Переименовано из 005 в 006: на master уже есть ADR-005-parakeet-evaluation
от прошлого эксперимента (Opus, отклонение Parakeet), нумерация бы конфликтовала.
Качество замерено независимым agent-judge'ем по методологии ADR-005
на 9 транскриптах (3 файла × 3 backend), а не субъективными пометками
"Отлично/Хорошо" на одном файле, как в первой версии. Артефакты транскриптов
лежат в /mnt/c/ddmitry/Videos/OBS/ для верификации.
Подтверждены три класса проблем Parakeet из ADR-005 (Mm-hmm-редукция,
иноязычные вставки, искажение IT-терминов) на новом наборе файлов
с конкретными цитатами и таймкодами.
Обнаружен новый класс ошибок Whisper medium: галлюцинации на длинных
файлах с тихими фрагментами (до 17 минут потеряно на одном файле,
многоминутные повторы, приписывание несуществующих имён). Не описано
в ADR-005, потому что там были 15-минутные отрывки.
GigaAM v3 подтверждён как лучший backend для русских встреч на CPU
(summary utility 4/5 на всех файлах, единственный без потерь содержания).
Рекомендация в README уточнена: parakeet-v3 для русского не подходит,
openvino-cpu medium — только для встреч ≤30 мин с равномерной громкостью.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- задокументировать результаты сравнения gigaam-v3 vs OpenVINO на CPU.
- Что:
- таблица скорости по 3 файлам (3-5x ускорение).
- сравнение качества русской речи с GPU faster-whisper.
- решение: оставить бэкенд как экспериментальный (--device onnx).
- Проверка:
- просмотр docs/adr/005-onnx-asr-backend.md.
Бенчмарк показал: OpenVINO fp16 даёт 3.7x ускорение, но теряет качество
на русской разговорной речи. CTranslate2 int8_float32 — оптимальный баланс.
Следующий шаг — DirectML бэкенд для AMD Radeon iGPU.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- обработка нескольких файлов за один вызов с загрузкой модели один раз.
- хранение дефолтов (модель, язык, устройство) в .transcriber.toml.
- Что:
- добавлен config.py: поиск .transcriber.toml (CWD → ~/.config), парсинг, валидация, приоритет CLI > конфиг > хардкод.
- рефакторинг transcriber.py: выделены load_model() и _transcribe_file() с TranscribeFileResult для переиспользования модели в батче.
- добавлены expand_globs() с дедупликацией и has_existing_transcript() в utils.py.
- CLI: files: list[Path], --force/-f, prescan-first батч с итоговой статистикой и временем, Status-спиннер для прогресса.
- README: секции батч-режим, конфигурационный файл, --force в таблице опций.
- ADR-002: зафиксированы архитектурные решения (prescan-first, TranscribeFileResult, конфиг без мержа).
- Проверка:
- uv run pytest -q — 94 passed, 1 skipped.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- зафиксировать архитектурное решение по GPU runtime и rejected alternatives,
чтобы не переизобретать отклонённые подходы в будущем.
- Что:
- создан docs/adr/001-cuda-bootstrap.md (контекст, решение, tradeoffs, альтернативы).
- PRD 4.2: исправлено описание CUDA-зависимостей (cuDNN не нужен, cuBLAS из pip).
- plan.md: добавлен выполненный шаг 5.1 со ссылкой на ADR.
- удалены docs/plan-gpu-runtime.md и отчёты ревью (review-stages-*).
- Проверка:
- cat docs/adr/001-cuda-bootstrap.md.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
ddadminandClaude Opus 4.7
Dmitriy DementievandClaude Opus 4.6