Whisper转录进阶:高效生成带时间戳的SRT字幕文件与说话人分离集成

聖光之護
发布: 2025-09-29 10:01:44
原创
1009人浏览过

Whisper转录进阶:高效生成带时间戳的SRT字幕文件与说话人分离集成

本教程将指导您如何利用Whisper模型从音视频文件中提取转录文本,并将其输出为标准的SRT字幕格式,包含精确的时间戳。我们还将探讨如何进一步结合说话人分离技术(如PyAnnote)来为SRT字幕添加说话人标签,从而提升字幕的可用性和信息量。通过本文,您将掌握从基础字幕生成到高级说话人识别的完整流程。

一、理解SRT字幕格式

srt(subrip subtitle)是一种常见的字幕文件格式,它以纯文本形式存储,易于阅读和编辑。一个典型的srt条目由以下四部分组成:

  1. 序号: 字幕块的顺序编号。
  2. 时间戳: 表示该字幕块在视频中显示和消失的时间,格式为 小时:分钟:秒,毫秒 --> 小时:分钟:秒,毫秒。
  3. 字幕文本: 实际的对话或旁白内容。
  4. 空行: 用于分隔不同的字幕块。

例如:

1
00:00:01,500 --> 00:00:04,250
这是一段示例字幕。

2
00:00:05,000 --> 00:00:07,800
它展示了SRT的结构。
登录后复制

二、使用Whisper生成基础SRT字幕

Whisper模型在执行转录任务时,除了提供完整的文本内容,还会返回每个语音片段(segment)的起始和结束时间戳。这些信息是生成SRT字幕的关键。

2.1 核心原理

Whisper的transcribe方法返回的结果对象中包含一个segments列表。列表中的每个元素都是一个字典,通常包含'start'(起始时间,秒)、'end'(结束时间,秒)和'text'(对应片段的文本)。我们只需遍历这个列表,将每个片段的信息按照SRT的格式进行组织和写入文件即可。

AI-Text-Classifier
AI-Text-Classifier

OpenAI官方出品,可以区分人工智能书写的文本和人类书写的文本

AI-Text-Classifier 59
查看详情 AI-Text-Classifier

2.2 代码实现

以下是在您原有代码基础上,修改为输出SRT文件的示例:

import os
import whisper
from tqdm import tqdm

# 辅助函数:将秒数转换为SRT所需的时间戳格式
def format_timestamp(seconds):
    milliseconds = int((seconds - int(seconds)) * 1000)
    seconds = int(seconds)
    minutes = seconds // 60
    hours = minutes // 60
    seconds %= 60
    minutes %= 60
    return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{seconds:02d},{milliseconds:03d}"

# 定义存放mp4文件的根目录
# 注意:Windows路径建议使用原始字符串(r"C:Video")或双反斜杠("C:\Video")
root_folder = r"C:Video" 

# 初始化Whisper模型
print("正在加载Whisper模型...")
model = whisper.load_model("base") # 可以根据需求选择更大的模型,如"small", "medium", "large"
print("Whisper模型加载完成。")

# 统计待处理的mp4文件数量
print("正在统计待转录文件数量...")
num_files = sum(1 for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root_folder) for filename in filenames if filename.endswith(".mp4"))
print(f"待处理文件数量: {num_files}")

# 遍历文件并转录,同时显示进度条
with tqdm(total=num_files, desc="文件转录中") as pbar:
    for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root_folder):
        for filename in filenames:
            if filename.endswith(".mp4"):
                filepath = os.path.join(dirpath, filename)
                print(f"正在转录: {filepath}...")

                # 执行转录,verbose=False避免Whisper的详细输出干扰进度条
                # fp16=False确保在CPU或不支持FP16的GPU上运行,或需要更高精度时使用
                result = model.transcribe(filepath, fp16=False, verbose=False)

                # 构建SRT文件路径
                filename_no_ext = os.path.splitext(filename)[0]
                srt_filepath = os.path.join(dirpath, filename_no_ext + '.srt')

                # 将转录结果写入SRT文件
                with open(srt_filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    for i, segment in enumerate(result['segments']):
                        start_time = format_timestamp(segment['start'])
                        end_time = format_timestamp(segment['end'])
                        text = segment['text'].strip() # 清理文本两端的空白符

                        f.write(f"{i + 1}
") # 写入序号
                        f.write(f"{start_time} --> {end_time}
") # 写入时间戳
                        f.write(f"{text}

") # 写入文本内容,并留一个空行分隔

                print(f"SRT文件已保存至: {srt_filepath}")
                pbar.update(1) # 更新进度条
登录后复制

2.3 注意事项

  • 模型选择: whisper.load_model("base") 是一个较小的模型,处理速度快但准确性相对较低。对于生产环境或对准确性要求高的场景,建议使用 small, medium, 甚至 large 模型以获得更好的效果。
  • fp16参数: fp16=False 表示禁用半精度浮点计算。如果您的GPU支持FP16且希望提高计算速度,可以设置为True。在CPU上运行时,此参数通常没有影响。
  • verbose参数: 在批量处理时,将verbose设置为False可以避免Whisper在控制台输出大量的转录详情,使进度条的显示更加清晰。
  • 编码 写入SRT文件时,请务必指定encoding='utf-8',以确保正确处理各种语言字符。

三、进阶:结合说话人分离(Speaker Diarization)生成更丰富的SRT

在某些场景下,仅仅有带时间戳的字幕是不够的,我们可能还需要区分出不同的说话人。这就是说话人分离(Speaker Diarization)的任务,它旨在识别出音频中不同说话人的语音片段。

3.1 什么是说话人分离?

以上就是Whisper转录进阶:高效生成带时间戳的SRT字幕文件与说话人分离集成的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

相关标签:
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件

每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。

下载
来源:php中文网
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
最新问题
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新 English
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号