### Описание проекта:
Мы ищем разработчика на Python с опытом работы с API для распознавания речи и машинного обучения для модернизации существующего скрипта транскрипции. Проект направлен на создание продвинутой системы, которая оптимизирует процесс транскрипции аудиофайлов с разбиением по авторам разговора. Система будет использовать несколько сервисов для распознавания речи (Google Cloud Speech-to-Text, Whisper, Microsoft Azure Speech), а также применять машинное обучение для улучшения качества и точности транскрипции.
### Основные задачи проекта:
1. **Модификация существующего скрипта:**
- Интеграция API различных сервисов распознавания речи: Google Cloud Speech-to-Text, Whisper, и Microsoft Azure Speech для улучшения качества распознавания. (есть Whisper, нужны остальные модели)
- Разработка логики выбора наилучшего сервиса для конкретного фрагмента аудио на основе качества и стоимости.
2. **Разработка механизма длинных фрагментов:**
- Автоматическое разбиение аудио на длинные и короткие фрагменты. (уже есть)
- Обработка длинных фрагментов с использованием расширенных возможностей выбранных сервисов распознавания.
3. **Интеграция и оптимизация GPT для анализа контекста:**
- Интеграция GPT-модели для проверки и улучшения качества транскрипции путем анализа контекста разговора.(есть промты для теста)
- Разработка алгоритмов обработки возвращаемых GPT моделью выводов для корректировки и дополнения полученной транскрипции.
4. **Тестирование и валидация системы:**
- Проведение комплексного тестирования системы на различных типах аудиоматериалов.
- Анализ точности, скорости и стоимости транскрипций, полученных с использованием разных сервисов и алгоритмов.
5. **Разработка пользовательского интерфейса:**
- Создание простого и интуитивно понятного интерфейса для запуска скрипта и просмотра результатов. (обсуждаемо)
### Требования к квалификации:
- Знание языка программирования Python и опыт работы не менее 3 лет.
- Опыт работы с API для распознавания речи (Google Cloud Speech-to-Text, Whisper, Microsoft Azure Speech) и другими облачными сервисами.
- Опыт работы с машинным обучением, особенно с моделями для обработки естественного языка, такими как GPT-3.
- Понимание принципов обработки и анализа аудиоданных.
- Способность к анализу и решению сложных задач.
- Внимание к деталям и стремление к высокому качеству выполнения работы.
### Ожидаемые результаты:
К концу проекта разработчик должен предоставить готовую систему, способную:
- Автоматически разбивать аудио на фрагменты и определять авторов речи.
- Оптимально распределять фрагменты между различными сервисами распознавания для получения наилучшего результата.
- Использовать GPT для анализа контекста и повышения точности транскрипции.
- Предоставлять отчеты о качестве и стоимости процесса транскрипции.
### Бюджет и сроки:
Бюджет проекта и сроки его выполнения будут согласованы с разработчиком после подробного обсуждения объема работы и оценки времени на реализацию всех функций.
### Процесс отбора:
1. Рассмотрение портфолио и опыта работы с аналогичными задачами.
2. Собеседование для обсуждения деталей проекта и возможности реализации задуманного.
3. Обсуждение условий сотрудничества и подписание контракта.
