Офлайн Whisper Гід: Чому Локальний ШІ Випередив Хмару

Whisper Notes: професійна офлайн транскрипція

Рівняння затримки змінилося

Хмарна транскрипція має фіксований мінімум затримки: завантаження аудіо + черга сервера + інференс моделі + завантаження результату. Навіть за ідеальних мережевих умов це означає кілька секунд затримки туди-назад. При нестабільній мережі це можуть бути десятки секунд.

Локальний інференс усуває ці змінні. Whisper Large-v3 Turbo на Apple Silicon забезпечує потокову транскрипцію майже в реальному часі під час розмови. Жодного очікування завантаження, мережевого джиттера чи черг сервера.

Наші виміри: На M1 MacBook Air Large-v3 Turbo обробляє аудіо в 9-10 разів швидше за швидкість відтворення. 10-хвилинний запис транскрибується приблизно за 63 секунди. Це не пікова продуктивність, а стабільна, відтворювана пропускна здатність.

Апаратно-адаптивна архітектура

Не всі пристрої можуть запускати одну й ту саму модель. Це не обмеження — це навмисне інженерне рішення.

Mac (Large-v3 Turbo, 809 мільйонів параметрів)

MacBook та Mac мають постійне живлення, активне охолодження та достатню пам'ять. Це дозволяє запускати повну Large-v3 Turbo — модель, яка зберігає точність Large-v3 при збільшенні швидкості інференсу в 4-5 разів. Ви отримуєте точність хмарного рівня з локальною швидкістю.

iPhone (оптимізовані варіанти Whisper)

Мобільні чіпи працюють в умовах обмежень потужності та тепловиділення. Ми розгортаємо оптимізовані для Neural Engine варіанти Whisper, що зберігають відмінну точність в межах потужності батареї. Компроміс зрозумілий: менший розмір моделі порівняно з Large-v3 Turbo, але без мережевої затримки та стабільна точна робота на телефоні.

Цей апаратно-адаптивний підхід означає, що кожен пристрій запускає оптимальну модель, яку він може ефективно виконувати. Не "одна модель скрізь", а "правильна модель для кожного пристрою".

Конфіденційність — це архітектура, а не функція

Більшість хмарних сервісів транскрипції мають політику конфіденційності, що обіцяє захист ваших даних. Але архітектура робить політику конфіденційності неважливою.

Щойно аудіо проходить через мережу, ви втрачаєте контроль над ним. Воно може бути залогованим, закешованим, використаним для навчання, викликаним судовим наказом. Навіть з найкращими намірами політики, сам факт існування даних на сервері створює поверхню для атаки.

Локальна обробка усуває цю поверхню атаки. Записи не залишають ваш пристрій. Жодних логів передачі, серверного зберігання, можливості доступу третіх сторін. Це не про довіру нам — це про усунення необхідності довіри.

Практичний вплив: Медичні працівники, юристи, журналісти — будь-хто, хто працює з конфіденційними розмовами — більше не потребує компромісу між зручністю транскрипції та обов'язками конфіденційності. Офлайн архітектура робить можливим і те, і інше.

Коли хмара все ще має сенс

Наша позиція щодо локального пріоритету базується на інженерії, а не на догмі. Є сценарії, де хмарні рішення все ще мають сенс:

• Багатокористувацька співпраця в реальному часі: Якщо 10 людям потрібно одночасно бачити транскрипцію в реальному часі, спільний сервер є обґрунтованим архітектурним вибором.
• Старі пристрої з обмеженою пам'яттю: Якщо пристрій не може вмістити файли моделі, хмара є можливою альтернативою.
• Спеціалізовані мовні моделі: Надзвичайно нішеві мови чи діалекти можуть мати лише хмарні моделі.

Однак для особистих записів, нотаток зустрічей, голосових нотаток, інтерв'ю — більшості випадків використання для більшості людей — локальна обробка перевершує за затримкою, конфіденційністю та надійністю.

Правда про точність

Поширена хибна думка: більші хмарні моделі означають вищу точність. У 2022 році так і було. Зараз — ні.

Whisper Large-v3 Turbo — це дистильована модель, яка вчиться у повної Large-v3, зберігаючи точність при зменшенні обчислювальних вимог. На стандартних бенчмарках вона досягає порівнянного рівня помилок слів з повною моделлю, при цьому швидкість інференсу в 4-5 разів вища.

Чесне обмеження: Перемикання коду (змішування кількох мов в одному записі) все ще залишається викликом. Модель автоматично не вчить ваш словник; ви повинні сказати їй, що вона почує.

Порівняння економічних моделей

Хмарна транскрипція на основі підписки має постійні витрати — оплата за хвилину або щомісячна плата. Це здається дешевим для випадкових користувачів, але швидко накопичується для активних.

Економіка локальної обробки інша: одноразова покупка (наша ціна $4.99), потім майже нульові граничні витрати. Додаткова вартість 10-хвилинного запису та 10-годинного запису однакова: нуль.

Це не про те, що "дешево" — це про передбачуваність моделі витрат. Коли інструмент не стягує плату за використання, ви вільніше його використовуєте.

Практичні функції

Кожна функція, яку ми створюємо, є відповіддю на спостережувану проблему:

Віджет екрану блокування

Ми помітили, що найцінніші записи часто потрібні несподівано — раптова ідея, випадкова розмова, неочікуваний важливий дзвінок. Запис одним дотиком з екрану блокування усуває цей бар'єр.

Початкові підказки (власний словник)

Whisper чудово працює із загальним контентом, але кожна галузь має терміни, які він не розпізнає. Медична термінологія, юридичний жаргон, внутрішні назви, технічні абревіатури. Початкові підказки дозволяють заздалегідь сказати моделі: "ці слова з'являться, розпізнайте їх правильно".

Налаштуйте спеціалізовану термінологію для підвищення точності розпізнавання

Абзаци з мітками часу

Цінність довгих записів часто полягає в конкретних сегментах. Без міток часу вам доведеться прослухати весь запис, щоб знайти те одне речення. З клікабельними мітками часу ви можете перейти безпосередньо до потрібної частини.

Точна локалізація за мітками часу, швидкий перехід

Масовий експорт

Дослідники, журналісти, юристи часто обробляють десятки записів одночасно. Експорт по одному — неприйнятний робочий процес. Масові операції роблять це практичним.

Багатомовність: 80+ мов

Навчальні дані Whisper охоплюють 99 мов, але глибина покриття різна. Основні мови — англійська, китайська, іспанська, німецька, японська — мають великий обсяг навчальних даних і дуже високу точність. Менш поширені мови можуть працювати трохи гірше, але зазвичай залишаються придатними для використання.

Висновок: Інженерний вибір

Ми створили Whisper Notes, тому що локальний ШІ інференс перевершує хмару для транскрипції мовлення — за затримкою, конфіденційністю, надійністю та вартістю. Це не про те, що ми "проти хмари" або "віримо в локальний пріоритет". Це про визнання того, що технічні умови змінились, і створення інструментів на цій основі.

Whisper Large-v3 Turbo на Mac та оптимізована модель на iPhone представляють оптимальний баланс того, що сучасне апаратне забезпечення може реально виконувати. Коли апаратне забезпечення продовжить розвиватись — а це станеться — ми розгорнемо більші моделі. Але навіть сьогодні локальна обробка достатня для більшості завдань транскрипції мовлення і перевершує за ключовими показниками.

Якщо цей архітектурний підхід відповідає вашим потребам, ви можете спробувати його нижче.

Завантажити з App Store