🎙️ Transcrição de Áudio Simples PT-BR

Uma aplicação web moderna, limpa e funcional para transcrição de áudio em Português Brasileiro, utilizando Inteligência Artificial de ponta para converter reuniões presenciais e entrevistas em documentos editáveis de forma rápida e segura.

🚀 Acesse a aplicação rodando na nuvem: https://transcricaoaudiosimplesptbr.streamlit.app/

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🌟 Funcionalidades

• Transcrição de Alta Precisão: Utiliza o modelo small do OpenAI Whisper, configurado especificamente para captar nuances do Português (PT-BR).
• Compatibilidade Total: Suporte para múltiplos formatos de áudio: .mp3, .wav, .m4a, .ogg e .flac.
• Interface Focada em UX:
  • Feedback em tempo real sobre cada etapa do processamento.
  • Design limpo, sem distrações e fácil de usar para usuários leigos.
• Exportação Multiformato: Converta o áudio e baixe o resultado imediatamente:
  • PDF (Ideal para relatórios e leitura rápida).
  • DOCX (Arquivo editável para Microsoft Word).

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🛠️ Tecnologias e Bibliotecas

• Streamlit: Utilizado para construir a interface web rápida e interativa.
• OpenAI Whisper: O "cérebro" da aplicação, responsável pelo reconhecimento de fala via rede neural.
• Pydub: Biblioteca essencial para manipulação, padronização e conversão de codecs de áudio.
• FPDF2 & Python-Docx: Utilizadas para a geração dinâmica dos arquivos de exportação.

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🚀 Como Executar o Projeto

1. Pré-requisitos (Obrigatório)

O motor de processamento de áudio depende do FFmpeg. Certifique-se de que ele está instalado no seu sistema:

• Windows: Abra o terminal e digite winget install ffmpeg.
• Linux: Execute sudo apt install ffmpeg.
• Mac: Execute brew install ffmpeg.

2. Instalação do Ambiente

Clone o repositório e configure o ambiente virtual Python:

# Clone o repositório
git clone https://github.com/seu-usuario/seu-repositorio.git
cd seu-repositorio

# Crie um ambiente virtual (Recomendado Python 3.10 ou 3.11)
python -m venv .venv

# Ative o ambiente
# No Windows:
.venv\Scripts\activate
# No Linux/Mac:
source .venv/bin/activate

# Instale as dependências
pip install streamlit openai-whisper pydub fpdf2 python-docx audioop-lts

### 3. Execução

Com o ambiente ativo, inicie a aplicação com o comando:

```bash
python -m streamlit run app.py

A aplicação abrirá automaticamente no seu navegador padrão no endereço http://localhost:8501.

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🧠 Decisões de Engenharia de Software

Para garantir um resultado de nível sênior, foram aplicadas as seguintes melhorias técnicas:

1. Estabilidade de Idioma: Configuramos o parâmetro language='pt' de forma fixa para evitar que o modelo tente adivinhar o idioma e acabe gerando textos em outros alfabetos (como coreano ou japonês).
2. Otimização de Performance: Utilizamos o modelo small. Ele é um equilíbrio ideal: muito mais preciso que o modelo base, mas ainda leve o suficiente para rodar em computadores comuns sem necessidade de placas de vídeo (GPU) profissionais.
3. Robustez via FP16: Desativamos o fp16 para garantir que o processamento em CPUs (comum em ambientes de serviço público) ocorra sem erros de cálculo ou repetições infinitas de texto.

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📝 Licença

Este projeto é um protótipo funcional desenvolvido durante o curso Inteligência Artificial Aplicada à Gestão e Inovação no Serviço Público.