Comment utiliser OpenAI Whisper pour la transcription de vidéos YouTube

Déchiffrer Whisper : Le Système de Reconnaissance Vocale Premier d'OpenAI

OpenAI Whisper illustre une technologie de pointe dans le domaine de la reconnaissance vocale. Ce système sophistiqué a été méticuleusement développé, utilisant un ensemble de données impressionnant comprenant 680 000 heures d'informations multilingues et multitâches provenant du web. Cette formation extensive dote Whisper d'une capacité accrue à résister aux variations des accents, du bruit ambiant et du vocabulaire technique complexe.

L'une des caractéristiques distinctives de Whisper est sa capacité à transcrire et traduire la parole de plusieurs langues vers l'anglais. Contrairement à certaines autres offres d'OpenAI — telles que DALL-E 2 et GPT-3 — Whisper fonctionne comme un modèle gratuit et open-source. Cette accessibilité permet aux développeurs et aux passionnés de technologie d'exploiter son potentiel pour créer des applications innovantes de reconnaissance vocale.

Maîtriser la Transcription de Vidéos YouTube avec Whisper

Dans ce tutoriel, nous allons explorer comment utiliser Whisper pour transcrire efficacement une vidéo YouTube. Pour la démonstration, nous allons utiliser le package Python Pytube pour télécharger et convertir l'audio en format MP4.

Étape 1 : Installer la Bibliothèque Pytube

Tout d'abord, vous devez installer la bibliothèque Pytube sur votre système. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante dans votre terminal :

pip install pytube

Étape 2 : Télécharger la Vidéo YouTube

Nous utiliserons la vidéo intitulée "Python en 100 secondes" pour ce tutoriel. Importez Pytube dans votre environnement de travail, fournissez le lien de la vidéo YouTube et convertissez l'audio en format MP4 :

from pytube import YouTube

video_url = 'VOTRE_URL_DE_VIDÉO_YOUTUBE'
v = YouTube(video_url)
audio_stream = v.streams.filter(only_audio=True).first()
audio_stream.download(output_path='./', filename='Python_en_100_Secondes.mp4')

Ce processus génère un fichier audio nommé "Python_en_100_Secondes.mp4" dans votre répertoire actuel.

Étape 3 : Convertir l'Audio en Texte

Maintenant, nous allons convertir le fichier audio téléchargé en texte à l'aide de Whisper. Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque Whisper :

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

Étape 4 : Charger le Modèle

Ensuite, nous chargeons le modèle. Pour ce tutoriel, nous allons utiliser le modèle "de base". Chaque modèle varie en termes de compromis entre précision et demande computationnelle, choisissez donc selon vos besoins :

import whisper

model = whisper.load_model('base')

Étape 5 : Transcrire le Fichier Audio

Avec le modèle chargé, nous pouvons maintenant transcrire l'audio. Les trois lignes de code suivantes s'occuperont de la transcription :

result = model.transcribe('Python_en_100_Secondes.mp4')
print(result['text'])

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