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Gratuito e de código aberto · BSD-3-Clause · v2.1.0
O Whisper Transcriber Suite executa o modelo Whisper da OpenAI inteiramente no seu próprio computador — através do faster-whisper, whisper.cpp ou NVIDIA Parakeet. Arraste ficheiros de áudio ou vídeo e obtenha uma transcrição com marcas temporais. Sem cloud, sem conta, sem custos por minuto.
Visita guiada ao produto
Arraste um ficheiro, escolha as suas opções e prima Transcrever. Tudo o resto — a fila, as transferências, a captura em direto, a clonagem de voz e a partilha por LAN — está à distância de um separador. Arraste o anel ou utilize as setas.
Novidades da versão 2.1
A aplicação em 42 idiomas, identificação de oradores que chega até ao fim de gravações longas, ficheiros que resistem a cortes de energia e funcionalidades online que funcionam em qualquer Mac. Mais abaixo, as novidades adicionadas pela versão 2.0.
2.1 · Todas as plataformas
Menus, botões e mensagens disponíveis em 42 idiomas (39 no macOS e no Linux). A aplicação segue o idioma do seu sistema ou pode escolher um em Definições avançadas. Todos os idiomas, exceto o inglês, resultam de tradução automática e estão identificados como tal; por enquanto, o persa, o árabe e o hebraico estão disponíveis no Windows.
2.1 · Todas as plataformas
Os nomes dos oradores chegam agora até ao fim de gravações longas, a deteção de oradores já não encerra inesperadamente uma transcrição e, junto a Identificar oradores, pode definir quantas pessoas falam (2 a 10) em vez de deixar em Auto.
2.1 · Todas as plataformas
As transcrições, exportações e legendas são totalmente gravadas no disco antes de substituírem o ficheiro antigo, pelo que um corte de energia não deixará um ficheiro vazio. Uma transcrição cujo processo secundário tenha parado após gravar todos os seus ficheiros é considerada concluída.
2.1 · macOS
A verificação de atualizações, os relatórios de problemas e outras consultas Web já não falham com o erro certificate verify failed.
2.0 · Todas as plataformas
O separador Fila de transcrição mostra a velocidade a que cada transcrição é executada e aproximadamente quanto tempo falta, por exemplo, cerca de 4.8x, faltam 6 min. O cartão de resultados indica a velocidade, o modelo e o dispositivo assim que a tarefa é concluída.
2.0 · Todas as plataformas
Selecione esta opção no separador Descarregar vídeos e um link transforma-se num ficheiro <title>-subbed.mp4 com as legendas incorporadas: descarregue, transcreva e incorpore como uma única tarefa na fila, com progresso e um botão Cancelar funcional. A transferência e a transcrição são mantidas.
2.0 · Todas as plataformas
Guarde uma transcrição concluída como um único ficheiro .html que abre em qualquer navegador sem instalação nem ligação à Internet: marcas temporais, oradores, capítulos e uma caixa de pesquisa. Clique numa palavra e o ficheiro multimédia é reproduzido a partir daí.
2.0 · Todas as plataformas
Um interruptor em Ficheiro mantém a aplicação fora da rede. Uma linha na parte inferior da janela indica se existe uma ligação aberta, e Verificar offline agora mostra que as ligações de teste estão a ser recusadas. As estatísticas de utilização estão ativadas por predefinição e podem ser desativadas em Ajuda.
2.0 · Todas as plataformas
Uma opção Saída: tradução para inglês converte fala noutros idiomas em legendas em inglês numa única passagem, utilizando a própria tarefa de tradução do Whisper. Está desativada por predefinição e não está disponível para todos os motores ou modelos.
2.0 · macOS
Um menu da aplicação com Definições (Command-vírgula), temas Claro e Escuro que acompanham o macOS, o tipo de letra do sistema, ficheiros abertos a partir do Finder ou largados no ícone da Dock e uma notificação quando uma tarefa termina enquanto a aplicação está em segundo plano.
2.0 · Windows
O botão da barra de tarefas mostra o progresso, uma contagem de tarefas em fila e em execução, e pisca quando uma tarefa termina. As barras de título acompanham o tema Escuro e o texto mantém-se nítido com o dimensionamento de ecrã a 125% e 150%.
2.0 · Primeiro arranque
Uma nova instalação solicita o seu idioma, qualidade Rápida ou Melhor e uma pasta, mostrando o tamanho do modelo antes de descarregar o que quer que seja. Um clipe de 18 segundos do domínio público permite ver uma transcrição real antes de escolher um ficheiro seu.
Também novidade na 2.0: o Texto para Voz lê textos até 100 000 carateres por partes, um botão Atualizar renova o descarregador de vídeo sem permissões de administrador e uma barra discreta substitui a janela de atualização. O separador Video Tiling foi removido. Encontra tudo no registo de alterações.
Funcionalidades
faster-whisper · whisper.cpp · Parakeet
Whisper large-v3 por predefinição, além de large-v3-turbo e distil-large-v3.5. Escolha o backend que melhor se adapta ao seu hardware.
14 formatos
Gravados mesmo ao lado do seu ficheiro de entrada — e ainda oTranscribe, ELAN, InqScribe e Express Scribe para fluxos de trabalho profissionais de transcrição.
Microfone · áudio do sistema
Transcreve a partir do microfone — ou o que quer que o computador esteja a reproduzir — em tempo real. Os cortes são feitos em pausas naturais para que as palavras nunca sejam divididas.
Marcas temporais palavra a palavra
Passo opcional "Identificar oradores", além de marcas temporais palavra a palavra e recorte por intervalo de tempo para a edição de segmentos precisos.
Pausar · retomar · repetir
Estado em tempo real de cada tarefa pendente e em execução, com controlo total sobre cada linha a apenas um clique de distância.
Com tecnologia yt-dlp
Tudo o que o yt-dlp suporta, com transcrição opcional ao terminar. As transferências são retomadas em vez de recomeçadas.
Mede antes de filtrar
Mede primeiro cada gravação e só a limpa quando isso traz benefícios — verifica o seu próprio resultado e reverte se tiver removido voz.
E ainda ferramentas de IA (resumos, itens de ação, um passo de SRT bilingue), um separador opcional de clonagem de voz offline e um modo de rede local — mais detalhes no README.
Como funciona
A transcrição é executada no seu próprio computador. O seu áudio só é enviado se ativar um dos dois motores opcionais na nuvem e o texto da transcrição só sai se ligar pessoalmente um modelo de IA remoto.
Áudio ou vídeo a partir do disco, ou tudo o que o yt-dlp consiga obter. A interface Tk corre no processo principal e coloca a tarefa na fila instantaneamente.
Cada tarefa corre no seu próprio subprocesso de trabalho de longa duração que mantém o Whisper em memória e envia o progresso através de JSON delimitado por quebras de linha — para que a janela nunca bloqueie.
Um token por processo de trabalho e um sinal de monitorização contínua (heartbeat) mantêm o encaminhamento robusto e permitem à aplicação detetar um processo bloqueado em vez de bloquear com ele.
Criado com base no modelo de reconhecimento de voz Whisper da OpenAI, executado localmente através de faster-whisper, whisper.cpp ou NVIDIA Parakeet, com yt-dlp e FFmpeg para o processamento de multimédia.
Consulte a arquitetura completaGuias passo a passo: Vídeo do YouTube para texto · vídeo para legendas SRT · transcrições com identificação de oradores
Transferir · v2.1.0 · lançado em 2026-10-12
Tudo o que é necessário vem incluído — um ambiente de execução Python privado, ffmpeg, ffprobe e yt-dlp. Apenas o modelo de voz em si é descarregado mais tarde (cerca de 1–3 GB, uma única vez); a partir daí, a transcrição funciona sem ligação à Internet.
Windows Recomendado para si
.exe~238 MB
Para a maioria dos utilizadores — instalador habitual, atalho no menu Iniciar, atualizações no próprio local. A aplicação não tem assinatura de código, pelo que o Windows SmartScreen pode avisar uma vez: Mais informações → Executar mesmo assim.
Obter o instaladorWindows portátil
.zip~360 MB
Descomprima e execute. Sem instalação, sem privilégios de administrador, funciona perfeitamente numa pen USB.
Obter o ZIPmacOS Recomendado para si
.dmg~275 MB · ~333 MB
O mais simples: uma linha no Terminal — escolhe a versão certa e ignora o aviso de segurança. Ou obtenha a imagem de disco para Apple Silicon ou Intel.
Instalação numa só linhaLinux e código-fonte Recomendado para si
Python 3.11+
git clone https://github.com/Milomilo777/whisper-transcriber-suite.git
cd whisper-transcriber-suite
pip install -r requirements.txt
python gui.py
macOS — instalação numa só linha
Descarrega a versão certa para o seu Mac (Apple Silicon no macOS 14+, caso contrário Intel via Rosetta), copia a aplicação para Applications e abre-a. Os ficheiros obtidos por curl não ficam em quarentena, pelo que não surge qualquer aviso de "programador não identificado".
A=x64; [ "$(uname -m)" = arm64 ] && [ "$(sw_vers -productVersion | cut -d. -f1)" -ge 14 ] && A=arm64; curl -fL -o /tmp/wts.dmg "https://github.com/Milomilo777/whisper-transcriber-suite/releases/download/v2.1.0/WhisperTranscriberSuite-v2.1.0-macOS-$A.dmg" && hdiutil attach -nobrowse -quiet -mountpoint /tmp/wts-dmg /tmp/wts.dmg && cp -R "/tmp/wts-dmg/Whisper Transcriber Suite.app" /Applications/ && hdiutil detach -quiet /tmp/wts-dmg && rm /tmp/wts.dmg && open "/Applications/Whisper Transcriber Suite.app"Prefere o método habitual? Abra a .dmg e arraste a aplicação para as Aplicações; no primeiro arranque, terá de clicar com o botão direito → Abrir (macOS 14 e anteriores) ou aceder a Definições do Sistema → Privacidade e Segurança → Abrir mesmo assim (macOS 15+).
Todas as versões, com as respetivas notas, estão no GitHub Releases. Guia de instalação.
Comparar
O Whisper Transcriber Suite é uma de várias aplicações para computador gratuitas e de código aberto que transcrevem no seu próprio computador. Veja aqui como se compara com o Subtitle Edit, Vibe e Buzz, incluindo situações em que outra aplicação pode ser mais adequada. Leia a comparação completa, com uma fonte para cada facto e mais duas aplicações, o noScribe e o aTrain.
| Funcionalidade | Whisper Transcriber Suite | Subtitle Edit | Vibe | Buzz |
|---|---|---|---|---|
| Preço, licença | Gratuito, BSD-3-Clause | Gratuito, MIT | Gratuito, MIT | Gratuito, MIT |
| Transferências | Instalador para Windows e ZIP portátil, macOS (Apple silicon, Intel); Linux a partir do código-fonte | Windows (x64, ARM64), macOS, Linux (Flatpak, tar.gz) | Windows, macOS, Linux (.deb, .rpm) | Windows, macOS (1.4.5 é a última para Macs Intel), Linux (Flatpak, Snap, AppImage), PyPI |
| Aceleração por GPU | NVIDIA (CUDA) | NVIDIA (CUDA), Vulkan | NVIDIA, AMD, Intel (Vulkan / CoreML) | NVIDIA (CUDA), Apple silicon, Vulkan |
| Instalador para Windows assinado | Não | Não indicado | Sim, de acordo com a sua documentação | Não |
| Idiomas da interface | 42 (tradução automática) | 35 | 22 | 16 |
| Escolha se | Também pretende microfone em direto, transferências de vídeo, 14 formatos de saída e um modo de rede local com uma rota compatível com a OpenAI | Pretende vários motores de reconhecimento de voz (Parakeet, Canary, Qwen3-ASR e mais) ou uma aplicação para Mac autenticada | Pretende um instalador para Windows que a documentação indica ser assinado ou suporte para GPU que mencione AMD e Intel | Pretende pacotes Linux (Flatpak, Snap, AppImage) ou uma instalação via PyPI |
FAQ
Tem outra dúvida? Pergunte no GitHub Discussions.
Sim. Tem licença BSD-3-Clause, sem subscrição e sem custos por minuto. O próprio modelo Whisper é descarregado uma vez (cerca de 1-3 GB) no primeiro arranque; a partir daí, a transcrição funciona sem ligação à Internet.
Não, não por predefinição. Todos os motores predefinidos — faster-whisper, whisper.cpp, NVIDIA Parakeet — correm localmente no seu computador. Dois motores funcionam exclusivamente por adesão opcional (um motor baseado na API do Gemini na nuvem e o Google Cloud Speech-to-Text), permanecendo ambos desativados até que os ative em Avançado → Backend. As estatísticas de utilização (sem áudio, sem nomes de ficheiros) estão ativadas por predefinição e podem ser desativadas em Ajuda → Estatísticas de utilização; a aplicação verifica o GitHub uma vez por dia à procura de novas versões e Ficheiro → Trabalhar offline interrompe qualquer utilização da rede.
Windows, macOS e Linux. As transferências disponibilizadas são um instalador para Windows, um ficheiro ZIP portátil para Windows e um DMG para macOS; no Linux, é executado a partir do código-fonte.
srt vtt ass tsv txt json lrc md docx pdf, e ainda oTranscribe, ELAN, InqScribe e Express Scribe.
Sim — diarização de oradores opcional ("Identificar oradores"), com marcas temporais palavra a palavra e recorte por intervalo de tempo.
Sim, a partir do separador Em direto — um microfone ou o áudio do sistema, transcritos em tempo real.
Sim, de qualquer site suportado pelo yt-dlp, com uma etapa opcional de transcrição após a conclusão.
Sim, através do separador opcional Ferramentas de IA no visualizador de transcrições — resumos, itens de ação, perguntas e um passo de tradução segmento a segmento que grava um ficheiro .srt bilingue. Vem desativado por predefinição.
Sim, através do separador opcional Clonar a sua voz, utilizando o OmniVoice (Apache-2.0) inteiramente no seu computador. Desativado por predefinição; opção de adesão no momento da instalação, sendo necessário confirmar que tem autorização para clonar a voz de referência.
Executa o modelo localmente através do faster-whisper por predefinição, pelo que não existem custos de API por minuto e nenhum áudio sai do seu computador — a menos que escolha explicitamente um dos dois motores na nuvem.
Sim — o modo de acesso Web/LAN transforma este computador numa página de transcrição que os outros dispositivos na rede podem utilizar.
Menus, botões e mensagens estão disponíveis em 42 idiomas (com tradução automática assinalada como tal); a identificação de oradores vai até ao final de gravações longas e é possível definir quantas pessoas falam; as transcrições, exportações e legendas são totalmente gravadas no disco antes de substituírem o ficheiro anterior; as funcionalidades online funcionam em qualquer Mac. A versão 2.0 adicionou a velocidade e o tempo restante da fila, vídeo legendado a partir de uma ligação, transcrições numa única página web offline, um modo Trabalhar offline selecionável e tradução para inglês. Consulte as Novidades na versão 2.1 e o registo de alterações.
Sim. No separador Descarregar vídeos, assinale Criar vídeo legendado: a aplicação descarrega o vídeo, transcreve-o com o Whisper e incorpora as legendas com o ffmpeg, criando um ficheiro com o nome do vídeo e -subbed.mp4. A transferência e a transcrição são mantidas, e um ficheiro -subbed.mp4 existente nunca é substituído.
Sim. Ficheiro → Trabalhar offline desativa a verificação de atualizações, as estatísticas de utilização, a transferência de modelos e os fornecedores remotos de IA. Enquanto estiver ativo, uma linha na parte inferior da janela indica se existe alguma ligação aberta, e Verificar offline agora mostra a recusa de ligações de teste. Com o modo desativado, a aplicação contacta a rede apenas para obter as configurações online no arranque, para a verificação diária de atualizações, para as estatísticas de utilização (que podem ser desativadas em Ajuda → Estatísticas de utilização) e para as transferências que iniciar.
Erros e pedidos de funcionalidades devem ser submetidos no GitHub Issues, perguntas no Discussions e qualquer outro assunto por e-mail (o endereço é facultado mediante pedido na secção de contacto). Os relatórios de segurança devem ser comunicados através do sistema de comunicação privada de vulnerabilidades do GitHub.
Contacto e suporte
Imprensa, parcerias ou qualquer assunto que não seja um relatório de erro.
GitHub Issues
Inclua a sua versão, o sistema operativo e o ficheiro mais pequeno que reproduza o problema.
GitHub Discussions
Ajuda na configuração, ideias e partilhas de outros utilizadores.
O Whisper Transcriber Suite é gratuito e tem licença BSD-3-Clause, sendo mantido de forma aberta. Se lhe poupou tempo, uma estrela no GitHub ajuda outros a encontrá-lo — e um café é sempre apreciado.
Obrigado por descarregar! Enquanto descarrega — se a aplicação lhe poupar tempo, uma ⭐ no GitHub é a forma de outras pessoas a encontrarem. Um clique, gratuito.