先用demucs分离出用纯人声（特别嘈杂的就用lalal的付费api），然后用pydub或者ffmpeg根据音量切割人声轨，每当停顿达到1.5s（这个间隔根据视频特点自己调整间隔）就切出一段，将每段编号命名和对应起始位置的精确毫秒数都记录在excel里，用whisper读表挨个识别，每个编号片段的时间轴在记录时都加上exc…

发布时间: 2024-05-09 09:30:20

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先用demucs分离出用纯人声（特别嘈杂的就用lalal的付费api），然后用pydub或者ffmpeg根据音量切割人声轨，每当停顿达到1.5s（这个间隔根据视频特点自己调整间隔）就切出一段，将每段编号命名和对应起始位置的精确毫秒数都记录在excel里，用whisper读表挨个识别，每个编号片段的时间轴在记录时都加上exc…
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1个月前由 d'Eon樱 🌸 提交

先用demucs分离出用纯人声（特别嘈杂的就用lalal的付费api），然后用pydub或者ffmpeg根据音量切割人声轨，每当停顿达到1.5s（这个间隔根据视频特点自己调整间隔）就切出一段，将每段编号命名和对应起始位置的精确毫秒数都记录在excel里，用whisper读表挨个识别，每个编号片段的时间轴在记录时都加上excel里记录的的偏移量，就能得到一个相对准确的时间轴

如此处理无论时间轴有多偏，每当出现1.5s的停顿，时间轴就会被强制对齐，虽然具体到单词的偏移还是有，但只是做视频字幕的话，能极大的改善时间轴的准确率达到基本一次到位的效果

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