transcribe-tool-wpr 1.0.0b6

Transcripcion en espanol con diarizacion seleccionable (WhisperX + pyannote/NeMo), afinada para GPUs NVIDIA de 4 GB.

transcribe — Transcripción con diarización de oradores

Herramienta de línea de comandos para convertir audio a texto en español identificando quién habla, con salida en Markdown lista para Obsidian. Usa WhisperX (Whisper large-v3) sobre GPU NVIDIA y pyannote para separar las voces.

**Orador 0 (start 00:00:00.451, end 00:00:03.595):** pero para el público infantil...

**Orador 1 (start 00:00:46.339, end 00:00:48.640):** No, yo manejo siempre los forms.

Todo se opera con un único comando, transcribe (en el PATH), con subcomandos.

---

Tabla de contenido

• Características
• Requisitos y especificaciones mínimas
• Instalación
• Comandos
• Tutorial básico de uso
• Salida generada
• Información técnica
• Diarizadores (backends)
• Benchmark de diarizadores
• Stack y librerías
• Limitaciones y notas

---

Características

• Transcripción con Whisper large-v3 (alta precisión en español).
• Diarización: separa e identifica los turnos de cada orador.
• Diarizador seleccionable (modular y desacoplado): pyannote 3.1, pyannote community-1 o NVIDIA NeMo, según los requisitos de tu equipo.
• Número de oradores flexible: exacto (N), rango (min-max) o automático.
• Progreso en vivo en la terminal y consultable desde otra terminal.
• Gestión automática de VRAM: ajusta batch_size/beam_size para no quedarse sin memoria, y la diarización cae a CPU si hace falta.
• Salida múltiple: Markdown (Orador n), JSON, SRT, VTT, TXT, TSV.
• Sin alucinaciones de repetición (problema típico del Whisper crudo).

---

Requisitos y especificaciones mínimas

Recurso	Mínimo	Recomendado / probado
GPU	NVIDIA con CUDA, 4 GB VRAM	RTX 3050 Laptop 4 GB
CPU	x64	Ryzen 7 (la diarización puede usar CPU)
RAM	8 GB	16 GB
Disco	~10 GB (modelos + entorno)	SSD
SO	Windows 10/11 x64	Windows 11
Internet	Solo la 1.ª vez (descarga de modelos)	—

La GPU debe ser NVIDIA: WhisperX usa CUDA. Las GPU AMD/integradas no sirven para el cómputo en Windows. Lo ideal es que el escritorio corra en la iGPU para dejar toda la VRAM de la NVIDIA libre.

---

Instalación

Se instala como herramienta de línea de comandos con pipx (recomendado) en dos fases: pipx install trae el CLI ligero (rápido, sin torch), y transcribe --start instala el stack pesado (PyTorch+CUDA, WhisperX, pyannote) en el mismo entorno aislado.

Requisito previo: pipx instalado (python -m pip install --user pipx y python -m pipx ensurepath). El stack necesita Python 3.11 (3.12+ no es compatible); abajo hay tres formas de resolverlo.

1. Instala el CLI (ligero). Elige una de las tres opciones:

   A) Segura (recomendada) — descarga Python 3.11 si te falta. Requiere pipx ≥ 1.5. Idéntica en Windows y Linux:

   pipx install --python 3.11 --fetch-missing-python transcribe-tool-wpr
   

   --fetch-missing-python hace que pipx baje un CPython 3.11 standalone si no encuentra uno; si ya tienes 3.11, lo reutiliza.

   B) Ligera — usa un Python 3.11 que ya tengas instalado (falla si no está):

   REM Windows (3.11 registrado en el py launcher, p. ej. instalado desde python.org)
   pipx install --python 3.11 transcribe-tool-wpr
   

   # Linux (python3.11 disponible, p. ej. apt install python3.11)
   pipx install --python python3.11 transcribe-tool-wpr
   

   C) Forzada — ruta explícita al intérprete 3.11 (útil con pyenv, que el py launcher de Windows no detecta):

   REM Windows + pyenv-win (reemplaza <usuario> por el tuyo)
   pipx install --python "C:\Users\<usuario>\.pyenv\pyenv-win\versions\3.11.9\python.exe" transcribe-tool-wpr
   

   # Linux (intérprete del sistema)
   pipx install --python /usr/bin/python3.11 transcribe-tool-wpr
   # Linux + pyenv
   pipx install --python ~/.pyenv/versions/3.11.9/bin/python transcribe-tool-wpr
   

   En Windows NO uses --python python3.11 (ese nombre no existe ahí y da WinError 193): usa --python 3.11 (opciones A/B) o la ruta completa (C). Tras instalar, si transcribe no aparece, corre pipx ensurepath y reabre la terminal. Para no repetir la ruta de la opción C en cada (re)instalación, puedes fijar la variable PIPX_DEFAULT_PYTHON a ese python.exe.

2. Prepara el entorno (stack pesado + ffmpeg + token):

   transcribe --start
   

   --start:

   • instala el stack pesado en el venv de pipx (PyTorch + CUDA 12.1, WhisperX, pyannote 3.1, faster-whisper, cuDNN 8 y cuBLAS como paquetes pip);
   • descarga ffmpeg/ffprobe a la carpeta de datos del usuario;
   • opcionalmente te pide el token de HuggingFace (omitible; lo pones luego con transcribe --setup-token).

   Lo que NO instala (y no hace falta): los modelos se descargan solos en la primera transcripción; los diarizadores extra se instalan on-demand con transcribe --setup-diarizer pyannote-community-1 o ... nemo.

Actualizar: pipx upgrade transcribe-tool-wpr. Desinstalar: pipx uninstall transcribe-tool-wpr (la carpeta de datos con venvs/ffmpeg se borra aparte; ver Información técnica).

Alternativa sin PyPI (bleeding-edge): pipx install --python 3.11 --fetch-missing-python "git+https://github.com/Ozia112/transcribe-tool-wpr.git", luego transcribe --start igual. Para actualizar, reinstala apuntando al nuevo tag.

Token de HuggingFace

Necesario para los diarizadores pyannote. Solo se hace una vez:

1. Crea una cuenta gratuita en huggingface.co y acepta los términos de:

   • pyannote/speaker-diarization-3.1
   • pyannote/segmentation-3.0
   • (opcional, solo si vas a usar ese diarizador) pyannote/speaker-diarization-community-1

2. Genera un token de tipo read en huggingface.co/settings/tokens.

3. Guárdalo (si lo omitiste durante transcribe --start):

   transcribe --setup-token
   

   El token se guarda en la carpeta de datos y la herramienta lo lee sola; no hace falta reabrir la terminal.

---

Comandos

transcribe --start                                        # preparar entorno (1.ª vez)
transcribe <ruta_audio> [oradores] [idioma] [diarizador]  # transcribir
transcribe --status [--watch | --watch N | --json]        # ver progreso
transcribe --setup-token                                  # guardar token HF
transcribe --to-md [carpeta]                              # regenerar el .md
transcribe --list-diarizers                               # diarizadores + estado
transcribe --setup-diarizer <nombre>                      # instalar uno extra
transcribe --rediarize <json> <audio> [oradores] [diariz] # re-diarizar sin re-transcribir
transcribe --version                                      # versión instalada
transcribe --help                                         # ayuda

Argumentos de transcripción:

• ruta_audio — archivo de audio (wav, m4a, mp3, etc.).
• oradores (opcional) — controla la diarización:
  • número exacto 4 → fija min=max=4;
  • rango 4-8 → min=4, max=8 (sabes cuántos había, no cuántos hablaron);
  • vacío → automático.
• idioma (opcional) — por defecto es.
• diarizador (opcional) — pyannote-3.1 (por defecto), pyannote-community-1 o nemo. Ver Diarizadores.
• --batch N (opcional) — batch_size de transcripción (def 4). Más alto = más rápido.
• --beam N (opcional) — beam_size de transcripción (def 10). Más alto = más preciso.
• --diar-batch N (opcional) — batch de diarización (default por modelo, 64), independiente del de transcripción. Más alto = más rápido y más VRAM. Ver Diarizadores. Los tres bajan solos si falta VRAM.
• --bench-report true|false (opcional, por defecto false) — si es true, agrega una línea a benchmarks.jsonl con GPU/VRAM/tiempo de esa diarización. Por defecto no escribe nada. Ver Benchmark de diarizadores.

---

Tutorial básico de uso

1. Abre una terminal en la carpeta donde quieres los resultados (la salida se guarda en el directorio actual).

   cd "C:\Transcripciones\MiJunta"
   

2. Lanza la transcripción (junta de 8 asistentes, ~4 hablan):

   transcribe "C:\Grabaciones\junta.wav" 4-8
   

   Verás una barra de progreso en vivo.

3. (Opcional) En otra terminal, sigue el avance sin tocar la GPU:

   transcribe --status --watch
   

   Se cierra solo al terminar.

4. Al finalizar, abre el .md y reemplaza Orador 0, Orador 1… por los nombres reales (buscar/reemplazar en Obsidian). Al inicio del .md tienes el índice de oradores detectados como referencia.

---

Salida generada

En la carpeta actual, con el nombre del audio:

Archivo	Contenido
.md	Markdown **Orador n (start…, end…):** texto (para Obsidian)
.json	Datos completos con timestamps por palabra (indentado)
.srt / .vtt	Subtítulos
.txt	Texto plano
.tsv	Tabular

Encabezado del .md con el índice de oradores:

## Oradores detectados
- Orador 0 → SPEAKER_00 (reemplaza con nombre real)
- Orador 1 → SPEAKER_01 (reemplaza con nombre real)
- Orador ? → 1 segmento(s) sin asignar por la diarizacion

Orador ? marca segmentos breves que la diarización no pudo atribuir.

Los archivos de estado (.transcribe_status.json, last_status.json) se eliminan al terminar (pide confirmación en terminal interactiva).

---

Información técnica

Parámetros del modelo

Parámetro	Valor	Razón
model	large-v3	Máxima precisión en español
compute_type	int8	Cabe en 4 GB de VRAM
batch_size	4→1 (adaptativo)	Velocidad; baja si falta VRAM
beam_size	10→5 (adaptativo)	Precisión; baja como último recurso
chunk_size	20	Bloques de 20 s (estable con la VAD)
language	es	Fuerza español, evita autodetección errónea

Adaptación automática de memoria

El pipeline prueba configuraciones (batch_size, beam_size) de la más rápida a la más segura y usa la primera que quepa en la VRAM. Baja primero el batch_size (gran impacto en memoria) manteniendo beam_size alto (su costo es mínimo):

(4,10) → (3,10) → (2,10) → (1,10) → (1,8) → (1,6) → (1,5)

Si hay un fallo de memoria verás el reintento en la terminal. La configuración usada queda en el estado (transcribe --status muestra Config: batch N beam M).

Los valores iniciales se pueden fijar por CLI con --batch N y --beam N (o cambiar los defaults START_BATCH, START_BEAM, MIN_BEAM en run.py). Aunque los subas por encima de lo que cabe, el fallback los baja solo hasta encontrar el que entra:

transcribe "audio.wav" 4-8 es pyannote-3.1 --batch 4 --beam 10

Además, el pipeline libera la VRAM entre etapas (transcripción → alineación → diarización) y la diarización cae a CPU automáticamente si no entra en la GPU.

Valores óptimos por GPU (máximos que caben)

Estos son los máximos medidos que entran en VRAM sin provocar OOM; subirlos por encima solo dispara el fallback (más reintentos, sin ganancia). Son también los defaults, así que en una 4 GB no necesitas pasar ningún flag:

GPU / VRAM	--batch (transcripción)	--beam (transcripción)	--diar-batch (diarización)
RTX 3050 Laptop 4 GB (probado)	4 (con 5 hace OOM)	10 (piso 5)	64 (baja 64→32→16→8→4→CPU)
6–8 GB (estimado, no probado)	8–12	10	64–128
≥12 GB (estimado, no probado)	16–32	10	128+

En 4 GB el cuello de botella es la transcripción (--batch), no la diarización: batch 4 / beam 10 usa ~2.6 GB y --diar-batch 64 cabe holgado. El --beam apenas cuesta VRAM, por eso 10 es seguro; bájalo solo si buscas más velocidad. Para mapear otras GPUs usa --bench-report true (ver Benchmark).

Capacidad y rendimiento (medido en RTX 3050 4 GB)

Métrica	Valor
VRAM en uso	~2.6 GB (batch 4, beam 10)
Audio de 20 min	~3–4 min de proceso
Audio de 3 h (176 min)	~26 min de proceso (batch baja a 3 en este tamaño)
Idiomas soportados	99 (Whisper); por defecto es

Etapas del proceso

1. Carga de modelos → 2. VAD (detección de voz) → 3. Transcripción (GPU) → 4. Alineación de palabras (GPU) → 5. Diarización (GPU/CPU) → 6. Escritura de archivos.

Solo la transcripción y la alineación reportan % por etapa en vivo; la VAD, la diarización y la escritura no tienen sub-progreso (se muestran como "en curso").

---

Diarizadores (backends)

La diarización (separar quién habla) es modular y desacoplada: eliges el backend según tu equipo. Cada uno carga sus dependencias solo si se usa, así que uno roto o no instalado no afecta a los demás. Lístalos con:

transcribe --list-diarizers

Comparación rápida (detalle de cada uno más abajo):

Backend	SO	VRAM probada	Máx. oradores	Máx. duración probada	Setup
pyannote-3.1 (def)	Windows / Linux	4 GB	sin tope	3 h	ya instalado
pyannote-community-1	Windows / Linux	4 GB	sin tope	30 min	transcribe --setup-diarizer pyannote-community-1
nemo (Sortformer streaming)	Linux/WSL2 (desde Windows vía wsl.exe)	4 GB	4	30 min	transcribe --setup-diarizer nemo en WSL2

pyannote-3.1 (por defecto)

• Sistema(s) operativo(s): Windows 10/11 x64 (probado, entorno del paquete). pyannote.audio es multiplataforma; en Linux nativo debería funcionar igual pero no se ha probado aquí.
• Recursos mínimos: GPU NVIDIA CUDA con ~2 GB libres (si no hay suficiente, cae solo a CPU).
• Recursos recomendados: GPU NVIDIA con 4 GB VRAM.
• Probado en: RTX 3050 Laptop 4 GB, Windows 11. VRAM en uso ~2.6 GB con --diar-batch 64.
• Límites de diarización: número de oradores libre (exacto, rango o automático, sin tope duro). Duración probada hasta 3 h (176 min) sin problemas. Tiende a sobre-segmentar interjecciones cortas ("sí", "claro") como un orador extra.
• Notas: backend por defecto, sin instalación adicional. --diar-batch por defecto 64, baja solo 64→32→16→8→4→CPU si falta VRAM. Sin progreso % en vivo durante esta etapa.

pyannote-community-1

• Sistema(s) operativo(s): Windows 10/11 x64 (probado, venv separado). El código ya soporta bin/python como ruta alternativa para Linux, pero no se ha probado ahí.
• Recursos mínimos / recomendados: igual que pyannote-3.1 (GPU NVIDIA 4 GB VRAM; cae a CPU si falta memoria, reintentando en un proceso fresco por cada paso GPU/CPU).
• Probado en: RTX 3050 Laptop 4 GB, Windows 11, audio de 30 min (rango 3-4 oradores, ~4:30 de proceso total). Todavía no se ha medido en audios de 1 h o más con este backend.
• Límites de diarización: número de oradores libre, sin tope duro. Separa mejor las interjecciones cortas que pyannote-3.1 (no las fusiona tanto en el orador dominante).
• Notas: vive en venv-dia-community1 (pyannote.audio 4.0 + torch cu126, incompatible con el pin de WhisperX <4.0/cu121, por eso corre como subproceso aislado). Requiere aceptar los términos del modelo en huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-community-1. Al terminar --setup-diarizer pyannote-community-1, el instalador verifica por la API de HuggingFace si tu token ya tiene acceso: si lo tiene, confirma que está todo listo; si faltan los términos, te da el enlace exacto para aceptarlos. (Aceptar los términos de un modelo "gated" solo puede hacerse desde el navegador; HuggingFace no expone una API para aceptarlos por terminal.)

nemo (NVIDIA NeMo Sortformer streaming)

• Sistema(s) operativo(s): Linux o WSL2 — NeMo no tiene soporte nativo en Windows. Desde una terminal de Windows, transcribe lo invoca de forma transparente vía wsl.exe si WSL2 y venv-dia-nemo están listos; no hace falta abrir WSL a mano.

• Recursos mínimos: GPU NVIDIA con passthrough activo en WSL2 y ~3 GB VRAM libres.

• Recursos recomendados: GPU NVIDIA con 4 GB VRAM (la misma que se probó).

• Probado en: RTX 3050 Laptop 4 GB vía WSL2 (Ubuntu 24.04). Mediciones reales:

  Audio	VRAM pico	Tiempo
  15 min	1.24 GB	8 s
  30 min	1.98 GB	17.5 s
  60 min / 3 h	—	OOM

• Límites de diarización: máximo 4 oradores (límite del checkpoint público de NVIDIA, nvidia/diar_streaming_sortformer_4spk-v2) y máximo ~30 min de audio por pasada — el propio backend lo valida y rechaza con un error claro si se excede. La causa del límite de duración no es el modelo de diarización (que sí trabaja en ventanas acotadas) sino su extractor de features (mel-spectrograma), que procesa el audio completo de una sola pasada y por eso escala su VRAM con la duración total.

• Notas: dentro de sus límites, notablemente más rápido que ambos pyannote. Para audio de más de 30 min o con más de 4 oradores, usar pyannote-3.1 o pyannote-community-1.

Batch de diarización (--diar-batch)

Aplica solo a pyannote-3.1 y pyannote-community-1 (independiente del --batch de transcripción; nemo no usa este parámetro). Controla cuántas ventanas/turnos pasan a la vez por los modelos de segmentación y embeddings — es el principal factor ajustable de VRAM de la diarización (no la duración del audio, que va por ventanas). Subirlo acelera (más VRAM), bajarlo reduce VRAM (más lento). Ante falta de memoria baja a la mitad y, como último recurso, cae a CPU:

GPU 64 → GPU 32 → GPU 16 → GPU 8 → GPU 4 → CPU (último recurso)

Default por modelo (medido en RTX 3050 4 GB): pyannote-3.1 = 64, community-1 = 64 (ambos validados en flujo real). Cada diarizador define su propio default; otros modelos pueden requerir un valor distinto.

Aplica a pyannote-3.1 (en proceso) y community-1 (cada intento en proceso fresco, porque una OOM de CUDA corrompe el contexto). Ejemplo:

transcribe "audio.wav" 3-4 es pyannote-community-1 --diar-batch 16

Elegibilidad: los tres son seleccionables desde el CLI, pero solo se ejecutan si tu equipo cumple los requisitos (lo valida --list-diarizers). En esta máquina (Windows, 4 GB VRAM, con WSL2 configurado), los tres son elegibles.

Uso:

transcribe "C:\Grabaciones\junta.wav" 4-8 es pyannote-community-1

Re-diarizar sin re-transcribir

El diarizador no afecta la transcripción (son etapas independientes: Whisper decide qué se dijo; el diarizador, quién). Para cambiar de diarizador sobre una transcripción ya hecha —sin volver a transcribir, mucho más rápido— usa el .json generado y el audio original:

transcribe --rediarize "Junta.json" "Junta.wav" 3-4 pyannote-community-1

Reusa el texto exacto del .json y solo reasigna los oradores. Ideal para comparar diarizadores sobre el mismo texto (verificado: 0 diferencias de palabras, solo cambia la asignación de orador).

Benchmark de diarizadores

Las tablas de VRAM/duración de la sección anterior se midieron a mano en una sola GPU (RTX 3050 4 GB). Para ir cubriendo otras GPUs/VRAM con el tiempo, transcribe puede registrar cada diarización en un archivo local benchmarks.jsonl (formato JSON Lines, una línea = un JSON independiente):

transcribe "C:\Grabaciones\junta.wav" 4-8 es nemo --bench-report true

Por defecto (--bench-report false, o sin pasar la opción) no se escribe nada: es enteramente opt-in. El archivo se crea/crece en la carpeta de la herramienta (benchmarks.jsonl, junto a run.py), nunca se sube automáticamente a ningún lado y no contiene audio ni texto transcrito — solo metadatos de rendimiento. Cada línea:

{
  "timestamp": "2026-06-17T11:02:30",
  "os": "Windows-11-...",
  "gpu_name": "NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU",
  "vram_total_gb": 4.29,
  "diarizer": "nemo",
  "num_speakers_requested": "1-4",
  "diar_batch_requested": null,
  "audio_duration_sec": 905.3,
  "elapsed_wall_sec": 19.8,
  "diar_peak_vram_gb": 1.98,
  "diar_elapsed_sec": 17.5,
  "diar_device_used": "cuda",
  "diar_batch_used": null,
  "success": true,
  "error": null
}

Se registra tanto si la diarización tiene éxito como si falla (success: false con el mensaje de error) — los fallos (p. ej. OOM en cierta VRAM/duración) son tan útiles como los éxitos para mapear los límites reales de cada backend.

Si quieres aportar tus mediciones (otra GPU, otra VRAM), comparte las líneas de tu benchmarks.jsonl (por ejemplo pegándolas en un issue) — son solo metadatos, sin audio ni transcripciones.

---

Stack y librerías

Componente	Versión / nota
Python	3.11 (vía pyenv-win; 3.12+ no es compatible con el stack)
PyTorch	2.5.1 + CUDA 12.1
WhisperX	3.4.5
faster-whisper / CTranslate2	1.2.1 / 4.4.0 (motor de inferencia int8)
pyannote.audio	3.4.0 (diarización)
speechbrain	1.0.3 (la 1.1.0 rompe por un import de k2 en Windows)
cuDNN / cuBLAS	cuDNN 8 (nvidia-cudnn-cu12==8.9.7.29) — requerido por CTranslate2
setuptools	>=70,<81 — provee pkg_resources (lo importa CTranslate2); setuptools >=81 lo eliminó
ffmpeg	ffmpeg/ffprobe, los descarga transcribe --start (no van en el repo)

Las versiones exactas del stack pesado están fijadas en src/transcribe_wpr/data/heavy_requirements.txt (lo instala transcribe --start). El diarizador nemo usa su propio venv en WSL2 con torch CUDA + nemo_toolkit[asr] (ver Diarizadores).

Estructura del paquete

El comando transcribe es el entry point del paquete (lo pone pipx en el PATH); el resto son módulos internos en src/transcribe_wpr/.

Archivo	Qué es
cli.py	Dispatcher del comando transcribe (incluye --start, el setup pesado).
paths.py	Separa CÓDIGO (paquete) de DATOS de runtime (carpeta de datos del usuario).
run.py	Pipeline: VRAM por etapas, batch/beam adaptativos, progreso, status, fallback CPU.
status.py	Lector de progreso (--status; solo stdlib, CPU pura).
convert_to_md.py	Convierte el JSON al Markdown Orador n (--to-md).
hf_patch.py	Parche use_auth_token→token (pyannote + huggingface_hub 1.x).
diarizers.py	Backends de diarización desacoplados (pyannote-3.1, community-1, nemo).
_diar_pyannote4.py	Subproceso de pyannote-community-1 (corre en venv-dia-community1).
_diar_nemo.py	Subproceso de nemo (corre en venv-dia-nemo, vía WSL2 si el host es Windows).
rediarize.py	Re-diariza un .json existente sin re-transcribir (--rediarize).
data/heavy_requirements.txt	Stack pesado pineado (lo instala transcribe --start).

Carpeta de datos del usuario

El código vive en el venv de pipx (solo lectura); los datos de runtime van en la carpeta de datos del usuario (%LOCALAPPDATA%\transcribe-wpr\ en Windows): los venvs de diarizadores, ffmpeg/ffprobe, el token (hf_token.txt), el estado global (last_status.json) y benchmarks.jsonl (este último solo con --bench-report true).

Para desinstalar del todo (sin dejar token, PATH ni modelos):

# 1) Quitar el CLI (también su transcribe.exe del PATH de pipx)
pipx uninstall transcribe-tool-wpr
# 2) Borrar la carpeta de datos (token, ffmpeg, venvs de diarizadores, estado)
Remove-Item -Recurse -Force "$env:LOCALAPPDATA\transcribe-wpr"
# 3) Quitar la variable de entorno persistente del token (la deja `--setup-token` vía setx)
[Environment]::SetEnvironmentVariable("HF_TOKEN", $null, "User")
# 4) (Opcional) Borrar los modelos de diarización cacheados (NO toca el de Whisper)
Remove-Item -Recurse -Force "$env:USERPROFILE\.cache\torch\pyannote"
Remove-Item -Recurse -Force "$env:USERPROFILE\.cache\huggingface\hub\models--pyannote--*"

Los pesos de los modelos de diarización (pyannote/segmentation/wespeaker/community-1) se cachean en ~/.cache/torch/pyannote y ~/.cache/huggingface/hub, fuera de la carpeta de datos; el paso 4 los elimina. El modelo de Whisper (models--Systran--faster-whisper-large-v3) y el de alineación se conservan salvo que también los borres a mano.

---

Limitaciones y notas

• Nombres propios: WhisperX puede transcribir mal acrónimos o nombres poco comunes (p. ej. "FILEY"). Revísalos a mano.
• Interjecciones cortas ("sí", "claro") a veces se asignan a un orador extra (sobre-segmentación). Aparecen como oradores con muy pocos turnos.
• Solo NVIDIA: no se puede paralelizar con la iGPU AMD (no hay ROCm en Windows).
• Diarización sin % en vivo: pyannote no reporta avance fino; en esa etapa guíate por el tiempo transcurrido.
• Para rehacer solo el Markdown desde un .json existente: transcribe --to-md "C:\carpeta\con\el\json" (sin argumento usa la carpeta actual).