Сохраняй посты, комментируй и ставь оценки
Пожалуйста, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь для просмотра содержимого данного поста.
Продолжение поста: Пост: Ироничные правила в картинках.
Что-ж, продолжаем придумывать ироничные правила в картинках с текстом. Рисую как всегда в Paint. За качество не ручаюсь - как получится так и получится.
P.S. Пост создан в развлекательных целях.
Пишите в комментариях, как вам такой формат?
Также можно писать комментарии в виде ироничных правил.
Подборка ироничных картинок с текстом, но на этот раз с матом. Да, я первый раз пишу пост с большим количеством мата, и пока не уверен, зайдёт или нет.
P.S. Пост создан в развлекательных целях. Я не несу цели никого оскорбить.
ОСТОРОЖНО: В посте очень много мата и прочих некультурных слов.
Как вам такая подборка с матюками? Стоило ли такое постить?
Продолжение поста: Пост: Новая подборка ироничных картинок с текстом.
Очередная подборка ироничных картинок с текстом и прочих абсурдов. Нарисовано в Paint.
P.S. Пост создан в развлекательных целях.
Пишите в комментариях, как вам очередная подборка? Или стоит ещё поработать над контентом?
Также можно писать комментарии в виде абсурдов и шуток.
Продолжение поста: Пост: Ироничные картинки с текстом.
Ещё подборка абсурдов, шуток, и просто ироничных картинок с текстом. Нарисовано в Paint.
P.S. Пост создан в развлекательных целях.
![[Данные удалены]](https://img.vombat.su/xl/k/uploads/2026/06/09/d7d42020-25f2-4810-861c-9b4f10aca869.webp)
Пишите в комментариях, как вам такой новый формат? Или стоит ещё поработать над контентом?
Также можно писать комментарии в виде абсурдов и шуток.
Продолжение поста: Пост: Ироничные картинки с текстом, продолжение.
Ещё одна новая подборка абсурдов, шуток, и просто ироничных картинок с текстом. Нарисовано как всегда в Paint.
P.S. Пост создан в развлекательных целях.
Пишите в комментариях, как вам такой новый формат? Или стоит ещё поработать над контентом?
Также можно писать комментарии в виде абсурдов и шуток.
Продолжение поста: Пост: Новая подборка ироничных правил в картинках.
Продолжаем придумывать ещё ироничные картинки с текстом. Не обязательно именно правила, просто различные шутки и абсурды. Рисую в Paint.
P.S. Пост создан в развлекательных целях.
Пишите в комментариях, как вам такой новый формат? Или стоит ещё поработать над контентом?
Также можно писать комментарии в виде абсурдов и шуток.
Навеяно постом из ВК: https://vk.com/wall-129239055_374201?ysclid=mpya1rugyu354505865
И теперь я хочу придумать свои ироничные правила, но в формате картинок с текстом. Рисовал всё в Paint (за некоторым исключением), так что за качество не обессудьте - будет немножко кривовато.
P.S. Пост создан в развлекательных целях.
Пишите в комментариях, как вам такой формат?
Также можно писать комментарии в виде ироничных правил.
Не секрет, что на Вомбате Топ комментариев формируется за двое суток. Но понять, что комментарий уже старше суток невозможно, пока не перейдёшь по ссылке.
Предлагаю такой визуальный момент: шрифт комментариев старше суток сделать менее ярким за счёт прозрачности. 80% прозрачности достаточно, чтобы было заметно.
Или, как более сложный вариант: убрать в целом ограничение по сроку, а просто снижать прозрачность текста постепенно, по 10% ежесуточно, вплоть до 30%, на уровне которого и удалять комментарий из топа. То есть комментарий "стухнет" за неделю.
Опрос касается сугубо первого предложения. Второе - на подумать.
Вомбатовские нововведения навели на мысли. Но эти мысли не связаны с самими нововведениями.
А связаны с тем, сколько кликов/тапов (далее кликов) должен будет делать пользователь до достижения своих целей.
Скорее всего, тут многие скажут, спасибо, адмирал Я.Х. Но я всё же напишу. Оно и оффлайн приемлемо (кажется даже писал на эту тему пост, но лень искать).
Итак, погнали...
Первый клик. Всё что необходимо в первую очередь: переходы по разделам, по постам, по настройкам своего профиля, ...
Второй клик. Переходы в комментарии, чужие профили, изменения настроек,...
Третий клик. Опасные действия. Добавления в игнор-лист, удаление из сохранённых, удаление черновиков, выйти из аккаунта, ...
Четвёртый клик. Самые опасные, вроде удаления аккаунта.
Навеяно комментарием https://vombat.su/post/74644-novii-dizain-vombata#comment196663
P.S. косноязычным меня хоть и не назвать. Но и оратор из меня почти бесполезный. 😐
Обычная история - листаю ленту, и попадается пост с просьбой слить 1С:БСП. Ну, я без эмоций нажал “Пожаловаться на неприемлемый контент”. Реакции ноль. Призываю в пост модератора - он мне отвечает буквально почти: “А чо такого? Кстати, скиньте кто-нибудь ключ к последнему Doom”.
Естественно, тут я уже немного ошарашился.
Спрашиваю - “а это точно позиция сайта по поводу нелегального распространения лицензионного ПО?”.
Реакция Пикабу - мой вопрос удаляют как флуд, а меня блокируют.
Собственно, вопрос - кто тут обалдуй, а кто охуел?
Подкаст без текста сегодня теряет часть аудитории и часть трафика. Поисковики по-прежнему лучше индексируют текст, чем аудио, слушателям удобнее быстро пробежать глазами содержание выпуска, а редакторам и маркетологам проще превратить готовую расшифровку в посты, статьи, письма и описания для соцсетей. Именно поэтому подкаст в текст давно стал не дополнительной опцией, а рабочим инструментом продвижения.
Текстовая версия помогает сразу решить несколько задач: сделать перевод аудиофайла в текст, подготовить итог подкаста, собрать аннотацию подкаста, оформить сводку подкаста и на ее основе создать show notes с ключевыми тезисами и тайм-кодами. Раньше на это уходили часы ручной работы. Сейчас большую часть процесса закрывает распознавание аудио на базе нейросетей.
Хорошая расшифровка подкаста сегодня нужна не только для архива, но и для контент-маркетинга, дистрибуции и повторного использования контента.
В этом руководстве разберем:
Когда-то пользователи пытались расшифровывать подкасты через связку плеер + микрофон, браузерный переводчик или виртуальный кабель. Такой подход выглядел как лайфхак, но на практике приносил больше проблем, чем пользы.
Почему старые методы устарели:
Особенно неудобно это при работе с подкастами на 40, 60 или 120 минут. Любые длинные записи превращаются в набор мелких файлов, фрагментов и ручных правок. В итоге вместо автоматизации получается очередной цифровой костыль.
Если цель — быстро получить чистый текст, выжимку и готовые материалы для публикации, старые схемы уже не выдерживают конкуренции.
Современная транскрибация работает иначе. Вместо примитивного посимвольного распознавания используется нейросеть, которая учитывает контекст фразы, различает паузы, понимает структуру речи и помогает привести результат к читабельному виду.
Что это меняет на практике:
Для подкастеров, редакторов и продюсеров это особенно важно. Им нужен не просто сырой транскрипт, а материал, который можно использовать дальше: собрать описание выпуска, вынести тезисы, подготовить карточки для соцсетей, выделить цитаты, создать статью или письмо по мотивам эпизода.
Ниже практический сценарий, который подходит большинству задач: вы записали выпуск, скачали интервью или хотите превратить чужой подкаст в рабочий текст.
Самый частый формат — MP3, но большинство сервисов также работают с WAV, M4A, OGG и другими популярными форматами.
На этом этапе стоит обратить внимание на три вещи:
Если задача шире, чем просто перевод аудиофайла в текст, лучше сразу выбирать инструмент, где после расшифровки можно получить summary, аннотацию и разбивку по смысловым блокам.
Главное отличие нейросетевых сервисов от старых способов: распознавание не требует сидеть у экрана и слушать выпуск в реальном времени. Вы загружаете файл и получаете результат через минуты.
Для пользователя это означает:
Если у вас архив подкастов, интервью или вебинаров — это особенно ценно. Распознавание аудио превращается в понятный производственный процесс, а не в эксперимент.
После распознавания начинается самая интересная часть. Сам транскрипт уже полезен, но гораздо важнее то, что можно сделать на его основе.
Текст можно использовать как базу для дополнительных материалов:
Один подкаст может дать вам не один актив, а сразу пять: транскрипт, summary, описание, show notes и серию постов для соцсетей.
Большая ошибка новичков: считать, что расшифровка — это финальный результат. На практике транскрипт — это только сырье. Наш подход: простой протокол из трех этапов, который превращает любую запись в готовые материалы.
Чек-лист перед загрузкой:
Мини-правило: качество входа = качество выхода. Это особенно важно для записей с диктофона или в полевых условиях.
Что обычно улучшает результат:
Именно здесь рождается ценность. Выберите нужный формат:
Одна из самых частых задач: слушатель находит сильный англоязычный выпуск и хочет получить русский текст для быстрого изучения. Здесь нейросети особенно полезны, потому что умеют не только распознавать речь, но и работать с переводом.
Подходит, если вы хотите получить русский вариант содержания, сделать выжимку, тайм-коды и описание.
Плюсы такого подхода:
На рынке есть платформы, которые умеют распознавать английскую речь и переводить результат на русский. Они подойдут тем, кто сравнивает интерфейсы, тарифы и дополнительные функции.
На что смотреть при выборе:
Иногда лучший вариант — не одно универсальное окно, а связка из двух шагов: сначала точная расшифровка, потом обработка через ИИ для перевода, сокращения и адаптации.
Такой сценарий полезен, если нужно:
Но даже в этом случае ключевым остается качественный исходный транскрипт. Если расшифровка слабая, все последующие этапы будут строиться на ошибках.
Если расшифровка подкастов — это ваша регулярная задача, имеет смысл настроить поток:
Ниже — два шаблона, которые экономят время.
Ошибка 1. «Сервис сам разберет, кто говорит». Решение: включайте разделение по спикерам и переименовывайте участников после расшифровки.
Ошибка 2. «Пунктуация не важна, потом поправлю». Решение: лучше получить сразу текст со знаками препинания и абзацами — вычитка будет в разы быстрее.
Ошибка 3. «Не проверю имена и цифры — и так понятно». Решение: имена гостей, названия компаний, числа и даты — обязательная ручная проверка.
Ошибка 4. «Запись с эхом — ну и ладно». Решение: хотя бы минимально улучшите звук или выбирайте сервис, устойчивый к шуму и эху.
Подкаст давно перестал быть только аудиоформатом. Сегодня это источник поискового трафика, контента для соцсетей, материалов для рассылок и базы знаний для команды. Поэтому перевод аудиофайла в текст нужен не ради галочки, а ради конкретной пользы: быстрее находить идеи, удобнее читать, лучше продвигать и многократно использовать уже записанный материал.
Запомните простой протокол «Запись → Текст → Актив»:
Так вы получаете не просто сырой текст, а готовый рабочий контент-актив.
Кем я работал есть где-то в дебрях моих постов.
А сейчас будет пост о том КАК я работаю.
Обратите внимание на пост https://vombat.su/post/73919-ya-zhdun Ничего не смущает?
Фото сделано в отражении "чёрного зеркала", то есть монитора. Внизу заметен кусочек "коврика" для мыши со штрих-кодом.
Это в целом телевизор, но выполняет так же роль второго монитора. Или наоборот... 🤷♂️
А так же является монитором для диагностики, установки и настройки отдельных ПК.
То есть, у меня буквально две клавиатуры и две мыши в одно время.
В комментарии https://vombat.su/post/73919-ya-zhdun#comment192447 было замечание, что клавиатура ниже уровня стола неудобно. По мне так норм.
И именно эта разница в высоте и позволяет использовать две клавиатуры и две мыши без проблемы запутаться между ними.
Я физически ощущаю, с каким устройством работаю.
Кто-то задаст резонный вопрос: так это у тебя дома, при чём тут работа?
Ответ: подобное умение работать с несколькими мониторами, клавиатурами и мышами я развил именно на рабочем месте.
Знатоки напишут: есть же KVM. Да, подобное устройство я тоже использовал. Но проблема KVM в том, что в доступе лишь что-то одно. Контроль падает. (Плюс, ещё я убил две KVM постоянным переключением 🙄)
Короткий аудиофрагмент из Common Voice и двухчасовое совещание с перебиваниями, шумом кондиционера и названиями продуктов проверяют систему распознавания речи по-разному. Поэтому место модели в публичном бенчмарке еще не отвечает на главный вопрос бизнеса: сколько времени уйдет на получение пригодного текста из реальной записи.
Для транскрибации звонков, лекций, интервью и субтитров важна не только точность распознавания слов. На итог влияют сегментация длинного файла, работа с тишиной, пунктуация, диаризация спикеров, устойчивость API, поддержка форматов и качество склейки результата.
Ниже сравним OpenAI Whisper Large v3, Microsoft VibeVoice-ASR, Yandex SpeechKit и Google Cloud Speech-to-Text с Chirp 3. Лучшей модели для всех сценариев нет. Для русскоязычных длинных записей сильный движок нужно оценивать вместе с инфраструктурой и постобработкой.
Whisper построен как encoder-decoder Transformer. Исходное семейство обучалось на 680 000 часах многоязычного аудио. Версия Large v3 получила значительно больший обучающий набор: 1 млн часов с неполной разметкой и 4 млн часов псевдоразмеченного аудио. Large v3 Turbo сокращает число слоев декодера с 32 до 4, поэтому работает заметно быстрее ценой небольшого снижения качества.
Сильная сторона Whisper для русского языка проявляется на сложной речи: разговорной лексике, смешении русских и английских терминов, неидеальной дикции и фоне. Модель сразу генерирует текст со знаками препинания и обычно дает более читаемый черновик, чем классические ASR-системы без развитой языковой части.
Но у архитектуры есть ограничение: базовое окно Whisper рассчитано примерно на 30 секунд аудио. Длинный файл все равно обрабатывается последовательно. Библиотека или провайдер режет запись на сегменты, переносит контекст и затем собирает результат.
Именно здесь две системы на одной модели могут показать разное качество. Ошибки появляются не только внутри сегмента, но и на границах: пропавшее слово, повтор фразы, неверный таймкод, потерянный спикер. На тишине или музыке Whisper способен генерировать правдоподобный, но отсутствующий в записи текст. Для production-сценария нужны VAD, контроль повторов, фильтрация пустых сегментов и логика восстановления контекста.
У официального OpenAI API в 2026 году есть и новые модели транскрибации, включая GPT-4o Transcribe и вариант с диаризацией. При этом загрузка файла через стандартные speech-to-text endpoints по-прежнему ограничена 25 МБ. Большие записи приходится сжимать или делить до отправки.
VibeVoice-ASR появился в открытом доступе в январе 2026 года. В официальном репозитории текущая модель обозначена как VibeVoice-ASR-7B. Она принимает до 60 минут непрерывного аудио в пределах контекста 64K и за один проход формирует структурированный результат: кто говорил, когда и что сказал.
Модель объединяет распознавание, таймкоды и диаризацию. Поддерживаются пользовательские hotwords: имена, бренды, аббревиатуры и термины можно передать как контекст. Для технических интервью и корпоративных встреч это полезнее, чем попытка исправлять каждое название после транскрибации.
В официальном тесте MLC-Challenge для русского языка VibeVoice-ASR показал WER 12,40%. Эта цифра характеризует конкретный датасет и протокол. Сравнивать ее напрямую с результатами Whisper, Yandex или Google из других тестов нельзя.
Практическая цена часового контекста заключается в требованиях к развертыванию. Нужны Python, CUDA, FFmpeg, совместимое окружение и NVIDIA GPU. Репозиторий Microsoft предлагает запуск через NVIDIA PyTorch Container. Сторонние сборки снижают порог входа, но не снимают задачи обновления зависимостей, мониторинга памяти и масштабирования очереди.
VibeVoice интересен разработчикам, которым нужен открытый long-form ASR с диаризацией и возможностью дообучения. Для обычного пользователя это пока не готовый облачный продукт. Microsoft прямо рекомендует дополнительное тестирование и разработку перед коммерческим применением.
SpeechKit изначально ориентирован на русский язык и российские сценарии. Сервис поддерживает потоковое, синхронное и асинхронное распознавание. В актуальной документации синхронный режим рассчитан на короткие файлы до 30 секунд, асинхронный принимает записи длительностью до 4 часов и размером до 1 ГБ.
Утверждение, что Yandex не расставляет пунктуацию, в 2026 году устарело. Режим литературного текста добавляет заглавные буквы и знаки препинания. Есть нормализация чисел и дат, определение дикторов, дообучение и обработка результата с помощью LLM.
Слабое место SpeechKit не в отсутствии базовых функций, а в количестве режимов, параметров и ограничений. Разработчику нужно выбрать API, способ загрузки, формат, модель, нормализацию и схему получения результата. Для длинных файлов применяется асинхронная обработка, поэтому интеграция включает создание операции, проверку статуса и получение транскрипта.
Опубликованный на Habr тест 2025 года показал неудачный результат SpeechKit Playground на части файлов, включая повторы строк. Это полезный сигнал, но не универсальная оценка всей платформы: автор использовал собственный набор из 16 записей, а ошибки запроса включал в WER. Перед внедрением SpeechKit нужно тестировать на звонках и записях именно вашего домена.
Сравнивать Whisper с абстрактным Google Speech в 2026 году некорректно. Актуальная многоязычная модель Google называется Chirp 3. Она поддерживает русский язык, потоковое и пакетное распознавание, автоматическую пунктуацию, адаптацию под фразы и автоматическое определение языка.
Для длинного аудио используется BatchRecognize. В документации Chirp 3 указан типовой диапазон от одной минуты до одного часа. Русский доступен для транскрибации, но диаризация Chirp 3 на момент проверки перечислена только для ограниченного набора языков, без ru-RU.
Google удобен компаниям, которые уже работают в Google Cloud и готовы хранить аудио в облачной инфраструктуре проекта. Сильные стороны здесь не сводятся к качеству отдельной модели: IAM, региональные endpoints, журналирование, квоты и масштабирование входят в общую платформу.
Заявлять, что Google всегда хуже Whisper на русском, без единого контролируемого теста нельзя. На чистой диктовке разница может быть небольшой, а на телефонной записи с отраслевой лексикой порядок моделей способен измениться.
Таблица показывает, почему вопрос о лучшей модели распознавания речи нельзя закрыть одной цифрой WER. Сначала определите сценарий: звонки, интервью, субтитры, поток или архив. Затем соберите тестовый набор хотя бы из 20–50 своих файлов и посчитайте не только ошибки слов, но и стоимость ручной правки.
Разделить аудио через FFmpeg несложно. Сложно разделить его так, чтобы фраза не оборвалась на полуслове. Обычно сегменты делают с перекрытием. После распознавания нужно найти повторяющийся участок текста, удалить дубль и сохранить таймкоды.
На одном чистом монологе эвристика работает. На совещании с короткими репликами, паузами и перебиваниями она начинает ошибаться. Чем больше правил добавляется, тем сильнее проект превращается из вызова модели в отдельную ASR-платформу.
Музыка, длинная пауза, шум зала и тихая речь могут запустить ложную генерацию. Whisper иногда повторяет последнюю фразу или создает типовые подписи, которых не было в аудио.
Production-конвейер использует VAD, минимальную длительность речи, пороги уверенности, контроль компрессии текста и поиск повторяющихся последовательностей. После этого все равно нужен журнал проблемных сегментов для повторной обработки.
Пользователь загружает не только MP3. На вход приходят WAV, M4A, OGG, FLAC, MP4, AVI, записи телефонии с двумя каналами и файлы с нестандартной частотой дискретизации. Их нужно проверить, извлечь аудиодорожку, привести к ожидаемому формату и не потерять метаданные времени.
Лимит OpenAI в 25 МБ добавляет еще один слой: сжатие, нарезку, очередь запросов и сборку результата. Размер файла при этом не равен длительности. 25 МБ могут содержать короткий WAV или длинный MP3 с низким битрейтом.
Собственный сервер выгоден при предсказуемом постоянном потоке. При редких загрузках видеокарта простаивает. При резком наплыве файлов возникает очередь, пользователи ждут, а команде приходится добавлять воркеры и следить за памятью.
К стоимости GPU прибавляются хранение файлов, мониторинг, повторные задания, обновление CUDA, безопасность, резервирование и поддержка форматов. Бесплатная модель не означает бесплатный сервис.
Для исследовательского проекта разумно поднять Whisper или VibeVoice локально. Вы получите контроль над кодом, данными и параметрами. Для продукта важнее другой вопрос: кто отвечает за длинные файлы, сбои, диаризацию, форматы и качество текста на стыках.
Speech2Text закрывает этот уровень как готовый сервис. В его технологическом стеке указан Whisper, а пользователь получает не сырой вывод модели, а обработанный результат со знаками препинания, абзацами, таймкодами и разделением по спикерам.
Через браузер можно загрузить аудио или видео без указанного на сайте ограничения по размеру и длительности. Сервис поддерживает популярные форматы, ссылки на видео, экспорт субтитров и создание саммари. Для чувствительных данных стоит заранее проверить актуальную политику хранения и корпоративные условия: на сайте заявлено шифрование при передаче и удаление файлов и расшифровок после удаления пользователем.
Для разработчиков есть страница интеграции Speech2Text. На ней указаны webhook API, очереди задач, массовая обработка, диаризация и выдача результатов в TXT, JSON, RAW, XML и других форматах.
Практическая выгода API состоит не в магическом улучшении одной нейросети. Команда получает готовый конвейер:
Такой вариант особенно полезен, когда транскрибация является частью CRM, медиаплатформы, архива звонков или внутренней аналитики, а не самостоятельным ML-экспериментом.
Ниже показана базовая отправка файла. Ключ храните в переменной окружения, а не в исходном коде. Актуальные параметры подключения нужно брать из документации, доступной для вашей интеграции.
import os
from pathlib import Path
import requests
API_KEY = os.environ["SPEECH2TEXT_API_KEY"]
AUDIO_PATH = Path("meeting_recording.mp3")
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Accept": "application/json",
}
data = {
"lang": "ru",
"speakers": "2",
}
with AUDIO_PATH.open("rb") as audio_file:
files = {
"file": (AUDIO_PATH.name, audio_file, "audio/mpeg"),
}
response = requests.post(
API_URL,
headers=headers,
data=data,
files=files,
timeout=60,
)
response.raise_for_status()
task = response.json()
print("Задание создано")
print("ID:", task["id"])
print("Статус:", task["status"]["description"])
API возвращает идентификатор задания. Дальше приложение проверяет статус или получает уведомление через webhook, затем запрашивает результат в нужном формате. Такая схема не держит HTTP-соединение открытым все время обработки длинной записи.
Whisper, VibeVoice, Yandex и Google решают разные части одной задачи. Whisper дает сильное качество базовой транскрибации, VibeVoice сохраняет часовой контекст, Yandex предлагает развитый набор режимов для русского языка, Google встраивает STT в масштабируемую облачную платформу.
На практике качество определяет весь конвейер: подготовка аудио, VAD, склейка сегментов, диаризация, пунктуация, контроль повторов и обработка ошибок. Поэтому бизнесу часто выгоднее тестировать не голую модель, а готовый результат на своих файлах.
Загрузите несколько типичных записей в Speech2Text, сравните текст с эталоном и посчитайте время ручной правки. Для автоматизации звонков, встреч или медиатеки используйте API и начинайте с пилотного набора, который отражает реальные шумы, спикеров и терминологию.
В понедельник вечером 5 марта 2018 года, примерно в 17-30 я пришла забирать дочку из садика. Меня встретила заплаканная, полностью одетая для прогулки дочь с мокрой головой. Её обнимала и гладила по голове нянечка. Воспитательница бодро общалась с другими детьми и лишь увидев меня рядом стала постанывать и ныть, при этом выхватив мою дочь из объятий нянечки.
Она сообщила мне, что мальчик-"забияка" баловался и налил много воды перед туалетами, где раковины. Нянечка стала вытирать пол, но воспитательница сочла это недостаточной причиной для отмены отправки детей в туалет перед прогулкой. Только сказала детям, чтобы они не бегали по воде. Одна девочка пробежав упала, но удачно, а моя дочка, которая не бегала, выйдя из кабинки туалета, поскользнулась на мокром полу и ударилась головой. Так как медсестры уже не было, то воспитательница якобы пожалела мою дочь и они пошли одеваться для прогулки и ждали, пока подсохнет мокрая голова моей дочери.
На следующее утро выяснилось, что у моей дочери сотрясение мозга. В скорой я сообщила то, что мне сказала воспитательница, но не сразу. Сначала мямлила, что мол она дома упала. Скоряки стали наседать, чтобы сказала правду. Сотряс был не сильным и нас в тот же день отпустили домой болеть.
В воскресенье меня вызвали в полицию, где я написала два заявления о том, что не имею претензий ни к кому и о прекращении дела. В тот же вечер мне позвонила воспитательница и стала лепетать о том, что туфли у моей дочери были рваные и она не поскользнулась, а запнулась о подошву.
В понедельник утром я забрала босоножки дочери из детского садика. У них толстая подошва, о которую невозможно запнуться, и была ранее слегка (не более полусантиметра) надорвана стелька. Тут же стелька была оторвана почти до ремешков. Внутри она вся чистая, т.е. в надорванных таким варварским способом сандалиях не ходили. Более того, меня вызвали на разговор заведующая и методист, пытались убедить меня в том, что моя дочь споткнулась на рваных сандалиях. Я зло ответила, что если уж всем остальным они рассказали эту ложь, то начинать им надо было с меня. Чтобы я правды не знала. Потом сказала, что в полиции я уже была и претензий никаких к ним не имела, о чём уже пожалела.
В садик я стала дочку водить только в утро, когда работала вторая воспитательница. Заведующая и методист были в шоке и просили ходить в садик нормально, но я сказала, что моя дочка теперь боится оставаться с той воспитательницей и я сама не хочу свою дочь с ней оставлять.
Так как воспитательница была уже на пенсии, то буквально через неделю она уволилась и мы стали в садик ходить нормально. Потом выяснилось, что у этой же воспитательницы мальчик упал так, что сломал ключицу. Так вот мама этого мальчика сказала, что он упал, когда она сама с ним гуляла и в садике он в тот день не был.
Я не имела никаких претензий к садику. Дети это дети, они могут баловаться, спотыкаться и поскальзываться. Обвинять в этом воспитателей или нянечек мне и в голову не приходило. Но вот когда мне лгут в глаза и фальсифицируют улики...
Было это году в 1999-2000. На дачу я собралась, ессесьно уже в дачном, с пакетом и туго набитой женской сумкой. Меня должны были отвезти на машине и сказали выходить и ждать во столько-то. Стою, жду, никому не мешаю. Во двор въезжает ментовская машинка обычная типа жигулей (хер их знает, я их почти не отличаю друг от друга). Машинка резво тормозит, перекрывая мне возможность сбежать вперёд, сзади и справа у меня кусты высокие непроходимые (не ухаживали тогда за растительностью во дворах славного моего города), из машинки слаженно выпрыгивают три здоровенных бойца в камуфляже, балаклавах и с автоматами наперевес, перекрывая все оставшиеся лазейки. Я стою, смотрю и любуюсь слаженной работой, даже не поняла, что это все ко мне. ;) Последним из машинки вальяжно с улыбочкой вытекает как кот высокий худой мент без такой серьёзной экипировки и просит предъявить паспорт. Мне-то что, я с паспортом в те года уже постоянно ходила. Одна только загвоздка была - он был в сумке, битком набитой всякой всячиной для дачи и дочки, к которой я собственно и собиралась ехать. Поняв, что ни хрена я так не смогу найти, я спросила нельзя мне выложить всё из сумки на багажник машины? Усмехаясь, тощий котик согласился, а бойцы как-то подозрительно подтянулись. Но мне-то что? Я законопослушный гражданин и с собой ничего опасного не ношу. Начинаю выкладывать на багажник всё-всё-всё и пару коньков в придачу, под изумлённые взгляды уже вообще всех меня задерживающих, пока не нашла-таки паспорт. Паспорт полистали, задали 3 или 4 раза вопрос где я живу и каждый раз мой ответ становился всё короче и короче, пока я просто не махнула рукой в сторону парадной своего дома со словом "Там." :) Спросили куда я такая распрекрасная направляюсь, извинились и поехали дальше на своей машинке проверять паспорта у подозрительных личностей. :)
Занесло меня как-то в юности в кулуары гостиницы Астория. Шёл 1992-1993 год. Мне было 15 лет.
В гостинице уборщицей работала мамина знакомая по школьным временам. Она шила классные зимние меховые шапки. Вот за ними я к маминой знакомой и пришла на работу. Так как было очень любопытно "как там оно внутри всё работает?", то я позвонила домой и отпросилась у мамы до ночи под присмотр этой знакомой. Ночным автобусом потом развозили работников гостиницы и меня тоже к дому подбросили. Ночь, снег, никого нет и красиво и страшновато - ляпота. :) Но не в этом дело.
Меня оставили в зале с пианино, на котором я тихонечко тренькала, а рядом был большой зал, в который можно было подглядывать через шторку на стеклянной двери. В том зале гуляла куча народу. Началось всё достаточно пристойно. Говорили на немецком речи, похожие на тосты. Всё чинно, благородно, как в лучших домах Англии Германии. Но под конец так ужрались, что заблевали стол, кто-то вставая стал падать и потянул скатерть со стола за собой - часть еды на полу, упавший в еде, осколках и блевоте, люди ржут как кони, официанты и уборщицы суетятся, приводят всё в порядок, упавшего уводят, через некоторое время возвращают в более или менее приличном виде. Ещё через какое-то время "гости" стали расходиться, официанты вытаскивать полуспящих "поющих" немцев из салатов и разносить их по номерам. Весело там было. :)
Мамина знакомая как после этого бедлама освободилась, сразу ко мне побежала. Убеждала, что это нестандартная ситуация и не надо об этом никому рассказывать, пожалуйста. Думаю, что сроки давности уже вышли. :)
Вчера ездили в загородный дом к маме праздновать ажно целых 3 дня рождения - племянницы, мамы и отчима. В зале сидит и празднует куча народу, от коридора залу отделяют занавески. Я пошла за подарками, подхожу к занавескам со стороны коридора и тут вижу на полу маленькую мышку. Хорошенькая такая, бежит куда-то. Я смотрю на неё улыбаюсь, погладить-приголубить захотелось. У всех животные есть - кошки, собаки, рыбки... И тут вдруг понимаю, что ручных мышек ни у кого нет! Руками её лучше не трогать вообще! И надо срочно всех оповестить, что в доме завелась мышь! Ничего лучше чем заорать "Мышь! Мышь! Бежит по полу мышь!" Я не придумала. :) Мышка перепугалась и забилась под косяк дверной. Сестра со своим мужем выбежали сразу, стали её искать. Выходов оттуда, как выяснилось, нет. И выковырять её оттуда не пользуясь руками невозможно. Временно оставили её так, но приготовили покрывало. Через пару часов мышка предприняла попытку побега, но была замечена, захвачена в покрывало и вынесена в поле, где коровы щиплют травку. Хэппи энд.
К поездке в Японию мы стали готовиться месяца за 2-3. Для начала муж узнал кучу всяких мелких моментов о получении и заполнении документов на визу, городском транспорте, Диснейлендах, интернете и достопримечательностях в Японии. После чего мы забронировали номера в 3 гостиницах, сформировали план поездки, который обязателен при подаче документов на визу, подсчитали сколько примерно взять с собой наличными йен, заказали турецкую банковскую карту для оплаты всяких разностей через интернет, купили билеты на поезд до Москвы и из Москвы, и билеты туда-обратно на самолёт.
При первичной подаче на визу нас развернули – необходимо было иметь оплаченные, а не забронированные отели или выписку с банковской карты, которой там будем расплачиваться. Пришлось заново бронировать отели уже с оплатой, отменять бронь в первых отелях, потому что на запрос по оплате через интернет сейчас, а не по прибытию, они не отвечали. Отели бронировали через Букингком. Визы нам дали без проблем. Кстати, если раньше в доковидные времена необходимо было приглашение из Японии от принимающей стороны, то сейчас оно не нужно.
Там же у консульства в туристической фирме купили ДжиЭрПассы (JRPass) на каждого – проездной по Японии на местных (типа линий метро) и междугородних поездах. Карта окупилась за одну только поездку из Токио в Осаку и обратно, но с сентября она подорожает на 60% и выгода от неё уже не будет очевидна. Непосредственно этот проездной можно по прилёту оформить тут же в аэропорту, как и дополнительные проездные, по которым мы планировали ездить на других ветках метро и автобусах, которые нельзя оплатить ДжиЭрПассом, но, говорят, из-за длинных очередей в аэропорту, лучше это сделать в других местах. Свои маршруты лучше планировать заранее, до поездки в Японию, чтобы не разориться на оплате проезда. Через интернет дома турецкой картой мы оплатили билеты в Диснейленды, Юниверсал Студио, некоторые музеи, туристическую поездку в Хаконе, отели и вайфай.
Если у вас нет особых денег на всякие «Забугорища» для каждого члена семьи, то этот переносной вайфай вам будет физически необходим как минимум чтобы не потеряться в Японии, посмотреть куда идти, ехать на метро, даже в ту ли сторону вы едете в метро, заказать в Диснейленде проход на аттракцион без очереди на определённое время, так как это можно купить только внутри Диснейленда, а бесплатный интернет там исключительно только у входа в парк. К тому же, вайфай мы распределяли сразу на троих людей, что очень удобно. Забрать оплаченный по интернету вайфай можно сразу же в аэропорту, возвращают его через обычные почтовые ящики, которые также есть и в любом аэропорту.
Билеты на самолёт у нас были недорогие с пересадкой в Китае. Боже вас упаси брать с собой литиевые аккумуляторы более чем на 160 кВ/час – отберут в Китае на таможне, даже если вы пролетаете транзитом. Также там будут проблемы с пауэрбанками – выше определённой ёмкости пауэрбанки тоже отбирают. Наш на 10К мА/час прошёл таможню нормально. Зажигалки тоже отберут. Даже если они летят в багаже, а не в ручной клади.
Да, любителям покурить и повейпить – для этого в Японии есть специально отведённые места, некоторые из них даже указаны в специальной карте города. Они похожи на остановки. В Диснейлендах и Юнивёрсале эти места тоже есть. В пригородных поездах встречаются кабинки на два места для курильщиков и вейперов. Там их никто не различает. Однако, с наступлением ночи эти правила во многих кварталах Токио и Осаки перестают соблюдать сами же японцы. Такого вейпа как у меня я там не видела. У них распространены или обычные сигареты или малюсенькие сигаретки для вейповского небольшого устройства. Если у вас вейп без запаха или лёгкий не сигаретный запах, то можно немножко дунуть в кабинках туалетов.
В Японии везде очереди. Даже на автобусы и метро. Когда народу очень много, выходят регулировщики очередей, которые направляют людей туда, где очередей меньше, показывают конец очереди, распределяют хвост очереди, чтобы не мешал другим прохожим.
К слову, ни турецкой банковской картой, ни газпромовской с юнион пэем в магазинах мы не смогли расплатиться – или сразу ошибка или никакой код не приходит. Но есть банкоматы, где по щадящему курсу с газпромовской карты можно снять йены. Турецкой картой можно оплачивать покупки, которые можно совершить через интернет. Так что запаситесь наличными.
Практически везде надписи на японском дублируются на китайский, какой-то язык с другими иероглифами и английский. На английском говорят отнюдь не все японцы. Даже работники приличных отелей. Можно оформить доставку крупного багажа из отеля (аэропорта) в отель.
Урны и туалеты. Туалеты там везде, в метро на каждом шагу и снаружи и внутри. А вот с урнами беда. Берите с собой пакетик для мусора и как только видите урну, так сразу от своего мусора избавляйтесь, ибо даже в туалетах мусорок нет.
