От MVP на Whisper до собственной ASR: как мы построили платформу субтитров для RUTUBE
Автоматическое создание субтитров для пользовательского контента может выглядеть довольно простой задачей: берем готовую ASR‑модель, распознаем аудио из видео и сохраняем результат.Именно таким и был наш первый MVP в RUTUBE — сервис на базе Whisper, который позволил быстро проверить гипотезу и запустить субтитры в production. Но очень быстро стало понятно, что между «распознать речь» и «сделать субтитры для всего контента» лежит огромный пласт работы.
Топ локальных нейросетей ︎◍ 2026: подборка ИИ для запуска из дома
Сознаюсь: когда я впервые попытался запустить большую языковую модель на своём ноутбуке, всё закончилось вертушкой кулера, жутким лагом и системным сообщением “Недостаточно памяти”. Казалось, что домашний ИИ –
Почему Cluely и другие плохо слышат русских айтишников: разбор того, как Whisper ломается и что мы сделали с этим
фото с реального собеседования нашего клиента
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.Я потратил полгода на то, чтобы построить пайплайн, который берёт аудиозапись телефонного звонка и выдаёт структурированный JSON: кто звонил, чего хотел, какие суммы называл, что договорились делать дальше. В процессе набил достаточно шишек, чтобы написать эту статью.
AI для умного дома: что уже работает сегодня (часть 1)
В статье — не просто список инструментов, а как они сочетаются, какие подводные камни ждут при развёртывании, какие цифры можно ожидать по производительности и как обойти ограничения Llama 8B без облачных кредитов.1. Ollama — локальные LLMOllama запускает большие языковые модели на вашем сервере. Без облака, без API-ключей.Зачем в умном доме: понимание естественного языка. «Включи свет в гостиной» → модель извлекает намерение и сущность, можно передать в HA.Ресурсы:
LoRA не помогла: как мы дообучали Mistral 7B на русском и что в итоге сработало
Каждый раз после созвона происходит одно и то же самое: кто-то открывает чат и пишет «итак, что мы решили?». Дальше — пятнадцать минут на то, чтобы восстановить то, что только что обсуждали час.Я ML-инженер, и эта боль мне была знакома лично. Когда появилась идея автоматизировать протоколирование встреч, казалось, что задача решаемая: берешь Whisper для распознавания речи, хорошую LLM для суммаризации — и готово.
Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения
Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python-разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота-самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram-бота, который: Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API.Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном.
Как я построил «аниме-завод»: систему, которая сама превращает эпизоды в YouTube Shorts
Привет, Хабр!
Почему одного Whisper оказалось недостаточно и как мы создали полноценный сервис распознавания речи
Всем привет! Меня зовут Наталья, я инженер машинного обучения в ЮMoney. Мы уже писали о том,
