# Creador de capítulos de transcripción

> Crea secciones con marcas de tiempo a partir de una transcripción local de voz.

[Open tool](https://www.toolcabana.com/es/audio-chapters) · [Audio, vídeo y archivos](https://www.toolcabana.com/es/category/audio-video-and-files)

Tool ID: audio-chapters. Requested language: es. Description language: es. Complete guide translation: yes.

## Overview (en)

The transcript chapter maker transcribes a recording with Whisper in the browser and lists the transcript as numbered sections, each with its start and end time in seconds. Results download as notes.md in Markdown along with a plain transcript.txt. You can set the language or leave it blank for detection, and transcribe from 1 to 120 seconds.

## Supported tasks (es)

La transcripción local con Whisper produce secciones de transcripción con marcas de tiempo. Las posibles acciones de reuniones usan coincidencia de frases; son borradores extractivos, no un resumen generado. Revisa los errores de transcripción.

## Steps (es)

1. Elige un archivo de origen. Si la herramienta acepta varios archivos, ordénalos como quieras.
2. Configura el código de idioma (vacío = detectar) y los segundos máximos.
3. Ejecuta el creador de capítulos de transcripción, revisa la salida y usa los controles disponibles para copiar o descargar.

## Settings

- Código de idioma (vacío = detectar) (es; key: language; type: text)
- Segundos máximos (es; key: duration; type: number); minimum: 1; maximum: 120

## Limitations (es)

Entradas de imagen: hasta 32 megapíxeles, lotes de hasta 10 imágenes. Subidas de audio/vídeo: 50 MB; transcripción: 120 segundos. Vídeos editados: 20 segundos, 4 fps y 640 píxeles de ancho. Traducción: inglés/español, 30,000 caracteres; subtítulos: 200 entradas. Voz neuronal: 1,000 caracteres en inglés. Las descargas de modelos y los requisitos de memoria varían según el dispositivo.

## Example input

```text
A useful tool makes everyday work easier. Review the results before sharing.
```

## Privacy and connections (es)

Los archivos y el texto de origen permanecen en este navegador. La primera ejecución descarga modelos públicos de Hugging Face y recursos locales del entorno de ejecución desde el sitio. Los modelos pueden quedar en la caché del navegador. No se requiere subir la fuente a Vercel, Supabase ni a un servicio de conversión.

## Questions (es)

### Are the chapters based on topics in the audio?

No. Sections follow the timestamped segments Whisper produces, not topic changes. The tool states they are extractive transcript sections rather than generated summaries or semantic chapter boundaries.

### What files does the transcript chapter maker produce?

Two downloads: notes.md, a Markdown document with a numbered heading and time range for each section, and transcript.txt containing the full transcript text without timestamps.

### How do I turn the sections into YouTube chapters?

Each section heading shows its start time in seconds, such as 12.5. Convert those values to minutes and seconds and choose the sections that mark real topic changes, since the tool does not merge segments by subject.

### ¿Dónde se procesa mi entrada?

Los archivos y el texto de origen permanecen en este navegador. La primera ejecución descarga modelos públicos de Hugging Face y recursos locales del entorno de ejecución desde el sitio. Los modelos pueden quedar en la caché del navegador. No se requiere subir la fuente a Vercel, Supabase ni a un servicio de conversión.

### ¿Cuáles son los límites de entrada?

Entradas de imagen: hasta 32 megapíxeles, lotes de hasta 10 imágenes. Subidas de audio/vídeo: 50 MB; transcripción: 120 segundos. Vídeos editados: 20 segundos, 4 fps y 640 píxeles de ancho. Traducción: inglés/español, 30,000 caracteres; subtítulos: 200 entradas. Voz neuronal: 1,000 caracteres en inglés. Las descargas de modelos y los requisitos de memoria varían según el dispositivo.

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