Stimme & Sprecherwechsel
Finn unterbrechen.
Finn gibt nach.
Natürlicher Sprecherwechsel – wenn der Anrufer Finn ins Wort fällt, stoppt Finn mitten im Wort. Kein Durcheinanderreden. Keine peinlichen Pausen.
30-minütige kostenlose Testphase. Keine Karte. Keine Beschaffung.
So funktioniert's
Zuhören, selbst
während des Sprechens.
Ziehen, verbinden, ausrollen. Jeder Schritt ist umkehrbar, jedes Speichern erzeugt eine Version.
Bidirektionaler Audio-Stream
Finns Mikrofon bleibt während der Synthese offen. Die VAD erkennt die Stimme des Anrufers, sobald er zu sprechen beginnt.
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384ms
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412ms
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538ms
Mitten im Wort nachgeben
Unter 80 ms von der erkannten Stimme bis zum TTS-Stopp. Keine Kollisionen mitten im Satz.
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Kontextbewusst wieder aufnehmen
Erkennt die Unterbrechung an, verarbeitet, was der Anrufer gesagt hat, und nimmt den richtigen Faden wieder auf. Kein 'Wie ich schon sagte.'
Vorsortierung
Verteiler für Eingehendes
DONEBuchung
Fachkraft Terminplanung
ACTIVEBestätigen
SMS follow-up
QUEUEDShared context · call IN-44219
caller.name = "Aarav Singh" caller.intent = "follow-up booking" captured.slot = "Tue 14:00" captured.doctor = "DR. Patel" captured.insurer = "BCBS"
Liest sich wie ein echtes Gespräch
Der Anrufer führt.
Finn folgt.
Keine Zusatzmodule. Keine zweite Plattform. Jede Grundfunktion kommt mit dem Editor.
Nachgeben in unter 80 ms
Schneller als die menschliche Reaktionszeit. Finn gibt das Wort ab, bevor der Anrufer merkt, dass er dazwischenredet.
Sauberes Wiederaufnehmen
Verfolgt, was gesagt wurde + was abgeschnitten wurde. Erkennt an + passt sich an. Kein roboterhaftes 'Einen Moment bitte.'
Justierbare Barge-in-Schwelle
VAD-Empfindlichkeit pro Workflow. Leiser Anrufer in einem ruhigen Raum vs. geschäftiges Callcenter – beides funktioniert.
Resistent gegen Fehlalarme
Darauf trainiert, die Stimme des Anrufers von Umgebungsgeräuschen, Musik, Übersprechen zu unterscheiden. Finn gibt nicht bei einem Niesen nach.
Im Produktivbetrieb
Echte Teams, echte Ergebnisse.
“TOFA startete mit Finn eine landesweite Kampagne — über 10.000 Anrufe täglich und reibungslose Übergaben an Menschen.”
Alice Smith
Senior Engineer, Gofts · TOFA
Vertrauen und Ökosystem
Fügt sich ein. Besteht Audits.
Verbindet sich über mehr als 100 Konnektoren mit Ihrem bestehenden Stack. Ab dem ersten Tag regelkonform bei den Workloads, die es verlangen.
Twilio
PlivoElevenLabsOpenAI
Microsoft TeamsDon't see yours? Finn plugs into any system via REST + webhooks.
FAQ
Fragen und Antworten.
Wie hoch ist die technische Latenz beim Barge-in?+
Unter 80 ms vom erkannten Stimmeinsatz bis zum TTS-Halt. Schneller, als der Anrufer seine eigene Unterbrechung wahrnehmen kann.
Wie geht Finn mit dem Inhalt der Unterbrechung um?+
Erfasst, was der Anrufer gesagt hat, verarbeitet es gegen den Gesprächskontext und antwortet passend – Entschuldigung, Klärung, Verzweigung zu einem neuen Thema, was auch immer passt.
Kann ich die Empfindlichkeit pro Workflow justieren?+
Ja. Ruhige eingehende Support-Anrufe verwenden eine niedrige Schwelle. Lautes Outbound zu Mobilnutzern verwendet eine höhere Schwelle, um Umgebungsgeräusche zu ignorieren.
Was ist mit Übersprechen bei schlechten Verbindungen?+
Echounterdrückung + Klassifizierung der Anruferstimme filtern Übersprechen + Leitungsrauschen. Finn gibt nicht bei seiner eigenen, zurückgeworfenen Stimme nach.
Funktioniert das über alle Telefonieanbieter hinweg?+
Ja – Twilio, Plivo, BYOC-SIP-Trunk. Erfordert bidirektionales Streaming-Audio, das alle großen Anbieter unterstützen.
Konversation, kein Monolog
Gibt nach wie ein Mensch.
Nicht wie ein Kiosk.
Echtzeit-Barge-in-Erkennung – Finn gibt das Wort ab, sobald der Anrufer spricht. Kein 'Drücken Sie 1, um zu unterbrechen' mehr.