一、背景
最近想提取一些视频的字幕，语音文案，研究了一波
二、whisper语音识别
Whisper 是一种通用的语音识别模型。它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。
stable-ts在 OpenAI 的 Whisper 之上修改并添加了更大的破解代码发布，生成更准确的阶段时间切换，并在无须额外推介的情况下获得申领
pip install openai-whisper pip install stable-ts 三、示例
模型越大，越精确，相应话费的时间越长
自带语言识别功能，language最好加上，下面歌曲识别为英语，加后为中文
stable_whisper 是 whisper 进化版 即 python的这个包stable-ts
import whisper import stable_whisper as whisper class WhisperTranscriber(object): def __init__(self, model_name): self.model = whisper.load_model(model_name) def whisper_transcribe(self, audio_path): audio = self.model.transcribe(audio_path, fp16=False, language='Chinese') return audio['text'] if __name__ == '__main__': transcriber = WhisperTranscriber("base") text = transcriber.whisper_transcribe("257853511.mp3") print(text) 可能是伴奏声音过大，你猜出来这是什么歌了吗？stable_whisper 别的用法、生成字幕
import stable_whisper model = stable_whisper.load_model('base') results = model.transcribe('257853511.mp3', fp16=False, language='Chinese') stable_whisper.results_to_sentence_srt(results, 'audio') stable_whisper.results_to_sentence_word_ass(results, 'audio.ass') 四、封装工具
buzz https://github.com/chidiwilliams/buzz
如果遇到简繁转换可以石下面 pip install zhconv zh-cn 大陆简体 zh-hant 繁體 from zhconv import convert convert('Python是一种动态的、面向对象的脚本语言', 'zh-hant') 'Python是一種動態的、面向對象的腳本語言' 
