Намаляване на разходите за транскрипция

Когато разработчиците за първи път изпробват модели на изкуствен интелект за транскрипция, те често са развълнувани. Чувствам се като да намеря магическо решение, което внезапно отключва огромен нов потенциал, докато някой не изчисли числата. Вълнението бързо избледнява, когато истинските разходи за интегриране на тези модели на изкуствен интелект в бизнес инфраструктурата стават очевидни. Магическият трик започва да прилича на скъпо хоби. Висококачественият хардуер или таксите за облачни услуги и сложността на мащабирането се натрупват бързо, превръщайки първоначалната вълнение в проверка на реалността.

Въпреки впечатляващата си точност и възможности, добрите модели на изкуствен интелект за транскрипция представляват няколко значими предизвикателства. Нека погледнем моделите на OpenAI, съсредоточени върху техните хардуерни изисквания:

Големите модели на изкуствен интелект предлагат голяма точност, но се нуждаят от значителна памет и изчислителна мощност, което може да бъде предизвикателство. Това е особено вярно за живото преписване, където бързата обработка е от решаващо значение. Големите модели отнемат повече време за обработка на аудио, което оказва влияние върху потребителското преживяване, когато са необходими незабавни резултати.

За да се балансира качеството и ефективността, доставчиците на услуги за транскрипция SaaS обикновено не разкриват кои модели на изкуствен интелект използват, често защото се опитват да намалят разходите, като избягват големи, ресурсно интензивни модели.

Въпреки това, по-големите модели са много важни за качеството на вашите транскрипции. Можете да прочетете повече за това тук:

Да видим колко време ще отнеме да се препише 1 час предварително записана реч, използвайки Whisper's large-v3 модел на AWS:

Добавянето на допълнителни модели на изкуствен интелект, които подобряват транскрипцията като превод, часови маркировки на думи, обобщение или диаризация на говорителя, може допълнително да увеличи изискванията и разходите за хардуер.

Инструментите за транскрипция с отворен код днес са чудесни за експериментиране. Те често са събрани от блестящи докторанти, които се опитват да раздвижат границите на науката за данните. За съжаление те не са готови за производство за повечето бизнес изисквания. За да работи персонализирано решение, на бизнеса му трябват експерти по машинно обучение, инженери в облака и много разработчици на Python, а това бързо става скъпо. За малките и средните предприятия, разходите за сглобяване на този екип от мечти могат да бъдат по-високи от самия хардуер.

Поддържането на персонализирани решения за транскрипция на изкуствен интелект е повече от първоначалната настройка и хардуер. Поддържането на редовни актуализации на драйверите на GPU, поправки за сигурност и подобрения на модела на изкуствения интелект добавя значителни текущи разходи. Освен това, има поддръжка на облачната инфраструктура, справяне с прекъсвания на системата, преквалифициране на моделите, когато данните се развиват, и осигуряване на съответствие с новите правила за поверителност на данните. Всеки от тези фактори изисква време, експертиза и ресурси, което увеличава общите разходи за собственост.

Изграждането на собствена система за транскрипция може да изглежда изкушаващо, но е сложно. Това включва интегриране на множество модели, оптимизиране на скоростта и управление на мащабируемостта на хардуера. За повечето отбори, използването на установена платформа като VocalStack е много по-ефективно - спестяване на време, пари и главоболие.

За да намалят разходите, разработчиците могат да се опитат да създадат персонализирано решение, приспособено за техните уникални бизнес нужди. Въпреки че това може да бъде осъществимо за екипи с дълбок опит в няколко области, не е без предизвикателства. Няма единствен подход към качествената транскрипция. Създаването на стабилна услуга за транскрипция означава интегриране на множество модели на изкуствен интелект и управление на мащабируеми облачни услуги, които могат да станат сложни и ресурсоемки.

Вместо да изграждате собствено решение от нулата, което може да отнеме много време и пари, е по-ефективно да използвате платформата на VocalStack, която вече решава тези предизвикателства. Разработването на система за обработка на големи модели, оптимизиране на скоростта, управление на скалируемостта на хардуера и поддържане на икономията не е тривиално.

Използвайки установено решение като VocalStack, можете да се съсредоточите върху това, което е важно - предоставяне на най-доброто преживяване на транскрипция - без трудоемкия и скъп процес на изграждане на собствена инфраструктура. VocalStack се занимава с цялата тежка работа: от оптимизиране на скоростта и мащабируемостта до управление на хардуерните нужди. Това ви позволява да пропуснете главоболието и да се потопите директно в предоставянето на безпроблемна, висококачествена услуга за транскрипция. Представете си свободата да иновации, без да се притеснявате за сложни backend предизвикателства - това е, което VocalStack предлага.

Между другото, в без допълнителни разходи,VocalStack използва разнообразен спектър от модели на изкуствен интелект, за да подобри значително качеството на всяка транскрипция.- Какво?.

Прочетете повече на www.vocalstack.com/business

Ако сте разработчик и нямате нищо против да си изцапате ръцете, защо не опитате моделите с отворен код на Whisper? Отиди на... Репозиториумът на OpenAI Whisper GitHub и експериментирайте с различните размери на моделите. (Предупреждение: по-големите модели могат да причинят прегряване на машината, ако нямате специализирана графична карта).

След няколко тестови транскрипции с Whisper на местната ви машина, може да започнете да идентифицирате няколко предизвикателства при ръчното използване на Whisper. Например мащабируемостта може да бъде скъпа, а Whisper не е оптимизиран за живо транскрипция по подразбиране, което изисква допълнителни персонализирани решения.

Не се притеснявай, VocalStack те пази! Изтеглете VocalStack JavaScript SDK и транскрипцията става лесен: