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3.9 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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简单的批量Whisper转录脚本
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直接使用原始的whisper_audio_transcribe.py
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"""
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import os
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import sys
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import subprocess
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from pathlib import Path
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import argparse
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import logging
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# 设置日志
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logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def find_audio_dirs(video_processed_dir):
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"""查找所有包含audio_split的目录"""
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video_processed_path = Path(video_processed_dir)
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audio_dirs = []
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for video_dir in video_processed_path.iterdir():
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if not video_dir.is_dir():
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continue
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audio_split_dir = video_dir / "audio_split"
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if audio_split_dir.exists():
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audio_dirs.append({
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'video_dir': video_dir,
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'audio_dir': audio_split_dir,
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'whisper_dir': video_dir / "whisper"
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})
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return audio_dirs
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def process_single_video(video_info, model_size="base", language="zh", task="transcribe"):
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"""处理单个视频目录"""
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video_dir = video_info['video_dir']
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audio_dir = video_info['audio_dir']
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whisper_dir = video_info['whisper_dir']
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logger.info(f"处理视频目录: {video_dir.name}")
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# 创建whisper目录
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whisper_dir.mkdir(exist_ok=True)
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# 调用原始的whisper_audio_transcribe.py
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cmd = [
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sys.executable,
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"code/whisper_audio_transcribe.py",
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str(audio_dir),
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"-m", model_size,
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"-l", language,
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"-t", task,
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"-o", str(whisper_dir)
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]
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try:
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logger.info(f"执行命令: {' '.join(cmd)}")
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result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, check=True)
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logger.info(f"✅ {video_dir.name} 处理成功")
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return True
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except subprocess.CalledProcessError as e:
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logger.error(f"❌ {video_dir.name} 处理失败: {e}")
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logger.error(f"错误输出: {e.stderr}")
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return False
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def main():
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"""主函数"""
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parser = argparse.ArgumentParser(description="简单的批量Whisper转录")
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parser.add_argument("input", help="video_processed目录路径")
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parser.add_argument("-m", "--model", default="medium",
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choices=["tiny", "base", "small", "medium", "large", "large-v2", "large-v3"],
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help="Whisper模型大小 (默认: base)")
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parser.add_argument("-l", "--language", default="zh",
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help="语言代码 (zh=中文, en=英文, auto=自动检测, 默认: zh)")
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parser.add_argument("-t", "--task", default="transcribe",
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choices=["transcribe", "translate"],
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help="任务类型 (transcribe=转录, translate=翻译为英文, 默认: transcribe)")
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args = parser.parse_args()
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# 查找所有音频目录
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audio_dirs = find_audio_dirs(args.input)
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if not audio_dirs:
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logger.warning(f"在 {args.input} 中未找到包含audio_split的目录")
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return
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logger.info(f"找到 {len(audio_dirs)} 个视频目录需要处理")
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# 处理每个视频目录
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success_count = 0
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failed_count = 0
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for i, video_info in enumerate(audio_dirs, 1):
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logger.info(f"处理第 {i}/{len(audio_dirs)} 个视频目录")
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if process_single_video(video_info, args.model, args.language, args.task):
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success_count += 1
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else:
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failed_count += 1
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# 输出结果
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print(f"\n✅ 批量Whisper转录完成!")
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print(f"📁 输入目录: {args.input}")
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print(f"📊 成功处理: {success_count}/{len(audio_dirs)} 个视频目录")
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if failed_count > 0:
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print(f"❌ 失败: {failed_count} 个")
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print(f"🔍 模型大小: {args.model}")
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print(f"🌍 语言: {args.language}")
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print(f"📝 任务: {args.task}")
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if __name__ == "__main__":
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main() |