{ "schemaVersion": "1.0", "name": "ScribeIndex Anbieterdaten noScribe", "language": "de", "license": { "name": "CC BY 4.0", "url": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de" }, "citation": "ScribeIndex (2026): Anbieterdaten noScribe. https://scribeindex.com/anbieter/noscribe/", "definitions": { "tri": "Funktions-, Workflow- und Datenschutzfelder: true = vom Hersteller dokumentiert, false = laut Hersteller ausgeschlossen oder nach dem dokumentierten Produktumfang nicht vorgesehen, null = keine Herstellerangabe. Das Feld detail begründet jedes false. Eine bloß fehlende Erwähnung ergibt kein false. 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Die Anwendung arbeitet ohne Cloud auf Ihrem Rechner, die Pflichten nach der DSGVO tragen deshalb Sie selbst.", "source": { "title": "noScribe: Impressum und Datenschutz", "url": "https://noscribe.de/de/docs/legal/" } }, "avv": { "value": null, "detail": "noScribe verarbeitet Interviewdateien ausschließlich auf Ihrem Rechner. Einen AVV mit dem Entwickler brauchen Sie deshalb nicht.", "source": { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" } }, "euHealthDataUse": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe zur Verarbeitung von Gesundheitsdaten aus der EU.", "source": null }, "localAudioProcessing": { "value": true, "detail": "Audio wird vollständig auf dem eigenen Rechner transkribiert, ohne Upload zu einem Anbieter.", "source": { "title": "noScribe: Produkt", "url": "https://noscribe.de/de/" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Aufnahmen bleiben auf dem eigenen Rechner. 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Ausführung mit faster-whisper/CTranslate2, vollständig lokal.", "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Precise-ASR", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/models/precise/NOSCRIBE_README.txt", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: quantisierte Fast-ASR", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/models/fast/NOSCRIBE_README.txt", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Precise als Erststart- und CLI-Voreinstellung", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/noScribe.py", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "Whisper large-v2", "vendor": "OpenAI", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Installierbare Alternative laut Herstellerhilfe. Bis noScribe 0.5 war es das Standardmodell, in Version 0.7.2 ist es nicht mehr vorinstalliert.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "model", "statusLabel": "Referenzwert für genau dieses Modell", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Unabhängiger Referenzwert für das eingesetzte Modell. Die Konfiguration im Produkt kann abweichen. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "faster-whisper-large-v3-turbo-german", "vendor": "aseifert", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Optional installierbare deutsche Anpassung laut Herstellerhilfe. Das Repository enthält keine Modellkarte mit Trainingsdetails. Standardmäßig ist das Modell nicht installiert.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe: optionales deutsches Whisper-Repository", "url": "https://huggingface.co/aseifert/faster-whisper-large-v3-turbo-german", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } }, { "name": "whisper-large-v3-french", "vendor": "bofenghuang", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Feinabstimmung von Whisper large-v3 für Französisch stammt laut Modellkarte von bofenghuang. noScribe bietet sie nur zur optionalen Installation an, für deutsche Aufnahmen ist sie nicht vorgesehen.", "optional": true, "reference": "whisper", "sources": [ { "title": "noScribe: Erweiterte Optionen", "url": "https://noscribe.de/de/docs/advanced-options/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe: optionale französische Whisper-Modellkarte", "url": "https://huggingface.co/bofenghuang/whisper-large-v3-french", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "variant", "statusLabel": "Angepasstes Modell: Referenz des Basismodells", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Der Anbieter hat das Modell angepasst. Unabhängige Werte gibt es nur für die Modellfamilie des Basismodells. ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "references": [ { "id": "aa-whisper-large-v3-fal", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-replicate", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 10.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v3-turbo-groq", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.6, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-whisper-large-v2-openai", "model": "Whisper Large v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.1, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "de-anamnese-whisper-large-v3-faster-whisper", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Deutsche Arzt-Patienten-Gespräche (arXiv 2601.19945)", "value": 12.58, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3", "model": "Whisper Large v3", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 4, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "oasr-de-whisper-large-v3-turbo", "model": "Whisper Large v3 Turbo", "benchmark": "Hugging Face Open ASR Leaderboard, Deutsch (FLEURS und Common Voice)", "value": 6.12, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": { "text": "ScribeIndex stuft Whisper um eine Stufe herunter. Studien belegen für Whisper erfundene Textpassagen, bei englischen Aufnahmen über die Whisper-API 2023 in rund 1 % der Transkripte und bei Whisper large-v3 in 40 % der Eingaben ohne Sprache. Solche Halluzinationen kommen natürlich bei allen Spracherkennungsmodellen vor, ausschlaggebend sind hier jedoch die eigenen Tests von ScribeIndex mit deutschen Aufnahmen, in denen Whisper hinter seinen Referenzwerten zurückbleibt.", "basis": "studies", "sources": [ { "label": "Koenecke et al. 2024", "title": "Koenecke et al. (2024): Careless Whisper. Speech-to-Text Hallucination Harms. ACM FAccT", "url": "https://doi.org/10.1145/3630106.3658996" }, { "label": "Barański et al. 2025", "title": "Barański et al. (2025): Investigation of Whisper ASR Hallucinations Induced by Non-Speech Audio. ICASSP", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.11378" } ] } } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Lokale speaker-diarization-community-1-Pipeline mit WeSpeaker-Embedding und VBx/PLDA.", "unknown": false, "note": "VBx-Clustering und PLDA sind Teilverfahren der Sprechertrennung. Eine Versionsnummer der mitgelieferten Segmentierungsgewichte nennt noScribe nicht.", "models": [ { "name": "speaker-diarization-community-1", "vendor": "pyannote", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Modellkarte und Konfiguration von noScribe 0.7.2 nennen Community-1 als Standard der Sprechertrennung. noScribe lädt das Modell aus dem Programmordner. Als Bibliothek dient pyannote.audio 4.0.0.", "sources": [ { "title": "noScribe 0.7.2: mitgelieferte Community-1-Modellkarte", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/README.md", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungskonfiguration und VBx", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/config.yaml", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungsworker und macOS-MPS", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote_mp_worker.py", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: WeSpeaker-Embeddingherkunft", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/embedding/README.md", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "wespeaker-voxceleb-resnet34-LM", "vendor": "WeSpeaker", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die mitgelieferte Dokumentation nennt diese WeSpeaker-Gewichte als Teil der Standard-Sprechertrennung.", "sources": [ { "title": "noScribe 0.7.2: WeSpeaker-Embeddingherkunft", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/embedding/README.md", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungskonfiguration und VBx", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote/config.yaml", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "generation", "approach": "Nicht vorgesehen: Die Anwendung erzeugt Transkripte statt generativer Notizen oder Berichte.", "unknown": true, "models": [] }, { "id": "assistant", "approach": "Nicht vorgesehen: noScribe enthält keinen KI-Chat.", "unknown": true, "note": "Zur Weiterarbeit bietet noScribe einen Transkriptionseditor und eine Kommandozeile.", "models": [] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Lokale CPU und NVIDIA-CUDA, unter macOS MPS für die Sprechertrennung.", "unknown": false, "models": [ { "name": "Lokale CPU-/CUDA-Ausführung und macOS-MPS für Diarisierung", "vendor": "noScribe", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Installationshilfe beschreibt fertige lokale Pakete. Windows-CUDA setzt NVIDIA RTX ab 20XX, mindestens 6 GB VRAM, Treiber ab 570.65 und ein installiertes CUDA-Toolkit voraus. Auf unterstützten Macs nutzt die Sprechertrennung die Grafikeinheit über MPS.", "sources": [ { "title": "noScribe: Download und Installation", "url": "https://noscribe.de/de/docs/download-installation/", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "noScribe 0.7.2: Diarisierungsworker und macOS-MPS", "url": "https://raw.githubusercontent.com/kaixxx/noScribe/v0.7.2/pyannote_mp_worker.py", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q2", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "whisper", "label": "Whisper", "share": 0.7391 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.2609 } ], "probes": 92, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von noScribe für 92 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 74 % davon ähneln sie am stärksten Whisper. Das passt zur Angabe von noScribe. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." } ] }, "results": [ { "id": "noscribe/audio-transkription", "provider": "noscribe", "providerName": "noScribe", "test": "audio-transkription", "label": "Audiotranskription", "category": "audio-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/noscribe/test/#audio-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/audio-transkription/", "testPeriod": "2026-Q2", "protocol": "1.0", "corpus": "de-audio-v1", "scenarios": 44, "runs": 3, "completed": 132, "total": 132, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "verbatim-transcript", "semanticRubric": null, "wordErrorRate": { "applicability": "word-aligned", "basis": "delivered-output", "explanation": "WER wird aus der gelieferten wortnahen Transkriptausgabe gegen die normalisierte Referenz berechnet." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 61.862, "ci95": [ 57.2, 65.9 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap", "pairedDifferences": [ { "provider": "amberscript", "ci95": [ -4.79, -0.48 ] }, { "provider": "happy-scribe", "ci95": [ -8.17, -0.58 ] }, { "provider": "turboscribe", "ci95": [ -2.85, 3.83 ] }, { "provider": "f4", "ci95": [ -0.62, 7.31 ] }, { "provider": "sonix", "ci95": [ -2.59, 3.75 ] }, { "provider": "notta", "ci95": [ 3.12, 9.44 ] }, { "provider": "maxqda-transcription", "ci95": [ -16.62, -11.21 ] }, { "provider": "trint", "ci95": [ -0.76, 5.3 ] } ], "rank": 4, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": null, "contentQuality": 88.491, "references": { "key": "audio-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 220, "criticalPercent": null }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 61.636, "weight": 0.75, "contribution": 46.227 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 53.177, "weight": 0.2, "contribution": 10.635 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Wortfehlerrate", "abbreviation": "WER", "value": 9.779, "direction": "lower", "ci95": [ 8.68, 11.05 ] }, "transcription": { "referenceWords": 563238, "substitutions": 24557, "deletions": 15009, "insertions": 15515, "errors": 55081, "werPercent": 9.779, "ci95": [ 8.68, 11.05 ], "comparable": true }, "facts": null, "latency": { "p50Seconds": 456.3, "p95Seconds": 1262.3, "mode": "local-file", "start": "Verarbeitung der lokalen Datei gestartet", "end": "Vollständiger Export verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 103.0112, "ci95": [ 92.17, 114.67 ], "estimate": { "outputs": 132, "audioSeconds": 238560, "minutes": 6826.24, "ci": [ 92.17, 114.67 ], "audioHours": 66.267 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 158404, "denominator": 3608808, "valuePercent": 4.389, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 3.91, 4.95 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der", "label": "Diarisierungsfehlerrate · DER", "numerator": 3482242, "denominator": 22399644, "valuePercent": 15.546, "direction": "lower", "definition": "Verpasste Sprache, fälschlich erkannte Sprache und falsch zugeordnete Sprecherzeit pro Referenzsprechzeit. Toleranz 250 ms um Referenzgrenzen, überlappende Sprache eingeschlossen. Liefert ein Dienst Sprecherkennungen ohne eigene Zeitmarken, bestimmt ScribeIndex die Zeitmarken durch erzwungene Ausrichtung (Forced Alignment) des gelieferten Texts an der Aufnahme. Die DER berechnet ScribeIndex daraus wie bei allen anderen Diensten, mit verpasster und fälschlich erkannter Sprache und Fehlern an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 14, 17.48 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "der-strict", "label": "DER ohne Toleranz", "numerator": 4591185, "denominator": 22399644, "valuePercent": 20.497, "direction": "lower", "definition": "Diarisierungsfehlerrate wie DER, jedoch ohne Toleranzbereich um Referenzgrenzen. Die Differenz zur DER zeigt den Anteil der Fehler an Segmentgrenzen.", "ci95": [ 18.45, 23.02 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null } ], "errorTypes": [ { "label": "Ersetzungen", "count": 24557 }, { "label": "Auslassungen", "count": 15009 }, { "label": "Einfügungen", "count": 15515 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "noScribe 0.7.2, Windows-CUDA-Distribution, Stand 2. Quartal 2026", "modelVersions": [ { "name": "Whisper V3 Turbo in faster-whisper/CTranslate2", "version": null } ], "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-audio-wortgetreu", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Lokaler Dateiimport, kein Serverupload", "processing": "Vollständig lokal", "hardware": "Windows 11 Pro, AMD Ryzen 7 7700, 32 GB RAM, NVIDIA RTX 4070 12 GB VRAM", "language": "Deutsch", "transcriptionMode": "Precise", "speakerCount": "Automatisch", "fillerWords": true, "timestamps": "Bei Sprecherwechsel", "overlappingSpeech": true }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-allg-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "3bfaff5fa8338156ad4c6bef800ed2cec7c625802242a9f638e07991384aeffc", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "903e4e0cc118b16f9d63c460d4f5845b497a1f1d276c2c82b9a2294b542018b4", "sourceScenarioCount": 46, "evaluatedScenarioCount": 44, "totalAudioSeconds": 79500, "durationSeconds": { "minimum": 360, "maximum": 5280 }, "audioFormats": [ { "codec": "FLAC", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 }, { "codec": "Opus (WebM)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 }, { "codec": "G.711 A-law (WAV)", "sampleRateHertz": 8000, "channels": 1 } ], "conversions": [], "exclusions": [ { "scenarioId": "audio-038", "reason": "Eine mitwirkende Person widerrief die Einwilligung zur Nutzung der Aufnahme." }, { "scenarioId": "audio-041", "reason": "Referenz enthielt mehr als 5 % unverständliche Passagen." } ] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 44, "resamples": 2000, "seed": 1146018123, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "f8a6a79fd7ce74ec952adb5978dd20f46986d1fd5dc8a1502862be03c2f8e886" } } ] } }