#pyannote — Public Fediverse posts on home.social

Habr @[email protected] · 2026-07-23 · 06:02 UTC

56 минут созвона → текст за 5 минут на M4 без OBS и облака

У меня от трёх до пяти созвонов в день, почти все в браузере: Meet, Яндекс Телемост, ktalk, реже всего Zoom. Детали встреч мне нужны в тексте, иначе договорённости расползаются. Писал я звонки через OBS с захватом экрана, и на самих звонках началось веселье: звук временами жёстко квакал, всё чуть-чуть подвисало. Причину до конца не выяснял, моё предположение - процессор зажирался захватом и перебивал сам разговор; ktalk и браузер тут ни при чём. А экран, как потом дошло, мне вообще был не нужен. Дальше вторая серия. Расшифровку я гонял своими Python-скриптами: конвертация → транскрибация → диаризация (разметка, кто когда говорил). На встрече с пятью участниками диаризация расставляла голоса крайне плохо, половину фраз всё равно восстанавливал по памяти. Пошёл искать вариант, чтобы запись не мешала звонку, результат был приличный и всё крутилось локально: не хотелось ни отдавать записи в облако, ни платить подписку за минуты. Нашёл платный Audio Hijack , он подкупил лёгкостью и простотой настройки. Потом узнал, что на M-чипе быстрее всего у меня отрабатывает mlx-whisper на MLX : веса large-v3-turbo с Hugging Face, инференс на GPU Mac. Это архитектура Whisper, но рантайм — пакет mlx-whisper и бинарь mlx_whisper , не pip install openai-whisper и не репозиторий openai/whisper . Так собрался стек: Hijack пишет один mp3, mlx_whisper делает VTT, pyannote раскладывает по SPEAKER_XX. На 56-минутном звонке транскрипция заняла около пяти минут. Платный только Hijack — разовая лицензия, без подписки (цену смотрите на сайте Rogue Amoeba). Скрипты выложил в mac-call-transcribe под MIT. Ниже сборка, замеры с двух реальных звонков и грабли; повторяется на любом Mac с M-чипом.

https://habr.com/ru/articles/1062068/

#whisper #mlx #pyannote #speaker_diarization #расшифровка_звонков #python #apple_silicon #транскрибация_звонков

#транскрибация_звонков #apple_silicon #python #расшифровка_звонков #speaker_diarization #pyannote

Habr @[email protected] · 2026-04-08 · 05:22 UTC

Телефонный звонок → структурированный JSON: строим STT + LLM пайплайн на Python

Каждый день в российском бизнесе происходят миллионы телефонных звонков. Колл-центры, клиники, юридические конторы, отделы продаж - везде, где есть телефон, есть поток неструктурированных данных, который никто не обрабатывает. Менеджер повесил трубку, записал в CRM “клиент интересовался” - и 80% информации из разговора потерялось.

https://habr.com/ru/articles/1020632/

#stt #speechtotext #llm #NLP #whisper #pyannote #диаризация #python #prompt_engineering