Зменшення витрат на транскрипцію

Коли розробники вперше пробують моделі транскрипційного ШІ, вони часто захоплюються. Це схоже на пошук чарівного рішення, яке раптом відкриває величезний новий потенціал, поки хтось не розрахує цифри. Захоплення швидко зникає, коли реальні витрати на інтеграцію цих моделей штучного інтелекту в бізнес-інфраструктуру стають очевидними. Магічний трюк починає виглядати більше як дороге хобі. Висококласні апаратні засоби або платіж за хмарні послуги та складність масштабування швидко збільшуються, перетворюючи початкове хвилювання на перевірку реальності.

Незважаючи на їх вражаючу точність і можливості, хороші моделі штучного інтелекту транскрипції представляють кілька значних проблем. Давайте подивимося на моделі Whisper OpenAI, зосередившись на їхніх хардуерних вимогах:

Великі моделі ШІ пропонують велику точність, але потребують значної пам'яті та обчислювальної потужності, що може бути складною задачею. Це особливо стосується живих транскрипцій, де швидка обробка має вирішальне значення. Великі моделі витрачають більше часу на обробку аудіо, що впливає на досвід користувача, коли потрібні миттєві результати.

Для балансу між якістю та ефективністю, постачальники послуг транскрипції SaaS, як правило, не розкривають, які моделі ШІ вони використовують, часто тому, що вони намагаються скоротити витрати, уникаючи великих, ресурсозатратних моделей.

Однак більші моделі дуже важливі для якості ваших транскрипцій. Ви можете прочитати більше про це тут:

Давайте подивимося, скільки часу займе транскрипція 1 година Заздалегідь записана мова, використовуючи Whisper's large-v3 модель на AWS:

Додавання додаткових моделей ШІ, які покращують транскрипцію, таких як переклад, часові марки слів, резюме або діаграму спікера, може ще більше збільшити вимоги до апаратного забезпечення та витрати.

Інструменти транскрипції з відкритим кодом сьогодні чудово підходять для експериментів. Їх часто збирають блискучі докторанти, які намагаються розширити межі науки про дані. На жаль, вони не готові до виробництва для більшості бізнес-вимог. Щоб індивідуальне рішення працювало, підприємствам потрібні експерти з машинного навчання, хмарні інженери та багато розробників Python, і це швидко стає дорогим. Для малого та середнього бізнесу вартість створення команди мрій може бути вищою, ніж сам апаратний склад.

Підтримка індивідуальних рішень транскрипції ШІ виходить за рамки початкової установки та апаратного забезпечення. Постійно підтримувати регулярні оновлення драйверів GPU, патчі безпеки та поліпшення моделей штучного інтелекту додає значні постійні витрати. Крім того, є технічне обслуговування хмарної інфраструктури, боротьба з відключеннями системи, переобучення моделей, коли дані розвиваються, і забезпечення дотримання нових правил конфіденційності даних. Кожен з цих факторів вимагає часу, досвіду та ресурсів, що збільшує загальну вартість власності.

Будівництво власної системи транскрипції може здатися спокусливим, але це складно. Це включає в себе інтеграцію декількох моделей, оптимізацію швидкості та управління масштабованістю апаратного забезпечення. Для більшості команд використання встановленої платформи, такої як VocalStack, набагато ефективніше - заощаджує час, гроші та головний біль.

Щоб знизити витрати, розробники можуть спробувати створити індивідуальне рішення, адаптоване до їх унікальних бізнес-потреб. Хоча це може бути можливим для команд з глибоким досвідом у кількох областях, це не без викликів. Немає єдиного підходу до якісної транскрипції. Створення надійної служби транскрипції означає інтеграцію декількох моделей ШІ та управління масштабованими хмарними службами, які можуть стати складними і ресурсомісткими.

Замість того, щоб будувати власне рішення з нуля, що може бути трудомістким і дорогим, ефективніше використовувати платформу VocalStack, яка вже вирішує ці проблеми. Розробка системи для обробки великих моделей, оптимізації швидкості, управління масштабованістю апаратного забезпечення та підтримки економічної ефективності не є тривіальною.

Використовуючи встановлене рішення, таке як VocalStack, ви можете зосередитися на тому, що має значення - надання найкращого досвіду транскрипції, без трудомісткого і дорогого процесу створення власної інфраструктури. VocalStack займається всіма важкими справами: від оптимізації швидкості та масштабованості до управління потребами в апаратному забезпеченні. Це дозволяє вам пропустити головний біль і зануритися прямо в надання безперебійної, високоякісної послуги транскрипції. Уявіть собі свободу інновацій, не турбуючись про складні проблеми з заднім кінцем - це те, що пропонує VocalStack.

До речі, в без додаткових витрат,VocalStack використовує різноманітні моделі ШІ для значного підвищення якості. кожна транскрипція.- Так.

Читайте більше на www.vocalstack.com/business

Якщо ви розробник і не заперечуєте, що вам потрібно забивати руки, чому б не спробувати моделі відкритого коду Whisper? Проїжджайте до Репозиторій OpenAI's Whisper GitHub і експериментувати з різними розмірами моделей. (Попередження: більші моделі можуть призвести до перегріву машини, якщо у вас немає спеціалізованої графічної карти).

Після кількох тестових транскрипцій з Whisper на локальній машині, ви можете почати ідентифікувати кілька проблем з ручним використанням Whisper. Наприклад, масштабованість може бути дорогою, а Whisper не оптимізований для прямих транскрипцій за замовчуванням, що вимагає додаткових індивідуальних рішень.

Не хвилюйтеся, VocalStack підтримує вас! Завантажіть VocalStack JavaScript SDK, і транскрипція стане легкою: