Локальная транскрипция больших аудиофайлов

Часы записей — в готовый текст, без лимитов облачных сервисов.

Голос и встречи · Документы

Репозиторий на GitHub (GitHub)

Результат

Около 60 часов лекций обработаны примерно за 5 часов на GPU

О проекте

Решение автоматически расшифровывает большие подборки аудиозаписей на вашем компьютере. Вы добавляете записи и запускаете обработку — система распознаёт речь с ускорением на видеокарте NVIDIA и сохраняет отдельный текст для каждого файла. Подходит в том числе для лекций продолжительностью более двух часов: разбивать их на части не нужно.

После первоначальной настройки распознавание работает полностью офлайн. Аудио не требуется отправлять во внешние сервисы, а объём работы не ограничивается подпиской или квотами API. В одном из запусков около 60 часов лекций были обработаны примерно за 5 часов на GPU.

Для дальнейшей работы с текстом предусмотрен дополнительный сценарий: готовая расшифровка передаётся в n8n, AI выделяет главное, структурирует материал и автоматически оформляет его как статью в Google Docs.

Как это работает

  1. Аудиозаписи
  2. Локальное распознавание речи на GPU
  3. Текстовые расшифровки

Дополнительно

  1. Текст лекции
  2. AI-обработка и структурирование
  3. Готовый документ в Google Docs

Возможности

  • Пакетная обработка множества записей без ручного запуска для каждого файла.

  • Расшифровка длинных аудио без предварительного разбиения.

  • Локальное распознавание без отправки аудио в облако.

  • Настройка языка распознавания или автоматическое определение.

  • Преобразование расшифровок в структурированные заметки и статьи через дополнительный AI-сценарий.

Где может применяться

  • Образование — расшифровка лекций и подготовка учебных материалов.
  • Исследовательские команды — работа с аудиоархивами и интервью.
  • Корпоративное обучение — перевод записей занятий в материалы базы знаний.
  • Редакции и авторы — подготовка текстовой основы из подкастов и бесед.

Технологии

  • Python
  • Faster Whisper
  • NVIDIA CUDA
  • FFmpeg
  • n8n
  • LLM
  • Google Docs

Другие проекты

Все проекты

Голос и встречи · Автоматизация тестирования и QA

Голосовой отчёт об ошибках

Расскажите об ошибке в Telegram — получите оформленный отчёт и задачу в Jira.

Голосовые заметки тестировщика превращаются в структурированные баг-репорты на английском языке.

Результат Формирование баг-репорта за 60 секунд

  • Telegram
  • n8n
  • OpenAI
  • Google Sheets
  • Google Docs
  • +1

AI-ассистенты и Telegram-боты · Документы

YouTube → текст в Telegram

Когда удобнее прочитать, чем посмотреть: отправьте ссылку на видео и получите готовый для чтения текст.

Telegram-бот превращает расшифровку YouTube-видео в связный, аккуратно оформленный текст.

  • n8n
  • Telegram
  • OpenAI
  • YouTube-Transcript.io

AI-ассистенты и Telegram-боты · Голос и встречи

AI-диктовка в Telegram

Надиктуйте сообщение — получите аккуратный текст, готовый к отправке.

Голосовые сообщения превращаются в отредактированный текст прямо в Telegram.

  • n8n
  • Telegram
  • Whisper
  • GPT-4.1

Начните с одного процесса.

Опишите, что сейчас делается вручную, какие данные задействованы и какой результат вы хотите получить. Техническое задание или выбранная модель для начала не нужны.

Пожалуйста, не передавайте коммерческую тайну, исходный код или чувствительные персональные данные до подписания NDA (соглашения о неразглашении).