Ремесленная Палата Оренбургской области

# whisper_streaming.py
# Назначение: Расшифровка всех .mp4 файлов в текущей папке.
# Как настроить:
# 1. Установить whisper и srt: pip install openai-whisper srt
# 2. Поместить скрипт в папку с видеофайлами.
# 3. Запустить: python whisper_streaming.py
# Результат: .srt, .txt, .json + transcription_log.txt + transcription_errors.txt

import whisper
import srt
import os
import json
import datetime
from datetime import timedelta

# Пути к логам
LOG_FILE = "transcription_log.txt"
ERROR_LOG_FILE = "transcription_errors.txt"

def log(message):
    """Пишет сообщение в общий лог и консоль."""
    timestamp = datetime.datetime.now().strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S]")
    line = f"{timestamp} {message}"
    print(line)
    with open(LOG_FILE, "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(line + "n")

def log_error(message):
    """Пишет сообщение в лог ошибок и в основной лог."""
    log("❌ " + message)
    with open(ERROR_LOG_FILE, "a", encoding="utf-8") as f:
        timestamp = datetime.datetime.now().strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S]")
        f.write(f"{timestamp} {message}n")

def transcribe_file(model, input_path):
    folder = os.path.dirname(input_path)
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(input_path))[0]

    output_srt = os.path.join(folder, base_name + ".srt")
    output_txt = os.path.join(folder, base_name + ".txt")
    output_json = os.path.join(folder, base_name + ".json")

    log(f"→ Расшифровка начата: {input_path}")
    result = model.transcribe(input_path, verbose=False)

    # Сохраняем .srt (субтитры)
    subs = []
    for i, segment in enumerate(result["segments"]):
        subs.append(
            srt.Subtitle(
                index=i + 1,
                start=timedelta(seconds=segment["start"]),
                end=timedelta(seconds=segment["end"]),
                content=segment["text"].strip()
            )
        )
    with open(output_srt, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(srt.compose(subs))
    log(f"  ✅ Субтитры сохранены: {output_srt}")

    # Сохраняем .txt (простой текст без времени)
    with open(output_txt, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(result["text"].strip())
    log(f"  ✅ Текст сохранён: {output_txt}")

    # Сохраняем .json (подробности)
    with open(output_json, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    log(f"  ✅ JSON сохранён: {output_json}")

def main():
    os.environ["XDG_CACHE_HOME"] = r"D:yt-dlp"
    folder_path = os.getcwd()

    log("=== Старт обработки видео ===")
    log(f"Рабочая папка: {folder_path}")

    try:
        log("Загружаю модель 'small' на CPU...")
        model = whisper.load_model("small", device="cpu")
    except Exception as e:
        log_error(f"Не удалось загрузить модель Whisper: {e}")
        return

    files = sorted([
        f for f in os.listdir(folder_path)
        if f.lower().endswith(".mp4")
    ])

    if not files:
        log("❌ В текущей папке нет .mp4 файлов.")
        return

    log(f"Найдено .mp4 файлов: {len(files)}")

    for filename in files:
        full_path = os.path.join(folder_path, filename)
        try:
            transcribe_file(model, full_path)
        except Exception as e:
            log_error(f"Ошибка при обработке {filename}: {e}")

    log("🎉 Обработка завершена.n")

if __name__ == "__main__":
    main()

Как это работает:

1. Зависимости:
   • Используются библиотеки whisper для расшифровки аудио и srt для создания субтитров.
   • Также используется стандартные библиотеки Python для работы с файлами и датой (os, json, datetime, и т. д.).
2. Логирование:
   • Функции log и log_error записывают сообщения в два лог-файла (transcription_log.txt и transcription_errors.txt), а также выводят их в консоль с добавлением временной метки.
3. Процесс расшифровки:
   • Скрипт обрабатывает все .mp4 файлы в текущей папке, используя модель Whisper для расшифровки аудио.
   • Для каждого файла генерируются три файла: субтитры .srt, текст без временных меток .txt и подробности в формате .json.
4. Запуск:
   • Просто скопируйте скрипт в папку с .mp4 файлами, установите зависимости, и запустите скрипт командой python whisper_streaming.py.