Wie man OpenAI Whisper für die Transkription von YouTube-Videos verwendet

Das Geheimnis von Whisper: OpenAIs erstklassiges Spracherkennungssystem

OpenAI Whisper verkörpert Spitzentechnologie im Bereich der Spracherkennung. Dieses ausgeklügelte System wurde sorgfältig entwickelt und nutzt einen beeindruckenden Datensatz von 680.000 Stunden webbasierter mehrsprachiger und multitaskingfähiger Informationen. Diese umfassende Schulung stattet Whisper mit einer erhöhten Fähigkeit aus, Varianten in Akzenten, Umgebungsgeräuschen und komplexem Fachjargon zu widerstehen.

Eine der herausragenden Funktionen von Whisper ist die Fähigkeit, Sprache aus zahlreichen Sprachen ins Englische zu transkribieren und zu übersetzen. Im Gegensatz zu einigen anderen Angeboten von OpenAI – wie DALL-E 2 und GPT-3 – funktioniert Whisper als freies und quelloffenes Modell. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es Entwicklern und Technikbegeisterten, sein Potenzial zu nutzen, um innovative Anwendungen zur Spracherkennung zu entwickeln.

Meistern der YouTube-Video-Transkription mit Whisper

In diesem Tutorial werden wir untersuchen, wie man Whisper effektiv zur Transkription eines YouTube-Videos verwendet. Für die Demonstration verwenden wir das Python-Paket Pytube, um die Audioaufnahme herunterzuladen und in das MP4-Dateiformat zu konvertieren.

Schritt 1: Installation der Pytube-Bibliothek

Zunächst müssen Sie die Pytube-Bibliothek auf Ihrem System installieren. Sie können dies tun, indem Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal ausführen:

pip install pytube

Schritt 2: Herunterladen des YouTube-Videos

Wir verwenden das Video mit dem Titel "Python in 100 Sekunden" für dieses Tutorial. Importieren Sie Pytube in Ihre Arbeitsumgebung, geben Sie den Link zum YouTube-Video an und konvertieren Sie das Audio in das MP4-Format:

from pytube import YouTube

video_url = 'IHRE_YOUTUBE_VIDEO_URL'
v = YouTube(video_url)
audio_stream = v.streams.filter(only_audio=True).first()
audio_stream.download(output_path='./', filename='Python_in_100_Seconds.mp4')

Dieser Prozess erzeugt eine Audiodatei mit dem Namen "Python_in_100_Seconds.mp4" in Ihrem aktuellen Verzeichnis.

Schritt 3: Konvertieren von Audio in Text

Nun werden wir die heruntergeladene Audiodatei mit Whisper in Text umwandeln. Zuerst müssen wir die Whisper-Bibliothek installieren:

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

Schritt 4: Laden des Modells

Als Nächstes laden wir das Modell. Für dieses Tutorial verwenden wir das "Basis"-Modell. Jedes Modell hat unterschiedliche Abwägungen zwischen Genauigkeit und Rechenanforderungen, wählen Sie also gemäß Ihren Bedürfnissen:

import whisper

model = whisper.load_model('base')

Schritt 5: Transkribieren der Audiodatei

Nach dem Laden des Modells können wir die Audiodatei nun transkribieren. Die folgenden drei Zeilen Code kümmern sich um die Transkription:

result = model.transcribe('Python_in_100_Seconds.mp4')
print(result['text'])

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