- Shipped
- 6 novembre 2026 alle ore 23:23 UTC
- Author
- Kamo
- Commit
- 20e0701
Report proprietario 2026-11-06: le trascrizioni "non rispecchiano l'intera chiamata" Recordings", e canali separati dovrebbero indicare chi sta parlando. Misurato su 180 registrazioni di piattaforma con voce (solo lettura, contro un nuovo Whisper trascrizione dello stesso audio): il 52% delle trascrizioni memorizzate è contenuto sotto l'80% delle parole Il taglio non era alla fine (80 su 94 parole) e il taglio non era alla fine (80 su 94 parole) Quelli brevi raggiungono ancora l'ultimo 10% della chiamata): il routing dell'organizzazione ha inviato ogni chunk a gpt-4o-transcribe, che restituisce un frammento tagliato dopo una pausa. - Ogni pezzo ora chiede AIService per segmenti temporizzati (aiservice 6fd880a), quindi solo modelli che danno loro risposta; un 424 (non esiste un tale modello per l'org) rientra nella pianura, come prima. - Le registrazioni vengono trascritte come turni temporizzati (CallTurns): pezzi cuciti sulla canali unilaterali (file rx/tx di un leg, quando l'uploader li contrassegna in Le trascrizioni sono trascritte una per una e fuse in ordine temporale con le trascrizioni di ogni canale Un singolo canale misto mantiene un livello di rumorosità molto basso Diarizzando le etichette del modello solo quando la registrazione è andata in una richiesta RECORDINGS.TRANSCRIPT_TURNS accanto al normale TRANSCRIPT. Una registrazione senza audio è Memorizzato come una trascrizione vuota invece di fallire ffmpeg. - TranscriptBackfill ri-trascrive le righe i cui giri sono nulli: una registrazione ogni 30 s tick, su un pod (SingletonTaskRunner), saltato mentre questo pod ha la trascrizione live, Audio e non lo scrive mai. Richiede kamo-shared-library e1a4a4ee e aiservice 6fd880a.