Limpieza de transcripciones y corrección de puntuación

• Correcciones de puntuación y uso de mayúsculas: corrige automáticamente la puntuación faltante al final de la oración, elimina los espacios antes de las comas y los puntos, y escribe en mayúscula la primera palabra de cada oración, convirtiendo la salida de voz a texto sin procesar en prosa legible.
• Eliminación de palabras de relleno y colapso repetido: elimina las palabras de relleno verbales comunes (um, uh, como, ya sabes, quiero decir, básicamente) y contrae palabras repetidas consecutivas que aparecen naturalmente en las transcripciones habladas pero que hacen que el texto escrito sea más difícil de leer.
• Modo de conservación de marca de tiempo: detecta y conserva marcadores de marca de tiempo en formatos como [00:00], [00:00:00] o (00:00) mientras limpia el texto hablado circundante. Esencial para flujos de trabajo de subtítulos donde las marcas de tiempo deben permanecer alineadas.
• Totalmente privado: procesamiento solo en el navegador: toda la limpieza se ejecuta localmente en su navegador mediante JavaScript. El texto de su transcripción nunca se envía a ningún servidor, ni se almacena ni se procesa externamente. Privacidad total sin necesidad de registrarse.

• Transcripciones de YouTube y podcasts: limpie los subtítulos generados automáticamente desde YouTube o los servicios de transcripción de podcasts. Elimine las palabras de relleno y corrija la puntuación para producir notas de programas, resúmenes de blogs o borradores de artículos legibles.
• Transcripciones de entrevistas y reuniones: transcripciones de entrevistas o reuniones grabadas en polaco para su publicación o distribución. El modo de preservación de marca de tiempo mantiene intactos los marcadores de la línea de tiempo para editar como referencia mientras limpia el texto hablado.
• Preparación de subtítulos y subtítulos: prepare archivos de subtítulos para editarlos limpiando el texto hablado y conservando todos los marcadores de marca de tiempo. Reduce el tiempo de corrección manual antes de importar a editores de subtítulos como Aegisub o Premiere Pro.
• Transcripción legal y médica: acelere el posprocesamiento de declaraciones legales o transcripciones de dictados médicos. Corrija la puntuación y las mayúsculas automáticamente, dejando que los editores se centren en la verificación de la terminología específica del dominio.
• Transcripciones de conferencias y seminarios web: convierta grabaciones de conferencias de voz a texto en notas claras y legibles. Elimine el relleno verbal que es común en presentaciones en vivo y normalice la estructura de las oraciones para los folletos de los estudiantes o los materiales del curso.
• Flujos de trabajo de reutilización de contenido: extraiga publicaciones de blog, contenido de redes sociales o material de boletines a partir de contenido de video o audio. Una transcripción limpia es mucho más fácil de editar para convertirla en contenido escrito pulido que la conversión de voz a texto sin formato.

Los sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR), incluidos los subtítulos automáticos de Google, Whisper, Otter.ai y YouTube, producen texto que captura con precisión las palabras habladas, pero carece de la puntuación, las mayúsculas y la limpieza verbal necesarias para un texto escrito legible. Los oradores naturalmente usan palabras de relleno (um, uh, me gusta), se repiten y hablan en oraciones incompletas. La limpieza de transcripciones es el proceso de aplicar un posprocesamiento basado en reglas para transformar la salida ASR sin procesar en texto pulido y listo para publicar sin cambiar el significado.

• Corregir puntuación: elimina espacios antes de comas y puntos, garantiza que un espacio siga a la puntuación, colapsa los signos de puntuación repetidos (por ejemplo, ¡!!! →!) y agrega un punto al final de las líneas que carecen de puntuación final.
• Corregir el uso de mayúsculas: pone en mayúscula el primer carácter de cada línea y la primera palabra después de la puntuación al final de la oración (.!?).
• Eliminar palabras de relleno: elimina los rellenos hablados comunes, incluidos um, uh, er, ah, hmm, ya sabes, quiero decir, como, más o menos, más o menos, básicamente, literalmente, en realidad y frases similares que aparecen con frecuencia en las transcripciones habladas.
• Contraer palabras repetidas: detecta repeticiones consecutivas de la misma palabra (por ejemplo, I I I think → I think) y la reduce a una sola aparición.
• Preservar marcas de tiempo: identifica marcadores de marcas de tiempo en formatos como [00:00], [00:00:00] y (00:00), los elimina temporalmente durante la limpieza y luego los restaura en su lugar para que el texto limpio permanezca alineado con el tiempo original.

Esta herramienta aplica transformaciones de texto basadas en reglas y no utiliza inteligencia artificial ni comprensión del lenguaje. No puede resolver límites ambiguos de oraciones, corregir transcripciones de palabras incorrectas, agregar estructura de párrafos ni identificar cambios de hablante. Para una edición de transcripciones de nivel profesional, utilice esta herramienta como limpieza de primer paso para reducir el esfuerzo manual y luego revise el resultado antes de su publicación.