# Kapitelmarken-Generator

> Erstellt zeitgestempelte Abschnitte aus einem lokalen Sprachtranskript.

[Open tool](https://www.toolcabana.com/de/audio-chapters) · [Audio, Video und Dateien](https://www.toolcabana.com/de/category/audio-video-and-files)

Tool ID: audio-chapters. Requested language: de. Description language: de. Complete guide translation: yes.

## Overview (en)

The transcript chapter maker transcribes a recording with Whisper in the browser and lists the transcript as numbered sections, each with its start and end time in seconds. Results download as notes.md in Markdown along with a plain transcript.txt. You can set the language or leave it blank for detection, and transcribe from 1 to 120 seconds.

## Supported tasks (de)

Lokale Whisper-Transkription erzeugt Transkriptabschnitte mit Zeitstempeln. Aufgabenkandidaten aus Besprechungen basieren auf Phrasenabgleich; dies sind extraktive Entwürfe, keine generierte Zusammenfassung. Prüfe Transkriptionsfehler.

## Steps (de)

1. Wähle eine Quelldatei aus. Wenn das Tool mehrere Dateien akzeptiert, ordne sie in der gewünschten Reihenfolge an.
2. Lege den Sprachcode (leer = automatisch erkennen) und die maximale Dauer fest.
3. Führe den Kapitelmarken-Generator aus, prüfe die Ausgabe und verwende dann die verfügbaren Bedienelemente zum Kopieren oder Herunterladen.

## Settings

- Sprachcode (leer = automatisch erkennen) (de; key: language; type: text)
- Maximale Dauer (Sekunden) (de; key: duration; type: number); minimum: 1; maximum: 120

## Limitations (de)

Bildeingaben: bis zu 32 Megapixel, Stapel mit bis zu 10 Bildern. Audio-/Video-Uploads: 50 MB; Transkription: 120 Sekunden. Bearbeitete Videos: 20 Sekunden, 4 fps und 640 Pixel breit. Übersetzung: Englisch/Spanisch, 30.000 Zeichen; Untertitel: 200 Cues. Neuronale Sprachausgabe: 1.000 englische Zeichen. Modell-Downloads und Speicheranforderungen variieren je nach Gerät.

## Example input

```text
A useful tool makes everyday work easier. Review the results before sharing.
```

## Privacy and connections (de)

Quelldateien und Text bleiben in diesem Browser. Beim ersten Durchlauf werden öffentliche Modelle von Hugging Face und lokale Laufzeit-Assets von der Website heruntergeladen. Modelle können im Browsercache verbleiben. Es ist kein Upload der Quelle zu Vercel, Supabase oder einem Konvertierungsdienst erforderlich.

## Questions (de)

### Are the chapters based on topics in the audio?

No. Sections follow the timestamped segments Whisper produces, not topic changes. The tool states they are extractive transcript sections rather than generated summaries or semantic chapter boundaries.

### What files does the transcript chapter maker produce?

Two downloads: notes.md, a Markdown document with a numbered heading and time range for each section, and transcript.txt containing the full transcript text without timestamps.

### How do I turn the sections into YouTube chapters?

Each section heading shows its start time in seconds, such as 12.5. Convert those values to minutes and seconds and choose the sections that mark real topic changes, since the tool does not merge segments by subject.

### Wo wird meine Eingabe verarbeitet?

Quelldateien und Text bleiben in diesem Browser. Beim ersten Durchlauf werden öffentliche Modelle von Hugging Face und lokale Laufzeit-Assets von der Website heruntergeladen. Modelle können im Browsercache verbleiben. Es ist kein Upload der Quelle zu Vercel, Supabase oder einem Konvertierungsdienst erforderlich.

### Welche Eingabelimits gelten?

Bildeingaben: bis zu 32 Megapixel, Stapel mit bis zu 10 Bildern. Audio-/Video-Uploads: 50 MB; Transkription: 120 Sekunden. Bearbeitete Videos: 20 Sekunden, 4 fps und 640 Pixel breit. Übersetzung: Englisch/Spanisch, 30.000 Zeichen; Untertitel: 200 Cues. Neuronale Sprachausgabe: 1.000 englische Zeichen. Modell-Downloads und Speicheranforderungen variieren je nach Gerät.

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