[AID-BACKEND-003] Создать воркер Whisper речи
Разработка ai-speech-worker (Backend): Реализация потокового VTT воркера транскрипции аудио-чанков.
NoteКраткая карточка задачи
- Эпик: EPIC-AID-001
- Компонент: ai-speech-worker (Kafka Consumer / Whisper tiny)
- Статус: Готово к реализации
- Ссылка на Метод: Спецификация воркера потоковой транскрипции Whisper
1. Бизнес-контекст и цель (Business Context)
Голосовой ввод команд (кнопки Shop или Cook) стримит аудио-данные в шину Kafka. Модуль ai-speech-worker должен налету обрабатывать входящие пакеты моделью Whisper tiny и генерировать чистый текст.
Цель задачи: Реализовать консьюмер топика bpds.inventory.in.voice.stream и публикацию результатов в топик bpds.inventory.out.voice.transcribed в файле voice_whisper_worker.py.
2. Пользовательские истории (User Stories)
Как Пользователь с занятыми руками на кухне, надиктовывающий ингредиенты,
Я хочу, чтобы ИИ-сервис распознавал мою речь без задержек сетевого раунда,
Чтобы команда на списание или добавление еды выполнилась мгновенно.