Limpar transcrição de áudio
Transforme a transcrição automática de um episódio de 45 minutos em parágrafos limpos e pontuados: somem os “ééé”, as repetições e os começos em falso, e cada palavra com conteúdo é mantida. O texto fica claro, sem resumo. Pague pelo uso, sem assinatura.
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Esta tarefa recebe uma transcrição bruta — cheia de “ééé”, “tipo assim”, falsos começos e repetições — e devolve o texto limpo: fluido, pontuado e fiel ao que a pessoa disse. É a diferença entre uma transcrição literal e um texto que dá gosto de ler ou publicar.
Por que uma transcrição bruta cansa quem lê
Os sistemas de fala para texto são avaliados pela precisão das palavras, não pela leitura, então registram fielmente cada “ééé”, cada recomeço e cada frase sem fim. Essa fidelidade serve para um registro judicial, mas não para um post de blog, um artigo da central de ajuda ou a descrição de um episódio de podcast. Quem não participou da conversa se cansa rápido, e limpar o texto à mão costuma levar mais tempo do que a própria gravação.
O que a limpeza muda e o que preserva
A limpeza remove as hesitações, junta fragmentos em frases completas e acrescenta pontuação e letras maiúsculas, para que o texto saia como a pessoa quis dizer, e não como falou. Ela não resume nem reescreve o conteúdo e mantém cada palavra com significado, o que importa quando entrevistas vão passar por análise qualitativa. Também vale a pena usá-la antes de um resumo ou de uma tradução, para que eles partam de frases claras, e não de fala fragmentada. Depois, basta uma leitura final de um editor.
Fala transcrita ao pé da letra é dura de ler
Ninguém fala em frases prontas: a fala real tem hesitações, muletas (“né”, “então”, “tipo”), frases que recomeçam no meio e repetições de ênfase. Transcrição literal preserva tudo isso — ótimo para análise linguística, péssimo para leitura. A limpeza remove o ruído da oralidade e mantém o conteúdo: o que a pessoa disse continua dito, agora em texto que flui.
Quem lê não tropeça, e quem falou continua reconhecível.
O que sai e o que fica
Saem as muletas, os “ééé”, os falsos começos e as repetições involuntárias; ficam o vocabulário, o tom e as escolhas de palavra de quem falou. A limpeza não reescreve o discurso nem melhora argumento — isso seria colocar palavras na boca da pessoa. Para entrevistas publicadas, o resultado equivale ao “editado para clareza” que o bom jornalismo pratica há décadas.
Casos de uso
Entrevista pronta para publicar
A revista digital transcreve a entrevista e roda a limpeza antes da edição final: o editor recebe texto legível e gasta o tempo dele no conteúdo, não caçando “ééé”.
Depoimentos de clientes no site
A TecnoSul coleta depoimentos por áudio; limpos, eles viram citações no site — com a voz do cliente, sem os cacoetes da fala.
Material de curso a partir de aula falada
Uma professora transforma a transcrição das aulas em apostila: com a oralidade limpa, o texto vira material de estudo de verdade.
Perguntas frequentes
A limpeza muda o sentido do que foi dito?
Não deve — ela remove ruído de oralidade e preserva conteúdo e vocabulário. Para citação entre aspas em contexto sensível, confira com o original: responsabilidade editorial não se terceiriza.
Preciso ter transcrito com o KIT?
Não: a entrada é texto, venha de onde vier — transcrição do KIT, de outra ferramenta ou digitada.
Ele corrige erros de português do falante?
Ajusta pontuação e fluidez; não transforma registro coloquial em norma culta nem “corrige” o jeito de falar da pessoa. Para formalizar um texto, o KIT tem tarefa específica de ajuste de tom.
Texto com dados pessoais: como é tratado?
O texto enviado gera o resultado que você baixa. Se a transcrição contém dados pessoais de terceiros, você segue responsável pela base legal; detalhes do tratamento: human@forhosting.com.
Aceita texto em outros idiomas?
O foco desta página é o português, onde a limpeza brilha; texto em outras línguas majoritárias também funciona. Teste com um trecho antes de rodar o lote.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/audio/clean-transcript \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/audio/clean-transcript", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/audio/clean-transcript",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/audio/clean-transcript", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/audio/clean-transcript", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "audio.clean_transcript",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_mb | 200 |
max_minutes | 180 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
422 | task_failed | A tarefa falhou do nosso lado. Você não paga nada por ela. |
Notas técnicas
Preço por mil palavras, não por minuto
Combine com a transcrição do KIT: o áudio vira texto bruto e o texto bruto vira versão limpa, no mesmo fluxo. Diferente das tarefas que partem do áudio, aqui a entrada é texto — por isso o preço é por volume de palavras: US$ 0,003 por chamada mais US$ 0,0135 por mil palavras. Uma entrevista de uma hora rende em torno de 8 mil palavras: limpá-la custa uns US$ 0,11, em dólares americanos.
Perguntas técnicas
Quanto custa limpar 50 entrevistas?
50 entrevistas de cerca de 8 mil palavras somam uns US$ 5,55 (50 × US$ 0,003 + 400 mil palavras a US$ 0,0135 o milheiro). Em dólares americanos, pagando apenas pelo processado.