bighardperson 音视频转文字
概述
本技能使用 OpenAI Whisper 模型将音频/视频文件转换为文字。支持自动语言检测和多种输出格式。
何时使用
- 会议录音转文字记录
- 视频内容生成字幕（SRT/VTT）
- 采访/播客内容整理
- 语音备忘录转文本
- 多语言视频翻译准备
快速开始
1. 安装依赖
pip install openai-whisper ffmpeg-python
确保系统已安装 ffmpeg：
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install ffmpeg
# macOS
brew install ffmpeg
# Windows
# 从 https://ffmpeg.org/download.html 下载
2. 基本用法
python scripts/transcribe.py <输入文件> [输出文件] [选项]
3. 示例
# 转录 MP4 视频，输出文本
python scripts/transcribe.py meeting.mp4
# 转录音频，输出 SRT 字幕
python scripts/transcribe.py podcast.mp3 podcast.srt --output-format srt
# 指定中文和较小模型（更快）
python scripts/transcribe.py interview.wav --model tiny --language zh
# 输出带时间戳的 JSON
python scripts/transcribe.py video.mp4 result.json --output-format json
命令行选项
| 选项 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--model |
模型大小：tiny, base, small, medium, large | base |
--language |
语言代码：zh, en, ja 等 | 自动检测 |
--output-format |
输出格式：txt, srt, vtt, json | txt |
--device |
运行设备：cpu, cuda | cpu |
--keep-audio |
保留临时音频文件 | false |
模型选择指南
| 模型 | 大小 | 速度 | 精度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| tiny | 39M | 最快 | 一般 | 快速测试、短音频 |
| base | 74M | 快 | 良好 | 日常使用 |
| small | 244M | 中等 | 较好 | 正式场合 |
| medium | 769M | 慢 | 很好 | 高精度需求 |
| large | 1550M | 最慢 | 最佳 | 专业转录 |
输出格式说明
TXT（纯文本）
这是转录的完整文本内容，适合阅读和编辑。
SRT（字幕格式）
1
00:00:01,000 --> 00:00:04,000
这是第一句字幕。
2
00:00:04,500 --> 00:00:07,000
这是第二句字幕。
VTT（Web 字幕）
WEBVTT
00:00:01.000 --> 00:00:04.000
这是第一句字幕。
00:00:04.500 --> 00:00:07.000
这是第二句字幕。
JSON（完整数据）
包含分段、时间戳、置信度等完整信息，适合程序处理。
支持的文件格式
音频： MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A, AAC
视频： MP4, AVI, MOV, MKV, WEBM, FLV
性能优化建议
- 短音频优先用 tiny/base 模型 - 速度快，精度够用
- 长内容用 CPU - 避免 GPU 内存不足
- 指定语言 - 可提升准确率和速度
- 批量处理 - 脚本可循环调用处理多个文件
常见问题
转录质量不佳
- 尝试更大的模型（small/medium/large）
- 指定正确的语言代码
- 确保音频质量清晰
处理速度慢
- 使用更小的模型（tiny/base）
- 如有 GPU，使用
--device cuda - 缩短音频长度或分段处理
内存不足
- 使用更小的模型
- 将长文件分割后分别处理
- 关闭其他占用内存的程序
脚本
scripts/transcribe.py- 主转录脚本