Model Whisper ma znaną słabość: gdy w nagraniu jest cisza, muzyka albo szum, potrafi wstawić w to miejsce zdanie, które brzmi naturalnie i nigdy nie padło. W badaniach na setkach tysięcy nagrań bez mowy działo się to w czterech przypadkach na dziesięć. Dla notatki ze spotkania to irytujące. Dla protokołu rozmowy z klientem albo konsultacji lekarskiej to problem, który trudno potem odkręcić.
Dlatego nagranie najpierw przechodzi przez detekcję mowy, a do modelu trafiają tylko fragmenty, w których ktoś naprawdę mówi. Powtarzające się pętle usuwamy, a zdania z listy typowych zmyśleń wycinamy automatycznie. W raporcie z każdej transkrypcji widzisz, ile sekund ciszy i hałasu odfiltrowaliśmy, więc masz pewność, że tekst odpowiada temu, co było w nagraniu.