Ajuda

MurText converte os arquivos de áudio e vídeo do seu computador em conteúdo escrito.

• É 100% gratuito. Não usa a palavra “gratuito” como técnica de marketing.
• Oferece transcrição ilimitada.
• Você não precisa enviar o arquivo para lugar nenhum.
• Não requer conexão com a internet para realizar a transcrição.
• É focado em “resultado”. A prioridade é sempre o resultado.
• O design simples e amigável é acessível para todos.
• Transcreve em mais de 100 idiomas.
• Você decide qual modelo utilizar.
• O uso pelo menu de contexto (clique direito) é prático e funcional.
• Oferece suporte multilíngue.

Para usar o recurso de reconhecimento de locutores e alinhamento, você deve ter uma chave de acesso. As chaves de acesso fornecidas gratuitamente pelo Hugging Face devem ser autorizadas em 2 modelos. Você pode criar uma chave de acesso do Hugging Face seguindo os passos abaixo.

1. Abra https://huggingface.co/login. Se você já estiver cadastrado, faça login diretamente ou crie uma conta.
2. Abra o menu "Perfil". Clique no link "Settings". Clique no título "Access Tokens" na página.
Observação: Após clicar no link, as opções aparecem abaixo na mesma página. Se você estiver usando um leitor de tela, pode navegar usando o atalho de título de nível 3.

3. Clique no link "Create new token".
3.1. Preencha o campo "Token name".
3.2. Marque as caixas de seleção na página e clique no botão "Create token".
3.3. Copie a chave de acesso fornecida a você. Você precisa conceder permissão de acesso a 2 modelos para que a chave funcione.

4. Acesse https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-community-1.
4.1. Encontre o botão "Agree and access repository" na página.
4.2. Logo abaixo do botão, há dois campos de formulário para fins estatísticos. Preencha os campos "Company/university" e "Use case".
4.3. Após preencher os formulários, clique no botão "Agree and access repository" na parte inferior.

5. Acesse https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0.
5.1. Encontre o botão "Agree and access repository" na página.
5.2. Logo abaixo do botão, há dois campos de formulário para fins estatísticos. Preencha os formulários e clique no botão "Agree and access repository" na parte inferior.

Sim. O MurText pode criar arquivos de legendas com as extensões .srt e .vtt. Basta enviar o arquivo para o aplicativo e fazer as seleções necessárias.

Sim. Você pode ativar esse recurso usando sua chave de acesso gratuita fornecida pelo Hugging Face. Durante o processo de transcrição, os locutores serão identificados com nomes diferentes. Depois, você pode renomear os locutores se desejar.

MurText foi desenvolvido para que pessoas cegas e surdas transcrevam seus arquivos de áudio/vídeo. Para ser prático e rápido, o processamento ocorre no dispositivo local. Isso oferece uma solução segura para relações nas quais a privacidade é fundamental, como médico-paciente e jornalista-fonte.

• Sua privacidade é 100% garantida.
• Seus arquivos não são utilizados no treinamento de modelos.
• Sem dependência de internet.
• Você não perde tempo enviando o arquivo para servidores em nuvem.
• Você não precisa compartilhar seus textos transcritos.
• Não é necessário limpar históricos ou processos de coleta de dados de conteúdos sensíveis.
• Você chega ao resultado rapidamente.
• Você pode salvar os arquivos de transcrição como quiser, no diretório que preferir.
• Você aproveita o poder de processamento pelo qual pagou ao comprar o computador! ☺

Os erros de ortografia são causados pela transcrição incorreta dos sons. Para obter o menor número possível de erros de ortografia durante a transcrição, use um dos modelos Large. Em arquivos com mais de um falante, ativar o reconhecimento de falantes também melhora a qualidade da transcrição. Você pode corrigir os erros de ortografia e de digitação gerados na transcrição com a ajuda da IA. Nesse tipo de edição, o Claude tem o melhor desempenho. Ao entregar o arquivo .srt à IA, observe os pontos abaixo e forneça a instrução indicada.
Pontos que melhoram a qualidade do arquivo:
• Se você estiver trabalhando com um arquivo curto, prepare um texto de referência ou adicione ao arquivo .txt as partes que estão no seu arquivo de áudio / vídeo, mas faltam no arquivo .txt criado pelo MurText.
• Entregue à IA os arquivos .txt, .srt e pasta_do_projeto/fallback/nome_do_projeto.json que estão no diretório do projeto. O arquivo .json contém os tempos de início e de fim de cada palavra.

Instrução:
• Nunca mexa nos carimbos de data/hora.
• Trate os carimbos de data/hora como valores numéricos (integer). Nunca os converta em strings.
• Trabalhe primeiro no texto de referência e corrija as palavras escritas incorretamente, os nomes de origem estrangeira e os termos técnicos. Aplique ao arquivo uma verificação de ortografia e pontuação.
• Iguale o conteúdo do arquivo .srt ao texto de referência corrigido.
• Se houver dados de reconhecimento de falantes, passe para uma nova linha a cada troca de falante ou crie um novo segmento usando os dados do arquivo .json. Lembre-se de que o Hugging Face pode errar onde as trocas de falante se sobrepõem. Verifique se cada troca de falante é coerente com o sentido no fluxo da frase.
• Avise-me se o número de palavras de um segmento for incoerente com o intervalo de início e fim do segmento. Lembre-se de que o WhisperX pode ter pulado algo por causa de zumbido ou música alta.
• Ao final do processo, verifique se há sobreposição de tempo entre os segmentos. Informe-me as partes que estão no texto de referência, mas não no arquivo .srt, os intervalos que possivelmente foram pulados e quaisquer incoerências que notar.
• Devolva-me o arquivo .srt com o mesmo nome.

Etapas finais
Siga as etapas abaixo para salvar as edições feitas. Se você fizer essas etapas, o arquivo .txt da transcrição também será editado automaticamente.
• Abra o arquivo .srt que você recebeu da IA. Para isso, clique com o botão direito no arquivo e selecione 'Editar no Bloco de Notas'.
• Selecione o conteúdo do arquivo .srt com CTRL+A e recorte com CTRL+X.
• No MurText, acione o atalho SHIFT+E ou clique em 'Operações de arquivo' > 'Editar' > 'Editar SRT'.
• Na janela que abrir, pressione o botão 'Editar texto'. Depois de apagar o texto da área de edição, cole o novo conteúdo com o atalho CTRL+V.
• Pressione o botão 'Salvar texto'.
• Defina suas outras seleções e salve.

Depois desse processo, o conteúdo recebido da IA também será refletido nos outros arquivos do seu projeto.

MurText não é um software com fins comerciais. Utilizamos nossos limitados recursos financeiros em serviços de servidor e outros projetos. Por isso, o software não é assinado com um certificado SSL. Körüz.biz é uma organização não governamental ativa desde 2014. Você pode verificar o software com qualquer aplicativo antivírus de sua preferência. Eles não contêm nenhum conteúdo prejudicial. O Windows exibe esses avisos para todos os softwares não assinados digitalmente, pois essa é sua abordagem padrão.

MurText gera arquivos de legendas em dois locais diferentes durante o processo de transcrição.
Os arquivos localizados dentro do diretório do projeto são configurados de acordo com as configurações do software.
Os arquivos em Diretório do projeto\fallback são arquivos brutos gerados diretamente durante a transcrição e não foram processados.
Se você planeja editar o arquivo .srt gerado posteriormente em um editor SRT, pode usar os arquivos .srt e .vtt em fallback\. Isso porque esses arquivos não passam por processamentos como definição do número de caracteres por linha ou divisão de linhas.
Se você quiser verificar a ortografia do arquivo .srt e usá-lo diretamente, pode preferir os arquivos no diretório do projeto.

Siga as etapas abaixo para editar o arquivo .srt criado.
• No MurText, acione o atalho SHIFT+E ou clique em 'Operações de arquivo' > 'Editar' > 'Editar SRT'.
• Na janela que abrir, pressione o botão 'Editar texto' e faça as edições necessárias.
• Pressione o botão 'Salvar texto'.
• Defina suas outras seleções.
• Se quiser apenas salvar as edições, pressione o botão 'Salvar e aplicar'. Se quiser incorporar a legenda ao vídeo, pressione o botão 'Salvar e incorporar com o MurCr' e siga as instruções.

Observação: depois que você salvar as edições, os outros arquivos do seu projeto também serão atualizados.

Se seu objetivo é gerar arquivos de legendas, recomendamos usar o motor WhisperX. Nesse motor, os tempos de início e fim no nível de palavra são calculados, produzindo timestamps muito mais realistas. No motor Fast-Whisper, os segmentos de legendas são gerados usando os timestamps retornados pelo modelo. WhisperX apresenta melhor desempenho em intervalos de tempo com longos silêncios, ruídos de fundo ou música.

Isso varia de acordo com o motor de transcrição escolhido e a qualidade do arquivo. Com o motor WhisperX e um arquivo de qualidade de áudio comum, a taxa de sucesso fica entre 91 e 96% (excluindo erros ortográficos menores e desvios de tempo imperceptíveis).

Há duas possíveis razões para isso: 1. As especificações técnicas da sua placa de vídeo são insuficientes, ou você está usando um modelo de placa de vídeo antigo.
2. Sua placa de vídeo é nova, mas os modelos de IA usados pelo MurText ainda não foram configurados para essas placas. (Exemplo: O modelo NVIDIA 5060 pode ser usado ativamente no modelo de transcrição. Porém, o modelo de alinhamento de palavras ainda não suporta a arquitetura sm_150. Se um processo não suportado for encontrado, a transcrição continua com a CPU.)

Não. Com o MurText, você pode transcrever quantos arquivos quiser.

Não, não há limitação de duração. No entanto, recomendamos atenção a alguns pontos. (Veja: A que devo prestar atenção ao transcrever?)

• Você deve selecionar corretamente o idioma do arquivo. Se escolher o idioma errado, a transcrição pode demorar mais ou sair incorreta.
• Se não souber o idioma do arquivo, use a opção “Detecção automática do idioma X”.
• Para arquivos com mais de uma hora, dividi-los em algumas partes encurta o tempo de transcrição.
• A escolha do pacote de modelo impacta diretamente a qualidade e o tempo de transcrição. Se alguns pequenos erros não forem críticos para você, escolha o modelo mais adequado.

Whisper é um modelo de reconhecimento de fala desenvolvido pela OpenAI. Com suporte de IA, ele reconhece muitos idiomas amplamente usados no mundo e transcreve arquivos de áudio nesses idiomas.

O modelo Whisper é composto por pacotes de reconhecimento de fala com extensão .pt. O arquivo de áudio é enviado ao modelo selecionado pelo aplicativo. O modelo divide o arquivo internamente em partes e então começa a transcrever esses trechos. Como várias partes são processadas simultaneamente, o tempo de transcrição costuma ser menor do que a duração do arquivo. Após a conclusão, os resultados dos trechos são unificados.

Não. Seu arquivo é transcrito sem sair do seu dispositivo. O processo de transcrição é executado inteiramente usando o processador e outros componentes do seu computador.

Não. O MurText requer conexão com a Internet apenas ao baixar modelos e verificar novas versões.

Não. Nenhum dado, inclusive logs de erro do aplicativo, é enviado para fora do seu dispositivo.

O tempo de transcrição varia de acordo com o tamanho e a qualidade do arquivo e as especificações de hardware do seu dispositivo. Se você tiver uma placa de vídeo NVIDIA com suporte a CUDA, a transcrição é realizada mais rapidamente com suporte a GPU. Se você não tiver uma placa de vídeo NVIDIA ou tiver um modelo de GPU não compatível, o processamento é feito com a CPU.

Sim, você pode continuar usando o computador durante a transcrição. Em condições normais, o sistema operacional faz automaticamente o gerenciamento de energia. Contudo, ao transcrever um arquivo longo com um modelo pesado, tarefas muito exigentes de CPU e memória — por exemplo, jogar games pesados — podem alongar o tempo de transcrição.

Você pode usar o MurText no Microsoft Windows 7 e versões posteriores. Nos testes de acessibilidade e desempenho, foi usado o Windows 11.

Está planejada uma versão para macOS em lançamentos futuros.

.aac .avi .dat .flac .flv .m4a .m4v .mkv .mov .mp3 .mp4 .mpeg .mpg .ogg .opus .ts .wav .waptt

Certifique-se de estar usando a versão mais recente do aplicativo. Reinstale a versão mais recente e desmarque a opção "Manter as configurações do aplicativo" indicada durante a instalação. Se o problema persistir, remova o modelo Whisper que você está usando e baixe-o novamente. Se o resultado não mudar apesar de tudo isso, entre em contato conosco usando o botão "Reportar erro".

Acesse a página "Modelos" nas configurações do aplicativo. Clique no botão "Remover" ao lado do modelo com o qual deseja trabalhar. Assim que o botão mudar para a posição "Baixar", baixe o modelo novamente.

• Antes de iniciar a atualização, verifique se há uma conexão ativa com a internet.
• Se você alterou o arquivo de configuração do aplicativo, pode ocorrer erro. Esvazie o conteúdo do arquivo de configuração e reinicie o aplicativo.
• Se o dispositivo foi desligado enquanto os arquivos de atualização eram extraídos, o processo pode ter sido interrompido. Desinstalar e instalar novamente o aplicativo costuma ser a solução mais prática.

Vá em Configurações > selecione o idioma do aplicativo e salve. Se quiser usar a interface no seu idioma nativo, traduza o arquivo “default.po” na pasta do aplicativo e envie-o para nós.