video_processor.py - master - skylucky/process_video

video_processor.py
60 строк3 KB
skylucky
Create: video_processor.py, process_video.bat, debug_video.bat, find_ffmpeg.bat
15 июл 2026, 17:54
15 июл 2026, 17:54a35008b
import os
import subprocess
import whisper
import argparse

def mute_video(input_path, output_path):
    """Удаляет аудиодорожку из видео без перекодирования (мгновенно и без потери качества)."""
    print(f"🎬 Удаление аудио из {input_path}...")
    # -i: входной файл, -c:v copy: копировать видеопоток, -an: убрать аудио
    command = [
        'ffmpeg', '-i', input_path, 
        '-c:v', 'copy', 
        '-an', output_path
    ]
    try:
        subprocess.run(command, check=True, capture_output=True, text=True)
        print(f" Видео без аудио сохранено: {output_path}")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f" Ошибка при обработке видео FFmpeg: {e.stderr}")
        raise

def transcribe_audio(input_path, output_path, model_size="base", language="ru"):
    """Распознает речь в видео и сохраняет её в текстовый файл."""
    print(f" Загрузка модели Whisper ({model_size})... Это может занять время при первом запуске.")
    model = whisper.load_model(model_size)
    
    print(f" Транскрибация аудио из {input_path}...")
    # Whisper умеет напрямую извлекать аудио из видеофайлов
    result = model.transcribe(
        input_path, 
        language=language, # Можно указать ru для русского или оставить None для автоопределения
        fp16=True         # Установите True, если видеокарта NVIDIA для ускорения
    )
    
    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(result["text"])
    
    print(f" Текст успешно сохранен в: {output_path}")

def main():
    input_video = "input.mp4"  # Имя вашего исходного видеофайла
    if not os.path.exists(input_video):
        print(f" Файл '{input_video}' не найден! Положите его в папку со скриптом или укажите правильный путь.")
        return

    # Формируем имена выходных файлов
    base_name = os.path.splitext(input_video)[0]
    muted_video_output = f"{base_name}_no_audio.mp4"
    text_output = f"{base_name}_transcript.txt"

    # 1. Создает видео без аудио
    mute_video(input_video, muted_video_output)

    # 2. Распознает текст (используем исходное видео, Whisper сам извлечет звук)
    transcribe_audio(input_video, text_output, model_size="base", language="ru")

    print("\nПроцесс полностью завершен!")

if __name__ == "__main__":
    main()