上一篇「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來對一段Youtube影片進行辨識吧！」我們介紹了Whisper的基本用法及功能，這次我們除了語音辨識之外，還要下載辨識後的字幕檔，我想這對於我們常常看到沒有字幕的影片，若想要進行辨識與翻譯時非常有幫助。
這次的篇章主要做些什麼？
- 前置作業。
- 上傳影音檔。
- 自動語音辨識文字。
- 下載字幕檔(.srt)。
前置作業
安裝相關套件
- openai-whisper
檢查是否開啟GPU
# 安裝whisper語音辨識工具
!pip install -U openai-whisper
# 檢查是否開啟GPU
!nvidia-smi
上傳影音檔
在Google Colab環境中如果要上傳音檔是沒問題的，貼心的Colab提供了API讓我們可以設計上傳音檔的功能，那就讓我們來實際玩玩吧。P.S 上傳的時間會比下載的時間久很多，可以喝杯咖啡後再回來。
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
todo = []
for fn in uploaded.keys():
print('{name} with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn])))
todo.append(fn)todo
載入辨識模型
要載入什麼樣的模型呢？可以看看官方網站的「Available models and languages」
import whisper
model = whisper.load_model('large')
對上傳檔案進行辨識
import os
from whisper.utils import get_writer
# 輸出格式為srt
# 輸出路徑為目前位置
w = get_writer('srt', '.')for f in todo:
name = os.path.basename(f) result = model.transcribe(name) srt_file_name = '{name}.srt'.format(name=name)
w(result, srt_file_name) files.download(srt_file_name)
結語
有了Whisper之後，我們就能夠本地開發一隻Python小程式來對影片進行辨識自動產生字幕了，如此一來就不用每次都上傳到雲端才開始進行，甚至人工產生字幕，基本上Whisper的辨識就目前使用上來說已經算是不錯了，句子的切點都還算精確，標點符號也都幫我們自動標上，真是貼心啊。
今天的範例都在這裡「📦 whisper_1_srt.ipynb」歡迎自行取用。
如何使用請參閱「【Google Colab系列】台股分析預備式： Colab平台與Python如何擦出火花？」。
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