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Plattform-Edition

Meta

Meta für macOS

Mitgeliefert

Muse Voice Transcribe für Echtzeit- und Datei-Transkription mit optionaler Sprechertrennung sowie Muse Spark für die Prompt-Verarbeitung.

Version
1.0.0
Plugin-ID
com.typewhisper.meta
Anforderungen
TypeWhisper 1.7.0 oder neuer · macOS 14 oder neuer · Zugang zur Meta Model API und ein API-Key

Einblick in diese Edition

Meta-Einstellungen in TypeWhisper für macOS
API-Key im Schlüsselbund, Muse-Voice-Transcribe-Modell, Sprechertrennung und Muse-Spark-Prompt-Modell.

Funktionen dieser Edition

  • Echtzeit- und Datei-Transkription mit Muse Voice Transcribe
  • Optionale Sprechertrennung für Live- und hochgeladenes Audio
  • Sprach- und Wörterbuch-Biasing bei Echtzeit- und Datei-Transkription
  • Prompt-Verarbeitung mit Muse Spark für TypeWhisper-Workflows
  • Dynamische Modellerkennung mit lokal zwischengespeichertem Katalog
  • API-Key-Speicherung im macOS-Schlüsselbund

Einstellungen dieser Edition

  • Meta-Model-API-Key im macOS-Schlüsselbund speichern und Modellkatalog aktualisieren
  • Muse-Voice-Transcribe-Modell für die Transkription auswählen
  • Sprechertrennung für Ausgaben mit Sprecherlabels aktivieren
  • Muse-Spark-Prompt-Modell für Workflows auswählen
  • Vor der Auswahl eines Contributor-Modells den Trainingshinweis prüfen

Verfügbarkeit

Meta 1.0.0 ist als Plugin-Release für TypeWhisper unter macOS verfügbar. Der aktuelle Quellcode wird im main-Branch des Repositories gepflegt.

Was das macOS-Add-on macht

Das Meta-Add-on verbindet zwei Cloud-Funktionen:

  • Muse Voice Transcribe verarbeitet Live-Diktate und hochgeladene Audiodateien. Es kann Zeitstempel und bei aktivierter Sprechertrennung auch Sprecherlabels liefern.
  • Muse Spark dient als Prompt-Modell für TypeWhisper-Workflows.

Das Add-on unterstützt Sprachhinweise und Wörterbuchbegriffe bei Live- und Datei-Transkriptionen. Übersetzungen werden nicht unterstützt.

Einstellungen

EinstellungFunktion
Meta Model APIAPI-Key eingeben, ein- oder ausblenden, im macOS-Schlüsselbund speichern und verfügbare Modelle laden. Entfernen löscht den gespeicherten Zugang.
TranskriptionsmodellWählt das Muse-Voice-Transcribe-Modell. Muse Voice Transcribe 1.0 ist der integrierte Fallback.
SprechererkennungWechselt bei Meta vom Push-to-talk-Modus in den Diarisierungsmodus. Sprecherlabels gelten für Echtzeit- und hochgeladenes Audio.
Prompt-ModellWählt das Muse-Spark-Modell für die Prompt-Verarbeitung in Workflows.

Der integrierte Katalog enthält Muse Spark 1.2, Muse Spark 1.1 und Muse Spark 1.2 Contributor. Bei Contributor-Modellen erscheint ein ausdrücklicher Hinweis, dass Prompts und Antworten zum Training zukünftiger Meta-Modelle verwendet werden können.

Einrichtungs-Tutorial

  1. Erstelle im Entwicklerportal der Meta Model API einen API-Key.
  2. Öffne TypeWhisper > Einstellungen > Integrationen.
  3. Suche Meta unter Entdecken, installiere das Add-on und stelle sicher, dass es aktiviert ist.
  4. Öffne die Add-on-Einstellungen und füge den API-Key ein.
  5. Wähle Speichern und Modelle laden. Eine erfolgreiche Anfrage zeigt Verbunden und speichert den Key im macOS-Schlüsselbund.
  6. Wähle ein Transkriptionsmodell und ein Prompt-Modell.
  7. Aktiviere die Sprechererkennung nur für Aufnahmen, bei denen du eine Ausgabe mit Sprecherlabels benötigst.

Muse Voice Transcribe verwenden

  1. Öffne oder erstelle ein TypeWhisper-Profil und wähle Meta als Transkriptions-Engine.
  2. Lege die erwartete Sprache oder mehrere Sprachen fest. Unterstützte Angaben sendet das Add-on als Sprach-Bias an Meta.
  3. Ergänze Namen und Fachbegriffe im TypeWhisper-Wörterbuch. Unterstützte Begriffe werden bei Live- und Datei-Transkriptionen als Schlüsselwörter weitergegeben.
  4. Aktiviere für Interviews oder Besprechungen vor der Aufnahme oder dem Dateiimport die Sprechererkennung.
  5. Führe einen kurzen Test aus. Im Diarisierungsmodus werden abgeschlossene Abschnitte mit Labels wie Speaker 1: formatiert, wenn Meta Sprecherinformationen liefert.

Die Echtzeit-Transkription streamt 16-kHz-PCM über Metas WebSocket-API. Wenn die Aufnahme endet, wartet TypeWhisper auf Metas Abschlussereignis, bevor das Transkript fertiggestellt wird.

Muse Spark in einem Workflow verwenden

  1. Erstelle oder bearbeite einen TypeWhisper-Workflow mit Prompt-Verarbeitung.
  2. Wähle Meta als Prompt-Anbieter.
  3. Verwende das in den Add-on-Einstellungen gewählte Muse-Spark-Modell.
  4. Teste den Workflow mit repräsentativem diktiertem Text, bevor du ihn automatisch ausführst.
  5. Verwende für sensible Inhalte kein Contributor-Modell, sofern dessen angezeigter Trainingshinweis nicht zu deinem Anwendungsfall passt.

Fehlerbehebung

  • Verbindung fehlgeschlagen: Prüfe API-Key und Meta-API und wähle erneut Speichern und Modelle laden.
  • Ein Modell fehlt: Aktualisiere den Katalog. Erfolgreich geladene Modelle werden zwischengespeichert und bleiben in den Einstellungen auch offline sichtbar.
  • Sprecherlabels fehlen: Prüfe, ob die Sprechererkennung vor der Live-Sitzung oder Datei-Transkription aktiv war und ob Meta Sprecherinformationen geliefert hat.
  • Übersetzung schlägt fehl: Muse Voice Transcribe stellt über dieses Add-on keine Übersetzung bereit.

Cloud-Verarbeitung und Datenschutz

Audio wird für Muse Voice Transcribe und Workflow-Text für Muse Spark an Meta gesendet. Prompt-Anfragen setzen store auf false; bei Contributor-Modellen bleibt dennoch Metas Trainingshinweis sichtbar. Prüfe vor der Nutzung mit sensiblen Inhalten die aktuellen Bedingungen, Datenschutzinformationen, regionale Verfügbarkeit und Preise von Meta.