Conservar lo grabado
El audio se guarda en fragmentos recuperables, con un registro de la captura. Añadí pruebas para las interrupciones: el material tiene que estar protegido antes de empezar a transcribir.
Tus conversaciones, listas para leer, escuchar y encontrar.

Personas que trabajan con conversaciones y entrevistas
App nativa · Audio · Transcripción privada
Swift 6 / SwiftUI / AppKit / WhisperKit / SpeakerKit
La idea
Grabar una conversación es fácil. Encontrar después esa frase que necesitas, no tanto. Creé Bardo para poder leer el audio, reconocer quién habla y volver a un momento concreto, con todo el procesamiento en el Mac.
Las conversaciones, los nombres y la empresa de las capturas son ficticios.
Primer uso
Al empezar, eliges cómo transcribir. Todo ocurre en el Mac, sin enviar nada a internet.


Transcribir
Cada palabra aparece apenas se reconoce, con el avance a la vista en la conversación y en la lista.

Escuchar
La onda se colorea por hablante: arriba el audio del Mac, abajo tu voz. Y puedes escuchar solo una de las dos pistas.


Momentos
Momentos y secciones quedan sobre la onda y dentro de la transcripción, con una nota si hace falta.

Buscar
Una búsqueda recorre títulos, transcripciones y participantes de toda la biblioteca, y resalta cada coincidencia.

Participantes
Bardo distingue las voces en el Mac. Escuchas una muestra, pones un nombre o fusionas a quien aparezca dos veces.


La implementación
El audio se guarda en fragmentos recuperables, con un registro de la captura. Añadí pruebas para las interrupciones: el material tiene que estar protegido antes de empezar a transcribir.
Construí la interfaz con SwiftUI y AppKit. WhisperKit y SpeakerKit se encargan de la transcripción y la separación de hablantes. El reproductor reúne texto, audio, búsqueda y marcadores.
Transcripción privada para Mac.
Funciona en Mac con Apple Silicon y macOS 15 o posterior. Los modelos se descargan la primera vez. El reconocimiento de Apple requiere macOS 26. Esta versión transcribe conversaciones; no genera actas con un modelo de lenguaje.
Ver el código en GitHub