英文视频字幕自动生成_生成英文字幕-程序员宅基地

技术标签: python  Python工具箱  

笔者正在制作少儿编程教育系列视频,发现有大量的英文视频资料值得学习,但是视频中缺少字幕,可能会对学生的学习过程带来困扰。如果能够得到英文字幕,再通过谷歌翻译等工具的使用,就可以进一步生成中文字幕。因此,开始探索快速生成字幕的方法,本文对实现过程进行记录,笔者的计算机使用的是Windows 10 64位操作系统。

:需要计算机通过某些方法成功访问谷歌!

整体流程可划分为:

  • 安装Python2
  • 下载配置ffmepg
  • 下载并修改autosub
  • 运行命令生成视频字幕

下面依次进行展开:

  1. 安装Python2

这里需要安装Python2,因为后续要调用autosub,而autosub是用Python2编写的。笔者试过使用Python3,可能会需要大量的改动才能运行,最终还是按照autosub的说明安装了Python2。这里推荐下载Anaconda2进行Python2的安装,可以省去可能存在的关联包下载配置的麻烦。此外,autosub中提示安装32位Python,笔者未测试64位Python是否可行。打开下载的Anaconda2(32位)会出现:

在这里插入图片描述

点击“Next”:

在这里插入图片描述

选择“I Agree”:

在这里插入图片描述

笔者习惯选择“All Users”,点击“Next”:

在这里插入图片描述

这里推荐选择一个不含空格和中文的文件夹进行安装,比如“D:\Anaconda2”:

在这里插入图片描述

不建议勾选第一个选项,可能造成python不同版本间使用的混乱,比如笔者还安装了Python3。第二项默认勾选即可:

在这里插入图片描述

点击“Next”,安装完毕:

在这里插入图片描述

  1. 下载配置ffmepg

ffmepg主要用于解析视频内的音频。

(1)在网站“https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/”中,下载满足操作系统要求的ffmepg版本,笔者下载的是ffmpeg-3.2-win64-static。

(2)将下载后的文件解压,将文件夹重命名为ffmepg(可选),将其整体拷贝到“D:\Anaconda2”内(拷贝到哪个目录可以灵活掌握)。

(3)将解压后文件内的“bin”目录配置到系统环境变量Path中。

首先按下Win+R键,启动运行窗口,输入sysdm.cpl:
在这里插入图片描述
点击确定,打开系统控制面板,然后选择高级标签:
在这里插入图片描述

点击环境变量,在系统变量的窗口内,找到Path:
在这里插入图片描述

选中Path环境变量,点击编辑。选择新建,将刚才解压得到的“bin”文件夹所在目录添加到空白处:在这里插入图片描述

点击确定。到此完成ffmepg的下载和配置。

  1. 下载并修改autosub

autosub是用于自动生成字幕的工具,在语音转写部分调用的是Google Cloud Speech API。

(1)使用Anaconda2安装autosub

安装Anaconda2后,可以找到工具Anaconda Powershell Prompt (Anaconda2),打开后,输入:

pip install autosub

就可以完成autosub的安装。

(2)重命名autosub

autosub安装完成后文件位于“D:\Anaconda2\Scripts”内,将其重命名为“autosub_app.py”。

(3)修改autosub_app.py代码

这里对几处重点的修改展开说明,autosub_app.py的全部代码会在文末给出。

  • 代码第48行,加入“, delete=False”,使临时文件不被删除,也就是将:
temp = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.flac')

修改为:

temp = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.flac', delete=False)
  • 代码第127行,加入“.exe”,以保证成功地访问到ffmepg.exe文件,也就是将:
exe_file = os.path.join(path, program)

修改为:

exe_file = os.path.join(path, program + ".exe")
  • 加入proxy信息

在引入依赖包后,添加全局proxy_dict,这里只是定义一个字典结构:

proxy_dict = {
    
    'http': 'http://127.0.0.1:8118',
    'https': 'https://127.0.0.1:8118',
    'use': False
}

然后修改类SpeechRecognizer,在__init__方法中加入proxy变量,在__call__方法中添加逻辑,根据命令判断是否使用proxy,发出不同的post请求。

此外,建议在抛出requests.exceptions.ConnectionError后加入一条打印提示,否则遇到连接Google服务器异常的情况,也不会提示任何错误,而程序最终会获得一个大小为0的srt字幕文件:

except requests.exceptions.ConnectionError:
    print "ConnectionError\n"
    continue

类SpeechRecognizer修改后如下:

class SpeechRecognizer(object):
    def __init__(self, language="en", rate=44100, retries=3, api_key=GOOGLE_SPEECH_API_KEY, proxy=proxy_dict):
        self.language = language
        self.rate = rate
        self.api_key = api_key
        self.retries = retries
        self.proxy = proxy

    def __call__(self, data):
        try:
            for i in range(self.retries):
                url = GOOGLE_SPEECH_API_URL.format(lang=self.language, key=self.api_key)
                headers = {
    "Content-Type": "audio/x-flac; rate=%d" % self.rate}
                try:
                    if self.proxy['use']:
                        resp = requests.post(url, data=data, headers=headers, proxies=self.proxy)
                    else:
                        resp = requests.post(url, data=data, headers=headers)
                except requests.exceptions.ConnectionError:
                    print "ConnectionError\n"
                    continue

                for line in resp.content.split("\n"):
                    try:
                        line = json.loads(line)
                        line = line['result'][0]['alternative'][0]['transcript']
                        return line[:1].upper() + line[1:]
                    except:
                        # no result
                        continue
        except KeyboardInterrupt:
            return

在main方法内加入proxy参数解析代码,这样就可以通过命令行参数来设置proxy:

parser.add_argument('-P', '--proxy', help="Set proxy server")
args = parser.parse_args()
if args.proxy:
    proxy_dict.update({
    
    'http': args.proxy,
    'https': args.proxy,
    'use': True
})
print("Use proxy " + args.proxy)

到此,就完成了代码的配置过程,下面就可以通过命令行,运行程序进行字幕生成了。

  1. 运行命令生成视频字幕

(1)代理配置信息获取(如果使用国外网络,此步可忽略)

首先需要找到计算机代理的配置信息。在win10下,右键点击桌面右下角的网络,然后打开“网络和Internet”设置,点击左侧最下方的代理:在这里插入图片描述
将自动设置代理下的脚本地址,复制粘贴到浏览器地址栏内打开,拉到最下方部分,找到:

var proxy = "PROXY 127.0.0.1:8118; DIRECT;";
var direct = 'DIRECT;';

这样就能找到proxy的ip和端口设置,即127.0.0.1:8118。(根据不同工具的使用,这里的ip和端口可能会不同。)

(2)字幕提取命令

这里需要再次打开工具Anaconda Powershell Prompt (Anaconda2),将工作目录切换至包含待提取字幕视频的目录内,例如D盘根目录下有一个待提取字幕的视频“01_HowComputersWork_sm.mp4”,首先将工作目录切换至D盘,然后执行命令:

python D:\Anaconda2\Scripts\autosub_app.py -S en -D en -P http://127.0.0.1:8118 .\01_HowComputersWork_sm.mp4

如果使用国外网络,即可不配置-P及后面的参数,命令为:

python D:\Anaconda2\Scripts\autosub_app.py -S en -D en .\01_HowComputersWork_sm.mp4

运行结果如下:在这里插入图片描述
程序运行最后可能会报WindowsError,笔者还没有找到解决方案,但是这并不影响程序的功能,字幕已经成功生成,可以在D盘根目录下看到“01_HowComputersWork_sm.srt”文件,打开视频导入字幕效果如下:

在这里插入图片描述

当然,自动生成的字幕有待进一步审核校验。

autosub_app.py代码:

#!D:\Anaconda2\python.exe
import argparse
import audioop
from googleapiclient.discovery import build
import json
import math
import multiprocessing
import os
import requests
import subprocess
import sys
import tempfile
import wave

from progressbar import ProgressBar, Percentage, Bar, ETA

from autosub.constants import LANGUAGE_CODES, \
    GOOGLE_SPEECH_API_KEY, GOOGLE_SPEECH_API_URL
from autosub.formatters import FORMATTERS

proxy_dict = {
    
    'http': 'http://127.0.0.1:8118',
    'https': 'https://127.0.0.1:8118',
    'use': False
}

def percentile(arr, percent):
    arr = sorted(arr)
    k = (len(arr) - 1) * percent
    f = math.floor(k)
    c = math.ceil(k)
    if f == c: return arr[int(k)]
    d0 = arr[int(f)] * (c - k)
    d1 = arr[int(c)] * (k - f)
    return d0 + d1


def is_same_language(lang1, lang2):
    return lang1.split("-")[0] == lang2.split("-")[0]


class FLACConverter(object):
    def __init__(self, source_path, include_before=0.25, include_after=0.25):
        self.source_path = source_path
        self.include_before = include_before
        self.include_after = include_after

    def __call__(self, region):
        try:
            start, end = region
            start = max(0, start - self.include_before)
            end += self.include_after
            temp = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.flac', delete = False)
            command = ["ffmpeg","-ss", str(start), "-t", str(end - start),
                       "-y", "-i", self.source_path,
                       "-loglevel", "error", temp.name]
            subprocess.check_output(command, stdin=open(os.devnull))
            return temp.read()

        except KeyboardInterrupt:
            return

class SpeechRecognizer(object):
    def __init__(self, language="en", rate=44100, retries=3, api_key=GOOGLE_SPEECH_API_KEY, proxy=proxy_dict):
        self.language = language
        self.rate = rate
        self.api_key = api_key
        self.retries = retries
        self.proxy = proxy

    def __call__(self, data):
        try:
            for i in range(self.retries):
                url = GOOGLE_SPEECH_API_URL.format(lang=self.language, key=self.api_key)
                headers = {
    "Content-Type": "audio/x-flac; rate=%d" % self.rate}
                try:
                    if self.proxy['use']:
                        resp = requests.post(url, data=data, headers=headers, proxies=self.proxy)
                    else:
                        resp = requests.post(url, data=data, headers=headers)
                except requests.exceptions.ConnectionError:
                    print "ConnectionError\n"
                    continue

                for line in resp.content.split("\n"):
                    try:
                        line = json.loads(line)
                        line = line['result'][0]['alternative'][0]['transcript']
                        return line[:1].upper() + line[1:]
                    except:
                        # no result
                        continue
        except KeyboardInterrupt:
            return


class Translator(object):
    def __init__(self, language, api_key, src, dst):
        self.language = language
        self.api_key = api_key
        self.service = build('translate', 'v2',
                             developerKey=self.api_key)
        self.src = src
        self.dst = dst

    def __call__(self, sentence):
        try:
            if not sentence: return
            result = self.service.translations().list(
                source=self.src,
                target=self.dst,
                q=[sentence]
            ).execute()
            if 'translations' in result and len(result['translations']) and \
                            'translatedText' in result['translations'][0]:
                return result['translations'][0]['translatedText']
            return ""

        except KeyboardInterrupt:
            return


def which(program):
    def is_exe(fpath):
        return os.path.isfile(fpath) and os.access(fpath, os.X_OK)

    fpath, fname = os.path.split(program)
    if fpath:
        if is_exe(program):
            return program
    else:
        for path in os.environ["PATH"].split(os.pathsep):
            path = path.strip('"')
            exe_file = os.path.join(path, program + ".exe")
            if is_exe(exe_file):
                return exe_file
    return None


def extract_audio(filename, channels=1, rate=16000):
    temp = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.wav', delete=False)
    if not os.path.isfile(filename):
        print "The given file does not exist: {0}".format(filename)
        raise Exception("Invalid filepath: {0}".format(filename))
    if not which("ffmpeg"):
        print "ffmpeg: Executable not found on machine."
        raise Exception("Dependency not found: ffmpeg")
    command = ["ffmpeg", "-y", "-i", filename, "-ac", str(channels), "-ar", str(rate), "-loglevel", "error", temp.name]
    subprocess.check_output(command, stdin=open(os.devnull))
    return temp.name, rate


def find_speech_regions(filename, frame_width=4096, min_region_size=0.5, max_region_size=6):
    reader = wave.open(filename)
    sample_width = reader.getsampwidth()
    rate = reader.getframerate()
    n_channels = reader.getnchannels()

    total_duration = reader.getnframes() / rate
    chunk_duration = float(frame_width) / rate

    n_chunks = int(total_duration / chunk_duration)
    energies = []

    for i in range(n_chunks):
        chunk = reader.readframes(frame_width)
        energies.append(audioop.rms(chunk, sample_width * n_channels))

    threshold = percentile(energies, 0.2)

    elapsed_time = 0

    regions = []
    region_start = None

    for energy in energies:
        is_silence = energy <= threshold
        max_exceeded = region_start and elapsed_time - region_start >= max_region_size

        if (max_exceeded or is_silence) and region_start:
            if elapsed_time - region_start >= min_region_size:
                regions.append((region_start, elapsed_time))
                region_start = None

        elif (not region_start) and (not is_silence):
            region_start = elapsed_time
        elapsed_time += chunk_duration
    return regions


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('source_path', help="Path to the video or audio file to subtitle", nargs='?')
    parser.add_argument('-C', '--concurrency', help="Number of concurrent API requests to make", type=int, default=10)
    parser.add_argument('-o', '--output',
                        help="Output path for subtitles (by default, subtitles are saved in \
                        the same directory and name as the source path)")
    parser.add_argument('-F', '--format', help="Destination subtitle format", default="srt")
    parser.add_argument('-S', '--src-language', help="Language spoken in source file", default="en")
    parser.add_argument('-D', '--dst-language', help="Desired language for the subtitles", default="en")
    parser.add_argument('-K', '--api-key',
                        help="The Google Translate API key to be used. (Required for subtitle translation)")
    parser.add_argument('--list-formats', help="List all available subtitle formats", action='store_true')
    parser.add_argument('--list-languages', help="List all available source/destination languages", action='store_true')
    parser.add_argument('-P', '--proxy', help="Set proxy server")

    args = parser.parse_args()

    if args.proxy:
        proxy_dict.update({
    
        'http': args.proxy,
        'https': args.proxy,
        'use': True
    })
    print("Use proxy " + args.proxy)


    if args.list_formats:
        print("List of formats:")
        for subtitle_format in FORMATTERS.keys():
            print("{format}".format(format=subtitle_format))
        return 0

    if args.list_languages:
        print("List of all languages:")
        for code, language in sorted(LANGUAGE_CODES.items()):
            print("{code}\t{language}".format(code=code, language=language))
        return 0

    if args.format not in FORMATTERS.keys():
        print("Subtitle format not supported. Run with --list-formats to see all supported formats.")
        return 1

    if args.src_language not in LANGUAGE_CODES.keys():
        print("Source language not supported. Run with --list-languages to see all supported languages.")
        return 1

    if args.dst_language not in LANGUAGE_CODES.keys():
        print(
            "Destination language not supported. Run with --list-languages to see all supported languages.")
        return 1

    if not args.source_path:
        print("Error: You need to specify a source path.")
        return 1

    audio_filename, audio_rate = extract_audio(args.source_path)

    regions = find_speech_regions(audio_filename)

    pool = multiprocessing.Pool(args.concurrency)
    converter = FLACConverter(source_path=audio_filename)
    recognizer = SpeechRecognizer(language=args.src_language, rate=audio_rate, api_key=GOOGLE_SPEECH_API_KEY, proxy=proxy_dict)

    transcripts = []
    if regions:
        try:
            widgets = ["Converting speech regions to FLAC files: ", Percentage(), ' ', Bar(), ' ', ETA()]
            pbar = ProgressBar(widgets=widgets, maxval=len(regions)).start()
            extracted_regions = []
            for i, extracted_region in enumerate(pool.imap(converter, regions)):
                extracted_regions.append(extracted_region)
                pbar.update(i)
            pbar.finish()

            widgets = ["Performing speech recognition: ", Percentage(), ' ', Bar(), ' ', ETA()]
            pbar = ProgressBar(widgets=widgets, maxval=len(regions)).start()

            for i, transcript in enumerate(pool.imap(recognizer, extracted_regions)):
                transcripts.append(transcript)
                pbar.update(i)
            pbar.finish()

            if not is_same_language(args.src_language, args.dst_language):
                if args.api_key:
                    google_translate_api_key = args.api_key
                    translator = Translator(args.dst_language, google_translate_api_key, dst=args.dst_language,
                                            src=args.src_language)
                    prompt = "Translating from {0} to {1}: ".format(args.src_language, args.dst_language)
                    widgets = [prompt, Percentage(), ' ', Bar(), ' ', ETA()]
                    pbar = ProgressBar(widgets=widgets, maxval=len(regions)).start()
                    translated_transcripts = []
                    for i, transcript in enumerate(pool.imap(translator, transcripts)):
                        translated_transcripts.append(transcript)
                        pbar.update(i)
                    pbar.finish()
                    transcripts = translated_transcripts
                else:
                    print "Error: Subtitle translation requires specified Google Translate API key. \
                    See --help for further information."
                    return 1

        except KeyboardInterrupt:
            pbar.finish()
            pool.terminate()
            pool.join()
            print "Cancelling transcription"
            return 1

    timed_subtitles = [(r, t) for r, t in zip(regions, transcripts) if t]
    formatter = FORMATTERS.get(args.format)
    formatted_subtitles = formatter(timed_subtitles)

    dest = args.output

    if not dest:
        base, ext = os.path.splitext(args.source_path)
        dest = "{base}.{format}".format(base=base, format=args.format)


    with open(dest, 'wb') as f:
        f.write(formatted_subtitles.encode("utf-8"))

    print "Subtitles file created at {}".format(dest)

    os.remove(audio_filename)

    return 0


if __name__ == '__main__':
    sys.exit(main())

参考链接:

https://github.com/agermanidis/autosub/issues/31

https://github.com/qq2225936589/autosub/blob/master/autosub_app.py

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/m0_46603114/article/details/105221160

智能推荐

使用nginx解决浏览器跨域问题_nginx不停的xhr-程序员宅基地

文章浏览阅读1k次。通过使用ajax方法跨域请求是浏览器所不允许的,浏览器出于安全考虑是禁止的。警告信息如下:不过jQuery对跨域问题也有解决方案,使用jsonp的方式解决,方法如下:$.ajax({ async:false, url: 'http://www.mysite.com/demo.do', // 跨域URL ty..._nginx不停的xhr

在 Oracle 中配置 extproc 以访问 ST_Geometry-程序员宅基地

文章浏览阅读2k次。关于在 Oracle 中配置 extproc 以访问 ST_Geometry,也就是我们所说的 使用空间SQL 的方法,官方文档链接如下。http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/manage-data/gdbs-in-oracle/configure-oracle-extproc.htm其实简单总结一下,主要就分为以下几个步骤。..._extproc

Linux C++ gbk转为utf-8_linux c++ gbk->utf8-程序员宅基地

文章浏览阅读1.5w次。linux下没有上面的两个函数,需要使用函数 mbstowcs和wcstombsmbstowcs将多字节编码转换为宽字节编码wcstombs将宽字节编码转换为多字节编码这两个函数,转换过程中受到系统编码类型的影响,需要通过设置来设定转换前和转换后的编码类型。通过函数setlocale进行系统编码的设置。linux下输入命名locale -a查看系统支持的编码_linux c++ gbk->utf8

IMP-00009: 导出文件异常结束-程序员宅基地

文章浏览阅读750次。今天准备从生产库向测试库进行数据导入,结果在imp导入的时候遇到“ IMP-00009:导出文件异常结束” 错误,google一下,发现可能有如下原因导致imp的数据太大,没有写buffer和commit两个数据库字符集不同从低版本exp的dmp文件,向高版本imp导出的dmp文件出错传输dmp文件时,文件损坏解决办法:imp时指定..._imp-00009导出文件异常结束

python程序员需要深入掌握的技能_Python用数据说明程序员需要掌握的技能-程序员宅基地

文章浏览阅读143次。当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持。因此,网络爬虫就应运而生。网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言。本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术。首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发者工具。浏览器开发者工具是用于捕捉网站的请求信息,通过分析请求信息可以了解请..._初级python程序员能力要求

Spring @Service生成bean名称的规则(当类的名字是以两个或以上的大写字母开头的话,bean的名字会与类名保持一致)_@service beanname-程序员宅基地

文章浏览阅读7.6k次,点赞2次,收藏6次。@Service标注的bean,类名:ABDemoService查看源码后发现,原来是经过一个特殊处理:当类的名字是以两个或以上的大写字母开头的话,bean的名字会与类名保持一致public class AnnotationBeanNameGenerator implements BeanNameGenerator { private static final String C..._@service beanname

随便推点

二叉树的各种创建方法_二叉树的建立-程序员宅基地

文章浏览阅读6.9w次,点赞73次,收藏463次。1.前序创建#include&lt;stdio.h&gt;#include&lt;string.h&gt;#include&lt;stdlib.h&gt;#include&lt;malloc.h&gt;#include&lt;iostream&gt;#include&lt;stack&gt;#include&lt;queue&gt;using namespace std;typed_二叉树的建立

解决asp.net导出excel时中文文件名乱码_asp.net utf8 导出中文字符乱码-程序员宅基地

文章浏览阅读7.1k次。在Asp.net上使用Excel导出功能,如果文件名出现中文,便会以乱码视之。 解决方法: fileName = HttpUtility.UrlEncode(fileName, System.Text.Encoding.UTF8);_asp.net utf8 导出中文字符乱码

笔记-编译原理-实验一-词法分析器设计_对pl/0作以下修改扩充。增加单词-程序员宅基地

文章浏览阅读2.1k次,点赞4次,收藏23次。第一次实验 词法分析实验报告设计思想词法分析的主要任务是根据文法的词汇表以及对应约定的编码进行一定的识别,找出文件中所有的合法的单词,并给出一定的信息作为最后的结果,用于后续语法分析程序的使用;本实验针对 PL/0 语言 的文法、词汇表编写一个词法分析程序,对于每个单词根据词汇表输出: (单词种类, 单词的值) 二元对。词汇表:种别编码单词符号助记符0beginb..._对pl/0作以下修改扩充。增加单词

android adb shell 权限,android adb shell权限被拒绝-程序员宅基地

文章浏览阅读773次。我在使用adb.exe时遇到了麻烦.我想使用与bash相同的adb.exe shell提示符,所以我决定更改默认的bash二进制文件(当然二进制文件是交叉编译的,一切都很完美)更改bash二进制文件遵循以下顺序> adb remount> adb push bash / system / bin /> adb shell> cd / system / bin> chm..._adb shell mv 权限

投影仪-相机标定_相机-投影仪标定-程序员宅基地

文章浏览阅读6.8k次,点赞12次,收藏125次。1. 单目相机标定引言相机标定已经研究多年,标定的算法可以分为基于摄影测量的标定和自标定。其中,应用最为广泛的还是张正友标定法。这是一种简单灵活、高鲁棒性、低成本的相机标定算法。仅需要一台相机和一块平面标定板构建相机标定系统,在标定过程中,相机拍摄多个角度下(至少两个角度,推荐10~20个角度)的标定板图像(相机和标定板都可以移动),即可对相机的内外参数进行标定。下面介绍张氏标定法(以下也这么称呼)的原理。原理相机模型和单应矩阵相机标定,就是对相机的内外参数进行计算的过程,从而得到物体到图像的投影_相机-投影仪标定

Wayland架构、渲染、硬件支持-程序员宅基地

文章浏览阅读2.2k次。文章目录Wayland 架构Wayland 渲染Wayland的 硬件支持简 述: 翻译一篇关于和 wayland 有关的技术文章, 其英文标题为Wayland Architecture .Wayland 架构若是想要更好的理解 Wayland 架构及其与 X (X11 or X Window System) 结构;一种很好的方法是将事件从输入设备就开始跟踪, 查看期间所有的屏幕上出现的变化。这就是我们现在对 X 的理解。 内核是从一个输入设备中获取一个事件,并通过 evdev 输入_wayland

推荐文章

热门文章

相关标签