Para que é adequado o Áudio para texto?
Áudio para texto é adequado para organizar reuniões, entrevistas, cursos, memorandos de voz e podcasts. A ferramenta usa Transformers.js para executar o modelo de reconhecimento de fala Whisper no navegador e pode exportar os resultados do reconhecimento como documentos TXT ou legendas SRT com informações de tempo.
O conteúdo de áudio não é enviado para os servidores da The Browser AI. A primeira transcrição descarrega o ficheiro do modelo a partir de uma CDN, que o navegador pode reutilizar a partir da cache. A velocidade e a precisão do reconhecimento dependem da clareza da gravação, do ruído de fundo, do idioma, da duração do áudio e do desempenho do dispositivo; ficheiros mais longos ocupam mais memória e demoram mais tempo.
Formatos suportados: MP3, WAV, M4A, WebM; limite de arquivo único: Dentro da memória disponível do navegador.
Como usar Áudio para texto
Passo 1
Carregar ou gravar áudio
Selecione arquivos de áudio e vídeo comuns ou grave diretamente após permitir a permissão do microfone.
Passo 2
Executar transcrição local
Selecione o idioma de reconhecimento e comece a transcrever; o modelo Whisper será baixado e armazenado em cache na primeira utilização.
Passo 3
Revise e exporte
Verifique o texto de reconhecimento e o cronograma para exportar TXT ou SRT dependendo do uso.
Perguntas frequentes
Preciso fazer upload da gravação para converter áudio em texto?
Não há necessidade. Tanto a decodificação de áudio quanto a inferência Whisper são executadas localmente no navegador; a conexão de rede é usada principalmente para baixar o modelo de fala e os arquivos de execução relacionados pela primeira vez.
Por que a primeira transcrição é mais lenta?
O navegador precisa baixar o modelo quando usado pela primeira vez e, em seguida, concluir a inferência local com base no desempenho do dispositivo. O cache do modelo reduz as esperas de download ao reutilizar posteriormente.
Como melhorar a precisão do reconhecimento de fala?
Priorize gravações com vocais nítidos, menos ruído de fundo e volume estável e escolha o idioma correto. Várias pessoas falando sobrepostas, ruídos fortes e terminologia profissional podem aumentar os erros de reconhecimento.
Tecnologia e fontes de dados
- Transformers.js — Documentação oficial para execução de modelos de aprendizado de máquina no navegador.
- Whisper — Um projeto de código aberto para a arquitetura do modelo usado no reconhecimento de fala local.