【whisper】在python中调用whisper提取字幕或翻译字幕到文本

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最近在做视频处理相关的业务。其中有需要将视频提取字幕的需求，在我们实现过程中分为两步：先将音频分离，然后就用到了whisper来进行语音识别或者翻译。本文将详细介绍一下whisper的基本使用以及在python中调用whisper的两种方式。

一、whisper简介

whisper 是一款用于语音识别的开源库，支持多种语言，其中包括中文。在本篇文章中，我们将介绍如何安装 whisper 以及如何使用它来识别中文字幕。

二、安装 whisper

首先，我们需要安装 whisper。根据操作系统，可以按照以下步骤进行安装：

• 对于 Windows 用户，可以从 whisper 的 GitHub 页面 (https://github.com/qingzhao/whisper) 下载适用的 Python 版本的whisper 安装包，然后运行安装程序。

• 对于 macOS 用户，可以使用 Homebrew (https://brew.sh/) 进行安装。在终端中运行以下命令：brew install python@3.10 whisper。

• 对于 Linux 用户，可以使用包管理器 (如 apt 或 yum) 进行安装。例如，对于使用 Python 3.10 的 Ubuntu 用户，在终端中运行以下命令：sudo apt install python3.10 whisper。

当然，我们还需要配置环境，这里我们可以参考这篇文章，这篇文章是使用控制台的方式来进行字幕翻译，比较适合非开发人员。

三、使用Whisper提取视频字幕并生成文件

3.1 安装Whisper库

首先，我们需要安装Whisper库。可以使用以下命令在命令行中安装：

pip install whisper

3.2 导入所需的库和模块

import whisper
import arrow
import time
from datetime import datetime, timedelta
import subprocess
import re
import datetime

参考 python生成requirements.txt的两种方法
生成失败参考 这里
对应版本生成的requirements.txt信息

arrow==1.3.0
asposestorage==1.0.2
numpy==1.25.0
openai_whisper==20230918

3.3 提取字幕并生成文件

下面是一个函数，用于从目标视频中提取字幕并生成到指定文件：

1.在python中直接调库的方式

def extract_subtitles(video_file, output_file, actual_start_time=None):
    # 加载whisper模型
    model = whisper.load_model("medium")  # 根据需要选择合适的模型
    subtitles = []
    # 提取字幕
    result = model.transcribe(video_file)
    start_time = arrow.get(actual_start_time, 'HH:mm:ss.SSS') if actual_start_time is not None else arrow.get(0)

    for segment in result["segments"]:
        # 计算开始时间和结束时间
        start = format_time(start_time.shift(seconds=segment["start"]))
        end = format_time(start_time.shift(seconds=segment["end"]))
        # 构建字幕文本
        subtitle_text = f"【{start} -> {end}】: {segment['text']}"
        print(subtitle_text)
        subtitles.append(subtitle_text)
    # 将字幕文本写入到指定文件中
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        for subtitle in subtitles:
            f.write(subtitle + "\n")

2.在python中调用控制台命令

"""
从目标视频中提取字幕并生成到指定文件
参数:

video_file (str): 目标视频文件的路径
output_file (str): 输出文件的路径
actual_start_time (str): 音频的实际开始时间，格式为'时:分:秒.毫秒'（可选）
target_lang (str): 目标语言代码，例如'en'表示英语，'zh-CN'表示简体中文等（可选）
"""


def extract_subtitles_translate(video_file, output_file, actual_start_time=None, target_lang=None):
	# 指定whisper的路径
    whisper_path = r"D:\soft46\AncondaSelfInfo\envs\py39\Scripts\whisper"
    subtitles = []
    # 构建命令行参数
    command = [whisper_path, video_file, "--task", "translate", "--language", target_lang, "--model", "large"]

    if actual_start_time is not None:
        command.extend(["--start-time", actual_start_time])

    print(command)

    try:
        # 运行命令行命令并获取字节流输出
        output = subprocess.check_output(command)
        output = output.decode('utf-8')  # 解码为字符串
        subtitle_lines = output.split('\n')  # 按行分割字幕文本

        start_time = time_to_milliseconds(actual_start_time) if actual_start_time is not None else 0
        for line in subtitle_lines:
            line = line.strip()
            if line:  # 空行跳过
                # 解析每行字幕文本
                match = re.match(r'\[(\d{2}:\d{2}.\d{3})\s+-->\s+(\d{2}:\d{2}.\d{3})\]\s+(.+)', line)
                if match:
                	# 这是秒转时间
                    # start = seconds_to_time(start_time + time_to_seconds(match.group(1)))
                    # end = seconds_to_time(start_time + time_to_seconds(match.group(2)))
                    start = start_time + time_to_milliseconds(match.group(1))
                    end = start_time + time_to_milliseconds(match.group(2))
                    text = match.group(3)
                    # 构建字幕文本 自定义输出格式
                    subtitle_text = f"【{start} -> {end}】: {text}"
                    print(subtitle_text)
                    subtitles.append(subtitle_text)
        # 将字幕文本写入指定文件
        with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
            for subtitle in subtitles:
                f.write(subtitle + "\n")

    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"命令执行失败: {e}")

3.4 辅助函数

在上述代码中，还使用了一些辅助函数，用于处理时间格式的转换和格式化：

def time_to_milliseconds(time_str):
    h, m, s = time_str.split(":")
    seconds = int(h) * 3600 + int(m) * 60 + float(s)
    return int(seconds * 1000)

def format_time(time):
    return time.format('HH:mm:ss.SSS')

def format_time_dot(time):
    return str(timedelta(seconds=time.total_seconds())).replace(".", ",")[:-3]
    
# 封装一个计算方法运行时间的函数
def time_it(func, *args, **kwargs):
    start_time = time.time()
    print("开始时间:", time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(start_time)))

    result = func(*args, **kwargs)

    end_time = time.time()
    total_time = end_time - start_time

    minutes = total_time // 60
    seconds = total_time % 60

    print("结束时间:", time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(end_time)))
    print("总共执行时间: {} 分 {} 秒".format(minutes, seconds))

    return result

3.5 调用函数提取字幕

可以使用以下代码调用上述函数，并提取字幕到指定的输出文件中：

if __name__ == '__main__':
    video_file = "C:/path/to/video.mp4"  # 替换为目标视频文件的路径
    output_file = "C:/path/to/output.txt"  # 替换为输出txt文件的路径
    actual_start_time = '00:00:00.000'  # 替换为实际的音频开始时间，格式为'时:分:秒.毫秒'，如果未提供则默认为00:00:00.000时刻
	# 直接在main方法中调用
    # extract_subtitles(video_file, output_file, actual_start_time)
    time_it(extract_subtitles_translate, video_file, output_file, None, 'en')

注意替换video_file和output_file为实际的视频文件路径和输出文件路径。如果有实际的音频开始时间，可以替换actual_start_time参数。

在上面的代码中，我们首先导入 whisper 库，然后定义一个名为 recognize_chinese_subtitle 的函数，该函数接受一个音频文件路径作为输入，并使用 whisper 客户端进行语音识别。识别结果保存在 result 字典中，其中 text 字段包含了识别出的字幕文本。

在 if __name__ == "__main__" 块中，我们调用 recognize_chinese_subtitle 函数，传入一个音频文件路径，然后打印识别出的字幕。

3.6 模型的选择，参考如下

_MODELS = {
    "tiny.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d3dd57d32accea0b295c96e26691aa14d8822fac7d9d27d5dc00b4ca2826dd03/tiny.en.pt",
    "tiny": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/65147644a518d12f04e32d6f3b26facc3f8dd46e5390956a9424a650c0ce22b9/tiny.pt",
    "base.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/25a8566e1d0c1e2231d1c762132cd20e0f96a85d16145c3a00adf5d1ac670ead/base.en.pt",
    "base": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/ed3a0b6b1c0edf879ad9b11b1af5a0e6ab5db9205f891f668f8b0e6c6326e34e/base.pt",
    "small.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/f953ad0fd29cacd07d5a9eda5624af0f6bcf2258be67c92b79389873d91e0872/small.en.pt",
    "small": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/9ecf779972d90ba49c06d968637d720dd632c55bbf19d441fb42bf17a411e794/small.pt",
    "medium.en": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d7440d1dc186f76616474e0ff0b3b6b879abc9d1a4926b7adfa41db2d497ab4f/medium.en.pt",
    "medium": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/345ae4da62f9b3d59415adc60127b97c714f32e89e936602e85993674d08dcb1/medium.pt",
    "large-v1": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/e4b87e7e0bf463eb8e6956e646f1e277e901512310def2c24bf0e11bd3c28e9a/large-v1.pt",
    "large-v2": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/81f7c96c852ee8fc832187b0132e569d6c3065a3252ed18e56effd0b6a73e524/large-v2.pt",
    "large": "https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/81f7c96c852ee8fc832187b0132e569d6c3065a3252ed18e56effd0b6a73e524/large-v2.pt",
}

# 1.
# tiny.en / tiny:
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / d3dd57d32accea0b295c96e26691aa14d8822fac7d9d27d5dc00b4ca2826dd03 / tiny.en.pt
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / 65147644
# a518d12f04e32d6f3b26facc3f8dd46e5390956a9424a650c0ce22b9 / tiny.pt
# - 优点：模型体积较小，适合在资源受限的环境中使用，推理速度较快。
# - 缺点：由于模型较小，可能在处理复杂或长文本时表现不如其他大型模型。           -------------错误较多
#
# 2.
# base.en / base:
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / 25
# a8566e1d0c1e2231d1c762132cd20e0f96a85d16145c3a00adf5d1ac670ead / base.en.pt
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / ed3a0b6b1c0edf879ad9b11b1af5a0e6ab5db9205f891f668f8b0e6c6326e34e / base.pt
# - 优点：具有更大的模型容量，可以处理更复杂的对话和文本任务。
# - 缺点：相对于较小的模型，推理速度可能会稍慢。
#
# 3.
# small.en / small:
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / f953ad0fd29cacd07d5a9eda5624af0f6bcf2258be67c92b79389873d91e0872 / small.en.pt
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / 9
# ecf779972d90ba49c06d968637d720dd632c55bbf19d441fb42bf17a411e794 / small.pt
# - 优点：模型规模适中，具有一定的表现能力和推理速度。
# - 缺点：在处理更复杂的对话和文本任务时，可能不如较大的模型表现出色。
#
# 4.
# medium.en / medium:
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / d7440d1dc186f76616474e0ff0b3b6b879abc9d1a4926b7adfa41db2d497ab4f / medium.en.pt
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / 345
# ae4da62f9b3d59415adc60127b97c714f32e89e936602e85993674d08dcb1 / medium.pt
# - 优点：更大的模型容量，可以处理更复杂的对话和文本任务。
# - 缺点：相对于较小的模型，推理速度可能会较慢。                          ---断句很长  【00:00:52.000 -> 00:01:03.000】: 嗯,有一个那个小箱子,能看到吗?上面有那个白色的泡沫,那个白色塑料纸一样盖着,把那个白色那个塑料纸拿起来,下面就是。
#
# 5.
# large - v1 / large - v2 / large:
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / e4b87e7e0bf463eb8e6956e646f1e277e901512310def2c24bf0e11bd3c28e9a / large - v1.pt
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / 81
# f7c96c852ee8fc832187b0132e569d6c3065a3252ed18e56effd0b6a73e524 / large - v2.pt
# - 链接：https: // openaipublic.azureedge.net / main / whisper / models / 81
# f7c96c852ee8fc832187b0132e569d6c3065a3252ed18e56effd0b6a73e524 / large - v2.pt
# - 优点：最大的模型容量，具有最强大的表现能力，可以处理复杂的对话和文本任务。
# - 缺点：相对于其他较小的模型，推理速度较慢，占用更多的内存。


# whisper C:/Users/Lenovo/Desktop/whisper/luyin.aac --language Chinese --task translate

四、结论

通过以上步骤，已经成功安装了 whisper 并实现了识别中文字幕的功能。在实际应用中，可能需要根据实际情况对代码进行一些调整，例如处理音频文件路径、识别结果等。希望这篇文章对你有所帮助！

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