
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:
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。
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。
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。
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。
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!
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