Транскрибация лекций, автоматические конспекты и поиск по видеоархиву
Распознавание речи с терминологией дисциплин, конспекты, субтитры и семантический поиск по архиву лекций.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Университет за семестр записывает тысячи часов лекций, вебинаров и защит, но этот архив почти не используется: найти нужный фрагмент невозможно, конспекты студенты ведут вручную, а для слабослышащих и иностранных студентов материал недоступен. Преподаватели повторяют одно и то же из года в год, тратя время, которое могло бы пойти на обновление курса.
Облачные сервисы транскрибации плохо справляются с терминологией по узким дисциплинам, ошибаются на формулах и именах, а передача аудио с закрытых занятий и защит диссертаций вовне нежелательна. Запросы студентов с особыми потребностями на текстовые версии занятий приходится закрывать вручную.
Что делает ИИ
Whisper / NeMopyannotevLLMElasticsearch / QdrantFFmpeg
Локальный конвейер обработки записей: распознавание речи с адаптацией к словарю дисциплины, разделение говорящих, выделение структуры лекции, генерация конспекта и вопросов для самопроверки. Результат публикуется в LMS рядом с видео с навигацией по темам.
- Пакетная транскрибация архива и потоковая для новых записей.
- Словари терминов по кафедрам, коррекция формул и латинских обозначений.
- Разбиение на главы, ключевые тезисы, глоссарий, тесты по лекции.
- Семантический поиск по всему архиву: «где объясняли теорему Байеса».
- Субтитры и перевод для иностранных студентов.
Какие данные нужны
- Записи лекций, вебинаров, защит
- Словари терминов по дисциплинам
- Расписание и привязка записей к курсам
- Презентации лекторов для сопоставления
Какая инфраструктура нужна
Профиль «ai», масштаб «desk». Распознавание речи моделью класса Whisper large на современном GPU идёт в 20–50 раз быстрее реального времени, поэтому одна рабочая станция обрабатывает семестровый архив за несколько дней, а новые записи — в течение часа после занятия. W9 с RTX PRO 6000 Blackwell (96 ГБ) из раздела рабочие станции совмещает ASR, диаризацию и LLM для конспектов на одной карте. При потоке в сотни занятий в день на несколько корпусов ставят сервер R7 ULTRA на H200 NVL из раздела GPU-серверы, который также обслуживает семантический поиск по архиву для тысяч студентов. Хранилище — сетевое, под видео от 50 ТБ. Поставка в Россию и страны СНГ. Обработка идёт ночью по расписанию, не мешая другим задачам станции.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Образование и наука»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.