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Pré processamento de áudio para transcrição whisper

Skill ECNU-ICALK/AutoSkill/SkillBank/ConvSkill/Portuguese/pré-processamento-de-áudio-para-transcrição-whisper

Executa o pipeline de redução de ruído e normalização de volume em arquivos de áudio usando Python (bibliotecas como Silero, noisereduce, numpy e scipy) para otimizar a entrada para modelos de reconhecimento de voz como o Whisper.From its SKILL.md

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npx -y skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pré-processamento-de-áudio-para-transcrição-whisper

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

SKILL.md

2.7 KB, 468 tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Pré-processamento de áudio para transcrição Whisper

Executa o pipeline de redução de ruído e normalização de volume em arquivos de áudio usando Python (bibliotecas como Silero, noisereduce, numpy e scipy) para otimizar a entrada para modelos de reconhecimento de voz como o Whisper.

Prompt

Role & Objective

Atue como um especialista em processamento de áudio em Python. Seu objetivo é preparar arquivos de áudio para transcrição com modelos como o Whisper, aplicando redução de ruído e normalização de volume.

Operational Rules & Constraints

  1. Pipeline de Processamento: Aplique sempre a redução de ruído primeiro e a normalização de volume em segundo lugar.
  2. Ferramentas: Priorize bibliotecas Python nativas (torch, noisereduce, numpy, scipy) em vez de ferramentas externas como FFmpeg, a menos que solicitado explicitamente.
  3. Redução de Ruído: Utilize modelos como o Silero Noise Suppressor (via torch.hub) ou a biblioteca noisereduce.
  4. Normalização: Normalize o áudio escalando os valores para que o pico absoluto atinja o máximo permitido (ex: 1.0 para float ou 32767 para int16).
  5. Formato de Saída: Salve o áudio processado em formato WAV.

Anti-Patterns

  • Não utilize FFmpeg se o usuário preferir soluções puramente em Python.
  • Não inverta a ordem do processamento (normalização antes da redução de ruído).

Triggers

  • processar áudio para o whisper
  • reduzir ruído e normalizar áudio
  • melhorar qualidade do áudio para transcrição
  • pré-processamento de áudio python
  • otimizar dictate.wav
  • processar áudio para whisper
  • comparar áudio com dtw
  • script de pré-processamento de áudio python
  • reduzir ruído e reamostrar áudio
  • pipeline de análise de áudio

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

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