PROJECT.GLOBAL_FINTECH_AI

Автоматизація
масштабної локалізації.

Клієнт: Global FinTech Corporation
Стек: Python, TensorRT, RVC, Whisper
Цикл розгортання: 28 днів
Статус: Deployed

Системний контекст
та проблематика.

Клієнт оперує на 15+ європейських та азійських ринках. Процес локалізації промо-матеріалів та навчальних відео для філій (переклад, найм дикторів, зведення звуку) займав до 4 тижнів на кожен епізод, що унеможливлювало гнучке реагування на ринкові зміни.

Використання популярних хмарних AI-сервісів для синтезу голосу було суворо заборонено політикою безпеки (GDPR та корпоративне NDA). Корпорації вимагалося рішення, здатне обробляти тисячі відео на добу в повністю закритому, ізольованому контурі.

ENGINEERING_SOLUTION

Ізольований Tensor-кластер.

Ми розгорнули апаратний вузол на базі масиву NVIDIA A100. Інженери розробили асинхронний Python-пайплайн, який бере вихідне відео, виконує транскрибацію, переклад (через локальні LLM), синтезує голос амбасадора бренду потрібною мовою (RVC) та перераховує таймінги субтитрів — і все це без жодного пакету даних, що залишає межі корпоративного сервера.

import asyncio
import os
from enterprise_pipeline import WhisperNode, RVCNode, VideoComposer

async def process_localization_task(video_payload, target_languages):
    # Ініціалізація ізольованого пайплайну на Tensor-ядрах
    print(f"[SECURE_NODE] Initiating localization for {video_payload.id}")
    
    transcriber = WhisperNode(compute_type="int8", device="cuda:0")
    voice_synth = RVCNode(model_tier="enterprise_v3", device="cuda:1")
    
    base_transcript = await transcriber.extract(video_payload.path)
    
    # Асинхронна генерація активів для всіх 15+ ринків одночасно
    async for lang in target_languages:
        translated_text = await llm_local_translate(base_transcript, lang)
        localized_audio = await voice_synth.generate(translated_text, target_voice=video_payload.speaker_id)
        
        # Зведення фінального медіа з дотриманням гучності стандарту R128
        await VideoComposer.merge(video_payload.path, localized_audio, export_preset="broadcast_4k")
        print(f"[LOG] Rendered variant: {lang.upper()} | Integrity: OK")

# Запуск воркера (Daemon)
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(daemon_listen_queue())