«Нейросеть для монтажа» в рекламе значит кнопку, за которой стоят четыре операции над расшифровкой речи. Какие именно, бесплатный конвейер из ffmpeg и whisper.cpp, пороги плотности с наших роликов и порядок, при котором агент режет только после вашего слова.
Этот гайд написан не по обзорам сервисов, а по конвейеру, которым мы режем свои ролики: говорящая голова под Reels и уроки на четверть часа. Расшифровку делает whisper.cpp с моделью large-v3-turbo, режет и склеивает ffmpeg, план собирает агент по файлу правил. Все пороги ниже замерены на наших файлах, даты замеров стоят рядом с цифрами.
Порядок: что нейросеть в монтаже умеет, а что ей недоступно, три пути по цене и контролю, сам конвейер из пяти команд, затем по операциям: паузы, дубли, слова-паразиты, план, склейка, проверка. В конце как отдать это агенту и таблица порогов. Если вам нужны скилы Claude под нарезку длинного видео на клипы, это в гайде про скилы Claude для монтажа, здесь устройство самого монтажа.
Главное в одну строку
Нейросеть монтирует речь, а не картинку: расшифровка с таймкодами слов, по ней паузы, дубли, паразиты и субтитры, рез делает ffmpeg по списку отрезков, и всё это бесплатно и локально.
Часть 1 · Ответ
Ответ
Это монтаж по расшифровке речи. Модель распознаёт слова с таймкодами, дальше программа находит паузы, повторные дубли, слова-паразиты и режет их, ставит субтитры и даёт точки, куда класть вставки. Бесплатный вариант: ffmpeg плюс whisper.cpp на своём компьютере, а решения принимает агент по вашему файлу правил.
Из этого следует главное ограничение: ролик без речи нейросети монтировать нечем. Пейзажи под музыку, нарезка игрового процесса, клип под бит это другие задачи и другие инструменты. Всё, что ниже, про говорящего человека в кадре.
Часть 2 · Границы
Часть 3 · Выбор
Часть 4 · Конвейер
Нужны ffmpeg и whisper.cpp (на Mac оба ставятся через Homebrew), модель ggml-large-v3-turbo в папке моделей, папка проекта под каждый ролик. Команды в порядке выполнения.
ffmpeg -y -i source.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 -c:a pcm_s16le audio.wavwhisper-cli -m ~/models/ggml-large-v3-turbo.bin -l ru -f audio.wav -oj -of transcript_fullwhisper-cli -m ~/models/ggml-large-v3-turbo.bin -l ru -f audio.wav -ml 1 -sow -oj -of word_timingffmpeg -i audio.wav -af "silencedetect=n=-30dB:d=1.0" -f null - 2>&1 | grep silence_ > silences.txtffmpeg -ss 41.2 -to 58.9 -i audio.wav -c copy chunks/41-58.wav
whisper-cli -m ~/models/ggml-large-v3-turbo.bin -l ru -f chunks/41-58.wav -nt-sow режет по токенам, и русские слова разъезжаются на две строки. Рабочая связка всегда -ml 1 -sow.Часть 5 · Паузы
Самая частая ошибка автоматического монтажа: одни и те же пороги на любой формат. Мы замерили два формата отдельно, и числа противоположные.
Часть 6 · Дубли
Человек на камеру повторяет фразу, пока не скажет как хотел. Задача конвейера оставить последний чистый дубль и убрать остальные, не задев живую речь.
Часть 7 · Слова
Часть 8 · Порядок
Вырезанное обратно не вернуть, а план читается за минуту. Поэтому конвейер никогда не режет сразу.
1. ХУК [12.40 -> 15.10] (2.7 с)
"агент читает код, зовёт инструмент и приносит результат"
Источник: зона 11.8-24.3, дубль 3 из 3
Заметка: дубли 1 и 2 вырезаны, у третьего чище конец
2. ...Дополнительно к плану считается прогноз: слов в минуту, доля тишины, максимальная пауза. Если прогноз не проходит пороги, план переделывается до реза, а не после.
Часть 9 · Склейка
Отрезки из плана собираются одним проходом ffmpeg через trim, atrim и concat. Что важно в параметрах:
ffmpeg -y -i source.mp4 -filter_complex "
[0:v]trim=12.40:15.10,setpts=PTS-STARTPTS,fps=30[v0];
[0:a]atrim=12.40:15.10,asetpts=PTS-STARTPTS,afade=t=in:st=0:d=0.03,afade=t=out:st=2.67:d=0.03[a0];
[0:v]trim=18.05:21.30,setpts=PTS-STARTPTS,fps=30[v1];
[0:a]atrim=18.05:21.30,asetpts=PTS-STARTPTS,afade=t=in:st=0:d=0.03,afade=t=out:st=3.22:d=0.03[a1];
[v0][a0][v1][a1]concat=n=2:v=1:a=1[v][a]" \
-map "[v]" -map "[a]" -c:v h264_videotoolbox -b:v 8M -c:a aac -b:a 192k -movflags +faststart clean.mp4h264_videotoolbox считает на железе; на других системах libx264.Часть 10 · Проверка
ffmpeg -i clean.mp4 -af "silencedetect=n=-30dB:d=0.15" -f null - 2>&1 | grep silence_Часть 11 · Агент
Команды выше можно гонять руками, но смысл конвейера в том, что их гоняет агент по файлу правил, а вы читаете план. Что кладётся в файл правил проекта:
Модель whisper: ggml-large-v3-turbo, язык ru.
Пословная расшифровка всегда с -ml 1 -sow.
Формат: вертикальный рилс. Пороги: >=190 слов/мин, тишина <=15%, пауз >=500 мс ноль.
Паразиты режутся: эээ, ммм, ну, вот, типа, короче, как бы.
Обращения остаются: понимаешь, знаешь, слушай.
Из дублей остаётся последний чистый. Части разных дублей не сшивать без пометки в плане.
Никогда не резать без плана и моего подтверждения. План: таймкоды, длительность, точный текст.
В отчёте: прогноз слов/мин, тишины, максимальной паузы и список вырезанных повторов с цитатами.Часть 12 · Сверка
| Задача | Чем | Порог или правило |
|---|---|---|
| Расшифровка | whisper.cpp, large-v3-turbo | два прохода: сегменты и слова с -ml 1 -sow |
| Карта пауз | ffmpeg silencedetect | минус 30 дБ, 1 с между дублями |
| Паузы в рилсе | рез по списку отрезков | в готовом файле ни одной длиннее 500 мс |
| Паузы в лекции | лесенка сжатия | короче 0,35 с не трогать; 0,3 / 0,45 / 0,6 |
| Дубли | вложенность смысловых слов | остаётся последний чистый; своё слово защищает фразу |
| Паразиты | список по пословной расшифровке | обращения к зрителю не трогать |
| Склейка | ffmpeg trim, atrim, concat | затухания 30 мс, между фразами 150-300 мс |
| Приёмка | silencedetect по готовому файлу | рилс: ≥190 слов/мин, тишина ≤15 % |
Часть 13 · Ошибки
Главная
Резать по тишине без пословной расшифровки. Окончания слов тише середины, детектор считает их паузой, и ролик начинает «глотать» концы фраз.
Часть 14 · Памятка
Коротко
FAQ
Четыре вещи, и все они держатся на расшифровке речи. Режет паузы и вдохи между фразами. Находит повторные дубли одной и той же фразы и оставляет последний чистый. Вырезает слова-паразиты. Ставит субтитры и даёт таймкоды, на которые кладутся вставки. Выбор ракурса, цветокор и творческие решения она не делает, и ролик без расшифровки речи ей монтировать нечем.
Да, и она локальная: ffmpeg режет и склеивает, whisper.cpp с моделью large-v3-turbo расшифровывает речь с таймкодами слов, а агент вроде Claude Code собирает план монтажа по файлу правил. Все три бесплатны, ничего не отправляют в облако и работают на ноутбуке. Платится только доступ к модели агента. Онлайн-сервисы берут деньги за то же самое плюс интерфейс.
Расшифровать звук с таймкодами слов, найти зазоры между словами и сжать те, что длиннее порога. Порог зависит от формата: в вертикальном ролике в готовом файле не остаётся пауз длиннее 0,45 секунды, в лекции зазор короче 0,35 секунды не трогают вовсе, а длинные сжимают лесенкой до 0,3, 0,45 и 0,6 секунды. Рез делается ffmpeg по списку отрезков, а не руками в таймлайне.
Границы пауз и границы слов не совпадают. Детектор тишины видит падение громкости, но тихий конец слова для него уже тишина, и рез по нему съедает окончание. Расшифровка вдобавок растягивает первые слова после паузы назад. Поэтому рез собирается по паузам, а затем проверяется по интервалам слов: всё, что попало внутрь слова, из реза убирается. Без второго шага окончания слов пропадают.
Не по похожести текста: на живой речи с повторами одного слова похожесть выше, чем на настоящем дубле, и любой порог либо пропускает дубль, либо режет живую фразу. Рабочий признак другой: смысловые слова одной фразы целиком вложены в другую. Фраза, несущая хотя бы одно своё слово, не вырезается никогда. Побеждает последний чистый дубль, потому что человек повторяет, пока не скажет как хотел.
Замер эталонного вертикального ролика длиной 81 секунда, смонтированного вручную: 213 слов в минуту, доля тишины 10,4 процента, самая длинная пауза 404 миллисекунды. Отсюда пороги для рилса: не меньше 190 слов в минуту, тишины не больше 15 процентов, ни одной паузы длиннее 500 миллисекунд, между предложениями 150-300 миллисекунд. Первая автоматическая нарезка у нас дала 44,9 процента тишины, и это был брак.
Нет, на длинном ролике рилсовые пороги дают скороговорку: 196 слов в минуту на четырнадцати минутах утомляют темпом. Порог там берётся от речи самого говорящего: зазор короче 0,35 секунды это артикуляция, её не трогают; от 0,35 до 1 секунды жмут до 0,3; от 1 до 2 секунд до 0,45; длиннее 2 секунд до 0,6. На уроке в 17 с половиной минут это вырезало 174 секунды без единого смыслового выреза.
large-v3-turbo в формате ggml для whisper.cpp: 1,5 гигабайта, на компьютерах Apple идёт через Metal быстро, русский держит уверенно. Маленькие модели путают окончания и коверкают бренды. Для точных границ слов нужен отдельный проход с ключами -ml 1 -sow: без -sow whisper режет по токенам, и русские слова разъезжаются по двум строкам. Названия вроде Claude после расшифровки правятся словарём замен.
Потому что расшифровка полного файла на повторных дублях иногда сливает их в один и ошибается на границах. Надёжный порядок: найти кандидатов, перепроверить каждый узким окном расшифровки, записать план с таймкодами и точным текстом каждого отрезка, показать человеку, и только после подтверждения резать. Вырезанное обратно не вернуть, а план читается за минуту.
Онлайн-сервиса хватает на разовый ролик: загрузить, нажать «убрать паузы», скачать. Свой конвейер нужен, когда роликов много и у них один почерк: тогда правила записываются один раз в файл агента, а каждый следующий ролик режется по ним без повторных объяснений. Второй повод: материал, который нельзя отдавать в облако. Третий: контроль порогов, которых в онлайн-кнопке нет.
Платформа и сообщество, где я по шагам показываю, как поставить ИИ на рутину: контент, код, продажи, аналитика. Заходи и забирай рабочие связки, которыми пользуюсь сам.
Посмотреть, что внутриtelegram
Канал с полезными материалами про нейросети
Разборы, новые инструменты и приёмы по ИИ — то, чем пользуюсь сам, без воды. Подпишись, чтобы не потерять.