Реалізація розпізнавання мовлення кількома мовами (Multilingual STT) Мультиязичный STT потрібен там, де той самий сервіс обробляє мову різними мовами: міжнародні колл-центри, глобальні платформи, системи які працюють у кількох країнах. ### Стратегії мультимовного розпізнавання 1. Один multilingual движок - Whisper підтримує 99 мов в одній моделі:```python

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("large-v3", device="cuda")

Автоопределение языка

segments, info = model.transcribe(audio, language=None) detected_lang = info.language # ISO 639-1 код print(f"Detected: {detected_lang} ({info.language_probability:.2f})") **2. Language-specific моделі** — окремі моделі для кожної мови, найкраща якість на кожному:python models = { "ru": WhisperModel("large-v3", device="cuda"), "en": WhisperModel("large-v3", device="cuda"), "de": WhisperModel("large-v3", device="cuda"), }

def transcribe_multilingual(audio, lang: str = None): if lang is None: lang = detect_language(audio) return models.get(lang, models["en"]).transcribe(audio, language=lang)

### Code-switching Якщо в одному записі змішані мови (російська з англійськими технічними термінами):```python
# Whisper справляется со code-switching автоматически
# Для явного управления:
segments, _ = model.transcribe(
    audio,
    language=None,  # автоопределение
    task="transcribe",  # не "translate"
    condition_on_previous_text=True
)
```Терміни: інтеграція з auto-detection - 1-2 дні. Мультимовна система з маршрутизацією - 1 тиждень.