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  <title>O blog da Transcribe Labs</title>
  <subtitle>Como testamos a qualidade das transcrições e o que descobrimos.</subtitle>
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  <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
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    <title>Por que um motor só não basta: mais motores só ajudam se falharem de formas diferentes</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Um motor erra nomes e números de forma sistemática. Mais motores só ajudam se falharem em lugares diferentes. Uma entrevista real, inclusive onde perdemos.</summary>
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    <title>Os erros de transcrição mais perigosos são os que se leem perfeitamente</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Uma negação invertida se lê perfeitamente, e uma votação por maioria não a pega. Por isso as ferramentas deveriam mostrar onde têm dúvida. Checamos 15.</summary>
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    <title>O WER mente. Veja como medimos a precisão em entrevistas reais</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>A métrica de erro favorita do setor engana em áudio de entrevistas. O que usamos no lugar: conferir a referência primeiro e contar os erros que mudam o sentido.</summary>
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    <title>Quando as entrevistas trocam de idioma</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Entrevistado em espanhol, pesquisador chinês, intérprete no meio. Documentação e testes de laboratório nos enganaram; uma gravação real deu a resposta oposta.</summary>
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    <title>Quem disse isso? Atribuição de falantes quando muita gente fala</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Os rótulos de falante nativos se desviam com mais pessoas. Aprender cada voz antes nos levou a mais de 99% em reuniões públicas, desde que se fale por turnos.</summary>
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    <title>Notas de campo de 27 idiomas: como escolhemos os motores de cada um</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Nenhum motor é o melhor em tudo. O índice dos nossos testes idioma por idioma: quais motores escolhemos para cada um dos 27 idiomas, e por quê.</summary>
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    <title>Árabe: as pessoas falam dialeto, as legendas escrevem MSA. Como escolhemos os motores mesmo assim</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Mesmo motor, outra transcrição de referência: a taxa de erro foi de 49% para 18%. A diglossia árabe nos obrigou a julgar os motores pelo sentido, frase a frase.</summary>
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    <title>Tcheco: o prefixo de duas letras que decidiu nossa formação de motores</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Em tcheco, &quot;não&quot; muitas vezes é só ne- antes do verbo. No trecho mais difícil, o Speechmatics o perdeu e o Soniox o manteve. Como escolhemos os motores.</summary>
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    <title>Dinamarquês: trocamos o motor mais limpo no trecho mais parecido com uma entrevista</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>No trecho em dinamarquês mais parecido com uma entrevista, o AssemblyAI foi o mais limpo. Mesmo assim o trocamos pelo Soniox. Nosso raciocínio, e o contra.</summary>
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    <title>Alemão: quando o dialeto vienense fez o motor mais estável mudar para o inglês</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Três filmes alemães e um austríaco. O AssemblyAI foi o mais limpo no alemão padrão e mudou para o inglês no dialeto vienense. O Doubao nunca saiu do alemão.</summary>
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    <title>Grego: perca os acentos e metade das palavras desmorona</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Um motor produziu grego de verdade, mas engoliu cada vogal acentuada. As taxas de erro do grego são altas por natureza. Como escolhemos em quatro trechos.</summary>
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    <title>Inglês: duas faixas de referência que falham em lugares diferentes</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro cenas de filmes em inglês lidas linha por linha. O AssemblyAI e o Doubao raramente cometem o mesmo erro, por isso os dois dão apoio ao ElevenLabs.</summary>
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    <title>Espanhol: o motor que o nosso próprio código fez parecer quebrado</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cenas de filmes da Espanha, do México e da Argentina. O Doubao chegou a ser dado como quebrado em espanhol. A causa real: um código de idioma que erramos.</summary>
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    <title>Finlandês: quase perfeito em fala clara, falas inventadas sob tiroteio</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Em finlandês claro, o ElevenLabs não teve erros reais. Sob o tiroteio de um filme de guerra, todos inventaram falas. E por que aqui dispensamos o Soniox.</summary>
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    <title>Francês: três motores, uma frase, o mesmo sentido errado</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cenas de filmes da periferia de Paris, de Paris e do Quebec. Só o Doubao, entre os não principais, nunca inventou nem inverteu uma fala; o WER não disse nada.</summary>
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    <title>Húngaro: por que mantivemos o motor que escreveu &quot;bilhete&quot; 23 vezes</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cinco trechos de filmes húngaros. O AssemblyAI repetiu uma palavra 23 vezes numa briga e foi limpo numa lanchonete. Nós o mantivemos. As evidências contra.</summary>
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    <title>Indonésio: alguém grita por socorro, o motor escreve 'obrigado'</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Os quatro trechos de teste em indonésio vêm de um único filme. O que os motores inventaram nas cenas barulhentas, e por que o Soniox substituiu o AssemblyAI.</summary>
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    <title>Italiano: quando nossa faixa principal ouviu desânimo como elogio</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro cenas de filmes de Roma, Sicília, Nápoles e Milão. Numa fala crucial, o Doubao foi o único de dez motores a acertar; o ElevenLabs inverteu o sentido.</summary>
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    <title>Japonês: o motor que parecia o melhor estava apagando as hesitações</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Dois filmes dos anos 1950 e duas entrevistas atuais: como as hesitações viraram nosso ranking do japonês, por que o Soniox entrou e o que segue em aberto.</summary>
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    <title>Coreano: três motores, a mesma negação errada</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro cenas de filmes coreanos: por que o ElevenLabs liderou com folga, por que o Doubao e o Soniox substituíram o AssemblyAI e a lição de um erro em comum.</summary>
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    <title>Malaio: o entrevistado mudou para o inglês, e o motor traduziu de volta</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Entrevistas em malaio alternam entre malaio e inglês no meio da frase. O erro mais arriscado: o motor reescrever o inglês, em silêncio, como malaio fluente.</summary>
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    <title>Holandês: nenhum motor cruzou uma linha vermelha. Então, como escolher?</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro trechos em holandês, quatro motores, nenhuma frase inventada, inversão ou loop. Quando as linhas vermelhas não separam, vemos de quem os erros diferem.</summary>
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    <title>Norueguês: &quot;não fomos infiéis&quot; virou &quot;escolhemos ser infiéis&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cinco trechos de filmes noruegueses e um podcast. Um motor transformou &quot;não fomos infiéis&quot; em &quot;escolhemos ser infiéis&quot; três vezes, com áudio limpo.</summary>
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    <title>Polonês: tire um &quot;nie&quot; e &quot;não vou ter filhos&quot; vira &quot;vou ter&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro trechos de filmes poloneses, uma negação invertida, e isso bastou para deixar um motor de fora. Como escolhemos os motores para o polonês.</summary>
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    <title>Português: três falas invertidas e uma frase-chave resgatada</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Cenas de filmes brasileiros e três conversas reais: o Gemini inverteu uma fala em cada, mas muitas vezes superou a principal. Sem trecho de português europeu.</summary>
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    <title>Romeno: &quot;Está com fome?&quot; virou &quot;Estou morrendo de fome&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>No trecho romeno mais limpo, um motor inverteu três sentidos em um minuto. Foi também o primeiro idioma em que os resultados nos fizeram trocar de trilha.</summary>
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    <title>Russo: a fala que os dois motores de referência erraram</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Como testamos oito motores de fala em quatro cenas difíceis de filmes russos, o que deu errado e por que usamos ElevenLabs com AssemblyAI, Doubao e Gemini.</summary>
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    <title>Sueco: quando &quot;peça desculpas!&quot; virou &quot;eu peço desculpas&quot;</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro trechos em sueco, nove motores. Numa cena, um valentão manda a vítima pedir desculpas; quatro motores transformaram isso em &quot;eu peço desculpas&quot;.</summary>
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    <title>Tailandês: parte da pontuação do nosso motor principal era um bug nosso</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Três trechos em tailandês: um bug que removia sinais de vogal e tom, os loops do Gladia, por que o Qwen, o melhor na pontuação, não é usado e o que não sabemos.</summary>
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    <title>Turco: como a atualização de um modelo quebrou um histórico limpo</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro cenas de filmes turcos: por que o modelo novo do AssemblyAI piorou, por que o Doubao fica, por que o Soniox é só reserva e os finais que o Gemini perde.</summary>
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    <title>Ucraniano: 54 segundos de silêncio transformados numa palestra</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Um trecho só com uma TV ao fundo, e dois motores escreveram diálogo nele. Por que recusamos o Soniox para o ucraniano, e o risco que mantivemos.</summary>
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    <title>Vietnamita: a &quot;alucinação&quot; era uma vendedora do mercado</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Temos só dois trechos válidos em vietnamita. O que eles mostram, por que usamos ElevenLabs com Doubao, Soniox e Gemini, e o que dois trechos não provam.</summary>
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    <title>Mandarim: escolhendo motores entre tiros e gritos</title>
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    <published>2026-09-22T00:00:00Z</published>
    <updated>2026-09-22T00:00:00Z</updated>
    <author><name>Zeyu Si</name></author>
    <summary>Quatro cenas em mandarim, doze motores, lidos linha a linha: quem inventa frases no ruído, quem desiste e por que o chinês tem quatro trilhas de referência.</summary>
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