Если у вас Android, жизнь стала чуточку легче
Привет, Хабр!Если вы читали прошлые статьи, то знаете Гига Писаря: зажимаешь клавишу, говоришь, отпускаешь, и текст появляется там, где стоит курсор. Распознаёт речь модель GigaAM от Сбера, прямо на устройстве, без интернета.Сначала был мак, потом Windows, а про Android я даже не думал. Диктовка я думал актуальнее на компе, клавиатура, рабочие письма, документы, телефон был где-то за гранью моего виденияСообщение, которого я не ждалИ тут мне пишет Denio1337 «Я тут сделал Писаря для Android. Что скажете?»
Гига Писарь Большое обновление для мака, в котором мы навели красоту и перестали вам мешать
Привет, Хабр!Это обновление для тех, кто диктует на маке, и оно самое заметное за всё время. Окно настроек Гига Писаря переделано полностью: новое устройство, картинки вместо таблиц, анимация, открываешь, и кажется, что это раздел системных настроек, а не отдельная программа.Рассказываю, что изменилось, и немного о том, кто всё это делает, спойлер, уже не только я.Коротко, если вы тут впервые
Локальный анализ звонков без GPU. Что происходит на пути от аудио до резюме
Я хотел проверить не то, насколько хорошо локальная LLM пишет резюме на красивом тестовом диалоге, а что произойдет с ней на обычном телефонном звонке с музыкой, автоответчиком, перебиваниями и плохим звуком.Я сделал desktop приложение на Tauri, Rust, React и SQLite. Оно распознаёт речь, разделяет спикеров, считает тональность, эмоции и риски, а в конце локальная модель пишет резюме и рекомендации. Всё считается на компьютере, интернет нужен только чтобы скачать модели. При парсинге звонков часто бывают имена, адреса и номера договоров, и отправлять их во внешний API не хочется.
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.
