Tee — Transcritor e Editor de Entrevistas

O que é o app

O Tee é uma aplicação desenvolvida para facilitar a transcrição e revisão de entrevistas, especialmente quando você trabalha com arquivos longos, pesados ou quando plataformas online impõem limites de uso. Ele realiza transcrição localmente, no seu próprio computador, sem depender de serviços pagos ou restritivos.

O aplicativo foi pensado para estudantes, pesquisadores, profissionais de humanidades e qualquer pessoa que precise transformar gravações de entrevistas em texto de forma prática e acessível.

Obs: o app foi desenvolvido pensando em entrevistas, mas serve para transcrição e edição de áudios, no fim das contas. Então, o app é tanto Tee 🇩🇪 quanto Tea 🇺🇸

---

Como funciona

A interface é construída em Streamlit, e o processamento se divide em duas etapas principais, acessíveis pelo menu lateral:

1. Transcrever

• Envie arquivos de áudio (preferencialmente .wav, mas outros formatos são aceitos).
• O app converte automaticamente o áudio para WAV mono 16 kHz, garantindo boa compatibilidade com o modelo Whisper.
• Escolha o modelo de transcrição (base, small, medium, large). Modelos maiores produzem transcrições melhores, mas demandam mais memória.
• O resultado é salvo como .txt na pasta transcricoes/.

2. Editar

• Abra qualquer transcrição salva.
• Visualize o texto original e revise manualmente.
• Use o modo clássico ou o modo com rótulos, marcando quem está falando.
• O áudio convertido fica disponível para escuta durante a revisão.
• O texto revisado é salvo como um novo arquivo.

---

Instalação

🔧 Dependências

Você precisará ter instalado:

• Python
• FFmpeg
• Repositório clonado localmente

🛠 Como rodar o app

1. Crie um ambiente virtual python -m venv venv

2. Ative o ambiente virtual

   • Windows: venv\Scripts\activate
   • Linux/macOS: source venv/bin/activate

3. Instale as dependências pip install -r requirements.txt

   Que incluem:

   torch
   streamlit
   ffmpeg-python
   openai-whisper
   streamlit-annotation-tools

4. Execute o app streamlit run Home.py

Caso queira mais informações, verifique os arquivos tutorial_windows.md e/ou tutorial_windows.pdf.

---

⚙️ Configuração OPCIONAL do Streamlit (.streamlit/config.toml)

Para permitir o envio de arquivos grandes no aplicativo (até 5 GB, por exemplo), é necessário ajustar o limite de upload padrão do Streamlit. Essa configuração não fica dentro da pasta do projeto necessariamente: ela pode ser feita na pasta global do Streamlit correspondente ao usuário do sistema. Assim, todos seus aplicativos no Streamlit receberão essa configuração.

Crie (ou edite) o arquivo:

📌 Linux e macOS

O arquivo fica em:

~/.streamlit/config.toml

Crie a pasta, caso não exista:

mkdir -p ~/.streamlit

Edite ou crie o arquivo:

nano ~/.streamlit/config.toml

E adicione:

[server]
maxUploadSize = 5000

---

📌 Windows

O arquivo fica em:

%userprofile%\.streamlit\config.toml

Para criar ou editar:

1. Aperte Win + R

2. Digite:

   %userprofile%\.streamlit
   

3. Crie (se não existir) o arquivo config.toml

4. Insira:

[server]
maxUploadSize = 5000

---

✔️ Após a configuração

Basta abrir novamente o aplicativo com:

streamlit run Home.py

O Streamlit passará a aceitar uploads de até 5 GB em qualquer projeto executado no sistema.

---

Créditos da imagem

Ícone: Hot tea icon by Andy Horvath

---

📄 Licença

Este projeto é distribuído sob a licença GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0).

Você pode:

• Usar, copiar e modificar o código.
• Criar trabalhos derivados.
• Compartilhar o projeto com outras pessoas.
• Utilizar o projeto também para fins comerciais.

Contanto que:

• Dê o devido crédito ao autor.
• Mantenha a mesma licença (AGPL-3.0) em quaisquer versões modificadas.
• Disponibilize o código-fonte de qualquer aplicação que utilize este projeto, inclusive quando executada por meio de rede (requisito específico da AGPL).

📘 Licença completa: https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html

---

Copyright (c) 2025 Arthur Lima (Github | Lattes)

---