pt-BR readme.md added

README.md

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-[English](./README_EN.md) / [捐助本项目](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/blob/main/about.md) / [Discord邀请](https://discord.gg/SyT6GEwkJS) 
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+[👑 捐助本项目](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/blob/main/docs/about.md) | [Discord邀请](https://discord.gg/SyT6GEwkJS)
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 # 语音识别转文字工具
 

README_EN.md → docs/en/README_EN.md

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-[简体中文](./README.md) / [捐助本项目](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/blob/main/about.md) / [Discord](https://discord.gg/SyT6GEwkJS) 
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+[中文简体](../../README.md) | **English** | [Português (Brasil)](../pt/README_pt-BR.md)
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+[👑 Support the project](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/blob/main/docs/about.md) | [Discord](https://discord.gg/SyT6GEwkJS)
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 # Voice Recognition to Text Tool
 

docs/pt/README_pt-BR.md

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+[中文简体](../../README.md) | [English](../en/README_EN.md) | **Português (Brasil)**
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+[👑 Apoie o projeto](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/blob/main/docs/pt-BR/About_pt-BR.md) | [Discord](https://discord.gg/SyT6GEwkJS)
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+# Ferramenta de Transcrição de Fala para Texto (stt)
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+Transcreva localmente seus áudios e vídeos com esta ferramenta offline. Baseada no modelo open source fast-whisper, ela converte a fala humana em texto, exportando em formatos json, srt com timestamps e texto puro. Após implantada, substitui com precisão similar serviços de reconhecimento de fala online como OpenAI ou Baidu.
+
+**Recursos:**
+
+* **Totalmente offline:** Implante em redes internas.
+* **Modelos flexíveis:** O fast-whisper oferece versões base/small/medium/large-v3. A qualidade aumenta do base para large-v3, mas exige mais recursos. Baixe e descompacte outros modelos na pasta `models`.
+* **Aceleração CUDA:** Se tiver uma GPU Nvidia e o ambiente CUDA configurado, use a aceleração CUDA automaticamente.
+
+## 📢 **Patrocinador**
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+[![](https://github.com/user-attachments/assets/48f4ac8f-e321-4bd3-ab2e-d6053d932f49)](https://302.ai/)
+
+**302.AI: A Plataforma de IA Sob Demanda**
+
+A 302.AI é a plataforma que reúne as melhores IAs do mundo em um só lugar, com pagamento sob demanda e sem mensalidades. Experimente diversas ferramentas de IA sem barreiras de entrada!
+
+**Benefícios:**
+
+* **Funcionalidades completas:** Chat de IA, geração de imagens e vídeos, processamento de imagens e muito mais.
+* **Fácil de usar:** Robôs, ferramentas e APIs para atender a todos os níveis de usuário.
+* **Pagamento sob demanda:** Sem planos mensais, sem barreiras para produtos, pague apenas pelo que usar. Seu saldo nunca expira!
+* **Separação de administradores e usuários:** Especialistas em IA configuram tudo para você, simplificando o uso.
+
+**🎁 Bônus Exclusivo:**
+
+**[Clique para se registrar](https://302.ai)** e ganhe 1 PTC (1 PTC = 1 dólar americano, cerca de 7 yuans) imediatamente. Além disso, ganhe 5 PTC por dia experimentando a plataforma através do link.
+
+**Junte-se à 302.AI e explore o mundo da inteligência artificial sem limites!**
+
+
+## Demonstração
+
+https://github.com/jianchang512/stt/assets/3378335/d716acb6-c20c-4174-9620-f574a7ff095d
+
+![Imagem de demonstração](https://github.com/jianchang512/stt/assets/3378335/0f724ff1-21b3-4960-b6ba-5aa994ea414c)
+
+
+# Como Usar a Versão Pré-compilada (Windows) e Implantar o Código Fonte (Linux, Mac e Windows)
+
+## Versão Pré-compilada (Windows)
+
+1. **Baixe os arquivos:** Acesse a [página de lançamentos](https://github.com/jianchang512/stt/releases) e baixe os arquivos pré-compilados.
+2. **Descompacte:** Extraia os arquivos em um local de sua preferência (ex: `E:/stt`).
+3. **Execute:** Dê um duplo clique em `start.exe` e aguarde a abertura automática da janela do navegador.
+4. **Utilize a interface:**
+    * Clique na área de upload da página.
+    * Selecione o arquivo de áudio ou vídeo desejado (ou arraste-o para a área).
+    * Escolha o idioma da fala, o formato de saída do texto e o modelo.
+    * Clique em "Iniciar Reconhecimento".
+    * O resultado será exibido na caixa de texto inferior no formato escolhido.
+5. **Aceleração CUDA (opcional):** Se o seu computador possui uma GPU Nvidia e o ambiente CUDA está configurado corretamente, a aceleração CUDA será utilizada automaticamente.
+
+## Implantação do Código Fonte (Linux, Mac e Windows)
+
+**Requisitos:**
+
+* Python 3.9, 3.10 ou 3.11
+
+**Passos:**
+
+1. **Crie um diretório:** Crie um diretório vazio (ex: `E:/stt`).
+2. **Clone o repositório:** Abra o terminal (ou prompt de comando) neste diretório e execute:
+   ```bash
+   git clone https://github.com/jianchang512/stt.git
+   ```
+3. **Crie um ambiente virtual:**
+   ```bash
+   python -m venv venv
+   ```
+4. **Ative o ambiente virtual:**
+   * **Windows:** `%cd%/venv/scripts/activate`
+   * **Linux/Mac:** `source ./venv/bin/activate`
+5. **Instale as dependências:**
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+   * Em caso de erro de conflito de versão, execute:
+     ```bash
+     pip install -r requirements.txt --no-deps
+     ```
+   * Para suporte à aceleração CUDA:
+     ```bash
+     pip uninstall -y torch
+     pip install torch --index-url [https://download.pytorch.org/whl/cu121](https://download.pytorch.org/whl/cu121)
+     ```
+6. **Instale o FFmpeg:**
+   * **Windows:** Descompacte `ffmpeg.7z` e coloque `ffmpeg.exe` e `ffprobe.exe` no diretório do projeto.
+   * **Linux/Mac:** Consulte as instruções de instalação do FFmpeg para sua distribuição.
+7. **Baixe os modelos:**
+    * **Método 01:**
+        Baixe o [pacote de modelos compactado](https://github.com/jianchang512/stt/releases/tag/0.0) e coloque as pastas descompactadas na pasta `models` no diretório raiz do projeto.
+    * **Método 02:**
+        Use esta [tabela de modelos fast-whisper](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/blob/main/docs/pt-BR/Download-do-Modelo.md#modelos-faster-whisper) para baixar os modelos diretamente.
+8.  **Execute:**
+   ```bash
+   python start.py
+   ```
+   Aguarde a abertura automática da janela do navegador.
+
+# Interface da API
+
+* **Endereço:** `http://127.0.0.1:9977/api`
+* **Método:** POST
+* **Parâmetros:**
+    * `language` (código do idioma):
+        * Chinês: `zh`
+        * Inglês: `en`
+        * Francês: `fr`
+        * Alemão: `de`
+        * Japonês: `ja`
+        * Coreano: `ko`
+        * Russo: `ru`
+        * Espanhol: `es`
+        * Tailandês: `th`
+        * Italiano: `it`
+        * Português: `pt`
+        * Vietnamita: `vi`
+        * Árabe: `ar`
+        * Turco: `tr`
+    * `model` (nome do modelo):
+        * `base`: corresponde a `models/models--Systran--faster-whisper-base`
+        * `small`: corresponde a `models/models--Systran--faster-whisper-small`
+        * `medium`: corresponde a `models/models--Systran--faster-whisper-medium`
+        * `large-v3`: corresponde a `models/models--Systran--faster-whisper-large-v3`
+    * `response_format` (formato de legenda): `text`, `json` ou `srt`
+    * `file` (arquivo de áudio ou vídeo)
+
+**Exemplo de Requisição (Python):**
+
+```python
+import requests
+
+# Endereço da API
+url = "http://127.0.0.1:9977/api"
+
+# Parâmetros da requisição
+files = {"file": open("C:/Users/c1/Videos/2.wav", "rb")}
+data = {"language": "zh", "model": "base", "response_format": "json"}
+
+# Faz a requisição POST
+response = requests.post(url, timeout=600, data=data, files=files)
+
+# Imprime a resposta em formato JSON
+print(response.json())
+
+# Interpretação da resposta:
+# - code == 0: sucesso
+# - code != 0: falha
+# - msg == "sucesso": reconhecimento bem-sucedido
+# - msg != "sucesso": motivo da falha
+# - data: texto retornado após o reconhecimento (se houver)
+```
+
+## Suporte à Aceleração CUDA
+
+**Instalação de Ferramentas CUDA:** Para detalhes sobre o processo de instalação, consulte este [guia detalhado](https://juejin.cn/post/7318704408727519270).
+
+Se o seu computador possui uma placa gráfica Nvidia, siga estes passos:
+
+1. **Atualize o driver da placa gráfica** para a versão mais recente.
+2. **Instale o CUDA Toolkit** e o **cudnn for CUDA11.x** correspondentes:
+    * [CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)
+    * [cudnn for CUDA11.x](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)
+3. **Verifique a instalação:**
+    * Pressione `Win + R`, digite `cmd` e pressione Enter.
+    * Na janela de comando, digite `nvcc --version` e confirme se as informações da versão são exibidas (similar à imagem abaixo).
+![image](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/assets/3378335/e68de07f-4bb1-4fc9-bccd-8f841825915a)
+    * Digite `nvidia-smi` e verifique se as informações de saída incluem o número da versão CUDA (similar à imagem abaixo).
+    * Execute `python testcuda.py`. Se exibir uma mensagem de sucesso, a instalação está correta. Caso contrário, revise e reinstale cuidadosamente.
+![image](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/assets/3378335/71f1d7d3-07f9-4579-b310-39284734006b)
+
+**Habilitando a Aceleração CUDA:**
+
+Por padrão, a CPU é usada para cálculos. Se você confirmou que está usando uma placa gráfica Nvidia e o ambiente CUDA está configurado corretamente, altere `devtype=cpu` para `devtype=cuda` no arquivo `set.ini` e reinicie o programa para utilizar a aceleração CUDA.
+
+## Observações Importantes
+
+1. **Modelos e Requisitos:** Se você não possui uma placa gráfica Nvidia ou o ambiente CUDA não está configurado corretamente, evite usar os modelos large/large-v3, pois eles podem consumir muita memória e travar o sistema.
+2. **Exibição de Caracteres:** Em alguns casos, o texto em chinês pode ser exibido em caracteres tradicionais.
+3. **Erro "cublasxx.dll não existe":** Baixe o cuBLAS neste link: [cuBLAS Download](https://github.com/jianchang512/stt/releases/download/0.0/cuBLAS_win.7z). Descompacte o arquivo e copie os arquivos DLL para `C:/Windows/System32`.
+4. **Mensagem de Aviso no Console:** Se o console exibir a mensagem "[W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc:1983 onnxruntime::python::CreateInferencePybindStateModule] Init provider bridge failed.", ignore-a, pois não afeta o uso do programa.
+5. **Falha na Execução com CUDA Habilitado:**
+    * **Possível Causa:** Se o CUDA estiver habilitado, mas o cudnn não foi instalado e configurado manualmente, pode ocorrer falha na execução.
+    * **Solução:** Instale a versão do cudnn que corresponde à sua versão do CUDA. Consulte o guia detalhado para instruções: [Guia de Instalação](https://juejin.cn/post/7318704408727519270).
+    * **Memória de Vídeo Insuficiente:** Se o problema persistir após a instalação do cudnn, a memória de vídeo da GPU pode ser insuficiente. Nesse caso, tente usar o modelo medium e evite o modelo large-v3, especialmente se a memória de vídeo for inferior a 8GB e o vídeo tiver mais de 20MB.
+
+Lembre-se de que este guia fornece informações básicas e você pode precisar consultar recursos adicionais para solucionar problemas específicos.
+
+# Projetos Relacionados
+
+* [Tradução e Dublagem de Vídeo](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans)
+* [Clonagem de Voz](https://github.com/jianchang512/clone-voice)
+* [Separação de Voz e Música](https://github.com/jianchang512/vocal-separate)
+
+# Agradecimentos
+
+Este projeto utiliza:
+
+1. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper
+2. https://github.com/pallets/flask
+3. https://ffmpeg.org/
+4. https://layui.dev