Рубрика «Whisper» - 2
Протестировали нейросети и показали, в чём разница между разными моделями видеокарт — не только AI/ML-инженеры должны понимать, что скрывается за TFLOPS, и в чём их разница.
Как сравнить?
Экологичное расставание с Алисой: строим полностью локальный и приватный голосовой ассистент
2025-07-29 в 0:26, admin, рубрики: Rhasspy, Whisper, алиса, космотекст, яндексИдея отказаться от использования Яндекс Алисы в системе умного дома возникла у меня после новости о принятии Госдумой законопроекта, касающегося штрафов за поиск и доступ к экстремистским материалам в интернете. Казалось бы, при чём тут голосовой помощник? Однако Яндекс входит в реестр организаторов распространения информации, что означает определённые юридические и технические обязательства по хранению и передаче данных.
ТОП-5 нейросетей для транскрибации аудио в текст (часть 2)
2025-05-21 в 13:24, admin, рубрики: speech-to-text, Whisper, нейросети, расшифровка аудио, транскрибация
В первой части мы проверили три сервиса: AssemblyAI, Riverside и Teamlogs. Все они обещали точную и быструю транскрибацию, но на деле…
На входе аудио, на выходе — саммари. Собираем локальный транскрибатор из бесплатного софта
2025-05-19 в 13:51, admin, рубрики: gemma, Nemo, obsidian, Ollama, Whisper, диаризация, расшифровка аудио, саммари, саммаризация, транскрибацияВсем привет! Меня зовут Николай Луняка, и я, как и многие из вас, ежедневно утопаю в потоке информации. Количество аудиоконтента растёт в геометрической прогрессии, при этом его нужно ещё «переварить» и зафиксировать.
Интереснейшие лекции хочется сохранить не только в памяти, но и в виде тезисов, а ещё есть подкасты, интервью, да и банальные голосовые заметки, надиктованные на бегу. Знакомая картина?
На помощь приходят облачные сервисы: транскрибация, Читать полностью »
Как я начал писать своё автопротоколирование
2025-05-19 в 9:15, admin, рубрики: llama, python, Whisper, автоматизация, искусственный интеллект, прототипДисклеймер
Всем привет, это мой первый пост, если вдруг будет интересно, продолжу писать на эту тематику. Я не являюсь опытным и профессиональным разработчиком, поэтому буду делиться тем, что узнал сам и по какому пути шел. Мой путь не является правильным да и пишу в первый раз, поэтому судите «строго»:‑)
Этап первый - появление задачи
Как я научился анализировать собственные собесы с помощью Whisper (и почему это нужно каждому айтишнику и не только)
2025-05-17 в 10:16, admin, рубрики: gpt, OpenAI, python, Whisper, анализ речи, карьерный рост, подготовка к интервью, сезон open source, собеседование, транскрибацияСобеседования — всегда стресс. Я замечал, что после каждого интервью трудно вспомнить детали: какие вопросы задавали, как именно я отвечал, где были ошибки или неточности. А переслушивать запись, которая может длиться от часа и выше это долго и неэффективно.
Задумался: а что если использовать что‑то, что автоматически превратит аудиозапись интервью в текст? Так я открыл для себя Whisper от OpenAI. Ниже подробности о его применении.
⚠️ Важно: записывать интервью можно только с согласия всех участников, иначе это может преследоваться законом.
Как я делал голосового ассистента на NLP и не сошел с ума
2025-04-05 в 16:38, admin, рубрики: nlp, OpenAI, python, Whisper, голосовой ассистент, машинное обучение, распознавание речи, синтез речи
Голосовые ассистенты давно перестали быть просто игрушкой — теперь это полноценные цифровые помощники, которые умеют общаться, искать информацию и даже шутить (иногда лучше некоторых людей). В этой статье разберём, как собрать своего кастомного ассистента с нуля на Python, используя современные NLP-инструменты. Без Siri, без Alexa, всё своё, родное.
Читать полностью »
Выжимаем максимум из моделей Whisper на Apple Silicon
2025-02-23 в 9:15, admin, рубрики: Whisper, нейросети, транскрибация
Недавно захотел вспомнить молодость и пересмотреть отличные лекции по машинному обучению из университета. Смотреть, конечно же, стало скучно уже на 5 минуте, и мне пришла в голову отличная идея. Что если перевести все лекции в текст и просто нажимать CtrlЧитать полностью »
Сравнение трёх алгоритмов транскрибации: Whisper, встроенный в macOS и автоматическая расшифровка YouTube
2024-12-20 в 9:21, admin, рубрики: Whisper, YouTube, транскрибацияПри работе с видеоконтентом нередко возникает задача получить точную текстовую расшифровку. Качество транскрипции напрямую влияет на удобство дальнейшей обработки: поиск по тексту, добавление субтитров, анализ контента, подготовка документации или статей.
В этой статье я сравню три автоматических решения для транскрибации одного и того же технического видеоролика:
-
Алгоритм на базе Whisper от OpenAI
-
Встроенный механизм распознавания речи в macOS
-
Автоматическая расшифровка, сгенерированная в YouTube