Juhtidel oli vaja protokollide ja ülesannete teksti, kuid konfidentsiaalseid arutelusid ei saanud avalikele
AI-teenustele saata ning käsitsi transkribeerimine võttis aega.
Loodi macOS-i ja Windowsi rakendus Tkinter/ttk liidesega. Apple Silicon kasutab MLX Whisperit; Intel Mac ja Windows Faster Whisperit koos CTranslate2-ga CPU-l. Kasutaja valib faili, keele ja TXT/SRT-väljundi. Taustatöö hoiab liidese reageerivana ning kuvab edenemise ja üksikasjalikud vead. Esimesel käivitamisel laaditakse sõltuvused ja mudel, hiljem toimub töö kohapeal.
Tehnoloogiline pinu sisaldab Python 3.10+, Hugging Face Hubi mudeli allalaadimiseks ja vahemällu salvestamiseks ning FFmpegi heli/video lugemiseks (vajadusel paigaldatakse macOS-is Homebrew abil). Apple Silicon kasutab mudelit mlx-community/whisper-large-v3-turbo; CPU-režiim kasutab Faster Whisperit, CTranslate2-te ja mudelit large-v3-turbo. Allalaadimise koguprotsent arvestab failide suurust ega alga iga faili puhul uuesti. Töö toimub taustalõimedes GUI sündmuste järjekorraga; veateade sisaldab protsessi väljundit ja kopeeritavat täielikku Pythoni traceback’i.
Juhtumi materjalide järgi transkribeeritakse tunniajane koosolek 3–5 minutiga, mitte 1–2 tunniga käsitsi. Heli töödeldakse kohapeal; materjalides on märgitud ka 6–8 tundi meeskonna protokollimist nädalas.
| Näitajad | Tulemus |
|---|---|
| Tunniajase salvestise transkribeerimine | 1–2 tundi käsitsi → 3–5 minutit automaatselt |
| Välisteenustesse saadetud heli | 0 baiti |
| Meeskonna protokollimise aeg nädalas | 6–8 tundi → minutid ülevaatuseks |
| Windows ilma GPU-ta | Töötab CPU-l (CTranslate2) |
Kiirus ja ajavõit on esitatud juhtumi materjalides; tegelik jõudlus sõltub salvestisest ja arvutist.