Гига Писарь теперь и на Windows
В прошлой статье я подвёл итоги первых полутора недель и повесил опрос. По итогам голосования я понял, что у большинства не мак, могу предположить, что Винда.Так что спустя пару дней я запилил Писаря для Windows.Что этоПервая версия, без всего лишнего. Без Мозга (что это такое, я описал в предыдущей статье), без команд над выделенным текстом, просто Писарь с базовым функционалом: нажал правый Ctrl, держишь, говоришь, отпустил, и текст мгновенно вставляется туда, где курсор, должен работать в любой программе, но это нужно тестировать.
Гига Писарь: полторы недели после первой статьи. Сколько установок и какие грабли
Привет, Хабр!С моей первой статьи прошло чуть больше недели, я не ждал, что её вообще одобрят, у меня до этого даже аккаунта на Хабре не было.Программированием я никогда не занимался, хотя интересно было всегда, а потом пришли новые технологии, и код за тебя теперь могут писать роботы. Пересказывать, как я решился сделать Писаря, не буду, про это была первая статья, здесь хочу подвести небольшой итог.Если коротко: увидел, как GigaAM от Сбера распознаёт русскую речь, офигел и сделал диктовку для себя, а вам спасибо за такую высокую оценку, я её не ожидал.
Как сжать 300+ часов D&D сериала в пересказ для актеров
Я давно играю в ДнД и почти с самого начала смотрю «Грядут приключения» - ребята снимают настольные ролевые игры как сериалы: живая партия актеров за столом, постоянный каст, сквозной сюжет, серии по пять-шесть часов. Нравится у них всё, но больше всего - «Архипелаг» и «Эндемия». В какой-то момент несравненный Мастер Гоша Воронин кинул в своём канале клич: проекту нужна помощь с пересказом сериала. Нужен был текст, по которому актёры смогут прочитать всё случившееся за 55 серий.
Whisper или GigaAM для русского ASR в продакшене: три ловушки бенчмарка, которые перевернут ваши выводы
Пару месяцев назад мы публиковали статью про то, как получили 3.3% WER для русского ASR на CPU с GigaAM - главный тезис тогда был «специализация бьёт универсальность». Замеры в той статье шли на пяти TTS-фрагментах из аудиокниг. Всё дало идеальные 3,3% WER. С тех пор мы перемерили обе модели на реальных продакшен-записях и часть прошлых выводов здесь уточняем.Кандидата у нас по-прежнему два: SberDevices GigaAM v3-e2e-rnnt и OpenAI Whisper large-v3-turbo
Сломал руку, купил Pixel 10, возненавидел Gboard и написал свой офлайн-голосовой ввод для Android на GigaAM v3
Всё началось с того, что пару месяцев назад я сломал левую руку. Печатать одной правой оказалось той ещё пыткой, поэтому я начал искать альтернативы. Ради интереса попробовал встроенную диктовку на Маке, которой отродясь не пользовался. И внезапно обнаружил, что современный голосовой ввод в macOS — это пушка. Он отлично справляется с моим быстрым темпом речи и сложными словами. Я начал диктовать вообще всё: от сообщений в Telegram до рабочих промптов.А потом я попытался сделать то же самое на Android.
Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk
Мне нужен был офлайновый голосовой ввод для Windows — push‑to‑talk, без облака, с хорошим распознаванием русского. Звучит просто? Я тоже так думал. За два месяца перепробовал три ASR‑движка, кучу оптимизаций, и большая часть идей оказалась тупиком. Но в итоге — 3.3% WER на CPU, в 2.4 раза лучше Whisper large‑v3-turbo на RTX 4090.Зачем это вообще понадобилосьГолосовой ввод на русском в 2026 году — грустная история. Встроенный в Windows работает через облако и плохо понимает русскую речь. Google Cloud STT — платный и требует интернет.
Обучаем GigaAM-Emo распознавать ещё больше эмоций
Модель распознавания эмоций в речи GigaAM-Emo умеет классифицировать 4 эмоции: angry, sad, neutral, positive. Для некоторых задач бывает недостаточно распознавать 4 класса и возникает необходимость расширения этого списка. В данной статье мы рассмотрим:существующие корпуса данных, предназначенных для распознавания эмоций;ключевые возможности разработанного пайплайна для дообучения GigaAM с использованием библиотек hydra и Pytorch Lightning;результаты экспериментов с различными архитектурами и функциями потерь.Демо можно попробовать
