Requisitos
macOS: Python 3.10+. Apple Silicon usa MLX Whisper; un Mac Intel usa Faster Whisper en la CPU.
Windows: Python 3.11. Faster Whisper se ejecuta en la CPU; este paquete no usa una GPU NVIDIA.
Reserva unos 2–3 GB para el modelo. La primera configuración descarga paquetes y archivos del modelo.
Instalación y lanzamiento
Descarga y descomprime el paquete en una carpeta en la que tengas permiso de escritura.
En Mac, abre start_mac.command. En Windows, abre start_windows.bat.
Espera a que se instalen el entorno virtual, las dependencias y el modelo. El modelo queda en caché para las siguientes ejecuciones.
Transcribe una grabación
Elige un archivo de audio o vídeo en la aplicación.
Selecciona ruso, inglés o detección automática del idioma y, después, TXT o SRT.
Inicia la transcripción y sigue los mensajes de progreso y estado.
El resultado se guarda junto a la grabación. No se modifica el archivo de origen; la aplicación pregunta antes de sustituir un archivo de salida existente.
Privacidad y límites
La aplicación no sube el audio a un servicio público de IA. Durante la configuración se usa internet para descargar el modelo y las dependencias.
La velocidad de la CPU depende del ordenador y de la duración de la grabación. El paquete no afirma una precisión ni un tiempo de procesamiento medidos.
El procesamiento local no controla el acceso al ordenador, las copias de seguridad ni los archivos de salida. Sigue las normas de retención y acceso de tu organización.
Comprobado: sintaxis de Python e integridad del ZIP. La transcripción completa y el instalador de Windows no se ejecutaron en los equipos de destino.