Содержание
Какие задачи решает нейросеть при переводе видео в текст
Современный пайплайн перевода видео в текст — это связка из нескольких нейросетей, каждая отвечает за свою часть:
- ASR (Automatic Speech Recognition) — распознаёт речь из аудиодорожки. Главный компонент.
- Source separation — отделяет голос от фоновой музыки и шума
- Diarization — разделяет аудио по говорящим (кто когда говорит)
- Punctuation restoration — расставляет точки, запятые, знаки вопроса
- LLM correction — исправляет смысловые ошибки и неизвестные термины
Разбираем, какие нейросети существуют для каждой задачи и какие лучшие для русского языка.
ASR-модели: кто распознаёт речь
OpenAI Whisper (large-v3)
Лидер 2024-2026. Открытая модель, обученная на 680 000 часов аудио 100+ языках. WER на русском: 5.2%. Используется в WonderScribe и большинстве серьёзных сервисов.
NVIDIA Canary / Parakeet
Промышленные модели NVIDIA. Быстрее Whisper на NVIDIA GPU, но уступают в мультиязычности. На русском качество ниже (WER 7-9%).
Meta Wav2Vec2
Старая модель 2020 года. Требует дообучения на домене. В чистом виде на русском — 12-15% WER. Используется в embedded-решениях.
Yandex SpeechKit
Проприетарный сервис Яндекса. Работает только через API, нельзя развернуть локально. Точность на русском — 7-8%. Для коммерческих задач.
Vosk
Open-source, работает на CPU без GPU. Точность на русском — 10-12%. Подходит для embedded и оффлайн-решений.
Source separation (очистка шума)
Demucs
Нейросеть от Meta, открытый источник. Разделяет аудиодорожку на «голос» и «остальное». Улучшает Whisper на шумных видео на 15-20%.
Spleeter
Популярная модель от Deezer. Чуть быстрее Demucs, но качество разделения ниже.
Diarization (разделение спикеров)
pyannote/speaker-diarization-community-1
VBx кластеризация, open-source. Определяет до 10 спикеров в аудио. Используется в WonderScribe. На 2-спикерных записях показывает точность 95%+.
Сравнение полного пайплайна
| Решение | ASR | Шум | Диаризация | Пункт. | WER рус |
|---|---|---|---|---|---|
| WonderScribe | Whisper v3 | Demucs | pyannote | RUPunct+LLM | 3-5% |
| Чистый Whisper | Whisper v3 | — | — | Встроенная | 6-9% |
| Yandex SpeechKit | Яндекс | Встроено | Доп. услуга | Встроенная | 7-8% |
| AssemblyAI | Conformer | Встроено | pyannote | Встроенная | 8-10% |
| Google Speech-to-Text | — | Доп. услуга | Встроенная | 8-10% |
Какую нейросеть выбрать под свою задачу
Для качественного перевода видео в текст на русском
→ Whisper large-v3 + Demucs + pyannote + RUPunct. Это работает «из коробки» в WonderScribe.
Для мобильного приложения с оффлайн-режимом
→ Vosk (работает на телефоне без интернета) или whisper.cpp (Whisper на CPU).
Для API в продукт с большим объёмом
→ Whisper self-hosted или Yandex SpeechKit API (если нужна строгая приватность в РФ).
Важные нюансы для русского языка
- Whisper large-v3-turbo — почти такая же точность как large-v3, но в 3.2 раза быстрее. Выбирайте если важна скорость
- Initial prompt сильно помогает на специальных темах — добавьте 20-30 терминов вашей ниши, точность вырастет на 2-3%
- Сегментация аудио — длинное видео лучше разбивать на 5-минутные куски и обрабатывать каждый отдельно
- Постобработка LLM даёт +5% точности на именах собственных и редких терминах
Что будет дальше
Тренды 2026 года:
- Мультимодальные LLM (GPT-4o, Gemini 2) уже могут работать с аудио напрямую — без промежуточной транскрипции
- Real-time распознавание — инференс на уровне реального времени для живых выступлений
- Streaming Whisper — с 2025 года Whisper умеет работать в потоке, расшифровка появляется сразу во время речи
- Домен-специфичные LoRA адаптеры — дообучение Whisper на своих данных без полного fine-tuning, даёт +3-5% точности
Попробуйте лучшие нейросети для видео в текст в одном сервисе — WonderScribe, 30 минут бесплатно.
Попробуйте WonderScribe
30 минут бесплатно, без карты. Экспорт в Word, SRT, VTT и PDF.
