O Whisper é um modelo de reconhecimento automático de fala (ASR) criado pela OpenAI.
Ele consegue transcrever áudios com alta precisão, suporta múltiplos idiomas, lida bem com ruído e sotaques, e pode ser usado localmente, de forma gratuita.
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COMO TRANSCRIBIR ÁUDIO EM TEXTO COM O WHISPER {seta}
A seguir estão dois caminhos:
Usar o Whisper localmente (gratuito)
Usar a API da OpenAI (pago, mas simples e moderno)
- Transcrição Local (100% grátis) {ok}
Baseado no Guia Completo de Instalação e Uso do Whisper.
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Pré-requisitos {ferramentas}
Você precisa ter instalado:
Python 3.7 a 3.11
Git
FFmpeg (essencial)
(Opcional: GPU NVIDIA + CUDA)
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Instalação {download}
No terminal:
Shellpip install git+https://github.com/openai/whisper.gitMostrar mais linhas
[pt.wikipedia.org]
Instale também o FFmpeg, necessário para leitura de arquivos de áudio.
[pt.wikipedia.org]
Transcrevendo um arquivo {microfone}
Após instalar, basta rodar:
Shellwhisper meu_audio.mp3 --model smallMostrar mais linhas
Isso gera:
Um arquivo .txt com o texto
Arquivos .srt ou .vtt se quiser legendas
[hub.asimov.academy]
Sobre os modelos {lupa}
tiny – muito rápido, porém menos preciso
base
small – bom equilíbrio
medium
large – mais preciso, mais lento
[digitei.com]
- Transcrição via API da OpenAI (Whisper-1 ou GPT‑4o‑transcribe) {foguete}
O que você precisa {livro}
Conta na OpenAI
Chave de API
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Exemplo em Python {computador}
Pythonfrom openai import OpenAIclient = OpenAI()audio_file = open("audio.mp3", "rb")transcription = client.audio.transcriptions.create( model="whisper-1", file=audio_file)print(transcription.text)Mostrar mais linhas
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Whisper-1 vs GPT‑4o‑transcribe {lampada}
whisper-1 → estável, preciso, ótimo custo-benefício
gpt‑4o‑transcribe → mais moderno, mais preciso, melhor para áudios longos
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Como gravar bons áudios para transcrição {gravacao}
Dicas:
Use um microfone decente
Grave em ambiente silencioso
Evite eco
[pt.wikipedia.org]
Resumo Rápido {anotar}
Nota: Por restrição de segurança não é possivel anexar o arquivo
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