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.
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pré-processamento-de-áudio-para-transcrição-whisper --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 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
- Prompt
- Triggers
What does the Pré-processamento de áudio para transcrição Whisper skill do?
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.
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pré-processamento-de-áudio-para-transcrição-whisper --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.