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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

项目链接

https://github.com/Dicklesworthstone/bulk_transcribe_youtube_videos_from_playlist