Daten April 2026 · Öffentliche Methodik

Benchmark der Transkription auf Spanisch

Warum verwendet AudioMap AssemblyAI und nicht Whisper? Weil sich jeder Prozentpunkt WER im Endergebnis bemerkbar macht. Hier die öffentlichen Daten nach Engine und regionaler Variante.

ASR-Enginees-ESes-MXes-ARes-COes-CL
AssemblyAI Universal-2AudioMap7.4%8.2%9.6%8.9%10.7%
Deepgram Nova-28.1%8.9%11.2%
Google Cloud STT-v210.3%
OpenAI Whisper-large-v314.7%16.2%18.3%15.4%19.1%

WER (Word Error Rate): Prozentsatz falscher Wörter im Verhältnis zur Gesamtzahl. Niedriger = besser. 0 % wäre perfekt.

AssemblyAI gewinnt in allen Varianten

Universal-2 hält WER <11 % in allen 5 getesteten spanischen Varianten. Whisper-large-v3 schwankt zwischen 14,7 % und 19,1 %. Unterschied von 7-10 Punkten in Regionen mit Yeísmo oder hoher Sprechgeschwindigkeit.

Whisper ist nur bei neutralem Spanisch akzeptabel

Whisper liefert im Standard-es-ES akzeptable Ergebnisse, verliert aber bei regionalen Varianten an Qualität. TurboScribe, Fireflies und viele Low-Cost-Alternativen nutzen es.

In Vorbereitung: eigener AudioMap-Benchmark

Q3 2026 veröffentlichen wir einen Benchmark mit von uns kuratierten Audios (10 Std. pro regionaler Variante, professionelle Domäne, menschliche Bewertung).

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Benchmark de transcripción en español — AudioMap · AudioMap