Почему Speakr — не очередной враппер для Whisper
Открываю GitHub. Вижу десяток проектов с приставкой "whisper-". Большинство — интерфейсы для одного и того же движка. Speakr v0.8.0 делает две вещи, которые меняют правила игры: диарзацию без GPU и готовый REST API для автоматизации.
Диарзация — это разделение текста по говорящим. "Speaker 1", "Speaker 2" вместо сплошного монолога. Whisper этого не умеет. WhisperX — умеет, но требует GPU. Speakr делает диарзацию на CPU.
Что внутри v0.8.0
Разработчик собрал пазл из проверенных компонентов, но сделал это правильно:
- WhisperX для транскрипции — тот же Whisper, но с временными метками и возможностью диарзации
- Питоновская магия для CPU — диарзация работает без видеокарты, хоть и медленнее
- REST API с Swagger — не нужно писать скрипты, достаточно curl или Postman
- JWT-токены — если вдруг решите открыть доступ не всем
- Интеграция с Ollama/LM Studio — транскрипцию можно сразу отправлять в локальную LLM
Сравнение: Speakr против альтернатив
Я тестировал три подхода к локальной транскрипции. Результаты разные:
| Инструмент | Диарзация | API | Требования |
|---|---|---|---|
| Speakr v0.8.0 | Да (CPU) | REST + Swagger | Python, 4GB RAM |
| Чистый Whisper | Нет | Нет | Python, 2GB RAM |
| Whisper + Ollama | Нет | Скрипты | Python, Ollama |
| OpenAI gpt-4o-transcribe | Да | Cloud API | Интернет, $0.006/мин |
Если вам нужна диарзация и вы не хотите платить OpenAI — выбор очевиден. Если диарзация не важна, возможно, подойдет LFM2-2.6B-Transcript или обычный Whisper.
Настройка за 15 минут
Клонируете репозиторий. Устанавливаете зависимости. Запускаете сервер. Никаких танцев с бубном.
1 Установка и первый запуск
Создаете виртуальное окружение (или не создаете — на свой страх и риск). Ставите зависимости из requirements.txt. WhisperX сам подтянет модели при первом запуске. Это займет время и гигабайты.
Модели WhisperX весят от 1.5GB до 10GB. Убедитесь, что на диске есть место. Если нет — выберите tiny или base модель в настройках.
2 Настройка диарзации
В конфиге меняете одну строку: diarization = true. Но есть нюанс — диарзация на CPU работает в 3-5 раз медленнее транскрипции. Минутный аудиофайл обрабатывается 15-30 секунд вместо 5.
3 Интеграция с Ollama
Speakr может отправлять транскрипцию прямо в локальную LLM. Настраиваете endpoint Ollama в конфиге. После транскрипции получаете не просто текст, а суммаризацию, ответы на вопросы, перевод — что угодно.
REST API: автоматизация без программирования
Вот где Speakr вырывается вперед. После запуска сервера получаете Swagger-документацию по адресу /docs. Три основных эндпоинта:
- POST /transcribe — загружаете аудиофайл, получаете JSON с транскрипцией
- GET /jobs/{job_id} — проверяете статус длительной задачи
- POST /summarize — транскрипция + суммаризация за один запрос
Теперь цепочка: записываете подкаст → Dropbox/Google Drive загружает файл → n8n/Zapier ловит вебхук → отправляет файл в Speakr → получает транскрипцию → отправляет в Google Docs. Полная автоматизация, ноль ручной работы.
Для кого Speakr — идеальное решение
Не всем нужна такая сложность. Но если вы попадаете в одну из категорий — попробуйте обязательно:
- Подкастеры — автоматическая расшифровка выпусков с разметкой по гостям
- Журналисты — интервью превращаются в текст с указанием, кто что сказал
- Команды разработчиков — стендапы и митинги архивируются и становятся поискaемыми
- Исследователи — фокус-группы и интервью анализируются локально, без утечки данных
- Юристы — запись встреч с клиентами становится структурированным документом
Если вы работаете с чувствительными данными, локальность — не прихоть, а необходимость. Speakr не отправляет ничего в облака.
Ограничения, которые стоит знать заранее
Идеальных инструментов не бывает. У Speakr есть свои границы:
- Только английский для диарзации — WhisperX отлично определяет говорящих на английском, с другими языками хуже
- CPU диарзация медленная — если обрабатываете часы аудио ежедневно, готовьтесь к ожиданию
- Нет real-time транскрипции — только обработка записанных файлов
- Требует технических навыков — это не приложение с кнопкой «Пуск»
Для real-time сценариев смотрите в сторону AI-приложений для диктовки. Для студийного качества синтеза речи из текста — локальные TTS.
Что дальше? Прогноз на следующие версии
Разработчик активно ведет репозиторий. В планах (или в моих фантазиях):
- Поддержка большего количества аудиоформатов без конвертации
- Веб-интерфейс для загрузки файлов и просмотра результатов
- Интеграция с облачными хранилищами (S3, Backblaze)
- Пакетная обработка папок с файлами
- Поддержка MCP через PlexMCP для подключения к другим инструментам
Самое интересное — если разработчик добавит VAD (Voice Activity Detection) для автоматического разделения длинных записей. Это снизит нагрузку на память и ускорит обработку.
Совет от практика: настройте Speakr на отдельном мини-ПК или стареньком ноутбуке. Оставьте его работать в фоне. Забудьте про транскрипцию как рутинную задачу. Автоматизируйте через API и живите спокойно.
Speakr v0.8.0 — не революция. Это эволюция. Взяли проверенные технологии, добавили недостающие части (API, интеграции), упаковали для реального использования. Те, кто годами мучились с Whisper-скриптами, оценят.
Попробуйте. Худшее, что случится — потратите час на настройку. Лучшее — избавитесь от ручной транскрипции навсегда.
