O que auto-editor faz?
Transcreva um arquivo de mídia ou microfone ao vivo para texto ou legendas com o subcomando whisper do auto-editor e depois edite pelo conteúdo falado — corte para manter (ou remover) seções cujas legendas correspondam a uma palavra ou regex. Use quando alguém quiser uma transcrição, legendas, transcrição de fala ao vivo ou cortar um vídeo com base no que é dito, em vez de no volume.
Visão Geral
Este skill fornece acesso ao poderoso subcomando whisper do auto-editor, que utiliza o modelo Whisper da OpenAI para realizar transcrição de fala e edição baseada em conteúdo. Com ele, você pode:
- Transcrever arquivos de mídia (vídeo/áudio) para texto.
- Gerar legendas em formato SRT ou VTT.
- Realizar transcrição ao vivo a partir do microfone.
- Cortar automaticamente segmentos de mídia com base no conteúdo falado (por exemplo, manter apenas partes que mencionam uma palavra-chave).
Pré-requisitos
- Python 3.7 ou superior.
- Instalação do auto-editor via pip:
pip install auto-editor - Para acesso ao microfone, o PyAudio deve estar instalado (consulte a documentação do auto-editor).
Como usar
Transcrição básica de um arquivo
auto-editor whisper input.mp4 -o output.txt
Isso gera um arquivo de texto com a transcrição.
Transcrição com legendas
auto-editor whisper input.mkv -o output.srt
Gera legendas no formato SubRip.
Transcrição ao vivo do microfone
auto-editor whisper live -t 30
Transcreve os primeiros 30 segundos do áudio do microfone.
Editar vídeo por conteúdo falado
auto-editor whisper input.mp4 --keep-only "palavra-chave"
Mantém apenas os trechos onde a palavra "palavra-chave" é dita.
Usar expressão regular
auto-editor whisper input.mp4 --drop-only "^olá|tchau$" --output-cut
Remove seções cujas legendas começam com "olá" ou terminam com "tchau".
Opções principais
| Opção | Descrição |
|---|---|
-o / --output | Arquivo de saída (txt, srt, vtt, etc.) |
-t / --time | Duração da gravação ao vivo (segundos) |
--keep-only | Mantém apenas partes que correspondem ao padrão |
--drop-only | Remove apenas partes que correspondem ao padrão |
--model | Modelo Whisper a usar (tiny, base, small, medium, large) |
--language | Código do idioma (ex.: en, pt, es) |
Notas importantes
- O processamento pode ser intensivo em CPU/GPU; modelos maiores fornecem melhor precisão, mas são mais lentos.
- A transcrição ao vivo requer PyAudio e uma conexão de microfone funcional.
- Para mais detalhes, consulte a documentação oficial do auto-editor.
Exemplo de fluxo de trabalho
- Transcreva um podcast para identificar menções a uma marca:
auto-editor whisper podcast.mp3 -o transcript.txt - Corte o ádeo mantendo apenas os trechos com a marca:
auto-editor whisper podcast.mp3 --keep-only "marca-x" -o podcast_editado.mp4
Isso permite criar clipes automaticamente sem edição manual.