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前言 1.本地环境 2.安装所需要的库 3.导入相关库 4.获取指定路径下的所有视频文件 5.导入模型进行音频识别 6.将识别结果转换为srt字幕文件 7.完成代码前言
最近在看一些网课，由于没有字幕看着非常费劲，需要全神贯注的去听。网上很多生成字幕的网站都需要收费，想用某映但是它的智能字幕不允许上传大于两小时的视频。
基于这个问题就想着用openai开源的whisper来试试，最终整体的效果还行，硬件不行识别的有点慢，准确率不算高，但是配合音频基本能理解是什么意思，主要看视频更加轻松了。
注：由于我有很多视频，所以才用python自己写脚本批量处理，如不需要或者觉得写脚本麻烦可以看看WhisperDesktop，它识别更快一点，而且资源占用更低
1.本地环境
GPU：GTX 1650 4G
Cuda：10.1
Python：3.8.0
Pytorch：1.7.1
2.安装所需要的库
在已有的python环境上安装openai-whisper、ffmpeg和zhconv，其中zhconv是用来进行简繁体的。
pip install openai-whisper pip install ffmpeg-python pip install zhconv 3.导入相关库
import whisper import os import datetime,time from zhconv import convert # 简繁体转换 from tqdm import tqdm import imageio # 用来获取视频时长 4.获取指定路径下的所有视频文件
# 获取mp4文件列表 def find_files(path,suffix): """ 用来获取path下的所有suffix格式文件 @params: path - Required : 目标路径 (str) suffix - Required : 视频文件格式 (str) """ mp4_files = [] for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: if file.endswith('.'+suffix): mp4_files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, file))) return mp4_files # 主文件夹 file_path = r'E:\视频' mp4_files = find_files(file_path,suffix='mp4') 5.导入模型进行音频识别
whisper默认将模型权重下载到当前用户的.cache/whisper路径下，如果想使用其他路径可以通过参数download_root进行设置。
# 获取模型 model = whisper.load_model('small') 接下批量进行识别，生成srt格式的字幕文件
for file in tqdm(mp4_files): # 字幕文件保存路径 # xxx.mp4 --> xxx. + srt # 如果是其他格式，如mpweg需要改一下，这里因为都是mp4就直接对字符串切片了 save_file = file[:-3] + "srt" # 判断文件是否存在，存在则说明已经有字幕，跳出不识别 if os.path.exists(save_file): time.sleep(0.01) continue # 获取当前视频识别开始时间 start_time = datetime.datetime.now() print('正在识别：{} --{}'.format('\\'.join(file.split('\\')[2:]),start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) # 获取视频时长 video = imageio.get_reader(file) duration = seconds_to_hmsm(video.get_meta_data()['duration']) video.close() print('视频时长：{}'.format(duration)) # 文字识别 res = model.transcribe(file,fp16=False,language='Chinese') 6.将识别结果转换为srt字幕文件
srt字幕文件内容格式如下，第一行是顺序，第二行是开始时间到结束时间，第三行是字幕文字。
1 00:00:00,000 --> 00:00:03,399 第一句 2 00:00:04,160 --> 00:00:06,560 第二句 由于whisper的识别结果中，其时间是秒数，不是srt的hh:mm:ss:mm时间格式，所有需要进行转换。
# 秒转时分秒毫秒 def seconds_to_hmsm(seconds): """ 输入一个秒数，输出为H:M:S:M时间格式 @params: seconds - Required : 秒 (float) """ hours = str(int(seconds // 3600)) minutes = str(int((seconds % 3600) // 60)) seconds = seconds % 60 milliseconds = str(int(int((seconds - int(seconds)) * 1000))) # 毫秒留三位 seconds = str(int(seconds)) # 补0 if len(hours) < 2: hours = '0' + hours if len(minutes) < 2: minutes = '0' + minutes if len(seconds) < 2: seconds = '0' + seconds if len(milliseconds) < 3: milliseconds = '0'*(3-len(milliseconds)) + milliseconds return f"{hours}:{minutes}:{seconds},{milliseconds}" 将结果转为srt字幕文件：
# 写入字幕文件 with open(save_file,'w',encoding='utf-8') as f: i = 1 for r in res['segments']: f.write(str(i)+'\n') f.write(seconds_to_hmsm(float(r['start']))+' --> '+seconds_to_hmsm(float(r['end']))+'\n') i += 1 f.write(convert(r['text'], 'zh-cn')+'\n') # 结果可能是繁体，转为简体zh-cn f.write('\n') 7.完成代码
import whisper import os import datetime,time from zhconv import convert # 简繁体转换 from tqdm import tqdm import imageio # 用来获取视频时长 # 获取mp4文件列表 def find_files(path,suffix): """ 用来获取path下的所有suffix格式文件 @params: path - Required : 目标路径 (str) suffix - Required : 视频文件格式 (str) """ mp4_files = [] for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: if file.endswith('.'+suffix): mp4_files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, file))) return mp4_files # 秒转时分秒毫秒 def seconds_to_hmsm(seconds): """ 输入一个秒数，输出为H:M:S:M时间格式 @params: seconds - Required : 秒 (float) """ hours = str(int(seconds // 3600)) minutes = str(int((seconds % 3600) // 60)) seconds = seconds % 60 milliseconds = str(int(int((seconds - int(seconds)) * 1000))) # 毫秒留三位 seconds = str(int(seconds)) # 补0 if len(hours) < 2: hours = '0' + hours if len(minutes) < 2: minutes = '0' + minutes if len(seconds) < 2: seconds = '0' + seconds if len(milliseconds) < 3: milliseconds = '0'*(3-len(milliseconds)) + milliseconds return f"{hours}:{minutes}:{seconds},{milliseconds}" def main(): # 主文件夹 file_path = r'E:\视频' mp4_files = find_files(file_path,suffix='mp4') # 获取模型 model = whisper.load_model('small') for file in tqdm(mp4_files): # 字幕文件保存路径 # xxx.mp4 --> xxx. + srt # 如果是其他格式，如mpweg需要改一下，这里因为都是mp4就直接对字符串切片了 save_file = file[:-3] + "srt" # 判断文件是否存在，存在则说明已经有字幕，跳出不识别 if os.path.exists(save_file): time.sleep(0.01) continue # 获取当前视频识别开始时间 start_time = datetime.datetime.now() print('正在识别：{} --{}'.format('\\'.join(file.split('\\')[2:]),start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) # 获取视频时长 video = imageio.get_reader(file) duration = seconds_to_hmsm(video.get_meta_data()['duration']) video.close() print('视频时长：{}'.format(duration)) # 文字识别 res = model.transcribe(file,fp16=False,language='Chinese') # 写入字幕文件 with open(save_file,'w',encoding='utf-8') as f: i = 1 for r in res['segments']: f.write(str(i)+'\n') f.write(seconds_to_hmsm(float(r['start']))+' --> '+seconds_to_hmsm(float(r['end']))+'\n') i += 1 f.write(convert(r['text'], 'zh-cn')+'\n') # 结果可能是繁体，转为简体zh-cn f.write('\n') # 获取当前视频识别结束时间 end_time = datetime.datetime.now() print('完成识别：{} --{}'.format('\\'.join(file.split('\\')[2:]),end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))) print('花费时间:',end_time-start_time) if __name__ == "__main__": main() 
