Потрібне програмне забезпечення для рерайту тексту без інтерфейсу

Бюджет: 4000 UAH Термін: 4 дні

Здравствуйте!
Готовий взятися за реалізацію вашого проекту.

Нещодавно працював над схожим рішенням — системою обробки відео з розпізнаванням та переформулюванням тексту. Ваше завдання цілком можливо реалізувати у локальному режимі:

без сторонніх сервісів,

з використанням GPU (підтримка вашої RTX 4060 забезпечить помітне прискорення),

підтримка кількох мов (російська, англійська, іспанська, німецька, італійська, польська — можливо організувати, уточнимо деталі),

результат — якісний рерайт тексту з рівнем унікальності 90–95% та збереженням сенсу і тону оригіналу.

Програма буде:
📁 автоматично обробляти всі відео з папки input,
📝 витягати та розпізнавати мову,
🔁 робити перефразування та структурні зміни тексту,
📁 зберігати результат у output.

Хотів би уточнити:

Середню довжину відео (ви вказали до 12 годин — потрібно обговорити технічні межі).

Максимальну кількість роликів за один запуск.

Давайте обговоримо деталі у приватних повідомленнях — розповім, які варіанти оптимальні для локальної роботи.

Чекаю на ваше повідомлення! Розгорнути

Бюджет: 8000 UAH Термін: 5 днів

Здравствуйте!
Я уважно ознайомився з вашим технічним завданням — і можу запропонувати реалізацію автономного десктоп-додатку для Windows, який буде виконувати пакетний рерайт тексту з відеороликів, без використання сторонніх сервісів (усе локально, з можливістю прискорення через GPU NVIDIA RTX 4060).

Що буде включено до рішення:

Пакетна обробка:

Завантажуєте відеофайли у папку input.

На виході у папці output отримуєте унікальні тексти.

Видобуття аудіо та транскрибація:

Використовую локальну модель (наприклад, Whisper CPP або Faster-Whisper з підтримкою CUDA) для якісного розпізнавання мови, включаючи довгі відео до 12 годин.

Підтримуються мови: російська, англійська, німецька, іспанська, італійська, польська (можливість розширення списку обговорюється).

Рерайт тексту:

Автоматичне перефразування (локально) з урахуванням:

Синонімізації.

Перестановки та спрощення речень.

Збереження стилю та інтонації оригіналу.

Забезпечення унікальності 90–95%.

Використовую одну з сучасних мовних моделей з локальною інтеграцією (наприклад, Mistral, Gemma, LLaMA, OpenHermes, або спеціалізовані моделі для paraphrasing) — GPU буде задіяний максимально.

Простий користувацький інтерфейс (за бажанням):

Можливість обрати мову введення/виведення.

Налаштування глибини рерайту (баланс між точністю та унікальністю).

Індикатор прогресу та лог помилок. Розгорнути

Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день

Добрий день!
Розробляю програмне забезпечення на Python!
Зробив подібне софт для транскрибації аудіофайлів у текст з прийнятною якістю обробки.
Хотів би обговорити деталі щодо проекту, впевнений, що зможу Вам допомогти.

Бюджет: 6000 UAH Термін: 5 днів

Ціна може бути нища або вища взалежності від ваших потреб.
Напишіть мені для обговорення деталей.

Написав орієнтовний стек для цього:

Python 3.11+

обробки відео/аудіо (ffmpeg, moviepy),

розпізнавання мовлення (Whisper),

NLP-рерайтингу (LLM, Transformers),

GUI (PyQt, Tkinter),

GPU-обчислень (CUDA через PyTorch).

---------------------

Whisper (offline speech-to-text)
Модель: whisper-large-v3 від OpenAI (через CTranslate2 для GPU).

Переваги:

Працює локально.

Підтримує багатомовність (RU, EN, DE, IT, ES, PL тощо).

GPU-прискорення.

Інтерфейс: через faster-whisper або ct2-transformers.

---------------------------
Модель: Mistral 7B, LLaMA 3, або аналог (через GGUF/GGML)
Працює офлайн через llama.cpp, text-generation-webui або llm CLI.

Формат: GGUF (для RAM-ефективної генерації).

Інтерфейс: llama-cpp-python або локальний сервер.

Альтернатива:

Vicuna / Nous Hermes / Zephyr / Mixtral (підбирається для кращого рерайту).

Мова виводу — як у вхідного відео.

--------------------

ffmpeg (витяг аудіо з відео, нарізка великих файлів)

moviepy (опціонально — для отримання кадрів, якщо треба)

-------------------
CUDA + PyTorch — для моделей рерайту та транскрипції.

CTranslate2 — дозволяє запускати Whisper на GPU.

llama.cpp з CUDA/CLBlast — для запуску моделей LLaMA/Mistral на GPU.

-------------
Додавання автоматичного визначення мови з аудіо (langdetect, whisper autodetect).

Можливість перекладу (argos-translate офлайн, якщо потрібно конвертувати мови). Розгорнути

Бюджет: 1200 UAH Термін: 3 дні

Привіт! Я ознайомився з проектом і готовий приступити до роботи. Впевнений, ви будете задоволені результатом.