Экспорт GigaAM в ONNX делает метод `model.to_onnx(dir_path=onnx_dir, dtype=torch.float32)`, а запуск — функции `load_onnx` и `infer_onnx` из `gigaam.onnx_utils`. Для видеокарты берут float16 и onnxruntime-gpu. Нужны Python 3.10 или новее и ffmpeg. Нужна готовая диктовка без кода — есть Поток (potok.now).
GigaAM — модель распознавания речи из репозитория salute-developers/GigaAM. Её можно выгрузить в формат ONNX и запускать через onnxruntime; все команды ниже взяты из README репозитория.
Где пригодится экспорт GigaAM в ONNX
Экспорт нужен тому, кто хочет запускать GigaAM через onnxruntime, а не через PyTorch: для этого в репозитории есть модуль gigaam.onnx_utils. Версия модели в примере — v3_ctc, но подходит любая версия. Для сервера с Triton и TensorRT в репозитории есть отдельный раздел, triton_scripts/README.md. Лицензия GigaAM — MIT. О самом формате рассказывает подробная статья про ONNX.
Шаги: от клонирования до распознавания
- Склонируйте репозиторий и перейдите в него:
git clone https://github.com/salute-developers/GigaAM.git, затемcd GigaAM. - Установите пакет:
pip install -e .[torch]. Нужны Python 3.10 или новее и ffmpeg в PATH. - Экспортируйте модель:
model.to_onnx(dir_path=onnx_dir, dtype=torch.float32). По умолчанию это fp32; для видеокарты возьмитеdtype=torch.float16. - Загрузите экспортированные сессии:
from gigaam.onnx_utils import load_onnx, infer_onnx, затемsessions, model_cfg = load_onnx(onnx_dir, model_version). - Распознайте файл:
result = infer_onnx([audio_path], model_cfg, sessions). - Для запуска на GPU удалите onnxruntime и поставьте
pip install onnxruntime-gpu==1.22.*.
Когда ONNX-запуск не нужен
Эти шаги дают распознавание в коде, а не диктовку в любое поле: готовой вставки текста в программы здесь нет. Для диктовки есть Поток — облачный сервис, распознавание на серверах в России; без интернета не работает. Приложений для телефона и офлайн-режима у Потока нет. Одна подписка — приложение для диктовки и Telegram-бот potok_now_bot для записей и голосовых. Общие приёмы диктовки собраны в разделе с инструкциями.
Частые вопросы
Python 3.10 или новее, и ещё ffmpeg в PATH. Пакет ставится из клонированного репозитория командой `pip install -e .[torch]`.
Экспортируйте с `dtype=torch.float16`, удалите onnxruntime и поставьте `pip install onnxruntime-gpu==1.22.*`. Для Triton и TensorRT в репозитории есть отдельный раздел triton_scripts/README.md.
Скачать установщик с potok.now/download → установить → зарегистрироваться по email → в любом текстовом поле зажать хоткей (по умолчанию Ctrl+Space) → говорить → отпустить хоткей — текст появится в поле.
Нет, версии Потока для Android нет — продукт работает только на компьютере: Windows, macOS и Linux. Для Android есть встроенный голосовой ввод Google (Gboard) или клавиатура Samsung.
Отдельного расширения для браузера у Потока нет: это десктопное приложение, которое работает поверх любого окна и поля ввода, включая браузер, — а не отдельный плагин.
Скачайте последнюю версию с официальной страницы potok.now/download и переустановите приложение: установщик со стороннего сайта может быть изменён. Если не помогло — напишите в поддержку: support@potok.now или в Telegram https://t.me/ai23c.
Проверить за вечер
Установите «Поток», продиктуйте то, что обычно печатаете, и сравните. 14 дней полного доступа, карта не нужна. «Поток» — облачный сервис: распознавание идёт на серверах в России, без интернета он не работает.
Скачать «Поток»В подписку «Потока» входит и Telegram-бот @potok_now_bot: перешлите ему голосовое или длинную запись встречи — он вернёт текст. Без подписки в боте 60 минут в месяц бесплатно.
Встроенная диктовка и «Поток»
| Средство | Где работает | Русский язык | Где распознаётся речь |
|---|---|---|---|
| Голосовой ввод Windows (Win+H) | Windows 10 и 11 | только в Windows 11 | облако Microsoft, без интернета не работает |
| Диктовка macOS | macOS | есть | на устройстве или на серверах Apple |
| Поток | Windows, macOS, Linux | основной язык | облако, серверы в России, без интернета не работает |
| Задача | Знаков | Печать (200 зн/мин) | Голос (900 зн/мин) |
|---|---|---|---|
| ответ в чате | 300 | 2 мин | 0.5 мин |
| письмо | 1500 | 8 мин | 1.7 мин |
| пост или протокол | 4000 | 20 мин | 4.4 мин |
| статья | 10000 | 50 мин | 11.1 мин |
Первоисточники: support.microsoft.com · support.apple.com