benannte Sprachmodelle in Amber Notes und Google Gemini über Vertex AI in EU-Region (Einschätzung).
Damit verarbeiten externe KI-Dienste die Gesprächsinhalte. Als Dienstleister nennt Amberscript AssemblyAI ohne Zuordnung zu einzelnen Schritten. Nach Einschätzung von ScribeIndex gehören Modelle über Speechmatics dazu. Welche Regionen und Verträge dafür gelten, steht im Datenschutzprofil.
Im ScribeIndex-Test „Audiotranskription“ erreicht Amberscript eine Wortfehlerrate von 9,2 %.
Verarbeitungskette
- Audio
- Spracherkennung: Drittanbieter-ASR für alle Sprachen · belegt, AssemblyAI (EU-Region) · Einschätzung, Speechmatics und ein Hyperscaler-ASR als weitere Engines · Einschätzung, Eigene Amberscript-Spracherkennung auf Kaldi-Basis · früherer Stand
- Sprecherzuordnung: Diarisierung der eingesetzten ASR-Engine (AssemblyAI Speaker Labels) · Einschätzung
- Dokumenterstellung: Nicht benannte Sprachmodelle in Amber Notes (optional) · belegt, Google Gemini über Vertex AI in EU-Region (optional) · Einschätzung
- Ergebnis
belegt: Angabe des Herstellers oder eines offiziellen Partners. Einschätzung: abgeleitet aus Unterauftragsverarbeiterlisten, technischen Merkmalen oder Veröffentlichungen
Welches Modell wandelt Sprache in Text um?
Drittanbieter-ASR für alle Sprachen, zuvor eigene Engines für Kernsprachen
Drittanbieter-ASR für alle Sprachen
Nachweis: belegt (Vom Anbieter oder einem offiziellen Partner selbst genannt, samt Einsatzzweck)- Anbieter: mehrere Drittanbieter
- Herkunft: Drittanbieter-API
Die Datenschutzerklärung (Stand 20. März 2026) erklärt, dass Amberscript für alle Sprachen Dritte zur Transkription und Verarbeitung einsetzt. Die Fassungen von 2022 bis Januar 2025 beschränkten den Drittanbieter-Einsatz noch auf Sprachen außer Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Portugiesisch, Spanisch, Dänisch, Italienisch, Norwegisch, Finnisch und Schwedisch.
Einstufung: Ohne Referenz (ScribeIndex vergibt keine Stufe, weil ein unabhängiger Benchmarkwert fehlt)
Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.
AssemblyAI (EU-Region)
Nachweis: Einschätzung · mehrere Indizien (Vom Anbieter nicht bestätigt, abgeleitet aus mehreren Hinweisen)- Anbieter: AssemblyAI
- Herkunft: Drittanbieter-API
Für Amber Notes von Amberscript B.V. nennt die App-Store-Beschreibung Echtzeit- und Nachtranskription über AssemblyAI auf EU-Servern. Seit der Umstellung auf Drittanbieter für alle Sprachen nutzt deshalb auch die Hauptplattform AssemblyAI als Hauptlieferanten.
Einstufung: Solide (Vor dem Abzug „Stark“. ScribeIndex stuft das Modell um eine Stufe herunter, die Begründung steht unter den Referenzwerten) · Vermutetes Modell
- AssemblyAI Universal-3.5 Pro · Eintrag assemblyai/universal-3-5-pro: 2,43 % WER · Spitzenklasse · Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)
- AssemblyAI Universal-3 Pro · Eintrag assemblyai/universal-3-pro: 2,59 % WER · Stark · Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)
- AssemblyAI Universal-3.5 Pro · ohne Streaming: 3 % WER · Stark · AA Word Error Rate Index
- AssemblyAI Universal-3 Pro · ohne Streaming, AssemblyAI API: 3,1 % WER · Stark · AA Word Error Rate Index
- AssemblyAI Universal · ohne Streaming, AssemblyAI API: 3,8 % WER · Stark · AA Word Error Rate Index
3 weitere Referenzwerte in den Daten zu Amberscript (JSON).
ScribeIndex stuft AssemblyAI um eine Stufe herunter. Die deutschen Referenzwerte von AssemblyAI stammen aus vorgelesenen Einzelsätzen und einer Studie mit vier simulierten Anamnesegesprächen. Vorgelesene Sätze sind natürlich für jedes Modell leichter als freie Gespräche, und vier Gespräche sind eine sehr kleine Stichprobe. Ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen AssemblyAI hinter diesen Werten zurückbleibt.
Speechmatics und ein Hyperscaler-ASR als weitere Engines
Nachweis: Einschätzung · einzelnes Indiz (Vom Anbieter nicht bestätigt, abgeleitet aus einem einzelnen Hinweis)- Anbieter: Speechmatics / nicht benannt
- Herkunft: Drittanbieter-API
Einschätzung: Die Sprachliste der automatischen Transkription enthält Esperanto, Uigurisch, Baschkirisch, Mongolisch und Maltesisch, die Speechmatics anbietet, Esperanto und Uigurisch fehlen dagegen im Whisper-basierten Sprachumfang. Länder-Varianten wie Tamil (Malaysia, Singapur, Sri Lanka) oder Swahili (Kenia, Tansania) folgen dem Locale-Schema großer Cloud-Spracherkenner. Das spricht dafür, dass Amberscript Aufträge auf mehrere Engines verteilt.
Einstufung: Stark (Im unabhängigen Benchmark mindestens so gut wie der Median aller gemessenen Modelle) · Vermutetes Modell
- Speechmatics Enhanced · Eintrag speechmatics/enhanced: 2,77 % WER · Stark · Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)
- Speechmatics Enhanced · ohne Streaming, Speechmatics API: 4 % WER · Stark · AA Word Error Rate Index
- Speechmatics Agent STT Linden 1 · Streaming, Speechmatics API: 4,4 % WER · Stark · AA Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)
- Speechmatics Melia · ohne Streaming, Speechmatics API: 4,9 % WER · Solide · AA Word Error Rate Index
- Speechmatics Standard · ohne Streaming, Speechmatics API: 5,1 % WER · Solide · AA Word Error Rate Index
1 weiterer Referenzwert in den Daten zu Amberscript (JSON).
Eigene Amberscript-Spracherkennung auf Kaldi-Basis
Nachweis: Einschätzung · einzelnes Indiz · Früherer Stand (Gilt für einen früheren Produktstand und zählt nicht zur Bewertung der Kernverarbeitung)- Anbieter: Amberscript (eigene Entwicklung)
- Herkunft: Eigenentwicklung
Ein Entwicklungsinterview von 2022 beschreibt eigene Sprachmodelle und sprachspezifische Nachverarbeitung, die GitHub-Organisation enthält einen Fork des Kaldi-GStreamer-Servers, und die API-Seite bewirbt kundenspezifische Modelle. Für Standardaufträge ist die Eigenentwicklung nach der Umstellung auf Drittanbieter nicht mehr die Hauptengine. Für Custom-Modelle kann sie weiter bestehen.
Einstufung: Ohne Referenz · Eigenentwicklung ohne unabhängige Referenz
Eigenentwicklung des Anbieters. Für eigene Modelle gibt es keine unabhängigen Benchmarks. Über ihre Qualität sagt das nichts. Wie gut der Dienst arbeitet, zeigen die ScribeIndex-Testergebnisse.
Welche Engine eine Sprache oder ein Auftragstyp nutzt, veröffentlicht Amberscript nicht. Die Unterauftragsverarbeiterliste ist nur auf Anfrage erhältlich.
Modellabgleich im 2. Quartal 2026: Kandidaten eingegrenzt. ScribeIndex hat die Ausgaben von Amberscript für 109 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 55 % davon ähneln sie am stärksten AssemblyAI Universal. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Amberscript ableitet. Bei weiteren Prüfeingaben ähneln die Ausgaben am stärksten Speechmatics (21 %).
- AssemblyAI Universal 55 %
- Speechmatics 21 %
- Andere Referenzmodelle 24 %
Wie werden Sprecher getrennt und zugeordnet?
Sprecherunterscheidung mit optionaler Vorgabe der Sprecherzahl
Diarisierung der eingesetzten ASR-Engine (AssemblyAI Speaker Labels)
Nachweis: Einschätzung · einzelnes Indiz- Anbieter: AssemblyAI
- Herkunft: Drittanbieter-API
Die API nimmt eine vorgegebene Sprecherzahl von 1 bis 5 an, 0 steht für unbekannt. Amberscript bezeichnet diese Vorgabe als genaueste Methode zur Sprechererkennung. Das Transkript nummeriert die Sprecher fortlaufend. Einschätzung: Dieses Verhalten entspricht den Diarisierungsparametern der Drittanbieter-Engines und nicht einem separat benannten Modell.
Einstufung: Ohne Referenz
Sprechernamen werden im Editor manuell vergeben.
Die Sprecherzuordnung misst der Produkttest an der zeitlich annotierten Sprecherreferenz, siehe Testergebnisse.
Welches Sprachmodell erstellt Notiz, Bericht oder Zusammenfassung?
Transkriptionsdienst ohne generativen Schritt. Zusammenfassungen nur im Zusatzmodul Amber Notes
Nicht benannte Sprachmodelle in Amber Notes
Nachweis: belegt · Optionales Modul (Zählt nicht zur Bewertung der Kernverarbeitung deutscher Gespräche)- Anbieter: nicht benannt
- Herkunft: Nicht bekannt
Amber Notes erzeugt KI-Zusammenfassungen, Aufgabenlisten und eigene Prompt-Vorlagen und wirbt mit aktuellen Spitzen-LLMs bei vollständiger EU-Verarbeitung ohne US-Rechenzentren. Anbieter und Modell sind nicht veröffentlicht.
Einstufung: Ohne Referenz
Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.
Google Gemini über Vertex AI in EU-Region
Nachweis: Einschätzung · einzelnes Indiz · Optionales Modul- Anbieter: Google
- Herkunft: Drittanbieter-API
Einschätzung: Die Infrastruktur von Amberscript läuft auf Google Cloud in Frankfurt, und Amber Notes verspricht EU-Verarbeitung ohne transatlantische Übermittlung. Vertex AI stellt Gemini mit EU-Datenresidenz bereit und passt damit ohne zusätzlichen Hyperscaler in die bestehende Infrastruktur.
Einstufung: Stark · Vermutetes Modell
- Gemini 4 Argon · Reasoning-Stufe hoch: 53 Punkte · Spitzenklasse · AA Intelligence Index
- Gemini 3.8 Flash · Reasoning-Stufe hoch: 41 Punkte · Stark · AA Intelligence Index
- Gemini 3.5 Flash · Reasoning-Stufe hoch: 33 Punkte · Stark · AA Intelligence Index
- Gemini 3.1 Pro Preview · Standardeinstellung: 30 Punkte · Stark · AA Intelligence Index
- Gemini 3.5 Flash-Lite · Standardeinstellung: 22 Punkte · Solide · AA Intelligence Index
Im klassischen Transkriptionsdienst entsteht kein generiertes Dokument. Der Perfect-Service ergänzt menschliche Korrektur. Sprachmodelle nutzt Amberscript im eigenen Produkt Amber Notes.
Welche Modelle stehen hinter Chat- und Zusatzfunktionen?
Chat Ask Amber in Amber Notes, MCP-Anbindung für externe Assistenten
Ask Amber
Nachweis: belegt- Anbieter: nicht benannt
- Herkunft: Nicht bekannt
Amber Notes bietet mit Ask Amber einen Chat über Transkripte und Meeting-Historie im Pro-Tarif sowie einen MCP-Connector für Claude, Perplexity und andere MCP-Clients. Das verwendete LLM ist nicht benannt.
Einstufung: Ohne Referenz
Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.
- Quelle: Amber Notes: Produktseite
- Quelle: Amber Notes: API und MCP-Connector
Für den klassischen Amberscript-Editor ist kein Chat-Assistent dokumentiert.
Wo werden die Daten verarbeitet und gespeichert?
Google Cloud Frankfurt für die Plattform, EU-Server für Amber Notes
Google Cloud Platform, Frankfurt
Nachweis: belegt- Anbieter: Google
Laut Sicherheitsseite (Stand März 2026) basiert die IT-Infrastruktur auf Google Cloud in Frankfurt. Speicherung, Verarbeitung und Backups liegen dort.
Amber Notes: EU-Server in Frankfurt und Amsterdam, AssemblyAI auf EU-Servern
Nachweis: belegt- Anbieter: Amberscript / AssemblyAI
Amber Notes nennt Hosting ausschließlich auf EU-Servern in Frankfurt und Amsterdam, die App-Store-Beschreibung AssemblyAI auf EU-Servern für die Transkription.
Menschliche Transkriptionspartner können laut Datenschutzerklärung außerhalb des EWR sitzen und gelten dort als eigene Verantwortliche.
Für Rechenzentren und Hosting gibt es keinen Modellleistungswert. Maßgeblich sind Verarbeitungsort und Datenschutz.
Häufige Fragen
Welches KI-Modell nutzt Amberscript?
- Für die Spracherkennung nutzt Amberscript eine Spracherkennung von Drittanbietern für alle Sprachen, AssemblyAI (EU-Region, Einschätzung) sowie Speechmatics und die Spracherkennung eines Hyperscalers (Einschätzung). Der Modellabgleich ergibt einen Hinweis auf AssemblyAI Universal.
- Für die Dokumenterstellung nutzt Amberscript nur im optionalen Zusatzmodul nicht benannte Sprachmodelle in Amber Notes und Google Gemini über Vertex AI in EU-Region (Einschätzung).
Welches Modell wandelt bei Amberscript Sprache in Text um?
- Drittanbieter-ASR für alle Sprachen, mehrere Drittanbieter, belegt
- AssemblyAI (EU-Region), AssemblyAI, Einschätzung
- Speechmatics und ein Hyperscaler-ASR als weitere Engines, Speechmatics / nicht benannt, Einschätzung
Der Modellabgleich ergibt einen Hinweis auf AssemblyAI Universal.
Welches Sprachmodell erstellt bei Amberscript Notiz, Bericht oder Zusammenfassung?
- Nicht benannte Sprachmodelle in Amber Notes, nicht benannt, belegt, optionales Zusatzmodul
- Google Gemini über Vertex AI in EU-Region, Google, Einschätzung, optionales Zusatzmodul
Quellen
Technische Dokumentation, Unterauftragsverarbeiter, Partnerschaften und Veröffentlichungen zu Amberscript. Stand 14. Oktober 2026.
- Amberscript: Privacy Policy, Stand 20. März 2026 amberscript.com · abgerufen am 14. Oktober 2026
- Amberscript: Privacy Policy, archivierte Fassung Januar 2025 web.archive.org · abgerufen am 14. Oktober 2026
- App Store: Amber Notes von Amberscript B.V. apps.apple.com · abgerufen am 6. Oktober 2026
- Amberscript: automatische Transkription mit Sprecherunterscheidung amberscript.com · abgerufen am 6. Oktober 2026
- Speechmatics: unterstützte Transkriptionssprachen docs.speechmatics.com · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Amberscript: Interview zur Entwicklung eigener Sprachmodelle (2022) amberscript.com · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Amberscript: Fork kaldi-gstreamer-server auf GitHub github.com · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Amberscript: Speech-to-Text-API mit Custom-Modellen amberscript.com · abgerufen am 6. Oktober 2026
- Amberscript: API-Dokumentation zur Sprecheranzahl amberscript.github.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Amber Notes: Produktseite ambernotes.eu · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Amber Notes: API und MCP-Connector ambernotes.eu · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Amberscript: Data Security and Privacy amberscript.com · abgerufen am 14. Oktober 2026