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如何将视频中的音频分割和转录为时间戳段?

  1. 首先,使用Python中的MoviePy库或FFmpeg库从视频中提取音频,并将其保存为WAV文件。此代码示例使用MoviePy库。
from moviepy.video.io.VideoFileClip import VideoFileClip

video_path = "path/to/video.mp4"
audio_path = "path/to/audio.wav"

clip = VideoFileClip(video_path)
clip.audio.write_audiofile(audio_path)
  1. 然后,使用Python中的音频处理库,如librosa,对提取的音频进行处理和分割。此代码示例使用librosa库。
import librosa
import numpy as np

audio_path = 'path/to/audio.wav'

# Load audio file
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)

# Split audio into segments based on pauses
segments = librosa.effects.split(audio, top_db=20)

# Iterate through each segment and create a timestamped transcription
for i, segment in enumerate(segments):
    start = segment[0]/sr
    end = segment[1]/sr
    audio_segment = audio[segment[0]:segment[1]]
    # Perform transcription on audio_segment
    transcript = transcript_function(audio_segment)
    # Write to file with timestamp
    with open('transcription.txt', 'a') as f:
        f.write(f'Segment {i}: {start} - {end}\n{transcript}\n')

在以上示例中,使用librosa库将音频进行分割,以自动检测音频中的空白间隔并将其用作段落的分隔符,从而将音频划分为多个小段。然后,您可以在每个小段上执行自己的转录函数,并使用时间戳将转录写入文件。

请注意,以上示例仅为演示如何使用Python进行音频分割和转录。实际用例中,您可能需要使用更先进的音频处理技术和更灵活的时间戳格式来满足您的需求。

免责声明
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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