MP4 zu Text — Videos mit KI transkribieren (kostenlos testen)

Direkt die MP4-Datei hochladen — keine Konvertierung nötig. Zoom-Cloud-Aufzeichnungen werden automatisch als MP4 mit synchronisiertem Audio erstellt; genauso Microsoft-Teams-Aufzeichnungen (im OneDrive/SharePoint-Verzeichnis „Aufzeichnungen“) und Google-Meet-Aufzeichnungen (im Google-Drive-Ordner „Meet Recordings“). Ziehen Sie die .mp4-Datei in die Upload-Zone; VexaScribe extrahiert die Audiospur automatisch, Whisper Large-v3 transkribiert mit 91–94 % Genauigkeit (Kompressionsartefakte bei Meeting-Software kosten ein paar Punkte gegenüber Studio-Audio). Aktivieren Sie die Sprechererkennung für automatische Speaker-Labels (Speaker 1, Speaker 2 – im Editor umbenennbar).

Ja. Verarbeitung in AWS eu-west-2 (London, EU-Rechtsraum), TLS-1.2+-Verschlüsselung im Transit, AES-256 im Ruhezustand. Wir trainieren keine KI-Modelle mit Ihren Videodaten. Ein AV-Vertrag (Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO) ist auf Anfrage erhältlich – wichtig, wenn das Video personenbezogene Daten enthält (Teilnehmer:innen erkennbar, Namen in Untertiteln, o. Ä.). Alternativen wie ScriptMe (EU) sind ebenfalls DSGVO-freundlich; ElevenLabs, Maestra und Transkriptor hosten in den USA – für Übermittlungen benötigen Sie dann Standardvertragsklauseln (SCC) plus Transfer-Impact-Assessment.

Deutsch ist eine Tier-1-Sprache von Whisper Large-v3 mit einer Wortfehlerrate (WER) von 4,5 % im FLEURS-Benchmark von OpenAI – nahezu englisches Niveau. In der Praxis: 95–97 % auf sauberen Screencasts oder DSLR-Aufnahmen mit Shotgun-Mikro, 91–95 % auf Zoom-/Teams-Exporten, 90–94 % auf YouTube-heruntergeladenen re-encodierten MP4s, 92–95 % auf Handyvideos mit nahem Mikro, 75–85 % bei Handy in der Tasche oder starkem Umgebungslärm. Ausgeprägte Dialekte (Bayerisch, Schwäbisch, Wienerisch) können 3–5 Punkte darunter liegen. Fachbegriffe und Eigennamen haben 20–30 % Fehlerrate unabhängig von der Audioqualität – planen Sie 5–15 Minuten Nachkorrektur pro Videostunde ein.

5 GB pro Datei bei bis zu 10 Stunden Länge – das deckt lange Kurse, ganze Konferenzen und Videoarchive komplett ab. Zusätzlich können Sie bis zu 50 MP4-Dateien parallel hochladen; jede wird unabhängig verarbeitet (Sie warten nicht auf die langsamste). Vergleich: Zamzar limitiert auf 200 MB gratis / 1 GB im Bezahltarif, ElevenLabs auf 3 GB, HappyScribe auf 4 GB, die OpenAI-Whisper-API auf nur 25 MB. Falls Ihre Datei 5 GB übersteigt, teilen Sie sie mit LosslessCut (kostenlos) in zwei Segmente und fügen die beiden Transkripte zusammen.

Ja. MP4 ist der primäre Fokus dieser Seite, wir akzeptieren aber alle gängigen Videoformate direkt: MOV (iPhone/iPad/Mac), MKV (Open-Source-Container), WebM (Browser-native), AVI (Windows-Legacy), FLV (älteres Flash), WMV (Windows Media), M4V, 3GP. Keine Konvertierung nötig – VexaScribe extrahiert die Audiospur automatisch aus jedem dieser Formate. Falls Ihr Format ungewöhnlich ist, exportieren die meisten modernen Videotools in wenigen Sekunden zu MP4.

TEXT-Export (TXT/DOCX) für Notizen, Blogartikel, Zusammenfassungen, Protokolle, Zitate. SRT/VTT-Export für Untertitel, die zum Video zurücksynchronisiert werden – z. B. YouTube-Upload, Premiere/DaVinci/CapCut-Timeline, HTML5-<track>-Element. Beides fällt aus derselben Transkription heraus: Sie zahlen die Minuten einmal, laden fünf Formate herunter (TXT, DOCX, SRT, VTT, JSON). Wenn Ihr primäres Ziel Untertitel sind, ist unser dedizierter Untertitel-Generator unter /de/untertitel-generator optimiert (Untertitel-Einstellungen, Style-Vorschau, Plattform-Guides für YouTube/TikTok/Reels).

Ja, mit aktivierter Sprechererkennung (Diarisierung). VexaScribe identifiziert bis zu 10 Sprecher:innen in einer MP4, beschriftet sie als Speaker 1, Speaker 2 usw. und erlaubt das Umbenennen im Editor. Funktioniert gut bei Zwei-Personen-Interviews, Meetings mit 3–5 Teilnehmenden, Panel-Diskussionen. Bei Konferenzräumen mit entfernten Sprechern oder stark überlappenden Stimmen sinkt die Trennungsgenauigkeit – die Labels bleiben aber als Gerüst für die manuelle Nachbearbeitung nützlich. Diarisierung ist in allen Bezahltarifen ohne Aufpreis enthalten.

Ja, aber mit Genauigkeitsabschlag. Whisper Large-v3 wurde primär auf Standarddeutsch trainiert (mit signifikantem, aber untergeordneten Dialektanteil im Trainingskorpus). Für Bayerisch, Schwäbisch, Wienerisch und andere ausgeprägte Regiolekte fällt die Genauigkeit typischerweise 3–5 Punkte unter das Tier-1-Niveau – also 89–92 % statt 94–96 %. Für Nord- und Mitteldeutsch sowie Norddeutschland-Standard gibt es keinen Abschlag. Für schweres Dialekt-Interview-Material planen Sie einen höheren manuellen Nachkorrektur-Aufwand ein oder wählen Sie eine dialektnahe Vorverarbeitung.

Gleicher Workflow. Viele deutsche Nutzer:innen suchen im englischen Fachterm („mp4 to text“ hat in Deutschland ~260 monatliche Suchen), weil die KI-Tool-Landschaft englisch-dominiert ist. Diese Seite bedient beide: die deutsche Übersetzung „MP4 zu Text“ / „MP4 transkribieren“ für die native Suche, und „MP4 to text“ als bilinguale Erwähnung in Meta-Description und diesem FAQ-Punkt für die englische Suche in Deutschland. Die eigentliche Software-UI wird auf Wunsch auf Deutsch oder Englisch bereitgestellt.

Kommt auf den Anwendungsfall an. VexaScribe hat den Vorteil beim Preis (ab 2 $/Monat ≈ 1,85 €), beim Bulk-Upload (bis zu 50 MP4-Dateien parallel), beim EU-Hosting mit AV-Vertrag, und bei den Export-Formaten (TXT/DOCX/SRT/VTT/JSON aus einem Durchlauf). ScriptMe ist eine solide EU-Alternative mit ähnlichem Datenschutz-Profil, teurer bei größeren Volumina. ElevenLabs bietet integriertes Voice-Cloning-Ökosystem, ist aber US-gehostet und teurer für reine Transkription. Transkriptor bewirbt 99 %-Präzision, gibt aber keine belastbare Quelle – wir zitieren FLEURS-Benchmark statt Marketing-Zahlen. Für Zoom/Teams/Meet-Workflows mit DSGVO-Anforderungen ist VexaScribe die pragmatischste Wahl.