Dominando OpenAI Whisper: Transcribir Videos de YouTube es Fácil

Desentrañando Whisper: El sistema de reconocimiento de voz premier de OpenAI

OpenAI Whisper surge como la solución de reconocimiento de voz de última generación de OpenAI, meticulosamente entrenada con 680,000 horas de datos multilingües y multitarea provenientes de la web. Este extenso conjunto de datos refuerza una mayor resistencia a los acentos, al ruido ambiental y a la jerga técnica. Además, admite la transcripción en numerosos idiomas y su traducción al inglés. A diferencia de DALLE-2 y GPT-3, Whisper es un modelo gratuito y de código abierto. OpenAI ofrece acceso a sus modelos y códigos, fomentando la creación de valiosas aplicaciones de reconocimiento de voz.

Dominando la transcripción de videos de YouTube con Whisper

A lo largo de este tutorial de Whisper, adquirirás experiencia en la utilización de Whisper para transcribir un video de YouTube. Usaremos el paquete de Python Pytube para descargar y convertir el audio en un archivo MP4. Visita el repositorio de Pytube para más información.

Paso 1: Instalar la biblioteca Pytube

Primero, instala Pytube ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

pip install pytube

Paso 2: Descargar el video de YouTube

Para este tutorial, usaré el video "Python en 100 segundos". A continuación, necesitamos importar Pytube, proporcionar el enlace al video de YouTube y convertir el audio a MP4:

from pytube import YouTube
video_url = 'VIDEO_URL_HERE'
videos = YouTube(video_url)
audio_stream = video.streams.filter(only_audio=True).first()
audio_file = audio_stream.download(output_path='YOUR_DIRECTORY_HERE')

El resultado es un archivo nombrado como el título del video en tu directorio actual. En nuestro caso, el archivo se llama Python en 100 Segundos.mp4.

Paso 3: Transcribiendo audio a texto

Ahora, el siguiente paso es convertir el audio en texto. Podemos hacerlo en tres líneas de código utilizando Whisper. Primero, instalamos e importamos Whisper:

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

Luego cargamos el modelo y finalmente transcribimos el archivo de audio:

model = whisper.load_model('base')
result = model.transcribe(audio_file)
print(result['text'])

Entendiendo los modelos Whisper

Usaremos el modelo "base" para este tutorial. Puedes encontrar más información sobre los modelos aquí. Cada uno de ellos tiene compensaciones entre precisión y velocidad (cómputo necesario).

Obtén más de tu viaje de IA

Puedes encontrar el código completo como Jupyter Notebook.

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