Podcast transkribieren — KI-Transkription für Episoden, Show Notes und Blogposts (2026)
Podcast-Episoden mit KI in Text umwandeln: MP3/M4A hochladen oder direkt eine Spotify-, Apple- oder YouTube-URL einfügen. Sprechererkennung für Host und Gäste, Zeitstempel, Show-Notes-Export — DSGVO-konform auf EU-Servern.
Unterstützte Formate:
Podcast transkribieren in einem Satz
Podcast-Datei (MP3/M4A) bei VexaScribe hochladen ODER Spotify/Apple/YouTube URL einfügen, Sprache wählen, Transkript mit Sprecher-Labels und Zeitstempeln nach wenigen Minuten als TXT, DOCX oder SRT exportieren. 30 Minuten kostenlos, keine Kreditkarte.
Podcast-Episode hochladen und transkribieren
Ziehen Sie Ihre exportierte Episode direkt in VexaScribe. Alle gängigen Podcast-Formate werden nativ unterstützt — Sie müssen nichts konvertieren.
Unterstützte Formate
Auch Video-Podcasts (MP4) — das Audio wird automatisch extrahiert. Dateigrößen bis mehrere GB sind kein Problem.
Spotify, Apple Podcasts oder YouTube-Podcast transkribieren (ohne Original-Datei)
Sie müssen die MP3 nicht selbst produziert haben — VexaScribe kann öffentliche Episoden direkt aus dem RSS-Feed oder von YouTube abrufen.
Über RSS-Feed / Episode-URL
Fügen Sie die öffentliche Episoden-URL von Spotify, Apple Podcasts oder eine YouTube-URL ein. VexaScribe lädt das Audio automatisch aus dem zugrundeliegenden RSS-Feed und startet die Whisper-Transkription. Kein manuelles Herunterladen nötig.
Rechtlicher Hinweis
Wir empfehlen im Zweifelsfall eine anwaltliche Prüfung. Für rein private Nutzung ist die Transkription nach § 53 UrhG in der Regel zulässig. Für Veröffentlichung oder kommerzielle Weiterverwendung (z. B. eigener Blogpost mit langen Ausschnitten) ist eine Lizenz des Rechteinhabers erforderlich.
Warum VexaScribe für Podcaster
Von Interview-Formaten bis zu Solo-Episoden
Sprechererkennung für Interview-Formate
Automatische Trennung von Host und Gästen — bis zu 50 Sprecher, ideal bei 2–6 Personen. Perfekt für Interview-, Panel- und Diskussions-Podcasts.
Zeitstempel und Kapitelmarken
Segmentgenaue Zeitstempel für jedes Segment, plus automatisch generierte Kapitelmarken für längere Episoden — direkt als Chapter-Metadaten für Spotify oder Apple exportierbar.
99 Sprachen inkl. mehrsprachiger Episoden
Deutsch, Englisch, Spanisch und 96 weitere Sprachen. Auch mehrsprachige Interview-Episoden mit Sprachwechsel werden zuverlässig erkannt.
DSGVO EU-Server + AVV
Verschlüsselte Verarbeitung ausschließlich auf europäischen Servern, kein KI-Training auf Ihren Daten, AVV auf Anfrage — relevant für unveröffentlichte Episoden und Studios.
In drei Schritten zum Podcast-Transkript
Datei oder URL hochladen
MP3/M4A/MP4-Datei per Drag & Drop einfügen oder eine Spotify-/Apple-/YouTube-Episode-URL einfügen — VexaScribe holt das Audio automatisch.
Sprache & Sprecher wählen
Deutsch (oder eine der 99 unterstützten Sprachen) auswählen, Sprechererkennung aktivieren und erwartete Sprecherzahl angeben. Bei Interview-Podcasts idealerweise 2–3.
Transkript exportieren
Nach wenigen Minuten steht das Transkript bereit: Export als TXT, DOCX (mit Sprecher-Labels) oder SRT (für YouTube-Untertitel). Automatische Zusammenfassung und Kapitelmarken inklusive.
Beispiel-Transkript
Podcast repurposen — vom Transkript zu Show Notes, Blogpost und Social Snippets
Eine 60-Minuten-Episode enthält Rohmaterial für mindestens 5 weitere Content-Stücke. Das Transkript erschließt sie.
Automatische Zusammenfassung
VexaScribe generiert direkt aus dem Transkript eine strukturierte Zusammenfassung: Kernthesen, Kapitelmarken mit Zeitstempeln und die drei wichtigsten Zitate. Ideal für Show Notes oder Newsletter-Teaser — spart 30–60 Minuten manuelle Arbeit pro Episode.
Blogpost-Entwurf aus Transkript
Aus dem Volltext entsteht mit einem Klick ein SEO-optimierter Blogpost-Entwurf — Absätze statt Dialog, H2/H3-Struktur, Meta-Description. Sie überarbeiten redaktionell und veröffentlichen unter derselben Domain wie der Podcast: doppelt auffindbar in Google und in Podcast-Apps.
Zitate für Instagram/LinkedIn
Kernaussagen werden als Zitatkarten (Instagram) oder als LinkedIn-Post-Vorlage mit Zeitstempel-Link zur Episode extrahiert — schnelles Snippet-Marketing für jede neue Folge.
Preise & kostenlose Option
30 Minuten pro Monat gratis — ohne Kreditkarte, ohne Anmeldezwang. Danach Pay-as-you-go ab 2 USD für 200 Minuten, keine langfristige Bindung.
30 Min Episode
~0,15 USD
60 Min Episode
~0,30 USD
2 h Special
~0,60 USD
VexaScribe vs. Vizard, Amberscript, Riverside
Direkter Vergleich der wichtigsten Podcast-Transkriptions-Tools für den deutschen Markt.
| Anbieter | Preis pro Stunde | Sprechererkennung | URL-Import | EU-Hosting |
|---|---|---|---|---|
| VexaScribe | ~0,30 USD | Ja (bis 50) | Ja (Spotify/Apple/YouTube) | Ja |
| Vizard | ~1,50 USD (Free-Tier begrenzt) | Teilweise | YouTube | Nein (US) |
| Amberscript | ~8 EUR | Ja | Nein | Ja (NL) |
| Riverside | Ab 15 USD/Monat (Bundle) | Ja (Multi-Track) | Nein | Nein (US) |
Stand August 2026, Anbieterwebseiten.
Podcast zusammenfassen + Show Notes mit KI generieren
Podcast mit KI zusammenfassen funktioniert in zwei Schritten: Podcast-Episode transkribieren (Whisper Large-v3, ~95% deutsche Genauigkeit), dann KI-Zusammenfassung mit Show Notes, Kapitel-Markern und Zitaten. Der komplette Workflow für eine 60-Minuten-Episode dauert 10-15 Minuten. Ideal für Podcaster (Show Notes für Website/RSS) und Hörer (Episode-Vorschau vor dem vollen Anhören).
Show Notes automatisch erstellen — Struktur und Format
Standard Show Notes bestehen aus:
- Episode-Intro (2-3 Sätze) — wer ist der Gast, worum geht es
- Timestamps mit Themen — für die Podcast-Beschreibung und Chapter-Marker
- Kernaussagen des Gasts — als Bulletpoints oder Zitate
- Erwähnte Links / Ressourcen — für die Show-Notes-Sektion
- CTA — Follow-Up, Newsletter-Anmeldung, nächste Episode
VexaScribe erzeugt alle Elemente automatisch aus dem Transkript: zeitgestempelte Kapitel-Marker + Themen-Extraktion + Zitate. Copy-Paste in Ihren Podcast-Host oder auf die Podcast-Website.
Kapitel-Marker für Spotify, Apple Podcasts, RSS-Feed
Podcast-Chapter-Format ist identisch zum YouTube-Format: 0:00 Intro, ein Kapitel pro Zeile, mindestens 10 Sekunden Abstand zwischen Kapiteln. Beispiel:
Copy-Paste in den Podcast-Host (Buzzsprout, Anchor, Spotify for Podcasters, Podbean). RSS-Feeds übernehmen die Kapitel-Marker automatisch via podcast:chapters-Tag. Apple Podcasts und Spotify zeigen die Kapitel im Player als Sprungpunkte.
Podcast-Repurposing — von Transkript zu Blog, LinkedIn, X-Thread
| Kanal | Format aus VexaScribe |
|---|---|
| Blog-Post | Executive Summary + Zitate + Timestamps als Links |
| LinkedIn-Post | Kernaussage + 1 Zitat + Link zur Episode |
| X-Thread | Bulletpoints als einzelne Tweets |
| Newsletter | Executive Summary + Kapitel-Übersicht |
Für generische Audio-Zusammenfassung (nicht Podcast): /de/audio-zusammenfassen. Für Podcast-Interview mit qualitativer Auswertung (wissenschaftlich): /de/interview-transkription.
Häufige Fragen
Wie transkribiere ich einen Podcast kostenlos?
Podcast-Datei (MP3, M4A oder MP4) bei VexaScribe hochladen ODER die Spotify-/Apple-/YouTube-Episode-URL einfügen, Sprache wählen und das Transkript nach wenigen Minuten als TXT, DOCX oder SRT herunterladen. Die ersten 30 Minuten pro Monat sind kostenlos.
Kann ich einen Spotify-Podcast direkt transkribieren?
Ja, mit Einschränkungen. VexaScribe kann öffentliche Episoden-URLs von Spotify, Apple Podcasts und YouTube-Podcasts über den zugrundeliegenden RSS-Feed abrufen und automatisch transkribieren. Spotify-Exclusives ohne öffentlichen Feed müssen zuerst als MP3-Datei vorliegen.
Ist es legal, einen fremden Podcast zu transkribieren?
Für rein private Zwecke ist die Transkription eines Podcasts nach § 53 UrhG in der Regel zulässig. Für Veröffentlichung, kommerzielle Nutzung oder Zitate über Kurzausschnitte hinaus ist eine Lizenz des Rechteinhabers erforderlich. Bei Unklarheit empfehlen wir eine anwaltliche Prüfung.
Welches Format liefert die beste Genauigkeit für Podcasts?
Original-MP3s der Produzenten (128–320 kbps) oder unkomprimierte WAV/FLAC liefern die höchste Genauigkeit. Bei Interview-Podcasts mit zwei getrennten Mikrofonspuren (Riverside, SquadCast) ist die Sprechererkennung besonders präzise.
Erkennt VexaScribe verschiedene Sprecher in einem Interview-Podcast?
Ja. Die Sprechererkennung (Diarisation) funktioniert für bis zu 50 Sprecher pro Datei — beste Ergebnisse bei 2–6 Personen mit klar unterscheidbaren Stimmen, was den typischen Interview-Podcast abdeckt. Sprecher werden automatisch gelabelt und lassen sich im Editor umbenennen.
Wie erstelle ich Show Notes aus einem Transkript?
Nach der Transkription können Sie die eingebaute KI-Zusammenfassung nutzen — sie extrahiert Kernthemen, Kapitelmarken mit Zeitstempeln und einprägsame Zitate. Diese lassen sich direkt als Show Notes, Blogpost-Entwurf oder Social-Snippets exportieren.
Wie lange dauert die Transkription einer 60-Minuten-Episode?
Typischerweise 5–10 Minuten für eine 60-Minuten-Episode, abhängig von Auslastung und Dateigröße. Sie erhalten eine Benachrichtigung, sobald das Transkript fertig ist — Sie müssen nicht auf der Seite warten.
Ist die Verarbeitung DSGVO-konform?
Ja. Verschlüsselte Übertragung, Verarbeitung ausschließlich auf EU-Servern, keine Verwendung Ihrer Daten für KI-Training. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist auf Anfrage verfügbar — relevant für Podcaster, die interne Aufnahmen oder unveröffentlichte Episoden verarbeiten.
Wie fasse ich einen Podcast mit KI zusammen?
In zwei Schritten: Podcast-Episode transkribieren (VexaScribe: Datei-Upload oder Spotify/Apple-URL, Whisper Large-v3 mit ~95% deutscher Genauigkeit) und anschließend KI-Zusammenfassung wählen. Ergebnis: Show Notes mit Timestamps, Kernaussagen des Gasts, extrahierten Zitaten und optional Kapitel-Markern für die Podcast-Beschreibung. Workflow für 60-Minuten-Episode: ~10 Minuten.
Wie erstelle ich Show Notes automatisch mit KI?
Standard Show Notes bestehen aus: Episode-Intro (2-3 Sätze), Timestamps mit Themen, Kernaussagen des Gasts, erwähnte Links/Ressourcen, CTA. VexaScribe erzeugt alle Elemente automatisch aus dem Transkript: zeitgestempelte Kapitel-Marker, Themen-Extraktion und Zitate. Copy-Paste in den Podcast-Host (Buzzsprout, Anchor, Spotify for Podcasters) oder die Podcast-Website.