Soundcore Work: KI-gestützter Sprachrekorder für smarte Meetings startet
von caschy | 2 Kommentare
Der Markt für Sprachrekorder bekommt Zuwachs. Soundcore, eine Marke Anker, bringt mit dem Work einen KI-gestützten Audiorekorder auf den Markt, der das Protokollieren von Meetings revolutionieren könnte. Das kompakte Gerät ist ab sofort in Deutschland und Österreich verfügbar und kostet 159,99 Euro. Das Gerät kommt mit einer magnetischen Ladestation, die nicht nur zum Laden dient, sondern auch als Basis genutzt werden kann. Wer mag, kann den Rekorder auch als Kette um den Hals tragen – für die ganz flexiblen Einsätze.
Der interne Speicher fasst acht Gigabyte, der Akku hält acht Stunden durch. Die Ladestation packt noch mal 32 Stunden obendrauf, bevor das USB-C-Kabel ran muss. Der Work beherrscht über hundert Sprachen und erstellt automatische Transkriptionen mit Sprechererkennung. Natürlich muss man hier das Einverständnis aller Beteiligten einholen – Paragraf 201 StGB lässt grüßen.
Im Grundpaket sind monatlich 300 Transkriptionsminuten dabei. Wer mehr braucht, kann auf die Pro-Mitgliedschaft upgraden. Die kostet 110,99 Euro pro Jahr oder 17,99 Euro monatlich und bietet 1.200 Minuten. Alternativ gibt es Minutenpakete zum Nachkaufen – beispielsweise 120 Minuten für 2,99 Euro. Bis Ende März 2026 gibt’s sechs Monate Pro-Mitgliedschaft geschenkt.
Alle Transkriptionen bleiben entweder lokal gespeichert oder werden über AWS mit TLS 1.3 und ECDH mit AES-256-Verschlüsselung in die Cloud übertragen. Wird sicher Menschen geben, die so etwas in ihren Alltag integrieren können. Alternativ gibts ja auch schon massig reine Software, die Meetings aufzeichnet und zusammenfasst – und bezüglich der Hardware gibts beispielsweise noch Plaud.ai.
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die reine Transkription ist nicht von Interesse.
Wo es m.E. nach wirklich spannend wird, ist die exakte Verfolgung der Sprecher in Gesprächen. Hier sehe ich bislang auch beim Copilot in Teams noch deutliche Schwächen. Obwohl der sich sogar am leichtesten tun müsste, weil es weiß, welches Audio von welchem Teilnehmer kommt.
Und das bitte auch bei „ineinanderfließenden“ Gesprächen; ein Mensch kann das – die Maschine bislang meiner Beobachtung nach noch nicht.
Vor gar nicht so langer Zeit konnte das kein Modell überhaupt. Inzwischen können verschiedenen Modelle verschieden gute Sprecherunterscheidung. Nur weil „Dienst A“ da noch sehr schlecht ist, heißt das nicht, dass es nicht „Dienst B“ gibt, der das schon viel besser kann und morgen „Dienst C“ mit einem neuen Modell noch besser darin sein wird. Das ist so im Fluss, dass man auch diese Gadgets wahrscheinlich regelmäßig nachtesten müsste, immer wenn in der Cloud etwas am KI-Modell geändert wurde.
Einfach noch ein paar Monate Geduld haben, dann wird das auch in Teams klappen.