Streamlit + AI大模型API实现视频字幕提取

Streamlit + AI大模型API实现视频字幕提取

介绍

利用Streamlit和AI大模型API可以创建一个简便的应用程序，用于从视频中自动提取字幕。这样的工具对视频制作者、教育工作者和内容创作者特别有用，他们需要为视频生成字幕以提高可访问性和搜索引擎优化（SEO）。

应用使用场景

1. 视频制作：在编辑过程中快速生成精确的字幕。
2. 教育领域：为在线课程和讲座生成字幕。
3. 市场营销：提升视频内容的SEO，通过字幕增加关键词密度。
4. 语言学习：提供多语言字幕，帮助语言学习者。

原理解释

该系统的核心是一个AI大模型API，该API使用先进的语音识别技术将音频转化为文本。通过结合这些API与用户界面的Streamlit框架，可以创建一个易于使用且功能强大的应用。

算法原理流程图

[视频文件] --> [音频提取] --> [语音识别API调用] --> [文本处理] --> [生成字幕文件]

算法原理解释

1. 音频提取：从上传的视频中分离出音频部分。
2. 语音识别API调用：调用AI大模型的语音识别API，将音频转换为文本。
3. 文本处理：对生成的文本进行清理、格式化，并与时间戳相结合。
4. 生成字幕文件：将处理过的文本保存为标准字幕格式（如SRT或VTT）。

实际详细应用代码示例实现

import streamlit as st
from moviepy.editor import VideoFileClip
import requests
import os

# 替换为你的AI大模型API服务URL和密钥
API_URL = "https://api.example.com/transcribe"
API_KEY = "your_api_key"

def extract_audio(video_path):
    with VideoFileClip(video_path) as video:
        audio_path = video_path.replace('.mp4', '.wav')
        video.audio.write_audiofile(audio_path)
    return audio_path

def transcribe_audio(audio_path):
    headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'}
    files = {'file': open(audio_path, 'rb')}
    
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, files=files)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()['transcription']
    else:
        st.error("Failed to transcribe audio")
        return None

def main():
    st.title("Video Subtitle Extractor")
    uploaded_file = st.file_uploader("Upload a video file", type=["mp4"])

    if uploaded_file is not None:
        video_path = os.path.join('temp', uploaded_file.name)
        
        with open(video_path, 'wb') as f:
            f.write(uploaded_file.getbuffer())

        st.info("Extracting audio...")
        audio_path = extract_audio(video_path)

        st.info("Transcribing audio...")
        transcription = transcribe_audio(audio_path)
        
        if transcription:
            st.download_button("Download Transcription", transcription, "subtitle.srt")

if __name__ == "__main__":
    main()

测试代码

• 使用不同格式及长度的视频文件进行测试。
• 检查生成字幕的准确性和同步性。

部署场景

• 本地部署：使用streamlit run app.py命令启动应用。
• 云部署：将应用部署到Streamlit Sharing、Heroku等平台。

材料链接

• Streamlit Documentation
• MoviePy Documentation
• [Your API Provider’s Documentation] (假设有API文档链接)

总结

通过Streamlit与AI大模型API结合，可以快速构建一个高效的视频字幕提取工具。此项目展示了如何整合多种技术来创建便捷的用户体验。

未来展望

• 增强翻译功能：添加多语言字幕支持。
• 实时处理：实现视频流的实时字幕生成。
• 增强UI：提供更好的文本编辑和时间轴调整功能。