Alle ProjektemacOS-App · Eigenes Produkt · In Entwicklung

Gute Gespräche verdienen mehr als eine Datei.

Sylloro ist unsere native Mac-App für den Weg von der Aufnahme zum brauchbaren Text. Mit lokaler Transkription, Sprechertrennung, Zeitmarken und einem Editor, in dem du wirklich weiterarbeiten kannst. Ein eigenes Produkt von FLOMORO – von der ersten Datei bis zum fertigen Dokument gedacht.

Sylloro

Du redest. Dein Mac schreibt.

Die Geschichte entdecken

Die Aufnahme war da. Der brauchbare Text noch nicht.

Ein Gespräch aufzunehmen ist der einfache Teil. Danach beginnt die Arbeit: eine bestimmte Stelle wiederfinden, eine Aussage nachhören, Sprecher auseinanderhalten und Gedanken in ein Dokument bringen. Eine Audiodatei allein erledigt das nicht.

Sylloro setzt genau da an. Ton und Text bleiben zusammen. Du kannst zuhören, zu einer Zeitmarke springen, korrigieren und den Text mitnehmen. Die App soll aus einer abgelegten Aufnahme ein Arbeitsmaterial machen.

Für alles, was gesagt wurde. Und noch etwas vorhat.

  • Interviews & Gespräche

    Aussagen wiederfinden, am Original prüfen und als Text weiterverwenden.

  • Eigene Gedanken & Lernmaterial

    Eine gespeicherte Aufnahme lesen, durchsuchen und die wichtigen Stellen bearbeiten.

  • Audio & Video

    Transkripte zum Weiterarbeiten und Untertitel zum Mitnehmen – ohne Ton und Text voneinander zu lösen.

Vom ersten Ablegen bis zum letzten Satz.

Ein Arbeitsablauf statt einer Sammlung einzelner Werkzeuge. Die folgenden Ansichten stammen aus der echten Mac-App. Sie zeigen eine kurze, synthetische Testaufnahme – keinen nachgebauten Web-Editor.

Sylloro · macOS
Ankommen · Sylloro

Ein ruhiger Anfang.

Bibliothek, Datei öffnen und Link einfügen sind direkt erreichbar. Der Einstieg erklärt die Aufgabe, statt zuerst eine leere Werkzeugleiste zu zeigen.

Originaloberfläche der Mac-App · Synthetische Testaufnahme · Deutsche Produktoberfläche. Die Demonstration ist verkürzt und keine Messung von Erkennungsqualität oder Geschwindigkeit.

Ankommen
Ankommen · Sylloro

Ein Transkript ist ein Anfang. Kein Urteil.

Automatische Erkennung kann Fehler machen. Deshalb ist das Prüfen kein nachträglicher Umweg, sondern Teil des Produkts.

Wer spricht? Du behältst das letzte Wort.

Sylloro trennt Sprecher innerhalb einer Aufnahme. Namen vergibst du selbst; einzelne Abschnitte lassen sich neu zuordnen. Eine automatische Wiedererkennung von Personen über mehrere Aufnahmen gibt es nicht.

Zur Stelle springen, statt sie noch einmal zu suchen.

Zeitmarken führen direkt zur Wiedergabe. Suchen, Ersetzen, Teilen, Zusammenführen und Rückgängig/Wiederholen unterstützen die Überarbeitung im Zusammenhang.

Ein Hinweis zum Prüfen ist keine Genauigkeitszahl.

Markierungen machen zum Beispiel unklare Sprechergrenzen oder Überlappungen sichtbar. Sie beruhen auf zeitlichen Zuordnungen und Heuristiken, nicht auf einer kalibrierten Erkennungswahrscheinlichkeit. Wichtige Stellen bleiben am Ton prüfbar.

Dein Mac ist der Arbeitsort.

Spracherkennung und Sprechertrennung werden lokal ausgeführt. Die Aufnahme wird dafür nicht an einen Transkriptionsdienst hochgeladen. Projekte und zugehörige Medien bleiben für die weitere Bearbeitung auf dem Mac.

  1. Aufnahme
  2. Verarbeitung auf dem Mac
  3. Bearbeitbarer Text

Für den ersten Modelldownload und den ausdrücklich gewählten Import öffentlicher Aufnahmelinks wird Internet benötigt. Mit vorhandenen Modellen lassen sich lokale Dateien offline verarbeiten.

Echter Export aus der App · Synthetischer Beispieltext.
Echter Export aus der App · Synthetischer Beispieltext.

Elf Formate. Ein brauchbarer nächster Schritt.

Ein PDF zum Teilen. Ein Word-Dokument zum Weiterdenken. Untertitel für ein Video. Der Export gehört zum Arbeitsablauf, weil ein Transkript erst dann nützlich wird, wenn du damit etwas anfangen kannst.

  • PDF
  • DOCX
  • DOC
  • ODT
  • RTF
  • HTML
  • TXT
  • Markdown
  • CSV
  • SRT
  • VTT
Beispiel-PDF öffnen

Vertraut auf dem Mac. Eigenständig im Detail.

Royalblau, ruhige Perlmuttflächen und die native Systemschrift geben Sylloro eine klare Identität. Der Text bekommt eine lesbare Arbeitsfläche. Bewegung erklärt Übergaben und Zustände; während du bearbeitest oder Text entsteht, bleibt das Transkript ruhig.

Sylloro
Sylloro

Ein Motiv, eine Aufgabe.

Die Anführungszeichen stehen für Stimmen, die zu geschriebenen Worten werden. Das Icon verbindet App, Bibliothek und Produktauftritt.

Bewegung mit einem Grund.

Dateien reagieren beim Ablegen, Panels öffnen sich gezielt, die Verarbeitung hat ein eigenes Signal. Reduzierte Bewegung und Transparenz werden berücksichtigt.

Native Entwicklung statt einer Oberfläche darüber.

SwiftUI, lokale Sprach- und Sprechermodelle, gespeicherte Projekte und native Dokumentausgabe greifen ineinander. Die Gestaltung folgt dem tatsächlichen Ablauf der App.

Auch die Wege zurück müssen funktionieren.

Importe und Verarbeitung lassen sich abbrechen. Projekte werden lokal gespeichert und können wieder geöffnet werden. Fehler beim Speichern dürfen nicht so aussehen, als sei die Arbeit schon sicher. Diese unsichtbaren Entscheidungen gehören genauso zum Produkt wie die erste schöne Ansicht.

Eine echte Mac-App. Noch kein öffentlicher Download.

Sylloro ist in Entwicklung. Ziel sind Macs mit Apple Silicon und macOS 26 oder neuer. Veröffentlichungstermin und Preis stehen noch nicht fest. Die Produktseite zeigt die App und ihre Arbeitsweise; sie bietet aktuell keinen App-Download.

  • Die auswählbaren Sprachen sind Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Italienisch und Portugiesisch.
  • Dialekte, Störgeräusche, ähnliche Stimmen und gleichzeitiges Sprechen können Erkennung und Zuordnung erschweren.
  • Dateien und erreichbare öffentliche Aufnahmelinks werden importiert. Mikrofon-Liveaufnahme ist nicht Teil des aktuellen Produkts; Plattformzugriffe und Anmeldeschranken werden nicht umgangen.

Weniger Abtippen. Mehr mit dem Gesagten anfangen.

Sylloro zeigt, wie wir ein eigenes Produkt bis in den Arbeitsalltag denken: vom nativen Einstieg über lokale Verarbeitung und Korrektur bis zum Dokument, das danach gebraucht wird. Der Nutzen ist die Richtung – eine gemessene Zeitersparnis oder fehlerfreie Erkennung behaupten wir nicht.