Jedes Wort in jedem Video. Transkribiert. Durchsuchbar. Zugänglich.
In Ihrer SCORM-Bibliothek sind Tausende von Stunden gesprochener Inhalte vergraben – Instructor-Vertonungen, Video-Präsentationen, aufgezeichnete Simulationen. Nichts davon ist durchsuchbar. Nichts davon ist barrierefrei zugänglich. Die KI-Transkriptions-Engine von ScormParser verarbeitet alle Audio- und Videodateien und erstellt zeitgestempelte Transkripte, die Ihre gesamte Schulungsbibliothek vollständig durchsuchbar und WCAG-konform machen.
Warum die Transkription von SCORM-Medien wichtig ist
Die meisten Enterprise-SCORM-Kurse basieren stark auf vertonten Folien und Video-Präsentationen. Dieser gesprochene Inhalt stellt die reichhaltigste Wissensquelle in Ihrer Schulungsbibliothek dar – ist aber für Suchmaschinen, RAG-Pipelines und Barrierefreiheits-Tools völlig unsichtbar.
Die KI von ScormParser verarbeitet automatisch alle Medieninhalte in einem SCORM-Paket und generiert genaue, zeitgestempelte Transkripte, die in den Rest der Kursstruktur integriert werden.
WCAG-Compliance und Barrierefreiheit
Barrierefreiheits-Vorschriften erfordern Untertitel und Transkripte für alle Schulungsmedien. Wenn Ihre SCORM-Kurse ohne Untertitel erstellt wurden, sind Sie gefährdet. ScormParser generiert genaue Transkripte, die als Untertiteldateien dienen können und Ihre gesamte Schulungsbibliothek WCAG 2.1 Level AA-konform machen.
Transkriptionsgenauigkeit und Sprachunterstützung
Die KI-Transkriptions-Engine von ScormParser unterstützt über 50 Sprachen und erreicht eine Genauigkeit von 95%+ bei klarer Sprache. Für technische Inhalte mit domänenspezifischer Terminologie – medizinische Verfahren, Ingenieurspezifikationen, rechtliche Compliance – nutzt die Engine kontextuelles Verständnis, um Fachvokabular korrekt zu transkribieren. Die KI unterscheidet automatisch verschiedene Sprecher in Mehrpersonen-Aufnahmen und kennzeichnet sie, damit Sie wissen, wer was gesagt hat.
Von Transkripten zu durchsuchbarem Wissen
Transkription ist nur der erste Schritt. Sobald Ihre SCORM-Medien in Text konvertiert sind, ermöglicht ScormParser eine leistungsstarke Pipeline: Volltext-Suche in Ihrer gesamten Schulungsbibliothek, RAG-Einspeisung für KI-Wissensdatenbanken und Compliance-Scanning zur Überprüfung, ob erforderliche Themen in Ihren Kursen behandelt werden. Verwandeln Sie Stunden gesperrter Audios in Minuten in indiziertes, abfragbares Wissen.
- KI-Spracherkennung für alle Video- und Audioformate
- Zeitgestempelte Transkripte mit Sprechererkennung
- VTT/SRT-Untertiteldatei-Generierung
- Mehrsprachige Transkriptionsunterstützung
- Unterstützung für WCAG 2.1 Level AA-Compliance
- Volltext-Suche in allen transkribierten Inhalten
- Transkript-Export als Markdown, JSON oder Klartext
- Batch-Transkription für gesamte Kursbibliotheken
Häufig gestellte Fragen
Welche Sprachen unterstützt die KI-Transkription?
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ScormParser unterstützt über 50 Sprachen, darunter Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Mandarin, Arabisch und Hindi. Mehrsprachige Kurse werden automatisch erkannt und in der korrekten Sprache für jedes Audiosegment transkribiert.
Wie genau ist die Spracherkennung für technische Inhalte?
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Unsere KI-Engine erreicht eine Genauigkeit von 95%+ bei klarer Sprache und nutzt kontextuelles Verständnis für domänenspezifische Terminologie. Für hochspezialisierte Fachbegriffe können Sie über die API ein benutzerdefiniertes Glossar bereitstellen, um die Genauigkeit bei branchenspezifischen Begriffen weiter zu verbessern.
Kann ich sowohl SRT-Untertitel als auch vollständige Transkripte erhalten?
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Ja. ScormParser generiert aus einer einzigen Transkription mehrere Ausgabeformate: zeitgestempelte SRT- und VTT-Dateien für Video-Untertitel, vollständige Klartexttranskripte für Dokumentation und strukturiertes JSON mit detaillierten Zeitstempeln für benutzerdefinierte Integrationen.
Funktioniert die Transkription mit SCORM-Paketen, die mehrere Audio-Tracks haben?
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Ja. ScormParser identifiziert und transkribiert alle Audio- und Videodateien im SCORM-Paket, unabhängig davon, wie viele Tracks eingebettet sind. Jeder Track wird transkribiert und automatisch seiner Position im Kurs zugeordnet.
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