JS
01Julia Stuppnig
Transkription & Übersetzung
Lokale Modelle, Zusammenfassung und Kategorisierung
jstuppnig@student.tgm.ac.at
Diploma Project Diplomarbeitsprojekt 2026/27
Text verstehen.
Daten verbinden.
Lokal.
TERA — Text Extraction & Recognition AI. Eine offline-fähige Plattform für Webscraping, OCR, Transkription, Übersetzung und intelligente Dokumentenanalyse.
02 — Das Projekt
Vom Dokument
zur Erkenntnis.
TERA macht gescannte Dokumente, Bilder, Audios und Videos durch lokale KI auffindbar, verständlich und bewertbar.
In Kooperation mit dem Bundesministerium für Landesverteidigung erweitern wir ein bestehendes System zu einer offline-fähigen Plattform. Inhalte werden extrahiert, transkribiert, übersetzt, zusammengefasst und kategorisiert — mit transparenten Qualitätsmetriken.
Offline-firstKI-gestütztBenchmarking
03 — Das Team
JH
02Jonas Hösch
Datenakquise
Semantisches Scraping sowie Audio- und Video-Transkription
jhoesch@student.tgm.ac.atMM
03Maximilian Mahrhofer
Graphical User Interface
Responsive GUI, Visualisierung und Modellvergleich
mmahrhofer@student.tgm.ac.atAO
04Angelina Omesu
OCR & Schriftsysteme
Zeichenerkennung und Evaluation mit Character Error Rate
aomesu@student.tgm.ac.atDS
05David Socaciu
Mehrsprachige Transkription
Modelle, Datenbank und Benchmarking
dsocaciu@student.tgm.ac.at04 — Projektstand
Schritt für Schritt.
0%
Meilensteine erreicht
05.10.2026
Server, Modellinfrastruktur & Prototyp aufgesetzt
Server, Modellinfrastruktur und der erste Prototyp werden aufgesetzt.
Aktueller Stand
20.10.2026
Testdatensatz mit Referenztranskriptionen für Benchmarking erstellt
Ein Testdatensatz mit Referenztranskriptionen wird für das Benchmarking erstellt.
25.10.2026
KI-gestütztes Audio- & Video-Scraping sowie Transkription umgesetzt
Audio- und Videoinhalte werden KI-gestützt gescrapt und transkribiert.
15.11.2026
Lokale Modelle zur Kategorisierung und Zusammenfassung implementiert
Lokale Modelle für Kategorisierung und Zusammenfassung werden implementiert.
20.12.2026
Zuverlässige OCR-Textextraktion implementiert und mittels CER evaluiert
Die OCR-Textextraktion wird implementiert und anhand der Character Error Rate evaluiert.
15.01.2027
GUI inkl. Konfidenz-Anzeige ist responsiv gestaltet
Die Benutzeroberfläche wird inklusive Konfidenz-Anzeige responsiv gestaltet.
15.02.2027
Usertesting und Bugfixing abgeschlossen
Das Usertesting wird durchgeführt und identifizierte Fehler werden behoben.