Modelo y herramientas para reconocimiento del habla, transcripción y traducción de audio.
Cuándo elegirlo · Requisitos · Primeros pasos · Vídeo · Alternativas
¿Para qué usar Whisper?
Una primera aplicación práctica: Obtener un borrador de transcripción para una entrevista o vídeo.
Qué necesitas antes de empezar
Python compatible, FFmpeg y memoria suficiente para el modelo elegido.
Cómo empezar con Whisper
Instala openai-whisper según el README. Transcribe un fragmento breve con un modelo pequeño y compara el texto con el audio.
Abrir las instrucciones oficiales de Whisper. Elige la instalación correspondiente a tu sistema y a la versión que vayas a utilizar.
Limitaciones y puntos a revisar
Puede inventar texto o equivocarse con nombres, silencios y ruido. Revisa el resultado antes de publicar subtítulos.
Vídeo de Whisper
Vídeo próximamente. Mientras tanto, puedes empezar con la documentación enlazada en esta ficha.
Ver el canal Repositorios que deberías conocer en YouTube
Alternativas y proyectos relacionados
Repositorio y fuentes oficiales
Ver Whisper en GitHub · Documentación y guía de inicio
Información del proyecto contrastada el 6 de octubre de 2026. Revisa las notas de la versión y las licencias de sus componentes antes de instalar.
Tú decides
¿Quieres ver Whisper funcionando paso a paso?
Lo instalamos, lo probamos con un caso real y preparamos una guía para que puedas replicarlo. Dinos qué formato prefieres: haremos primero los repositorios que más se pidan.
Un clic basta. Sin registro.