Есть ряд платных решений по переводу речи в текст (Automatic Speech Recognition). Сравнительно малыми усилиями можно сделать свое решение, — обучить на целевых данных end2end модель (например, из фреймворка NeMo от NVIDIA) или гибридную модель типа kaldi. Сверху понадобится добавить расстановку пунктуации и денормализацию для улучшения читаемости ("где мои семнадцать лет" → "Где мои 17 лет?").
Модель заслуживает внимания так как умеет делать очень много "из коробки". Давайте разберемся подробнее как она устроена и научимся ей пользоваться.
Недавно в открытый доступ была выложена мультиязычная модель whisper от OpenAI. Попробовал ее large вариант на нескольких языках и расшифровал 30 выпусков "Своей игры". Результат понравился, но есть нюансы. Модель транскрибирует тексты вместе с пунктуацией и капитализацией, расставляет временные метки, умеет генерировать субтитры и определять язык. Языков в обучающем датасете порядка ста. Чтобы прикинуть по качеству, нужно посмотреть на их распределение — данных на 100 часов и более было лишь для 30 языков, более 1000 ч. — для 16, ~10 000 часов — у 5 языков, включая русский.
