KI-Transkriptionshelfer
Ryna AI verarbeitet keine Audiodateien direkt, aber es säubert das Rohtranskript aus Whisper oder Otter.ai, kennzeichnet die Sprecher, zieht Zusammenfassungen heraus und macht aus dem Text brauchbare Besprechungsnotizen.
Try one of these:
Ryna AI Editorial Team · Updated September 1, 2026
Ein professioneller Transkribierer braucht pro Stunde Audio rund 4 Stunden Arbeit, und eine vollständige wörtliche Abschrift dauert noch länger. Automatische Tools verkürzen diese Zeit, aber die Rohausgabe ist nicht sauber: Selbst bei gutem Ton liegt die Worterkennung bei etwa 85-90 % Genauigkeit, und mit Akzenten, Durcheinanderreden, Fachjargon und Eigennamen fällt sie schnell ab. Was du bekommst, ist meist eine Textwand ohne Satzzeichen, ohne Absätze, mit durcheinandergeratenen Sprechern und einem ständigen Strom aus ‚ähm', ‚äh', ‚halt', ‚weißt du' – etwas, das man erst reparieren muss, statt es zu lesen.
Genau für diesen zweiten Schritt ist Ryna AI da. Du fügst das Rohtranskript ein; Ryna entfernt Füllwörter und überflüssige Wiederholungen, setzt Satzzeichen und Absätze, korrigiert falsch verstandene Wörter aus dem Kontext, kennzeichnet die Sprecher (Sprecher A/B, mit Namen oder als sauberes Frage-Antwort-Format für Interviews) und zieht auf Wunsch aus demselben Text eine Zusammenfassung, eine Entscheidungs- und Aufgabentabelle oder zitierfähige Sätze heraus. Wie eine echte Assistenz fragt es zuerst nach dem Kontext: wie viele Sprecher, welches Thema und welche Namen und Fachbegriffe korrekt geschrieben sein müssen. Du sagst, welche Bereinigungsstufe du willst – wörtlich, sinngemäß-wörtlich oder lesbar geglättet – und es formatiert entsprechend.
Die Ausgabe ist immer ein Entwurf. Ryna kann das Audio nicht hören, sondern nur den Text sehen; ein unklares Wort errät es aus dem Umfeld und liegt dabei manchmal daneben – Namen, Zahlen und kritische Passagen gegen die Originalaufnahme zu prüfen, bleibt deine Aufgabe. Den Schritt von Audio zu Text macht Ryna nicht (dafür nimmst du Whisper, Otter.ai oder die Diktierfunktion von Word/Google) und Bilder erzeugt es auch nicht. Der Free-Plan gibt dir dutzende Nachrichten pro Tag für Text, den du einfügst; mit Plus (399,99 TL/Monat) kannst du lange Transkripte als .txt/.docx/PDF hochladen und analysieren lassen, ein Foto einer handschriftlichen Notiz auslesen und für unübersichtliche Mehrsprecher-Bereinigungen das tiefe Nachdenken einschalten.
Why use Ryna AI for this
Entfernt Füllwörter und Wiederholungen (‚ähm', ‚äh', ‚halt', ‚weißt du') – macht aus einem Rohtext eine lesbare, geglättete Fassung, ohne die Bedeutung zu verändern.
Korrigiert Fehler der Spracherkennung aus dem Kontext: falsch verstandene Begriffe, zusammengeschriebene Wörter, fehlende Zeichensetzung und Absätze – aus der Textwand wird ein Dokument, das atmet.
Sprecherkennzeichnung und Formatoptionen: Sprecher A/B, echte Namen oder ein Frage-Antwort-Layout für Interviews; wähle zwischen wörtlich / sinngemäß-wörtlich / lesbar geglättet.
Behält oder vereinfacht Zeitstempel: fasst [00:03:14]-Marken hinter jedem Satz zu themenbasierten Abschnittsüberschriften zusammen ([00:00] Einstieg, [12:30] Budget).
Mehrere Ausgaben aus einem Transkript: sauberes Transkript + Zusammenfassung in 5 Punkten + Tabelle mit Entscheidung/Verantwortlichkeit/Frist + zitierfähige Sätze – alles in einem Chat.
Unterstützt eine Begriffs- und Namensliste: Gib eine Liste nach dem Muster ‚Schreib diese Marken und Namen so' vor, und es korrigiert die Eigennamen, die die Spracherkennung dauernd verstümmelt – im ganzen Text einheitlich.
Example prompts
Click any prompt to load it into the box above and run it right here. Each prompt is tuned for a different scenario — try them all to see how Ryna AI adapts.
How it works — step by step
- 1
Erst Audio in Text umwandeln, dann zu chat.rynaai.com bringen
Ryna verarbeitet keine Audiodateien, also erledige den Schritt von Audio zu Text mit Whisper, Otter.ai oder der Diktierfunktion von Word/Google und speichere das Ergebnis als .txt/.docx. Öffne dann auf chat.rynaai.com einen neuen Chat und füge den Rohtext ein.
- 2
Kontext und eine Namensliste mitgeben
Sag, wie viele Sprecher es gibt, worum es geht, in welcher Sprache gesprochen wird, und gib eine Liste der Namen und Begriffe an, die korrekt geschrieben sein müssen. Zum Beispiel: ‚Das ist eine Produktbesprechung mit 3 Personen; Namen: Ayşegül, Kerem, Ryna AI, KOSGEB.'
- 3
Ausgabeart und Format wählen
Sag klar, was du willst: eine lesbar geglättete Fassung, eine wörtliche Abschrift, ein Frage-Antwort-Format für ein Interview oder eine Zusammenfassung. Sag außerdem, ob die Sprecher mit Namen (Ayşegül) oder mit Buchstaben (Sprecher A) gekennzeichnet werden sollen.
Example: input → output
You ask
Das ist Whisper-Ausgabe, zwei Personen: Interviewer und Kandidat. Entfern die Füllwörter, setz die Zeichensetzung, kennzeichne die Sprechenden, änder die Bedeutung nicht. Schreib diesen Namen richtig: Ryna AI. Text: ähm hallo willkommen äh könnten sie uns so ein bisschen was über sich erzählen klar ja also ähm ich bin seit äh drei jahren bei rina ai im produktbereich ne davor war ich äh piähm ich mein product manager bei nem startup so zwei jahre
Ryna AI returns
Saubere Lesefassung (Frage-Antwort), Füllwörter entfernt, Bedeutung erhalten: **Interviewer:** Hallo, willkommen. Könnten Sie uns ein bisschen über sich erzählen? **Kandidat:** Klar. Ich bin seit drei Jahren bei Ryna AI im Produktbereich; davor war ich rund zwei Jahre Product Manager (PM) bei einem Startup. — Hinweis: Kontextbasierte Korrekturen: „rina ai“ → „Ryna AI“, „piähm“ → „PM (Product Manager)“. Das sind die besten Vermutungen; prüf sie gegen die Originalaufnahme. Füg den Rest ein, dann mach ich im selben Format weiter.
Pro tips
- Bewahre das ursprüngliche Rohtranskript auf und leg es neben Rynas Ausgabe. Weil Ryna das Audio nicht hören kann, errät es unklare Wörter aus dem Kontext und liegt manchmal daneben – bei Zahlen, Daten und Eigennamen ist dieser Abgleich unverzichtbar.
- Bei Aufnahmen mit mehreren Sprechern, die sich überlappen, schalte schon beim Transkribieren die Sprechertrennung (Diarisierung) von Whisper ein. Fehlen im Text die Sprecherhinweise, ist Rynas Zuordnung geraten und an den Übergängen nicht perfekt.
- Setz deine Begriffs- und Namensliste ganz an den Anfang des Prompts: Führ die Marken, Personen und Fachbegriffe, die die Spracherkennung dauernd verstümmelt, als ‚schreib diese so' auf; Ryna wendet sie in einem Durchgang einheitlich auf den ganzen Text an.
- Ergänze ausdrücklich ‚ändere die Bedeutung nicht, räum nur auf'. Sonst ‚verbessert' Ryna Sätze gelegentlich zu Formulierungen, die so nie gesagt wurden; wenn es bei der Transkription auf Texttreue ankommt, ist diese Anweisung entscheidend.
- Teile ein langes Transkript in Blöcke von 15-20 Minuten. Der Kontext bleibt besser erhalten, und wenn in einem Block ein Fehler steckt, musst du nicht alles neu verarbeiten; schließ jeden Block mit ‚mach beim letzten Sprecher weiter' ab, damit der Faden nicht reißt.
- Bei sensiblen Inhalten (Therapiesitzungen, juristische Aussagen, HR-Gespräche) anonymisiere Namen und Organisationen, bevor du einfügst. Nutze Ryna als Hilfe für Formatierung und Zusammenfassung, nicht als dauerhaften Aktenspeicher.
Common mistakes to avoid
- ✕Das Rohtranskript ohne Kontext einfügen und nur ‚mach das sauber' sagen – ohne Sprecherzahl, Thema und Namensliste kann Ryna nicht richtig zuordnen und übersieht Eigennamen.
- ✕Die Ausgabe veröffentlichen, ohne sie mit der Originalaufnahme abzugleichen – besonders bei Zahlen, Daten, Namen und Zitaten; weil Ryna das Audio nicht hören kann, können Fehler unbemerkt durchrutschen.
- ✕‚Ich will es wörtlich' sagen und dann überrascht sein, dass Füllwörter und Wiederholungen entfernt wurden – die Bereinigungsstufe (wörtlich / flüssig / Zusammenfassung) nicht vorab festlegen.
- ✕Ein 60-Minuten-Transkript auf einmal einfügen wollen und es dann mittendrin abgeschnitten bekommen – teile langen Text in Blöcke oder lade ihn mit Plus als Datei hoch.
- ✕Erwarten, dass Ryna das Audio transkribiert – Ryna verarbeitet keine Audiodateien; der Schritt von Audio zu Text passiert in Tools wie Whisper oder Otter.ai, alles danach übernimmt Ryna.
Who this is for
Führungskräfte, die Besprechungsnotizen führen, Journalistinnen und Journalisten mit Interviews, Podcast-Teams und Studierende, die Mitschriften aufgezeichneter Vorlesungen aufräumen.
FAQ
Kann Ryna eine Audiodatei direkt transkribieren?
Nein. Ryna ist textbasiert; mach den Schritt von Audio zu Text mit Whisper, Otter.ai oder der Diktierfunktion von Word/Google und bring den Text dann zu Ryna. Ryna räumt diesen Rohtext auf, kennzeichnet die Sprechenden, formatiert ihn und fasst ihn auf Wunsch zusammen.
Kann Ryna unklare oder verstümmelte Wörter korrekt rekonstruieren?
Ryna hört das Audio nicht, es sieht nur den Text; ein unklares Wort errät es aus dem Umfeld und kann dabei danebenliegen. Behandle die Ausgabe bei juristischen, medizinischen oder amtlichen Transkripten als Entwurf, nicht als fertiges Dokument — prüf Namen, Zahlen und kritische Formulierungen immer gegen die Originalaufnahme und nutz dort, wo es vorgeschrieben ist, einen beglaubigten bzw. professionellen Transkriptionsdienst.
Wie viele Sprechende kann es unterscheiden?
Wenn der Text Sprecherhinweise enthält (Diarisierungs-Ausgabe von Whisper, Marker wie „Sprecher 1:“ usw.), kennzeichnet es alle einheitlich. Ohne Hinweise rät es anhand der Satzübergänge und wird bei überlappender Rede nicht perfekt sein — am verlässlichsten ist es, die Sprechertrennung schon beim Transkribieren einzuschalten.
Wie übergebe ich ein langes Meeting-Transkript?
Ein Transkript von 5-15 Minuten fügst du direkt ein. Transkripte ab 30 Minuten teilst du in Blöcke von 15-20 Minuten oder lädst sie mit Plus (399,99 TL/Monat) als .txt/.docx/PDF hoch; Plus schaltet außerdem Dateianalyse, tiefes Nachdenken und Web-Recherche frei.
Ist es gut bei deutschen Transkripten?
Ja, Deutsch ist seine Hauptsprache; es setzt deutsche Zeichensetzung, Kommaregeln und Satzstellung ganz natürlich und liest sich nicht wie eine Übersetzung aus dem Englischen. Trotzdem verbessert eine Begriffsliste für die Getrennt- und Zusammenschreibung und die Eigennamen, an denen die Spracherkennung im Deutschen typischerweise scheitert, das Ergebnis merklich.
Related use cases
Free — dozens of daily messages
No credit card. Plus at 399.99 TRY/mo unlocks image analysis, file analysis (PDF/Word/Excel), deep thinking, web research, and assistants.