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Neste tutorial passo a passo, você vai aprender como usar a biblioteca Whisper da OpenAI para transcrever áudio de vídeos em texto. O Whisper é uma ferramenta poderosa para reconhecimento de fala, e neste vídeo, vamos te guiar em como configurar a biblioteca Whisper.net em um projeto .NET, extrair áudio de um vídeo e realizar a transcrição de forma eficiente. Começaremos mostrando a instalação do FFmpeg, necessário para a extração do áudio, em seguida, vamos criar uma aplicação .NET do tipo console e implementar o código que realizará a transcrição usando a biblioteca Whisper.NET. Mostraremos como baixar o modelo adequado, extrair o áudio e processá-lo para obter o texto. Se você é desenvolvedor ou apenas está começando no mundo da programação e procura aprender mais sobre transcrição de voz e processamento de áudio, este vídeo é para você! ### O que você aprenderá neste vídeo: - O que é o OpenAI Whisper e suas funcionalidades - Como instalar e configurar o FFmpeg para trabalhar com áudio - Como criar uma aplicação .NET e usar a biblioteca Whisper.NET - Extração de áudio de vídeos e transcrição automática - Dicas sobre a escolha de modelos e melhores práticas ## Índice de Capítulos 00:00:00 - Whisper da OpenAI - Estrutura e funcionamento 00:02:45 - Apresentando Whisper.net 00:03:45 - Downloads de Whisper Models 00:04:53 - Criando um projeto .NET Console 00:06:48 - Extensões de VSCode para .NET 00:09:39 - Extraindo áudio com FFmpeg 00:11:46 - Codificando o Download do modelo de transcrição 00:12:28 - Instalação do Whisper.net 00:15:39 - Codificando a transcrição do áudio 00:21:12 - Processamento e transcrição do áudio 00:22:24 - Testando modelo Medium

Neste vídeo, exploraremos o Spleeter, uma biblioteca desenvolvida pela Deezer que utiliza inteligência artificial para separar vocais e instrumentação de trilhas sonoras. Com o Spleeter, você pode dividir faixas musicais em partes instrumentais e vocais de forma eficiente e precisa, tornando-se uma ferramenta indispensável para DJs e produtores musicais. Começaremos apresentando o Spleeter e seu funcionamento, introduzindo também o TensorFlow, a plataforma de Machine Learning que possibilita esta funcionalidade. Em seguida, instalaremos o Spleeter e outras bibliotecas necessárias (como o FFMPEG). Iremos testar a extração de vocais e instrumentos de uma faixa de áudio de exemplo, mostrando como configurar corretamente o ambiente, resolvendo questões de dependências e verificando se o splitter está funcionando como esperado. Demonstramos a separação de faixas em instrumentos como bateria, baixo, piano e vocais. # Índice de Capítulos 00:00 - Apresentação do Spleeter e o TensorFlow 03:36 - Preparação do ambiente para o Spleeter 05:25 - Instalação do FFMPEG 06:25 - Configuração e versões do Python, PIP e dependências 07:11 - Instalação e configuração do Spleeter via pip 09:50 - Separação do áudio em vocal e instrumental (2stems) usando o Spleeter 11:57 - Downgrade da versão do Numpy 14:33 - Separação do áudio em vocal, drums, bass, piano, etc. (5stems) usando o Spleeter

Neste vídeo, apresentamos uma aplicação prática utilizando C# .NET com a biblioteca FFMpegCore para extrair o áudio de um vídeo. Vamos explorar desde a instalação da biblioteca até a codificação passo a passo, incluindo a criação do projeto, a configuração do ambiente e a extração do áudio. Aprenda como tratar arquivos e garantir a qualidade do áudio extraído, mesmo que haja múltiplas streams. Através de um tutorial direto e claro, você saberá como: - Criar uma aplicação Console em C# - Instalar e configurar a biblioteca FFMpegCore - Definir diretórios e verificar a existência de arquivos - Analisar informações do vídeo e selecionar a stream desejada - Extrair áudio e salvar em diferentes formatos (MP3, WAV) - Medir o tempo de execução do processo ## Índice de Capítulos - 00:00 - Apresentação do FFMpeg (Nuget e Github do FFMpegCore) - 01:27 - Criando um novo projeto .NET - 03:35 - Configurando o Visual Studio Code (Perfis, Extensões, etc.) - 04:43 - Estrutura do Projeto .NET - 05:35 - Instalando o FFMpegCore - 07:00 - Codificação, extraindo áudio do vídeo - 07:45 - Verificação da existência do arquivo de vídeo - 10:00 - Criando diretório para áudio (CreateDirectory) - 11:35 - Analisando o arquivo de vídeo (FFProbe Analyse) - 14:30 - Trabalhando com FFMpegArguments (CODEC, Canais, Bitrate, etc.) - 18:55 - Atualizando componente com o Dotnet CLI - 22:56 - Contabilizando tempo de Processamento (Diagnostics.Stopwatch)

Neste vídeo, você vai aprender a usar o FFmpegCore com C# para melhorar a qualidade sonora de seus vídeos. Descubra como integrar esta ferramenta em seu ambiente de desenvolvimento, remova ruídos de fundo (noise removal) indesejados e realize a equalização de áudio, tudo isso através de um exemplo prático e didático. Índice de Capítulos: - 00:00:00 - Objetivo da aplicação de equalização e remoção de ruído - 00:01:26 - Criando uma nova aplicação com NET (dotnet new list) - 00:01:56 - Listando Workloads e verificando a versão do dotnet - 00:03:31 - Explorando as extensões de dotnet para vscode - 00:04:55 - Instalando e explorando o FFmpeg Core - 00:06:17 - Executando o vídeo inicial e observando ruídos - 00:10:45 - Compilando um aplicação dotnet - 00:11:30 - Criando métodos para equalização e remoção de ruído (afftdn e equalizer) - 00:12:20 - Explicando linha de comando do ffmpeg (afftdn e equalizer) - 00:15:14 - Explicando o comando equalizer, afftdn e falando sobre equalização - 00:19:14 - Montagem dos comandos do FFmpeg para equalização de graves e agudos - 00:22:51 - Montagem dos comandos do FFmpeg para redução de ruídos (afftdn) - 00:25:35 - Utilizando o FFMpegCore para tratamento de áudio (FFMpegArguments) - 00:35:13 - Testando a aplicação e verificando resultados - 00:39:21 - Tratando o diretório do arquivo de destino

Nessa dica simples iremos aprender algumas coisas interessantes sobre o FFmpeg e a reduzir os tamanho dos arquivos dos vídeos mantendo a qualidade visual para compartilhamento em Redes Sociais, como WhatsApp.