تخطَّ إلى المحتوى
EN
كل المشاريع

cohere-transcribe

تفريغ عربي/إنجليزي عالي الإنتاجية، بمعالجة دفعية سليمة.

الدور
مساهم
السنة
2026
الحالة
يعمل الآن
الفئة
الذكاء الاصطناعي

حزمة بايثون للتفريغ الدفعي دون اتصال بنموذج Cohere للتعرف على الكلام بحجم ملياري معامل للعربية والإنجليزية: كشف نشاط صوتي محسّن، ومعالجة دفعية لملفات متعددة على المعالج الرسومي بذاكرة محدودة، وإخراج ترجمات وطوابع زمنية اختيارية على مستوى الكلمة.

نظرة عامة

تفريغ ملف واحد مسألة محلولة. أما تفريغ مجلد فيه مئات الملفات دون نفاد ذاكرة المعالج الرسومي، ودون إنفاق معظم زمن التشغيل على الصمت، فليس كذلك.

تعالج الحزمة الملفات المفردة والمسارات المتعددة والمجلدات المتشعبة بمعالجة دفعية محدودة الذاكرة، وتستطيع إعادة النتائج مباشرة أو إخراج نص عادي أو ترجمات بتوقيت تقريبي للمقاطع أو ترجمات بتوقيت على مستوى الكلمة.

بُني بـ

  • Python
  • Silero VAD
  • GPU batching
  • SRT / VTT
  • Hugging Face

أين تجده

التحديات

معظم التسجيل صمت

المشكلة

تمرير الصوت الخام إلى النموذج يُنفق حصة كبيرة من الحوسبة على تفريغ الصمت، وهذا السبب الرئيسي لضعف الإنتاجية على الملفات الطويلة.

الحل

يقسّم كشف نشاط الصوت الكلام أولًا، فلا يصل النموذج إلا الكلام. ثم تُبنى المعالجة الدفعية حول تلك المقاطع لا حول حدود الملفات.

النتائج

  • تفريغ دفعي على مستوى المجلدات بذاكرة محدودة وإخراج ترجمات.