Audio to Text : Cum să Extragi și Să Salvezi Transcriptul unui Fișier Audio cu Python

Află cum să convertești fișiere audio în text folosind Python și modelul de recunoaștere vocală Whisper. Descoperă pașii necesari pentru transcrierea interviurilor, generarea de subtitrări și automatizarea sarcinilor zilnice. Ideal pentru studenți, cercetători și profesioniști din domeniul media.

Oct 24, 2024 - 03:52
 0  17
Audio to Text : Cum să Extragi și Să Salvezi Transcriptul unui Fișier Audio cu Python

Astăzi vom explora o tehnologie fascinantă care poate transforma fișierele audio în text. Această soluție este extrem de utilă pentru studenți, cercetători, jurnaliști și oricine dorește să capteze esența unui interviu, prezentare sau înregistrare audio. În acest articol, îți voi arăta pașii necesari pentru a folosi Python pentru a extrage și salva un transcript din fișiere audio, folosind modelul de recunoaștere vocală Whisper, dezvoltat de OpenAI.

Ce Este și Cum Funcționează?

Modelul Whisper este un sistem de recunoaștere vocală avansat, capabil să transcrie audio în mai multe limbi, inclusiv română, fără a necesita specificarea limbii în multe cazuri. Datorită antrenamentului său pe un volum mare de date, Whisper oferă o acuratețe ridicată și poate gestiona diverse accente și dialecte.

Ce Ai Nevoie

Python Instalant

Asigură-te că ai Python instalat pe calculatorul tău. Dacă nu, poți descărca de pe python.org.

Bibliotecile Necesare

Instalează bibliotecile whisper și torch folosind pip:

bash
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git pip install torch

Ce Poți Face cu Acest Script?

Transcrierea Interviurilor

Acest script este ideal pentru jurnaliști, podcasteri sau oricine are nevoie de transcrieri exacte și rapide pentru interviuri, emisiuni radio sau podcasturi.

Subtitrare Video

Dacă ai videoclipuri fără subtitrare, poți folosi acest script pentru a genera un transcript care poate fi convertit în subtitrare, fie manual, fie cu alte instrumente de editare video.

Studii și Cercetări

Pentru studenți și cercetători, transcrierea prezentărilor, conferințelor sau materialelor audio poate facilita analiza de conținut, notarea de referințe sau simpla înțelegere a materialului.

Automatizarea Lucrurilor Zilnice

Dacă ești cineva care dictează note, idei sau planuri zilnice, acest script poate transforma aceste dictări în text, oferind o organizare și accesibilitate mai bună.

Exemplu de Cod

Pentru a începe, iată un exemplu simplu de cod care folosește modelul Whisper:

python
import whisper # Încarcă modelul model = whisper.load_model("base") # Transcrierea unui fișier audio result = model.transcribe("fisier_audio.mp3") # Salvează transcriptul într-un fișier text with open("transcript.txt", "w") as f: f.write(result["text"])

Așa cum ai văzut, extragerea și salvarea unui transcript dintr-un fișier audio folosind Python și modelul Whisper este o sarcină simplă și eficientă. Indiferent dacă ești student, cercetător sau profesionist în domeniul media, această tehnologie îți poate economisi timp prețios. Încearcă să aplici aceste tehnici în proiectele tale și vei descoperi cât de utile pot fi.

Atasat aveti codurile care le folosesc eu.

  1. un code salvează transcriptul intr-un fisier text
  2. celalalt il afiseaza in terminal

Files

What's Your Reaction?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow

AlexH Merg pe strada catre mine.