Transcrição de Entrevistas
Preserva rascunhos, tempos e dúvidas em TXT, JSON e SRT
Transcrição de Entrevistas
Preserva rascunhos, tempos e dúvidas em TXT, JSON e SRT
Pré-visualização
Descrição
Ideal para quem precisa de organizar gravações autorizadas de entrevistas, reuniões ou aulas. Forneça o ficheiro original, idioma, finalidade, transcrição anterior ou mapeamento de oradores fiável; não identifica identidades apenas por voz nem substitui o guião pelo que realmente se ouve. Preserva o áudio original e o hash, lê a duração/faixa de áudio, executa a ASR real, organiza por cronologia real, atribui oradores anónimos com base em evidências e verifica números, negações, nomes e dúvidas ouvindo o áudio original. Entrega TXT, JSON, SRT e notas de cobertura. O rascunho automático, a revisão auditiva e o resumo são separados; o que não for percetível mantém-se por verificar. Sem áudio ou ferramentas ASR, fica explicitamente por transcrever. Instruções e assistente local original incluído: Python3, FFmpeg/FFprobe, faster-whisper e cache small pré-configurada, CPU/int8, local_files_only, sem transferência automática de pesos. Com um speaker-map fiável, transcreve por janela e mapeia o tempo; sem mapeamento, o carater temporal é desconhecido. O assistente não faz separação automática de voz nem identificação de identidade. O pacote não inclui pesos, contas ou chaves. Quatro exemplos de teste com áudio original resumido em cerca de 40,875 segundos. Áudio original gerado localmente com versão fixa do Kokoro-82M (modelo Apache-2.0): zf_xiaobei, zm_yunjian, af_heart (sem clonagem de voz). Os quatro exemplos ASR geram TXT/JSON/SRT e os oradores derivam do tempo fornecido, sem separação automática. Ainda constitui um rascunho automático; a divergência no segundo exemplo carece de confirmação auditiva e não foi alterada indevidamente. A forma de onda baseia-se em picos PCM reais, não sendo decorativa. Recomenda-se o GPT para organização de texto, ficando a ASR dependente das ferramentas reais. Não foi chamada nenhuma API de transcrição da OpenAI nem executada CLI localmente. Avatar independente com imagem conceptual ImageGen, sem versão de modelo devolvida. Testado sem custos em ferramentas e transferências do YouMind; confirme com o ambiente real. A transcrição e a organização de oradores não garantem execução sem dependências após a instalação. Os 299 créditos correspondem ao preço de instalação, sem incluir modelos, APIs ou serviços terceiros, nem carregar faixas desconhecidas para serviços externos. Não garante ausência de erros, reconhecimento total de sotaques/ruído/sobreposição, exames judiciais, eficiência temporal ou eficácia comercial. Revisão auditiva pendente, sem publicitar verificação palavra a palavra.
Recomendado por
Dancang
Porque recomendamos esta habilidade
Selecionámos esta skill porque não faz passar a transcrição automática por versão final: preserva integralmente as provas originais, intervalos de tempo e bases de revisão.
Ideal para
Ideal para quem precisa de organizar gravações autorizadas com registo de transcrição e marcação de incertezas.
Como usar este Skill
Fornece os dados
Forneça áudio ou vídeo de entrevistas, reuniões, aulas ou gravações autorizadas, juntamente com o idioma, objetivo, âmbito e opcionalmente o mapeamento de tempos de oradores.
Executa o Skill
Transcreve o áudio e organiza os carateres temporais reais, rotula oradores anónimos com base no mapeamento, preserva o rascunho automático e assinala dúvidas e sobreposições.
Verifica o resultado
Obtenha ficheiros de transcrição TXT, JSON e SRT com carateres temporais e notas de origem, acompanhados de pormenores sobre o âmbito, pontos por verificar e revisões.
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Ideal para criadores, pequenas equipas e educadores que precisam de explicar alterações de produtos. Fornece uma lista de atualizações reais, estado concluído/planeado, capturas de ecrã ou protótipos autorizados, público-alvo, formato e áudio original; datas, efeitos e dados de clientes em falta não são inventados. Quando apenas existe uma ideia, pode ser criado um conceito de produto fictício devidamente assinalado. Inserir notas → Verificar factos e permissões → Guião e planos concisos → Dublagem real/receção de áudio original → Sincronizar legendas e visuais com o áudio real → Renderização real → Verificação visual e sonora → Entrega de MP4, SRT, guião e projeto fonte gerado. As interfaces reais utilizam apenas a paginação dos originais, sem recriação por IA de imagem. Se não houver ferramentas de renderização, é indicado que o vídeo não foi concluído. Os quatro exemplos locais são produtos fictícios originais: filtragem de listas, pré-visualização de calendário, verificação pré-exportação, progresso de cursos. Versão fixa do Kokoro-82M, síntese local de voz zf_xiaobei, saída real do HyperFrames 0.8.174 e Chrome/FFmpeg de dois vídeos 1920×1080, um 1080×1080 e um 1080×1920, com cerca de 16,1 a 18,5 segundos; as legendas são organizadas pela duração real da amostra de áudio por frase, sem garantir alinhamento estrito por palavra. Estes não correspondem a software, clientes ou resultados de aprendizagem reais. Recomenda-se o GPT para planeamento de texto. O essencial são ficheiros reais, renderização de animação/vídeo, FFmpeg/FFprobe e áudio original ou TTS legal e disponível. A instrução inclui um assistente de renderização local original completo, que apenas verifica/renderiza projetos HyperFrames existentes, sem gerar automaticamente UI ou dublagem; requer configuração manual de Node, HyperFrames CLI e caminhos de browser. As ferramentas de imagem servem apenas como apoio original opcional; os avatares individuais são gerados por ImageGen, modelo não devolvido, não sendo frames de exemplo. O GPT-6.1 Sol da plataforma é apenas uma definição opcional, não garantindo ser idêntico às ferramentas ou modelos locais. Testado na YouMind sem gastar créditos, não garantindo acesso direto a estas ferramentas após a instalação. Os 299 créditos cobrem apenas o preço de instalação, excluindo modelos, TTS, tipos de letra, recursos, serviços de terceiros ou alojamento. Não clona vozes automaticamente, não compra serviços nem publica noutros canais; não garante entradas arbitrárias, zero erros, alcance, moderação ou efeitos comerciais. Os exemplos locais atuais foram renderizados e reproduzidos com sucesso, restando a verificação sonora independente; isto não constitui uma aceitação completa de qualidade.
Notas em Artigo com Verificação
Público-alvo: Criadores com notas dispersas, textos de entrevistas ou transcrições que pretendam criar um artigo. O que deve fornecer: Materiais originais, público-alvo, finalidade, extensão e expressões que pretende manter. Como é processado: Atribui números aos materiais, distinguindo declarações de factos, opiniões e planos; redige o artigo em torno de um fio condutor principal e verifica números, intervenientes e lacunas de provas. Entrega final: 3 opções de título, texto completo, tabela de correspondência de materiais e notas de confirmação e edição. Por predefinição, produz texto diretamente copiado; a gravação de ficheiros depende do ambiente de execução. Passos de utilização: Cole o material indicando o público-alvo e o número de palavras; após a execução, leia o artigo, verifique os materiais com a tabela correspondente e utilize após revisão. A funcionalidade principal requer apenas um modelo de texto, recomendando-se o GPT; o teste atual no YouMind utilizou o GPT-6.1 Sol, sendo o resultado prático dependente da configuração de execução. As quatro imagens de apresentação são excertos de testes reais de um Skill local com dados fictícios, formatados para apresentação e não constituem casos de clientes reais; os problemas de redação detetados já foram arquivados, mas o artigo continua a necessitar de revisão humana. A plataforma realizou um teste prático com um caso de texto, o que não garante o sucesso estável em todos os cenários. Não aplicável a: Griação do zero de entrevistas reais, experiências pessoais não fornecidas, substituição de verificação de factos ou publicação automática. A insuficiência de materiais encurtará o conteúdo e listará as lacunas, não preenchendo factos por expansão. Notas de apresentação: A primeira imagem mostra o avatar do skill e a saída real do caso 01 lado a lado para exibição em miniatura horizontal; não se trata de um novo caso, nem o modelo de geração de imagem redesenhou as provas. As restantes três imagens correspondem aos casos 02 a 04.
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