ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI Transcription Pipeline ਬਣਾਓ

ਤੁਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਆਪਣਾ transcription ਫੀਚਰ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਤੱਕ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ timestamps ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ speaker labels ਬਾਰੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਨ ਲੱਗ ਪਏ। ਤੁਹਾਡਾ API ਬਿੱਲ ਵੀ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ।

Production ਲਈ ਸਿਰਫ਼ Raw API output ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ pipeline ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ API call 'ਤੇ ਹੀ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ audio preprocessing ਅਤੇ model selection ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Transcription ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ audio ਨੂੰ normalize ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ chunk ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ model ਨੂੰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇੱਕ language model punctuation ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ pipeline ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ:

  • Audio format normalization
  • Chunking ਅਤੇ resampling
  • Model inference (ASR)
  • Punctuation ਲਈ post-processing
  • Speaker diarization
  • Export ਅਤੇ storage

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੀਜੇ ਕਦਮ ਲਈ ਦੋ ਵਾਰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।

ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਦੀਆਂ raw ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਨਾ ਭੇਜੋ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸੰਗਠਿਤ (messy) audio ਅਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ standardise ਕਰੋ।

ਇਹਨਾਂ specs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

  • Format: Mono WAV ਜਾਂ FLAC
  • Sample rate: 16 kHz ਜਾਂ 24 kHz
  • Bitrate: 16-bit PCM
  • Loudness: -16 LUFS

ਸਹੀ accuracy ਲਈ ffmpeg ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਅਸੰਗਠਿਤ ਅਪਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਡਾ model ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਹੀ engine ਚੁਣੋ:

  • OpenAI Whisper: ਵਧੀਆ accuracy ਅਤੇ ਸਸਤਾ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ apps ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
  • Google Cloud Speech-to-Text: Real-time streaming ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ।
  • AWS Transcribe: ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਕਾਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਧੀਆ।
  • Deepgram Nova: ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਅਤੇ background noise ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।

Speaker diarization ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਬੋਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ APIs ਇਸ ਲਈ ਵਾਧੂ ਚਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਕੋਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ pyannote.audio ਵਰਗੇ ਵੱਖਰੇ model ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਉਪਭੋਗਤਾ JSON dump ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਪੈਰੇ ਅਤੇ ਕਲਿੱਕੇਬਲ timestamps ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਆਪਣੇ ਅੰਤਿਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ segments ਨਾਲ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

  • Speaker ID
  • Start time
  • End time
  • Text content

ਹਮੇਸ਼ਾ raw API response ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। ਵਧੇਰੇ ਪੈਸੇ ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ (errors) ਨੂੰ debug ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ।

API ਨੂੰ ਇੱਕ component ਵਜੋਂ ਲਵੋ, ਜਾਦੂਈ ਛੜੀ (magic wand) ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ। ਆਪਣੇ audio ਨੂੰ preprocess ਕਰੋ, ਸਹੀ engine ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ।

Source: https://dev.to/toshiusklay/build-a-reliable-ai-transcription-pipeline-a-developers-field-guide-31ba

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi