Снижение стоимости транскрипции

Когда разработчики впервые пробуют модели транскрипционного ИИ, они часто в восторге. Это похоже на поиск волшебного решения, которое внезапно раскрывает огромный новый потенциал, пока кто-то не взглянет на цифры. Восторг быстро исчезает, когда реальные затраты на интеграцию этих моделей ИИ в бизнес-инфраструктуру становятся очевидными. Магический трюк начинает выглядеть как дорогое хобби. Высококачественное оборудование или сборы за облачные услуги и сложность масштабирования быстро увеличиваются, превращая первоначальное волнение в проверку реальности.

Несмотря на их впечатляющую точность и возможности, хорошие модели транскрипции ИИ представляют собой несколько значительных проблем. Давайте посмотрим на модели Whisper OpenAI, сосредоточившись на их аппаратных требованиях:

Большие модели ИИ предлагают высокую точность, но требуют значительной памяти и вычислительной мощности, что может быть сложным. Это особенно верно для живых транскрипций, где быстрая обработка имеет решающее значение. Большие модели требуют больше времени для обработки звука, что влияет на пользовательский опыт, когда нужны мгновенные результаты.

Чтобы сбалансировать качество и эффективность, поставщики услуг транскрипции SaaS обычно не раскрывают, какие модели ИИ они используют, часто потому, что они пытаются сократить затраты, избегая больших, ресурсоемких моделей.

Тем не менее, более крупные модели очень важны для качества ваших транскрипций. Вы можете прочитать больше об этом здесь:

Давайте посмотрим, сколько времени потребуется для транскрипции Один час предварительно записанной речи с использованием Whisper's large-v3 модель на AWS:

Добавление дополнительных моделей ИИ, которые улучшают транскрипцию, таких как перевод, временные маркировки слов, резюме или диаризация спикера, может еще больше увеличить требования к оборудованию и затраты.

Инструменты транскрипции с открытым исходным кодом сегодня отлично подходят для экспериментов. Они часто собраны блестящими докторантами, пытающимися расширить границы науки о данных. К сожалению, они не готовы к производству для большинства бизнес-требований. Чтобы пользовательское решение работало, предприятиям нужны эксперты по машинному обучению, инженеры облака и много разработчиков Python, и это быстро становится дорогостоящим. Для малого и среднего бизнеса стоимость сбора команды мечты может быть выше, чем само оборудование.

Поддержание пользовательских решений транскрипции ИИ выходит за рамки простой первоначальной настройки и оборудования. Поддержание регулярных обновлений драйверов GPU, патчей безопасности и улучшений модели ИИ добавляет значительные текущие затраты. Кроме того, есть обслуживание облачной инфраструктуры, борьба с отключениями системы, переобучение моделей при изменении данных и обеспечение соблюдения новых правил конфиденциальности данных. Каждый из этих факторов требует времени, опыта и ресурсов, что увеличивает общие затраты на владение.

Создание собственной системы транскрипции может показаться заманчивым, но это сложно. Это включает в себя интеграцию нескольких моделей, оптимизацию скорости и управление масштабируемостью оборудования. Для большинства команд использование установленной платформы, такой как VocalStack, намного более эффективно, экономя время, деньги и головные боли.

Чтобы снизить затраты, разработчики могут попытаться создать индивидуальное решение, адаптированное к их уникальным бизнес-потребностям. Хотя это может быть осуществимо для команд с глубоким опытом в нескольких областях, это не без проблем. Не существует единого подхода к качественной транскрипции. Создание надежной службы транскрипции означает интеграцию нескольких моделей ИИ и управление масштабируемыми облачными услугами, которые могут стать сложными и ресурсоемкими.

Вместо того, чтобы создавать собственное пользовательское решение с нуля, что может быть трудоемким и дорогостоящим, более эффективно использовать платформу VocalStack, которая уже решает эти проблемы. Разработка системы для обработки больших моделей, оптимизации скорости, управления масштабируемостью оборудования и поддержания рентабельности не является тривиальной задачей.

Используя устоявшееся решение, такое как VocalStack, вы можете сосредоточиться на том, что имеет значение - предоставление лучшего опыта транскрипции - без трудоемкого и дорогостоящего процесса создания собственной инфраструктуры. VocalStack занимается всеми тяжелыми задачами: от оптимизации скорости и масштабируемости до управления потребностями оборудования. Это позволяет вам пропустить головные боли и погрузиться прямо в предоставление беспрепятственной, высококачественной услуги транскрипции. Представьте себе свободу инноваций без беспокойства о сложных задачах в заднем плане - это то, что предлагает VocalStack.

Кстати, в без дополнительных расходов,VocalStack использует разнообразные модели ИИ для значительного улучшения качества каждая транскрипция.- Да.

Подробнее читайте на www.vocalstack.com/business

Если вы разработчик и не возражаете забить себе руки в грязь, почему бы не попробовать модели с открытым исходным кодом Whisper? Иди к Репозиторий OpenAI's Whisper GitHub и экспериментировать с различными размерами моделей. (Осторожно: более крупные модели могут привести к перегреву вашей машины, если у вас нет специализированной графической карты).

После нескольких тестовых транскрипций с Whisper на вашей локальной машине, вы можете начать идентифицировать несколько проблем с использованием Whisper вручную. Например, масштабируемость может быть дорогостоящей, а Whisper по умолчанию не оптимизирован для живых транскрипций, что требует дополнительных пользовательских решений.

Не волнуйся, VocalStack прикроет тебе спину! Загрузите VocalStack JavaScript SDK и транскрипция станет легкой: