✅ Решения

← К оглавлению урока

⚡ Кратко

Whisper распознаёт речь, видео добавляет временную ось, а мультимодальный pipeline связывает несколько моделей в наблюдаемую цепочку шагов.

Часть 1. Ответы

  1. Speech-to-Text — преобразование речи в текст. Whisper получает аудио и возвращает транскрипт.
  2. ffmpeg нужен для чтения и преобразования аудио/видео форматов в формат, пригодный для модели.
  3. Видео сложнее изображения, потому что содержит много кадров, движение, временные связи, звук и часто текст.
  4. Задачи: классификация видео, детекция и трекинг объектов, распознавание действий, сегментация, генерация видео.
  5. Pipeline — последовательность шагов, где результат одной модели становится входом для следующей.
  6. Промежуточные результаты нужны для отладки: можно понять, где появилась ошибка, и не запускать дорогие шаги заново.

Часть 2. Эталон эксперимента Whisper

ФайлУсловияМодельРезультатКомментарий
clean_ru.wavЧистая речь, русскийbaseПочти без ошибокХороший baseline.
noise_ru.wavФоновый шумbaseОшибки в отдельных словахНужна лучшая запись или модель крупнее.
fast_en.wavБыстрая речь, английскийbaseПропущены словаПопробовать small и указать язык.

Часть 3. Пример pipeline для видео

Сценарий: запись учебного вебинара.

  1. Извлечь аудио через ffmpeg.
  2. Получить транскрипт Whisper.
  3. Нарезать транскрипт по временным сегментам.
  4. Передать сегменты в LLM для краткого summary.
  5. Сохранить таймкоды и темы, чтобы по видео можно было искать нужный момент.

Часть 4. Эталонная структура отчёта

# report.md
## Аудио
- Источник:
- Длительность:
- Язык:
- Модель Whisper:

## Транскрипт
Исходный текст модели:

## Ошибки
- Что распознано неверно:
- Возможная причина:

## Pipeline
- Шаг 1:
- Шаг 2:
- Шаг 3:

## Вывод
Что улучшить в записи, промпте или модели: