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
Qwen3.5 на двух V100, reverse SSH вместо Cloudflare в Telegram Mini App: собираю AI-репетитора английского
У меня в углу комнаты стоит сервер с двумя Tesla V100 32GB. Они доcтались мне для другой задачи, которая отвалилась, и полгода стояли мёртвым грузом. Параллельно я в очередной раз пробовал заниматься английским — Simpler, Doalingo, ещё пара продуктов. Хорошие, но мне не подходил формат: я хотел сценарий «открыл телефон дома на семь минут, поговорил, закрыл». Без расписания, без камеры, без поиска тьютора, который понимает мой акцент с пятого раза.Сошлось.
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:
