Apple setzt verst\u00e4rkt auf Spracherkennung in kommenden Betriebssystemen und r\u00fcstet seine Live-Audio- und Aufnahmen-Transkription deutlich auf. Die n\u00e4chsten Versionen von iOS, iPadOS und macOS, die als Tahoe bezeichnet werden, werden mit einer neuen, verbesserten API f\u00fcr Spracherkennung ausgestattet sein. In diversen Tests wurde Apples Leistung im Vergleich zu etablierten Spracherkennungsmodellen wie OpenAIs Whisper untersucht. Die Ergebnisse zeigen ein interessantes Bild: W\u00e4hrend sich Apple in Sachen Geschwindigkeit klar durchsetzt, gibt es noch Verbesserungspotenzial bei der Genauigkeit.<\/p>\n
Ein praktisches Beispiel liefert das Technologie-Blog MacStories. Dort wurde Apples neues Speech-Framework mit einer 34-min\u00fctigen Videodatei getestet. Die Transkription dieser Datei erfolgte mithilfe des auf GitHub verf\u00fcgbaren Tools Yap, das speziell f\u00fcr Apples API entwickelt wurde. Die Geschwindigkeit war bemerkenswert: In nur 45 Sekunden hatte Yap die vollst\u00e4ndige Transkription abgeschlossen. Im Vergleich dazu ben\u00f6tigten Tools wie MacWhisper mit seinen Large-Modellen deutlich mehr Zeit \u2013 zwischen 1:41 Minuten und sogar bis zu 3:55 Minuten. Diese Ergebnisse verdeutlichen, wie viel schneller Apple im Bereich der Echtzeit-Spracherkennung arbeitet. Dennoch bleibt die Frage nach der Genauigkeit bestehen.<\/p>\n
Obwohl Apple Fortschritte erzielt hat, zeigen Tests, dass es noch Raum f\u00fcr Optimierung gibt, um mit den etablierten Spracherkennungsmodellen in puncto Pr\u00e4zision mithalten zu k\u00f6nnen. Es ist davon auszugehen, dass Apple diese L\u00fccke in kommenden Updates und Weiterentwicklungen seiner API schlie\u00dfen wird, um ein umfassendes und konkurrenzf\u00e4higes Angebot im Bereich der Spracherkennung zu bieten.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Apples API + Apple + Apples<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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