Блог
AI-инструменты, гайды и сравнения
Всё об обработке речи, документов и видео. От основ до продвинутых техник.
Bilingual transcription: как распознать встречу на двух языках
Как AI справляется со смешением языков в одной записи. Когда bilingual transcription работает, а когда ломается.
Перевод аудио на другой язык: как работает AI-перевод встреч
Пайплайн AI-перевода: аудио → ASR → текст → MT → перевод с сохранением таймкодов. Какие языковые пары работают лучше всего.
Приватность AI: почему локальная обработка побеждает облако
Почему компании выбирают локальную обработку вместо облачных AI-сервисов. 152-ФЗ, GDPR, реальные инциденты утечек.
On-premise vs Cloud AI: зачем компании выбирают локальное развертывание
Почему компании отказываются от облачных AI-сервисов и переходят на on-premise. Реальные кейсы и цифры TCO.
Автоматизация колл-центра: от записи звонков до аналитики с помощью AI
Полный пайплайн автоматизации колл-центра: запись → транскрибация → диаризация → анализ → дашборд. Конкретные цифры ROI.
Почему мы выбрали GigaAM вместо Whisper для русского языка
Как мы перешли с Whisper на GigaAM и почему это изменило всё. Реальные бенчмарки, 5 Whys анализ и честные выводы.
Проверка чека из магазина: автоматический математический контроль
Как AI распознаёт чек и проверяет цену × количество = итого. Реальные примеры ошибок кассиров, которые мы находили.
Субтитры для Reels и TikTok: как добавить текст поверх видео
Пошаговое руководство: как автоматически добавить субтитры в Reels и TikTok. Инструменты, советы по дизайну, увеличение вовлечения.
Как выбрать AI-инструмент для транскрибации: чек-лист на 10 вопросов
Практический чек-лист из 10 вопросов, которые нужно задать перед покупкой инструмента транскрибации. Сравнение TEOM, Otter, Fireflies и Яндекс SpeechKit.
Распознавание документов на русском языке: OCR для сканов и фотографий
Как распознать русский текст на скане или фото документа. Сравнение OCR-инструментов, советы по точности, 3-слойный подход TEOM.
Как я создал SaaS без бюджета на маркетинг: путь TEOM от идеи до первых пользователей
Честная история о том, как мы строим TEOM без рекламного бюджета. Что сработало, что нет, и какие цифры.
Аудит звонков по скрипту: как AI проверяет работу менеджеров
Как автоматически проверять звонки колл-центра на соответствие скрипту продаж. Что такое compliance-аудит и зачем он нужен.
Транскрибация MP3: как распознать аудио файл онлайн
Пошаговое руководство: как распознать аудио MP3 файл онлайн. Бесплатные и платные инструменты, сравнение качества, советы по улучшению точности.
Автоматические субтитры для YouTube: как добавить текст поверх видео
Как сгенерировать субтитры из аудио и вшить их в видео. SRT, VTT, hardsub — что выбрать и как сделать.
TEOM vs Fireflies.ai: AI-ассистент для встреч — что выбрать
Сравниваем TEOM и Fireflies.ai: качество распознавания, поддержка русского, аналитика встреч, интеграции, стоимость.
TEOM vs Otter.ai: почему русскоязычный рынок нуждается в своём решении
Честное сравнение TEOM и Otter.ai: поддержка русского языка, цена, качество распознавания, приватность данных.
Как расшифровать запись совещания за 2 минуты: пошаговый гайд
Пошаговая инструкция по транскрибации записи совещания. Какие форматы загружать, как настроить диаризацию, как экспортировать результат.
Trends 2026: как AI меняет обработку документов и аудио
Главные тренды 2026 года в AI-обработке документов и аудио: мультимодальные модели, on-premise ASR, автоматизация. Без воды — только цифры и кейсы.
TEOM vs Яндекс SpeechKit: что лучше для транскрибации на русском
Честное сравнение TEOM и Яндекс SpeechKit по цене, качеству, скорости и функциональности. Для тех, кто выбирает между ними.
Anki из транскрипта: как AI генерирует учебные карточки из лекции
Как превратить запись лекции в готовые флеш-карточки Anki с помощью AI. Наши эксперименты с промптами и качество карточек.
KPI для AI-инструментов: что измерять и как считать ROI
Какие метрики важны для AI-инструментов: WER, время обработки, стоимость за час. Формулы расчёта ROI с реальными примерами из TEOM.
Почему DSP ломает GigaAM: история одной ошибки
Как спектральное подавление шума ухудшило точность ASR на 12%. История о том, почему 'улучшения' иногда вредят.
AI-агенты для Telegram и WhatsApp: архитектура и примеры
Как построить AI-агента для Telegram и WhatsApp: архитектура, интеграция с ASR и LLM, реальные кейсы из TEOM.
Почему ваш текущий инструмент транскрибации не работает для русского языка
Otter, Fireflies, Notta — все хороши для английского. Но если вы транскрибируете русские звонки, вы теряете до 35% слов. Разбираемся, почему, и что с этим делать.
Rust + Axum для SaaS: lessons learned из production API
Почему мы выбрали Rust и Axum для бэкенда TEOM. Реальный опыт: от проектирования до production, что сработало, а что оказалось сложнее, чем казалось.
Zettelkasten из транскриптов: как построить второй мозг автоматически
Как автоматически превращать расшифровки встреч в систему заметок Zettelkasten. Пошаговое руководство с примерами из TEOM.
Whisper vs GigaAM: что лучше для транскрибации на русском — бенчмарк
Реальные бенчмарки Whisper и GigaAM на русском языке: WER, скорость, диаризация, сегментация. Честно про провалы с DSP, VAD и обновлённые цифры после повторного теста.
3-слойный OCR для русских документов: как собрали три модели в одну
Как мы построили систему распознавания русских документов, комбинируя PaddleOCR, Unlimited-OCR и VLM. Честно об ошибках, что сработало, а что нет.
Как работает потоковое распознавание речи: архитектура Streaming ASR через WebSocket и опыт внедрения
Разбор архитектуры Streaming ASR через WebSocket на примере GigaAM. Четыре критические ошибки на Android Chrome: от sampleRate до perMessageDeflate и способы их решения.
Как мы полтора месяца пытались понять, кто говорит в аудиофайле (и перевернули пайплайн)
Честный технический разбор: как мы боролись со сдвигом таймкодов ASR, почему 5 стандартных решений склейки GigaAM и Pyannote провалились, и как Diarization-First спас наш караоке-плеер.
Как работает GigaAM: архитектура российской ASR-модели
Устройство GigaAM от Сбера: CTC-декодер, токенизация, WER 23.9% на русском. Как модель работает изнутри и почему она побеждает Whisper.