Diese Demo nutzt unser leistungsstärkstes KI-Modell. Erstellen Sie ein kostenloses Konto und erhalten Sie jeden Monat 50 Credits – keine Kreditkarte erforderlich.
500 000+
Nutzer weltweit
200+ Millionen
Verarbeitete Seiten
300+
Öffentliche KI-Modelle
100+
Unterstützte Sprachen
So funktioniert's
KI, trainiert auf Millionen handgeschriebener Seiten
Transkribus nutzt künstliche Intelligenz, die mit mehr als 30 Millionen Wörtern aus historischen Dokumenten trainiert wurde. Die KI analysiert Form und Fluss jedes Buchstabens und erkennt Muster selbst in schwieriger Handschrift. Ihr Dokument wird Zeile für Zeile verarbeitet und in digitalen Text umgewandelt.
Erkennt Kurrent, Sütterlin, Fraktur und historische Schriften
300+ öffentliche Modelle für verschiedene Handschriften und Sprachen
Verarbeitet Fotos vom Handy oder hochauflösende Scans
Transkribus hilft Ihnen, alte Briefe, Dokumente und Chroniken aus Sütterlin in lesbaren Text zu übersetzen. Die KI erkennt Ihre Dokumente automatisch – egal ob Kurrent aus dem 18. Jahrhundert oder Sütterlin aus dem 20. Jahrhundert.
Automatische Erkennung von Kurrent-, Sütterlin- und Frakturschrift
Dokumente vom 17. bis 20. Jahrhundert werden unterstützt
Ergebnisse können im Editor manuell korrigiert werden
Die öffentlichen Modelle liefern oft schon gute Ergebnisse. Wenn Sie noch höhere Genauigkeit benötigen, können Sie ein eigenes KI-Modell trainieren, das genau die Handschrift Ihres Materials erkennt.
Eigenes Modell mit ca. 50 transkribierten Seiten trainieren
Transkribus verarbeitet eine Vielzahl handgeschriebener Materialien. Ob alte Familienbriefe, historische Manuskripte, Kirchenbücher oder Forschungsnotizen – die KI passt sich verschiedenen Handschriften und Dokumenttypen an.
Die Sütterlinschrift wurde zu Beginn des 20. Jahrhunderts als vereinfachte Form der deutschen Kurrentschrift eingeführt. Sie sollte besser lesbar und leichter zu schreiben sein. Dennoch ist sie für die meisten Menschen heute schwer zu entziffern. Mit Transkribus können Sie Sütterlin-Dokumente automatisch in lesbaren Text umwandeln.
Eingeführt 1911 von Ludwig Sütterlin als Schulschrift
Vereinfachte Form der älteren deutschen Kurrentschrift
Bis 1941 in deutschen Schulen als Standardschrift gelehrt
Handschrifterkennung (HTR – Handwritten Text Recognition) nutzt tiefe neuronale Netze, um Bilder von handgeschriebenem Text in maschinenlesbare Zeichen umzuwandeln. Anders als OCR für gedruckten Text muss HTR die unendliche Variation menschlicher Handschrift bewältigen – unterschiedliche Buchstabenformen, verbundene Striche und persönliche Stile.
Neuronale Netze, trainiert auf Millionen handgeschriebener Proben
Layoutanalyse erkennt Zeilen und Textbereiche automatisch
Zeichenerkennung verarbeitet verbundene und kursive Schrift
Sprachmodelle verbessern die Genauigkeit durch Wortkontext