N8n транскрибация

N8n транскрибация: Полное руководство по автоматизации преобразования речи в текст

N8n — это инструмент с открытым исходным кодом для оркестрации рабочих процессов (workflow automation), который позволяет соединять различные приложения, сервисы и API без необходимости писать код. Транскрибация в контексте N8n — это процесс автоматического преобразования аудио- и видеозаписей в текстовый формат с использованием специализированных сервисов искусственного интеллекта, интегрированных в рабочие процессы. Данная технология устраняет необходимость ручной расшифровки, экономя время и ресурсы.

Архитектура и ключевые компоненты транскрибации в N8n

Рабочий процесс транскрибации в N8n строится на последовательном соединении узлов (нод). Каждый узел выполняет строго определенную функцию. Типичный пайплайн включает следующие этапы:

Триггер (Trigger Node): Инициирует выполнение рабочего процесса. Это может быть узел Schedule (по расписанию), Webhook (вебхук), Google Drive (новый файл), Dropbox и другие.
Узел обработки файла (File Node): Загружает или получает доступ к медиафайлу. Примеры: Read Binary File, Google Drive Node.
Узел сервиса транскрибации (Transcription Service Node): Ключевой узел, который отправляет аудиоданные на внешний API для распознавания речи. N8n поддерживает как нативные узлы для популярных сервисов, так и универсальные узлы для вызова любых API (HTTP Request, Webhook).
Узел пост-обработки текста (Text Processing Node): Обрабатывает сырой текст транскрипта: форматирование, исправление пунктуации, разбивка на предложения с помощью узлов типа Code, Function, или специализированных сервисов вроде OpenAI.
Узел сохранения результата (Output Node): Сохраняет готовую транскрипцию в целевую систему: базу данных (PostgreSQL), таблицу (Google Sheets, Airtable), файл (Notion, txt-файл), или отправляет по электронной почте.

Подробный обзор сервисов и узлов для транскрибации в N8n

N8n предлагает несколько способов интеграции сервисов транскрибации, от нативных узлов до универсальных HTTP-запросов.

Нативные узлы и интеграции

Некоторые сервисы имеют собственные узлы в N8n, что упрощает настройку.

OpenAI Whisper (через узел OpenAI): Модель Whisper от OpenAI является одним из самых точных и доступных решений. Узел OpenAI в N8n позволяет напрямую отправлять аудиофайлы на транскрибацию, получая на выходе структурированный текст. Поддерживает множество форматов аудио и видео, а также задание промптов для улучшения результата.
AssemblyAI: Специализированный сервис для транскрибации с дополнительными функциями, такими как расписание говорящих, обнаружение тем, суммирование. Требует настройки через узел HTTP Request, но предоставляет мощный API.
Google Cloud Speech-to-Text / Amazon Transcribe: Облачные решения от крупных провайдеров. Для их использования в N8n чаще всего применяется узел HTTP Request для вызова соответствующего REST API, так как нативных узлов может не быть. Требуют настройки аутентификации через учетные данные облачных платформ.

Универсальный метод: узел HTTP Request

Большинство сервисов транскрибации можно подключить через универсальный узел HTTP Request. Это требует ручной настройки, но предоставляет максимальную гибкость.

Параметр узла HTTP Request	Описание и пример для транскрибации
Method	POST (для отправки данных файла)
URL	Конечная точка API сервиса (например, https://api.assemblyai.com/v2/transcript)
Headers	Заголовки авторизации и типа контента (например, Authorization: YOUR_API_KEY, Content-Type: application/json)
Body Parameters	JSON-объект с параметрами: URL аудиофайла или base64-данные, настройки языка, форматирования.
Response Format	Установить «JSON» для удобной обработки ответа.

Пошаговый пример рабочего процесса транскрибации через OpenAI Whisper

Рассмотрим создание рабочего процесса, который берет аудиофайл из папки Google Drive, транскрибирует его и сохраняет результат в Google Sheets.

Триггер (Узел Google Drive Trigger): Настраивается на отслеживание новой загрузки файлов в конкретную папку Drive. При появлении нового файла с расширением .mp3 или .wav workflow запускается.
Получение файла (Узел Google Drive «Download»): Этот узел получает бинарные данные файла из предыдущего шага. Важно передать File ID.
Транскрибация (Узел OpenAI «Transcribe Audio»): В конфигурации узла:
- Resource: «Audio»
- Operation: «Transcribe»
- Model: «whisper-1»
- В поле «Audio» выбираются Binary Data из предыдущего узла.
- Дополнительно можно указать язык или промпт для коррекции терминов.
Обработка результата (Узел Function или Code): Здесь можно очистить текст, добавить метаданные (имя файла, дату), разбить на абзацы. Например, с помощью JavaScript-кода: const transcript = items[0].json.text; const fileName = items[0].json.fileName; return [{json:{transcript: transcript, source: fileName}}];
Сохранение (Узел Google Sheets «Append Row»): Настройка узла на добавление строки в указанную таблицу. В поля «Name», «Transcript», «Date» передаются соответствующие данные из предыдущих узлов.

Обработка длинных аудио и управление асинхронными операциями

Многие API транскрибации для файлов длительностью более 1-5 минут работают в асинхронном режиме: они возвращают не готовый текст, а ID задачи, статус которой нужно периодически опрашивать.

Типичный асинхронный пайплайн в N8n:

Узел HTTP Request отправляет файл на транскрибацию и получает в ответ transcript_id.
Узел Wait устанавливает паузу (например, 10 секунд) для обработки на стороне сервиса.
Узел HTTP Request отправляет запрос на эндпоинт проверки статуса, используя полученный transcript_id.
Узел IF проверяет поле статуса в ответе (например, status === 'completed'). Если статус «processing» или «queued», workflow возвращается на шаг 2 (Wait). Это реализуется через цикл в N8n.
Когда статус становится «completed», workflow извлекает текст из ответа и переходит к шагам пост-обработки.

Расширенные сценарии и пост-обработка транскрипта

Сырая транскрипция часто требует дополнительной обработки для повышения полезности.

Суммирование и выделение ключевых моментов: К полученному тексту можно подключить узел OpenAI (модель GPT) с промптом «Суммаризируй следующую стенограмму встречи и выдели action items».
Перевод: Используя узел DeepL или Google Translate (через HTTP Request), можно автоматически перевести транскрипт на другой язык.
Извлечение сущностей (NER): С помощью специализированных сервисов или того же GPT можно извлечь из текста имена, даты, компании, что полезно для CRM.
Синхронизация с титрами (SRT/VTT): Некоторые API (AssemblyAI, Whisper) могут возвращать таймкоды. С помощью узла Code можно преобразовать эти данные в формат субтитров SRT.

Сравнение популярных сервисов для использования в N8n

Сервис	Точность и языки	Интеграция с N8n	Ключевые особенности	Стоимость (примерно)
OpenAI Whisper	Очень высокая, множество языков, включая русский	Нативный узел, прост в настройке	Поддержка промптов, несколько форматов, открытая модель	$0.006 / минута
AssemblyAI	Высокая, акцент на английский	Через HTTP Request	Готовые модели для суммирования, обнаружения тем, диарогизация	$0.00033 / секунда (~$0.02/мин)
Google Speech-to-Text	Высокая, широкий спектр языков	Через HTTP Request (OAuth2)	Распознавание с помехами, адаптация под домен	$0.009 / 15 секунд (~$0.036/мин)
Amazon Transcribe	Высокая, много языков	Через HTTP Request (AWS Sigv4)	Интеграция с AWS экосистемой, кастомные модели	$0.024 / минута
Deepgram	Высокая, низкая задержка	Через HTTP Request	API в реальном времени (streaming), модели под конкретные случаи	$0.0043 / минута (базовая)

Оптимизация затрат и производительности

Выбор формата: Конвертация аудио в моно, частоту 16кГц и формат FLAC/WAV перед отправкой может снизить затраты (так как некоторые API тарифицируют длительность после декодирования) и повысить скорость.
Локальная обработка: Для конфиденциальных данных можно использовать локальную модель Whisper (через узел Code, который запускает скрипт Python), что исключает отправку данных в облако, но требует мощностей сервера.
Пакетная обработка: N8n может обрабатывать несколько файлов за один запуск. Используйте функцию «Split In Batches» или обрабатывайте элементы внутри цикла, чтобы отправить на транскрибацию десятки файлов из папки.
Кэширование: Реализуйте проверку, не был ли уже обработан файл с таким именем или хэшем, чтобы избежать повторной оплаты транскрибации.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какой сервис транскрибации самый точный для русского языка в N8n?

На текущий момент OpenAI Whisper демонстрирует одну из лучших точностей для русского языка, включая обработку различных акцентов и фонового шума. Его нативный узел в N8n делает интеграцию наиболее простой. Google Cloud Speech-to-Text также показывает отличные результаты для русского.

Можно ли транскрибировать видеофайлы напрямую?

Да, но подход зависит от сервиса. Узел OpenAI Whisper в N8n принимает напрямую видеофайлы (например, .mp4) и автоматически извлекает из них аудиодорожку. Для других сервисов (AssemblyAI, Google) может потребоваться предварительное извлечение аудио с помощью отдельного узла (например, FFmpeg через узел Code или специализированного облачного конвертера).

Как организовать транскрибацию телефонных разговоров в реальном времени?

Прямая транскрибация живого потока в N8n сложна, так как N8n работает на основе ивентов, а не постоянных потоков. Оптимальная архитектура: использовать специализированный сервис для потокового распознавания (Deepgram, Twilio Media Streams), который будет отправлять отрезки текста или финальную расшифровку на вебхук N8n. N8n, получив вебхук, сможет обработать текст: сохранить в CRM, отправить уведомление, проанализировать.

Как обеспечить безопасность конфиденциальных аудиоданных?

Рекомендуется:
1. Использовать сервисы, предлагающие соглашения о конфиденциальности данных (например, некоторые корпоративные тарифы OpenAI или локальные облака).
2. Шифровать файлы перед отправкой, если API это поддерживает.
3. Рассмотреть вариант развертывания локальной модели Whisper. В N8n можно использовать узел «Execute Command» для запуска скрипта Python, который выполнит транскрибацию на вашем сервере, и данные никуда не уйдут.
4. Настроить N8n на использование внутренней сети (self-hosted version) и строго контролировать доступ к ноду.

Почему мой длинный аудиофайл не обрабатывается, и как это исправить?

Вероятные причины и решения:
1. Лимит размера файла API: У сервисов есть ограничения (например, 25 МБ у OpenAI для прямого вызова). Решение: Разделите файл с помощью узла Code (библиотека like `ffmpeg`) на части перед отправкой или загрузите файл на временное хранилище и передайте в API ссылку на него (это поддерживают AssemblyAI, Deepgram).
2. Таймаут N8n: Долгий ответ API может превысить таймаут узла HTTP Request. Решение: Для асинхронных API используйте паттерн с опросом статуса, описанный выше. Увеличьте таймаут в настройках узла.
3. Неверный формат: Конвертируйте файл в поддерживаемый кодек (например, PCM для Google) и частоту.

Как автоматически переводить транскрипт после создания?

После узла транскрибации добавьте узел для перевода. Варианты:
1. Узел DeepL (если есть): Прямая интеграция.
2. Узел OpenAI (модель GPT): Дайте промпт «Переведи следующий текст на [язык]: {transcript}».
3. Узел HTTP Request к Google Translate API или Yandex Translate API: Настройте POST-запрос с параметрами исходного и целевого языка, передав текст транскрипта в теле запроса.