YouTube video processing scripts
脚本 1: CN_mp3_audio2text.py 这段代码的功能和安装步骤。
代码功能概述： 这是一个音频转文字的程序，主要功能是将 MP3 音频文件转换为文本。具体来说：
- 加载 Whisper 大型语音识别模型
- 读取并预处理 MP3 音频文件（转换为单声道、16kHz采样率）
- 将音频数据转换为模型可处理的格式
- 执行语音识别，生成文本
- 将转录结果保存到文件
- 提供详细的处理进度和时间统计
安装步骤：
-
首先确保安装了 Python（推荐 3.8 或更高版本）
-
创建并激活虚拟环境（推荐）：
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac:
source venv/bin/activate- 安装所需依赖：
# 安装基础依赖
pip install faster-whisper
pip install pydub
pip install numpy
# 如果处理 MP3 文件，还需要安装 ffmpeg
# Windows:
# 下载 ffmpeg: https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/
# 添加到系统环境变量
# Linux:
sudo apt-get install ffmpeg
# Mac:
brew install ffmpeg使用示例：
# 导入函数
from your_script import transcribe_audio
# 调用函数进行转录
result = transcribe_audio(
audio_file_path="你的音频文件.mp3",
output_file_path="输出文本.txt",
language="zh" # 支持的语言代码，如 zh=中文, en=英文
)注意事项：
- 代码使用 CPU 进行计算（
device="cpu"），如果有 GPU 可以修改为device="cuda" - 使用了
large-v2模型，需要较大内存，如果内存不足可以换用较小的模型 - 使用了
int8量化（compute_type="int8"）来减少内存占用 - 程序会显示详细的处理进度，方便监控长音频的转录进度
脚本 2： zimu.py 我来帮你总结这段代码的功能和安装步骤。
代码功能概述： 这是一个音频转字幕的程序，它可以将音频文件转换为标准的 SRT 格式字幕文件。主要功能包括：
- 将音频时间点转换为 SRT 时间戳格式（如：00:00:03,456）
- 加载 Whisper 语音识别模型
- 处理和转换音频文件（转单声道、16kHz采样率）
- 执行语音识别，获取带时间戳的文本片段
- 生成标准 SRT 格式字幕文件（包含序号、时间轴、文本内容）
- 提供详细的处理进度和时间统计
安装步骤：
-
确保安装了 Python（推荐 3.8 或更高版本）
-
创建并激活虚拟环境（推荐）：
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac:
source venv/bin/activate- 安装所需依赖：
# 安装基础依赖
pip install faster-whisper
pip install pydub
pip install numpy
# 安装 ffmpeg（处理音频文件必需）
# Windows:
# 1. 下载 ffmpeg: https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/
# 2. 解压并添加到系统环境变量
# Linux:
sudo apt-get install ffmpeg
# Mac:
brew install ffmpeg使用示例：
# 导入函数
from your_script import transcribe_audio_to_srt
# 调用函数生成字幕
result = transcribe_audio_to_srt(
audio_file_path="你的音频.mp3",
output_srt_path="输出字幕.srt",
language="zh" # 支持的语言代码，如 zh=中文, en=英文
)生成的 SRT 格式示例：
1
00:00:00,000 --> 00:00:02,500
第一段文字
2
00:00:02,500 --> 00:00:05,000
第二段文字
注意事项：
- 代码使用 CPU 进行计算，可通过修改
device="cuda"启用 GPU 加速 - 使用了
large-v2模型，需要较大内存，可以根据需要选择较小的模型 - 使用了
int8量化以减少内存占用 - 输出的 SRT 文件采用 UTF-8 编码，兼容大多数播放器
- 程序会显示详细的处理进度，方便监控长音频的转录进度
脚本 3： video-resize.py
代码功能概述： 这是一个视频分辨率转换工具，专门用于将普通视频转换为适合 YouTube Shorts 的垂直视频格式（1080x1920）。主要功能：
- 自动创建输出目录（如果不存在）
- 调整视频分辨率到 1080x1920
- 保持原始视频的宽高比
- 用黑边填充空白区域（居中处理）
- 保持原始音频质量不变
安装步骤：
-
确保安装了 Python（推荐 3.6 或更高版本）
-
安装 FFmpeg
# Windows:
# 1. 下载 FFmpeg: https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/
# 2. 解压并将 bin 目录添加到系统环境变量
# Linux:
sudo apt update
sudo apt install ffmpeg
# Mac:
brew install ffmpeg- 验证安装
# 在终端/命令行中验证 FFmpeg 是否安装成功
ffmpeg -version使用示例：
# 导入函数
from video_converter import resize_video_for_youtube_shorts
# 转换视频
resize_video_for_youtube_shorts(
input_file="原始视频.mp4",
output_file="shorts版本.mp4"
)参数说明：
input_file: 输入视频文件路径output_file: 输出视频文件路径- 输出视频尺寸: 1080x1920 像素（适合 YouTube Shorts）
- 处理方式：
- 保持原始视频比例
- 自动添加黑边填充
- 视频居中显示
- 保持原始音频质量
注意事项：
- 确保系统已正确安装 FFmpeg 并添加到环境变量
- 输入视频可以是任何 FFmpeg 支持的格式
- 如果输出目录不存在，程序会自动创建
- 代码会保持原始音频流（
-c:a copy），这样可以加快处理速度 - 如果转换过程出错，会打印详细的错误信息
可能的报错处理：
- 如果遇到 "FFmpeg not found" 错误，请检查 FFmpeg 是否正确安装并添加到环境变量
- 如果遇到权限错误，请确保对输出目录有写入权限
- 如果输入文件不存在，会提示相应的错误信息
脚本 4： helper_srt_spacerm.py 让我来总结这个字幕处理工具的功能和使用方法。
功能概述： 这是一个字幕文本处理工具，主要用于：
- 删除字幕文件中的所有空格（包括半角和全角空格）
- 删除所有换行符和回车符
- 将所有文本内容合并为单行输出
- 删除所有空白行
- 保持 UTF-8 编码
使用方法：
- 安装要求：
# 只需要 Python 3.x 版本，不需要额外安装任何库
python --version # 检查 Python 版本- 代码使用：
# 方法一：直接运行脚本
python script.py # 脚本会处理默认的 '音频字幕.srt' 文件
# 方法二：在其他代码中导入使用
from script import remove_spaces_newlines
# 处理自定义文件
remove_spaces_newlines(
input_file='你的字幕文件.srt',
output_file='输出文件.srt'
)注意事项：
- 处理前建议备份原始文件，因为处理后将丢失原有格式
- 确保输入文件为 UTF-8 编码
- 输出文件会自动以 UTF-8 编码保存
- 处理后的文件会失去原有的换行和格式，全部内容将在一行显示
- 如果输出文件已存在，会被覆盖
适用场景：
- 需要对字幕文本进行文本分析时
- 需要提取纯文本内容时
- 需要合并多行文本为单行时
- 处理含有多余空格的字幕文件时
输入输出示例：
输入文件内容：
这是第一行 内容
这是第二行 内容
这是第三行
输出文件内容：
这是第一行内容这是第二行内容这是第三行
脚本5：general_shorts_cut.py
一个简单但功能强大的视频分割工具，可以将长视频自动分割成59秒的短片段。这个工具特别适合需要将视频内容切分成短视频的场景，比如准备短视频平台的内容。
- 自动将视频分割成59秒的片段
- 保持原视频的质量
- 自动创建输出目录
- 使用H.264视频编码和AAC音频编码
- 显示处理进度
- 自动对输出文件进行编号
- Python 3.6+
- moviepy
- ffmpeg
-
首先确保您的系统已安装Python 3.6或更高版本。
-
安装必要的Python包：
pip install moviepy-
安装ffmpeg（moviepy的依赖）：
-
Windows用户：
# 使用Chocolatey包管理器 choco install ffmpeg -
Mac用户：
# 使用Homebrew包管理器 brew install ffmpeg -
Linux用户：
# Ubuntu/Debian sudo apt-get install ffmpeg # CentOS sudo yum install ffmpeg
-
-
下载项目文件：
git clone [你的项目地址]
cd video-splitter- 打开
split_video.py文件，修改以下参数：
input_video = "你的视频文件路径.mp4" # 修改为您的输入视频路径
output_folder = "输出文件夹路径" # 修改为您想要保存分割视频的文件夹路径- 运行脚本：
python split_video.py- 等待处理完成，分割后的视频片段将保存在指定的输出文件夹中。
- 输出的视频文件将按照
clip_001.mp4,clip_002.mp4, ... 的格式命名 - 每个片段最长59秒
- 视频编码：H.264
- 音频编码：AAC
- 确保有足够的磁盘空间存储分割后的视频片段
- 处理大型视频文件时可能需要较长时间
- 建议在处理重要视频前先备份原始文件
- 确保对输入视频文件和输出目录有正确的读写权限
-
如果遇到ffmpeg相关错误，请确保：
- ffmpeg已正确安装
- ffmpeg可以在命令行中访问（已添加到系统PATH）
-
如果出现内存错误，可以尝试：
- 关闭其他占用内存的程序
- 处理较小的视频文件
- 增加系统的虚拟内存
脚本 6：zimu_jianti.py 生成简体字的字幕
这是一个基于 Faster Whisper 的音频转写工具，可以将音频文件转换为带时间戳的 SRT 格式字幕文件。主要特点：
- 支持多种音频格式转换为 SRT 字幕
- 支持中文语音识别
- 支持繁体转简体中文
- 提供详细的转换进度提示
- 使用 Whisper large-v3 模型保证准确率
使用前需要安装以下 Python 包：
pip install faster-whisper
pip install pydub
pip install numpy
pip install opencc-python-reimplementedfrom audio_transcribe import transcribe_audio_to_srt
# 基本调用方式
transcribe_audio_to_srt(
audio_file_path="input.mp3", # 输入音频文件路径
output_srt_path="output.srt", # 输出字幕文件路径
language="zh", # 音频语言（默认中文）
to_simplified=True # 是否转换为简体中文
)audio_file_path：输入音频文件路径，支持多种格式（mp3、wav 等）output_srt_path：输出 SRT 字幕文件的保存路径language：音频语言代码，默认为 "zh"（中文）to_simplified：是否将输出转换为简体中文，默认为 True
-
音频预处理
- 自动将音频转换为单声道
- 采样率设置为 16kHz
- 支持多种音频格式输入
-
语音识别优化
- 使用 large-v3 模型提高识别准确率
- 启用语音活动检测（VAD）
- 配置上下文关联以提高准确性
- 通过参数配置减少随机性
-
字幕生成
- 自动生成序号编号
- 精确的时间戳标记
- 支持繁简中文转换
- 标准 SRT 格式输出
1
00:00:00,000 --> 00:00:02,500
这是第一句话的内容
2
00:00:02,500 --> 00:00:05,000
这是第二句话的内容
脚本执行过程中会显示详细的进度信息：
- 音频文件加载进度
- 模型加载状态
- 转录进度和时间戳
- 总体处理时间统计
- 首次运行时会自动下载 Whisper 模型，需要稳定的网络连接
- 处理长音频文件时可能需要较长时间
- 建议使用高质量的音频输入以获得更好的识别效果
- 确保系统有足够的存储空间和内存
如果遇到问题，请检查：
- 所有依赖包是否正确安装
- 输入音频文件是否存在且格式正确
- 系统是否有足够的存储空间
- 网络连接是否正常（首次运行需要下载模型）