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

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。

实际操作的屏幕截图

将成绩单文本粘贴到成绩单阅读器 HTML 文件中