Cómo usar OpenAI Whisper para la transcripción de videos de YouTube

Desentrañando Whisper: El Principal Sistema de Reconocimiento de Voz de OpenAI

OpenAI Whisper ejemplifica tecnología de vanguardia en el ámbito del reconocimiento de voz. Este sofisticado sistema ha sido meticulosamente desarrollado, utilizando un impresionante conjunto de datos compuesto por 680,000 horas de información multilingüe y multitarea obtenida de la web. Este extenso entrenamiento dota a Whisper de una mayor capacidad para resistir variaciones en acentos, ruido ambiental y jerga técnica compleja.

Una de las características más destacadas de Whisper es su capacidad para transcribir y traducir el habla de numerosos idiomas al inglés. A diferencia de algunas otras ofertas de OpenAI—como DALL-E 2 y GPT-3—Whisper opera como un modelo gratuito y de código abierto. Esta accesibilidad permite a desarrolladores y entusiastas de la tecnología aprovechar su potencial para crear aplicaciones innovadoras de reconocimiento de voz.

Dominando la Transcripción de Videos de YouTube con Whisper

En este tutorial, exploraremos cómo utilizar Whisper para transcribir un video de YouTube de manera efectiva. Para la demostración, emplearemos el paquete de Python Pytube para descargar y convertir el audio en formato de archivo MP4.

Paso 1: Instalando la Biblioteca Pytube

Primero, necesitas instalar la biblioteca Pytube en tu sistema. Puedes hacerlo ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

pip install pytube

Paso 2: Descargando el Video de YouTube

Usaremos el video titulado "Python en 100 Segundos" para este tutorial. Importa Pytube en tu entorno de trabajo, proporciona el enlace al video de YouTube y convierte el audio a formato MP4:

from pytube import YouTube

video_url = 'YOUR_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')

Este proceso genera un archivo de audio llamado "Python_in_100_Seconds.mp4" en tu directorio actual.

Paso 3: Convirtiendo Audio en Texto

Ahora, convertiremos el archivo de audio descargado en texto utilizando Whisper. Primero, necesitamos instalar la biblioteca Whisper:

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

Paso 4: Cargando el Modelo

A continuación, cargamos el modelo. Para este tutorial, utilizaremos el "modelo base". Cada modelo varía en compensaciones entre precisión y demanda computacional, así que elige según tus necesidades:

import whisper

model = whisper.load_model('base')

Paso 5: Transcribiendo el Archivo de Audio

Con el modelo cargado, ahora podemos transcribir el audio. Las siguientes tres líneas de código se encargarán de la transcripción:

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

Explora Más

¡Tu viaje con la IA no tiene que terminar aquí! Explora nuestros otros tutoriales de IA y profundiza en temas avanzados. Además, considera poner a prueba tus nuevas habilidades en nuestros próximos Hackathons de IA. Tendrás la oportunidad de construir una aplicación de IA, conocer a otros entusiastas de todo el mundo y mejorar tus habilidades en solo un par de días. ¡Es una idea que vale la pena considerar!