OCR-Textsuche
Kamera-Scan, Buchsprache, Indexierung und Tipps
Mit der OCR-Funktion kannst du eine Buchseite fotografieren oder einen Screenshot laden, um die entsprechende Stelle im Hörbuch zu finden.
So funktioniert's
Das Vision Framework erkennt den Text im Bild — vollständig on-device, ohne Internetverbindung.
Der erkannte Text wird mit dem Transkriptions-Index des Hörbuchs abgeglichen (Fuzzy-Matching).
Bei einem Treffer springt der Player zur erkannten Stelle. Du siehst eine Vorschau mit Konfidenzwert.
Eingabemöglichkeiten
Kamera-Scan: Fotografiere eine Buchseite direkt mit der Kamera.
Foto-Bibliothek: Wähle einen Screenshot oder ein Foto aus deiner Galerie.
Text-Eingabe: Gib Text manuell ein oder füge ihn aus der Zwischenablage ein.
Buchsprache
Jedes Buch hat eine eigene Sprache: Deutsch, Englisch, Französisch oder Spanisch. Sie bestimmt, mit welcher Sprache das Hörbuch transkribiert wird und in welcher Sprache der Scanner den fotografierten Text liest — und damit, wie zuverlässig Text und Audio zueinander finden. Die Sprache muss stimmen, bevor du ein Buch indexierst.
Automatische Erkennung: Ist dem Hörbuch ein EPUB zugeordnet, übernimmt die App dessen Sprachangabe — beim Einlesen des E-Books und beim Bibliotheks-Scan, solange noch kein Index existiert.
Manuell setzen: Halte in der Bibliothek auf ein Buch und wähle im Kontextmenü «Buchsprache». Das ist der Weg für Hörbücher ohne E-Book oder wenn die Angabe im EPUB nicht stimmt.
Indexierung
Damit die OCR-Suche funktioniert, muss das Hörbuch einmalig transkribiert und indexiert werden. Dies geschieht automatisch im Hintergrund — auch wenn die App nicht aktiv ist. Jedes Kapitel wird einzeln verarbeitet, das aktuell gehörte Kapitel hat Priorität.
Den Indexierungsfortschritt siehst du in der Bibliothek (z.B. «12/24 Kapitel»). Ein fertig indexiertes Buch wird via iCloud mit deinen anderen Geräten geteilt.
Transkriptions-Engine
In den Einstellungen kannst du zwischen zwei Engines wählen:
Apple Speech Framework: Integrierte Spracherkennung, kostenlos, on-device.
WhisperKit: Lokales Whisper-Modell für höhere Genauigkeit, läuft auf der Apple Neural Engine.