احتاج المديرون إلى نصوص الاجتماعات للملاحظات وعناصر المتابعة، لكن لم يكن مسموحًا بإرسال النقاشات السرية إلى خدمات الذكاء
الاصطناعي العامة، كما أن التفريغ اليدوي يستغرق وقتًا.
أنشأنا تطبيق سطح مكتب لـ macOS وWindows باستخدام Tkinter/ttk. يستخدم Apple Silicon MLX Whisper، بينما يستخدم Mac بمعالج Intel وWindows Faster Whisper مع CTranslate2 على CPU. يختار المستخدم الملف واللغة وصيغة الإخراج TXT/SRT. تحافظ المهام الخلفية على استجابة الواجهة وتعرض التقدم والأخطاء بالتفصيل. عند التشغيل الأول تُنزّل التبعيات والنموذج؛ وبعد ذلك يجري التفريغ محليًا.
تتضمن الحزمة Python 3.10+ وHugging Face Hub لتنزيل النماذج وتخزينها مؤقتًا وFFmpeg لفك ترميز الصوت/الفيديو (ويُثبّت عبر Homebrew عند الحاجة على macOS). يستخدم Apple Silicon mlx-community/whisper-large-v3-turbo؛ ويستخدم وضع CPU Faster Whisper وCTranslate2 وlarge-v3-turbo. يُحسب تقدم تنزيل النموذج بترجيح أحجام الملفات حتى لا تعود النسبة إلى البداية بين الملفات. تجري المعالجة في خيوط عاملة مع قائمة أحداث GUI؛ وتعرض الأخطاء المخرجات الملتقطة وتتبع Python كاملًا قابلًا للنسخ.
وفقاً لمواد الحالة، يستغرق تفريغ اجتماع مدته ساعة 3–5 دقائق بدلاً من 1–2 ساعة من العمل اليدوي. تُعالج الملفات الصوتية محلياً؛ وتشير المواد أيضاً إلى توفير 6–8 ساعات أسبوعياً للفريق في إعداد محاضر الاجتماعات.
| المؤشر | النتيجة |
|---|---|
| تفريغ تسجيل مدته ساعة | 1–2 ساعة يدوياً → 3–5 دقائق آلياً |
| الصوت المرسل إلى خدمات خارجية | 0 بايت |
| إعداد محاضر الاجتماعات للفريق أسبوعياً | 6–8 ساعات → دقائق للمراجعة |
| Windows دون GPU | المعالجة على CPU (CTranslate2) |
ترد بيانات السرعة وتوفير الوقت في مواد الحالة؛ ويعتمد الأداء الفعلي على التسجيل والحاسوب.