Nella sua semplicità è il bot (gestito da un workflow N8N) che uso più spesso. I messaggi vocali sono lenti e inefficienti, l’accelerazione 1.5x o 2x risolve solo in parte il problema. Poter leggere velocemente, o scansionare, il contenuto di un vocale senza dover essere bloccato due minuti per ascoltarlo tutto è una fantastica comodità.
Ho migliorare un pochettino il workflow per gestire […]
L’autore descrive l’implementazione di N8N (piattaforma per automatizzare workflow) in locale tramite Docker, evitando servizi cloud. L’obiettivo è trascrivere messaggi vocali ricevuti via Telegram utilizzando Whisper (modello di trascrizione vocale di OpenAI), eseguito in locale tramite un’immagine Docker (whisper-asr-webservice). Vengono configurati un bot Telegram, un webhook HTTPS (con sottodominio, proxy Apache e certificato Let’s Encrypt), e modifiche al flusso di N8N per adattare le API di Whisper. Risultato: un sistema che trascrie messaggi vocali da Telegram (e altre piattaforme) senza dipendere da API esterne.
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Nuove funzioni Call Notes: cosa cambia su Pixel 9
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WhatsApp abilita la trascrizione dei messaggi vocali su Android
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Ecco la tua "pillola rossa"
L'episodio 8 del mio #podcast è pubblicato, sul mio sito e su Spreaker.com, e completa il discorso iniziato sul precedente episodio 7 a proposito di #AI e #llma
Per ogni episodio del podcast, sul mio sito pubblico anche la #trascrizione per chi non può o non vuole ascoltare o per chi preferisce leggere.
WhatsApp introduce la trascrizione dei messaggi vocali
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Google Registratore in arrivo su tutti i Chromebook
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