Голосовой ввод в любое окно Windows за секунду. Офлайн, на CPU, без единого гигабайта torch
Существующие решения для диктовки текста меня не устраивали по одной и той же причине: голос уходит на чужой сервер, а за это ещё и просят подписку. Wispr Flow, Blabby, встроенный Win+H — всё либо в облаке, либо работает так, что проще напечатать.Хотелось простого: нажал хоткей, сказал, нажал ещё раз — текст появился в том поле, где стоял курсор. Хоть в браузере, хоть в IDE, хоть в мессенджере. Локально. Бесплатно. Без прав администратора.Получился WhisperType — MIT, Windows 10/11 x64, ~250 МБ после установки плюс 1.6 ГБ модели. Актуальная версия — 1.3.1
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.
Я ошибался: бенчмарк 23 ASR-нейросетей для русской айтишной диктовки
23 модели в 60+ конфигурациях, больше 100 000 прогонов на русско-английском IT-корпусе — пять суток (120+ часов) чистого инференса на одной RTX 5070 Ti. В марте я рекомендовал Whisper Large v3, а потом случайно нашёл модель не хуже — и понял, что выбор держался на инерции. Пересобрал всё по-научному, и мартовская рекомендация устарела. Кто её сместил — дальше.В марте я написал статью про voice-to-text и пришёл к рекомендации: Whisper Large v3 + кастомный промпт на пунктуацию через свой форк Handy на Vulkan-ускорении (которое, к моему удивлению, оказалось быстрее CUDA — про это я тоже писал).
Claude Code в Telegram голосом: свой мост, когда официальный канал выключен
Меня зовут Сол ГудКод. Обычно я помогаю людям выпутываться из ситуаций, в которые они сами себя загнали: кто-то подписал не тот договор, кто-то удалил не ту ветку. Но параллельно надо было успевать работать с Claude Code, а он, зараза, живёт в терминале на моём столе.Моя личная ситуация была такая. Задачи приходят в голову не за столом, а в дороге, в очереди, в лифте. К компьютеру я сажусь через четыре часа, когда мысль уже выветрилась, а формулировка усохла до «надо там что-то поправить».Мне нужен был бот, которому можно наговорить задачу голосом, а он бы её сделал. С моими файлами, в моих проектах, на моей машине.
Что под капотом у ИИ-агента для отдела продаж: архитектура, код и грабли
Про «ИИ-агента для продаж» пишут так, будто это одна кнопка: подключил, и он сам звонит, квалифицирует, дожимает. На демо так и выглядит. В проде между «агент послушал звонок» и «в CRM появилась правильная задача менеджеру» лежит десяток слоёв, и в каждом всё тихо ломается. Это разбор такого пайплайна по слоям, с кодом, цифрами и граблями, на которые мы наступали, пока доводили агента до боевого режима.
Система авто-оценки качества вебинаров на Claude Code за неделю
TL;DRМетодисты вручную пересматривали вебинары - не масштабируется. Собрал конвейер: видео → локальная расшифровка (whisper.cpp на Apple M4) → LLM-судья по рубрике с цитатами → SQLite → письмо и дашборд. Боевое ядро заработало примерно за неделю.Главное в LLM-судье - не промпт, а методика: рубрика как данные (YAML, который правят методисты), калибровка под живых экспертов и честность про пределы текста.Claude Code тут - быстрый дисциплинированный джун: ускоряет «как написать» в разы, но надежность, идемпотентность и гардрейлы надо прямо навязывать.
Почему Word Error Rate (WER) недостаточно: Семантическая декомпозиция ошибок ASR
ОглавлениеВступлениеБизнес-ценность и определение проблемыКак измеряется качество распознавания речи?Недостатки индустриального стандартаКак мы измеряем точность моделей у себяЗадача 1: Получить корректный датасет и сделать результаты сопоставимымиЗадача 2: Понять, где именно ошибка и к какой категории она относитсяЗадача 3: Объединить ошибки и семантику
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
