简介
在本文中,我将带你探讨如何使用Streamlit和AI大模型API来实现视频字幕提取的技术。Streamlit是一个开源的Python库,用于快速构建数据应用的Web界面,而AI大模型API,如OpenAI,提供了强大的语言处理能力,两者结合可以创建出功能强大的视频字幕提取工具。

技术实现
环境准备
首先,我们需要安装Streamlit和必要的AI大模型库。以下是安装流程:
            
            
              bash
              
              
            
          
          pip install streamlit
pip install openai视频字幕提取流程
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视频下载 :在Streamlit界面中输入YouTube视频链接,使用 yt-dlp下载视频。
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字幕识别 :使用 WhisperX进行单词级时间轴字幕识别,确保字幕与视频内容精准对齐。
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字幕分割:利用NLP和GPT技术,根据句意进行字幕分割,生成符合Netflix标准的单行字幕。 
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翻译:GPT总结提取术语知识库,进行上下文连贯翻译,确保翻译内容自然流畅。 
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配音 :使用 GPT-SoVITS等方法进行高质量的对齐配音,生成与原视频内容高度一致的配音效果。
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一键出片:在Streamlit界面中完成所有配置后,一键生成带有高质量双语字幕和配音的视频。 
代码实现
以下是使用Streamlit和OpenAI API构建视频字幕提取应用的基本代码框架:
            
            
              python
              
              
            
          
          import streamlit as st
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
from langchain import OpenAI
# 设置Streamlit页面
st.title('视频字幕提取工具')
# 用户输入YouTube视频链接
youtube_link = st.text_input("请输入YouTube视频链接")
# 下载视频并获取字幕
def download_transcript(youtube_link):
    video_id = YouTubeTranscriptApi.get_id_from_url(youtube_link)
    transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=['en'])
    return transcript
# 使用OpenAI API进行字幕翻译
def translate_transcript(transcript, target_language):
    # 此处省略具体实现细节
    return translated_transcript
# 主函数
def main():
    if st.button("提取字幕"):
        transcript = download_transcript(youtube_link)
        translated_transcript = translate_transcript(transcript, "zh")  # 假设目标语言为中文
        st.write(translated_transcript)
if __name__ == "__main__":
    main()显示结果
使用Streamlit的st.write()函数显示翻译后的字幕结果。