通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目

项目简介

一个通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目。

这个基于 Python 的工具旨在将 YouTube 视频和播放列表转录为文本。它集成了多种技术,例如用于转录的 Fast-Whisper、用于自然语言处理的 SpaCy 以及用于 GPU 加速的 CUDA,旨在高效处理视频内容。该脚本能够处理单个视频和整个播放列表,输出准确的文字记录和元数据。项目核心内容:

1、YouTube下载:使用pytube下载YouTube视频或播放列表的音频。
2、音频转录:利用faster_whisper.WhisperModel将音频转换成文字。
3、NLP处理:可选地整合SpaCy,用于改进句子分割,提高文字稿的可读性和结构。
4、CUDA加速:实现CUDA支持,用于兼容硬件的处理速度提升。

这个工具适用于内容分析、辅助创建视频字幕和封闭字幕、教育目的以及视频内容的存档和检索。

功能概述

核心组件

  • YouTube 下载:使用 pytube 从 YouTube 视频或播放列表下载音频。

  • 音频转录:利用 faster_whisper.WhisperModel 将音频转换为文本。该模型是 OpenAI 的 Whisper 的变体,旨在提高速度和准确性。

  • NLP 处理:可以选择集成 SpaCy 以进行复杂的句子分割,从而增强转录本的可读性和结构。

  • CUDA 加速:实现对 GPU 利用率的 CUDA 支持,提高兼容硬件的处理速度。

详细工作流程

  1. 初始化:

    • 该脚本首先根据 convert_single_video 标志确定是处理单个视频还是播放列表。

    • 它设置必要的目录来存储下载的音频、文字记录和元数据。

  2. 环境配置:

    • 将 CUDA Toolkit 路径添加到系统环境以供 GPU 使用。

    • 根据 CPU 核心数配置用于转录的工作线程数量。

  3. 视频处理:

    • 对于播放列表中的每个视频或单个视频,脚本都会下载音频。

    • 它确保每个音频文件的唯一命名以避免覆盖。

  4. 转录:

    • 音频文件被传递到 WhisperModel 进行转录。

    • 如果可用,该脚本会处理 GPU 加速,否则默认为 CPU。

    • 使用 SpaCy 或基于自定义正则表达式的拆分器将转录结果拆分为句子。

  5. 元数据生成:

    • 除了脚本之外,脚本还会生成元数据,包括每个片段的时间戳和置信度分数。

  6. 输出:

    • 记录以纯文本、CSV 和 JSON 格式保存,提供原始记录和结构化元数据。

  7. 显示/读取:

    • 为了使文字记录更易于阅读,提供了一个 html 文件 transcript_reader.html ,它可以进一步清理并提供“阅读器模式”,您可以在其中选择字体、文本大小、文本宽度和切换深色模式。只需在浏览器中打开此 html 文件,然后粘贴 generated_transcript_combined_texts 文件夹中生成的文件之一的转录文本即可。

通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目_第1张图片

实际操作的屏幕截图

通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目_第2张图片

通过Whisper模型将YouTube播放列表中的视频转换成高质量文字稿的项目_第3张图片

将成绩单文本粘贴到成绩单阅读器 HTML 文件中 使用深色模式和 Cambria 字体的阅读器

项目链接

https://github.com/Dicklesworthstone/bulk_transcribe_youtube_videos_from_playlist

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