Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Машинное обучение, Искусственный интеллект, Open source, macOS, Звук

У меня от трёх до пяти созвонов в день, почти все в браузере: Meet, Яндекс Телемост, ktalk, реже всего Zoom. Детали встреч мне нужны в тексте, иначе договорённости расползаются. Писал я звонки через OBS с захватом экрана, и на самих звонках началось веселье: звук временами жёстко квакал, всё чуть-чуть подвисало. Причину до конца не выяснял, моё предположение - процессор зажирался захватом и перебивал сам разговор; ktalk и браузер тут ни при чём. А экран, как потом дошло, мне вообще был не нужен.

Дальше вторая серия. Расшифровку я гонял своими Python-скриптами: конвертация → транскрибация → диаризация (разметка, кто когда говорил). На встрече с пятью участниками диаризация расставляла голоса крайне плохо, половину фраз всё равно восстанавливал по памяти.

Пошёл искать вариант, чтобы запись не мешала звонку, результат был приличный и всё крутилось локально: не хотелось ни отдавать записи в облако, ни платить подписку за минуты. Нашёл платный Audio Hijack, он подкупил лёгкостью и простотой настройки. Потом узнал, что на M-чипе быстрее всего у меня отрабатывает mlx-whisper на MLX: веса large-v3-turbo с Hugging Face, инференс на GPU Mac. Это архитектура Whisper, но рантайм — пакет mlx-whisper и бинарь mlx_whisper, не pip install openai-whisper и не репозиторий openai/whisper. Так собрался стек: Hijack пишет один mp3, mlx_whisper делает VTT, pyannote раскладывает по SPEAKER_XX. На 56-минутном звонке транскрипция заняла около пяти минут. Платный только Hijack — разовая лицензия, без подписки (цену смотрите на сайте Rogue Amoeba). Скрипты выложил в mac-call-transcribe под MIT. Ниже сборка, замеры с двух реальных звонков и грабли; повторяется на любом Mac с M-чипом.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro