# Dein Interview transkribieren – mit Sprecherzuordnung

> Lass dein Interview transkribieren: mit Zeitstempeln und Sprecherzuordnung. Lade Text oder JSON herunter und prüfe Zitate am Original.

Canonical: https://transcript1.com/de/use-cases/interview-transkribieren
Language: de
Last updated: 2026-10-19

Du möchtest ein Interview transkribieren und die Aussagen später auswerten? Lade die Aufnahme hoch und aktiviere die Sprecherzuordnung. Du bekommst Text mit Zeitstempeln und Bezeichnungen wie Speaker 1 und Speaker 2. Exportiere Text oder JSON für die Codierung und höre wichtige Zitate noch einmal im Original an.

- Sprecherzuordnung mit diarize
- Zeitstempel führen zur Stelle in der Aufnahme
- Hochgeladene Aufnahme: Löschung 24 Stunden nach Job-Abschluss

## Aussagen auswerten und am Original prüfen

### Wer hat was gesagt?

Mit diarize=true werden Beiträge als Speaker 1, Speaker 2 usw. gekennzeichnet. Die Sprecherzuordnung bleibt in Text, JSON, SRT und VTT erhalten.

### Zitate nachhören

Jedes Segment hat eine Anfangs- und Endzeit. Damit findest du eine Aussage in der Aufnahme wieder und kannst sie vor der Veröffentlichung überprüfen.

### Auch längere Gespräche

Lade Dateien bis zu 2 GB in Teilen hoch. Wird der Upload unterbrochen, lässt er sich fortsetzen. Die KI-Transkription verarbeitet Aufnahmen bis zu 5 Stunden.

### Sprache automatisch erkennen

Lass language auf auto oder gib die bekannte Sprache als ISO 639-1-Code vor. Jedes Segment enthält eine Angabe zur Sprache.

### Aufnahme und Transkript getrennt aufbewahren

Die hochgeladene Aufnahme wird 24 Stunden nach dem endgültigen Job-Status gelöscht. Das Transkript bleibt, bis du es löschst. Das kannst du jederzeit tun.

### Mehrere Interviews verarbeiten

Mit webhook_url erfährt deine Anwendung, wann ein Job endet. So musst du beim Verarbeiten mehrerer Aufnahmen nicht ständig deren Status abfragen.

## Ein Experteninterview transkribieren – wer sagt was?

Bis zu 95 MB sendest du die Datei mit einem einzigen multipart-Request. Für größere Aufnahmen nutzt du einen Upload in Teilen mit denselben Transkriptionsoptionen. Die [Upload-Doku](https://transcript1.com/de/docs/uploads#one-shot-upload) erklärt den Ablauf.

Gib der Aufnahme vor dem Upload eine Sitzungskennung und notiere die Beteiligten. Höre kurz den Anfang und eine Stelle in der Mitte an: Ist es die richtige Datei und die richtige Tonspur? Behalte das Original separat, damit du während der Auswertung darauf zurückgreifen kannst.

Aktiviere im Dashboard „Identify speakers“. Über die API setzt du diarize=true wie im Beispiel. Mit language=auto wird die Sprache erkannt; eine bekannte Sprache kannst du als Hinweis angeben. Die Bezeichnungen Speaker 1 und Speaker 2 gelten nur innerhalb dieser Aufnahme. Sie identifizieren dieselben Personen nicht automatisch in anderen Interviews.

### cURL

```
curl -X POST "https://api.transcript1.com/v1/transcriptions?wait=60" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSCRIPT1_API_KEY" \
  -F file=@interview-03.m4a \
  -F diarize=true \
  -F language=auto
```

## Zeit und Sprecher direkt vor jeder Textzeile

Im Textformat beginnt jede Zeile mit einem Zeitstempel und der Sprecherbezeichnung. So kannst du das Transkript in dein Auswertungstool oder Arbeitsdokument übernehmen.

Höre die Stimmen an und ordne Speaker 1, Speaker 2 usw. deinen Teilnehmerkennungen zu. Halte diese Zuordnung beim Transkript fest. Prüfe besonders Stellen, an denen jemand weit vom Mikrofon entfernt spricht oder mehrere Personen einander ins Wort fallen. Die automatisch erkannten Sprecherwechsel können falsch sein.

Nimm die Zeitstempel mit ins Auswertungsdokument. Mit Sitzungskennung und Zeit bleibt auch ein einzeln codierter Ausschnitt nachprüfbar. Ohne diese Angaben lässt sich ein Zitat später nur schwer zuordnen. Die Zeilen im Beispiel sind erfunden und stammen nicht von echten Teilnehmenden.

### format=text&timestamps=true

```
[00:00:00] Speaker 1: Thanks for making time today.
[00:00:03] Speaker 2: Happy to help.
```

## Transkription für die qualitative Forschung als JSON

Für die Weiterverarbeitung in eigenen Tools rufst du das Transkript als JSON ab. Es enthält die Sprecherliste sowie Sprecher, Sprache und Anfangs- und Endzeit jedes Segments. Die Felder beschreibt die [API-Doku zum Transkriptionsobjekt](https://transcript1.com/de/docs/api-reference#the-transcription-object).

Speichere deine Codes und Anmerkungen getrennt vom Wortlaut. Verknüpfe sie mit der Quell-ID und dem jeweiligen Zeitraum. So kannst du eine Codierung ändern, ohne die Aussage zu überschreiben. Derselbe Ausschnitt kann zu mehreren Themen passen.

Ein Segment ist eine Einheit der Transkription, nicht automatisch eine Sinneinheit deiner Studie. Eine Antwort kann sich über mehrere Segmente erstrecken; in einem Segment können mehrere Gedanken stecken. Lies um die Fundstelle herum und behalte die Frage des Interviewers bei, wenn sie für die Interpretation wichtig ist.

### Gekürzte JSON-Antwort

```
{
  "transcript": {
    "speakers": ["Speaker 1", "Speaker 2"],
    "segments": [
      { "start": 0, "end": 3.4, "speaker": "Speaker 1", "language": "en", "text": "Thanks for making time today." }
    ]
  }
}
```

## Wie stark darfst du den Text glätten?

Lege vor der Durchsicht fest, wie du mit Wiederholungen, Satzabbrüchen, unverständlichen Wörtern und nonverbalen Beobachtungen umgehst. Wende dieselben Regeln auf alle Interviews an. Dokumentiere Änderungen, die die Lesart eines Zitats beeinflussen könnten.

Das maschinelle Transkript ist ein Entwurf zur Prüfung. Fachbegriffe, Dialekt oder leise Äußerungen können falsch erkannt werden. transcript1 liefert keine vollständige wissenschaftliche Notation für Pausen, Lachen oder Gesten. Wenn deine Methode solche Beobachtungen braucht, ergänze sie anhand der Aufnahme und trenne sie vom erkannten Wortlaut.

Behalte den ursprünglichen Export und eine geprüfte Arbeitsfassung. So bleiben Korrekturen nachvollziehbar und niemand verwechselt die geglättete Lesefassung mit der ursprünglichen Transkription. Prüfe Zitate vor der Veröffentlichung am Audio – einschließlich Sprecher und Gesprächskontext.

## Plane ein, welche Dateien du später noch brauchst

Hochgeladene Medien werden 24 Stunden nach dem Status completed, failed oder canceled gelöscht. Das Transkript bleibt bestehen, bis du es selbst löschst. Sichere deine Originalaufnahme daher separat, wenn du sie später noch einmal prüfen musst. Für heruntergeladene Kopien gelten die Zugriffs- und Aufbewahrungsregeln deiner Studie.

Erstelle pro Aufnahme einen Job und verbinde dessen ID mit deiner Sitzungskennung. Bei mehreren Interviews kannst du die Abschlüsse per Webhook sammeln. Ein fehlgeschlagenes Interview darf dabei nicht als leeres, erfolgreich transkribiertes Gespräch gelten. Beachte die Kontolimits: Uploads in Teilen gehen bis 2 GB, KI-Transkriptionen bis 5 Stunden pro Aufnahme.

- [Uploads und Aufbewahrung](https://transcript1.com/de/docs/uploads)
- [Interview-Jobs per Webhook verfolgen](https://transcript1.com/de/features/transkription-webhook)

## Häufige Fragen

### Stehen die Namen der Gesprächspartner im Transkript?

Nein. Du bekommst Bezeichnungen wie Speaker 1 und Speaker 2. transcript1 weiß nicht, wer diese Personen sind. Ordne die Bezeichnungen selbst den Beteiligten zu, nachdem du die Aufnahme geprüft hast.

### Kann ich ein Interview von meinem Computer hochladen?

Ja, im Dashboard oder über die API. Per API gehen bis zu 95 MB in einem Request und bis zu 2 GB in Teilen. transcript1 verarbeitet die hochgeladene Aufnahme und nimmt nicht an Meetings teil.

### Wann wird meine Aufnahme gelöscht?

24 Stunden nachdem der Transkriptionsjob einen endgültigen Status erreicht hat. Das Transkript selbst bleibt gespeichert, bis du es löschst. Behalte dein Original, wenn du später noch Zitate nachhören möchtest.

### Muss ich das Interview danach noch einmal prüfen?

Ja. Auch ein maschinell erstelltes Transkript kann Fehler enthalten. Prüfe vor allem die Zitate, die du veröffentlichen möchtest, an der Originalaufnahme.

## Passend dazu

- [Sprecherzuordnung](https://transcript1.com/de/features/speaker-diarization-api)
- [Audio- und Video-API](https://transcript1.com/de/features/speech-to-text-api)
- [Dateien hochladen (Doku)](https://transcript1.com/de/docs/uploads)