Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков.

Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было.

Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который:

1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API.
2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном.
3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету.
4. Работает быстро и экономно на слабом VPS.

В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.