💙 Расшифровка аудио: от стенографов до нейросетей
В блоге Таймлист вышла статья — о том, как технологии транскрибации прошли путь от ручной стенографии до современных AI-систем и почему сегодня это уже не «удобная опция», а рабочий инструмент для бизнеса.
В статье подробно разбираем:
💙 Как всё начиналось
От стенографистов на совещаниях до первых программ 90-х, которые часто ошибались. И почему настоящий прорыв произошёл только с развитием нейросетей и глубокого обучения.
💙 Сколько времени компании теряют без автоматизации
До внедрения транскрибации сотрудники могут тратить до 5 часов в неделю на разбор встреч — это около 20 часов в месяц на человека. В масштабе команды — сотни и тысячи часов.
Что умеют современные системы
Сегодня это не просто «перевод звука в текст». Важны:
💙 диаризация (кто именно говорил),
💙 автоматическая пунктуация,
💙 распознавание чисел и терминов,
💙 таймкоды и быстрый переход к фрагменту записи,
💙 поиск по тексту,
💙 саммаризация с выделением решений и задач.
Фактически запись встречи превращается в структурированный рабочий документ.
Человек или AI?
Мы провели сравнение:
💙 3 часа 20 минут у профессионального транскрибатора
💙 18 минут у системы
Разница в качестве — около 5%, при этом автоматизация в разы дешевле и масштабируется без потери стабильности.
Почему мы сделали собственную систему
Корпоративные встречи — это конфиденциальные данные, гибридные форматы, шум, специфическая терминология и аббревиатуры. Готовых решений оказалось недостаточно.
Пришлось собирать собственный датасет, дообучать модель, внедрять шумоподавление и пост-обработку. В результате точность по техническим терминам выросла в 2–3 раза.
💙 Плюс — практические советы, которые позволяют повысить качество расшифровки на 30–40% без смены оборудования.
Если вы записываете совещания, интервью, лекции или подкасты — эта статья поможет понять, какое решение подойдёт именно вам и как извлечь максимум пользы из транскрибации.
