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
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YouTube 下载：使用 pytube 从 YouTube 视频或播放列表下载音频。
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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。
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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。
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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
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初始化：
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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。
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它设置必要的目录来存储下载的音频、文字记录和元数据。
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环境配置：
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将 CUDA Toolkit 路径添加到系统环境以供 GPU 使用。
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根据 CPU 核心数配置用于转录的工作线程数量。
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视频处理：
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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。
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它确保每个音频文件的唯一命名以避免覆盖。
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转录：
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音频文件被传递到 WhisperModel 进行转录。
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如果可用，该脚本会处理 GPU 加速，否则默认为 CPU。
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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。
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元数据生成：
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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。
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输出：
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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。
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显示/读取：
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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。
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| 实际操作的屏幕截图 |
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| 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
