综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践

项目概述

在当今的信息时代，视频是一种非常流行和有效的传播媒介，它可以展示丰富的内容和形式，吸引人们的注意力和兴趣。然而，视频也有一些缺点，比如占用较大的存储空间和网络带宽，需要较长的观看时间，难以快速获取关键信息等。因此，有时候我们需要从视频中提取出文字的摘要，方便我们进行查阅、复习、引用等操作。

为了解决这个问题，我们利用了whisper和大语言模型这两个人工智能技术，制作了一个视频总结工具，可以从视频中提取语音，转换为文本，并生成摘要。我们的项目目的是为了帮助用户快速了解视频的主要内容，节省观看时间和带宽，提高学习和工作的效率。

项目需求：

1. 音视频转文字准确性
2. 实时性
3. 多语种支持
4. 扩展性

项目目标：

1. 搭建轻量级网站平台提供交互
2. 利用大模型及第三方库解析音视频及图片
3. 性能测试及优化

项目开展技术路线：

1. HTML/CSS/JavaScript前端编写
2. Python flask请求处理、URL路由、模板渲染，快速搭建轻量级交互式web。
3. Whisper大模型解析视频，多语言语音识别、翻译。pytesseract库及Tesseract识别引擎提取图片文字。

个人负责部分

我负责的部分是视频转语音、大语言模型的对接。

视频转语音

视频来源是 bilibili ，我采用了开源的视频下载工具 you-get，其介绍如下：

You-Get is a tiny command-line utility to download media contents (videos, audios, images) from the Web, in case there is no other handy way to do it.

采用现成的方案是因为 you-get 可以直接解析视频链接，同时集成了下载器。因此我们无需进行相关编码，节省了时间，同时也降低程序出错的可能性。由于 you-get 是命令行工具，因此我们不能在 python 文件中直接进行 import 操作，为此，我使用了 subprocess 让程序可以和命令行交互从而实现视频下载。

def get_video_info(url):
    command = 'you-get --json ' + url
    p = subprocess.Popen(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
    return json.loads(p.stdout.read().decode())


def download(url, filename):
    command = 'you-get -o ./ -O ' + filename + ' ' + url
    p = subprocess.Popen(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
    return p.stdout.read().decode()

视频下载完成后使用 ffmpeg 进行转码，将其转换为mp3

def convert_to_mp3(filename):
    input_file = glob.glob(filename + '.*')[0]
    output_file = filename + '.mp3'
    ffmpeg.input(input_file).output(output_file).run()
    os.remove(input_file)
    return output_file

最后使用 whisper 进行语音转文字

Whisper is a general-purpose speech recognition model. It is trained on a large dataset of diverse audio and is also a multitasking model that can perform multilingual speech recognition, speech translation, and language identification.

代码如下

model = whisper.load_model('medium')
result = model.transcribe(filename + '.mp3')

medium模型效果较好，但是速度较慢且占用显存较大，在最后的部署中可能需要进行调整。

大模型的对接

视频总结的大模型我选择了文心一言，理由如下：

1. 对大陆地区友好，无地区限制
2. 提供了便捷的api
3. 提供了测试用的token，只需要使用飞桨的access key即可调用

但是其也有一定缺点：

1. 上下文字数限制4800字，无法总结长视频，相较gpt
2. 测试api反应较慢 如果有钱我也用gpt

对文心一言的prompt如下：

请根据视频的字幕对视频内容进行总结，字幕可能有错别字以及语义错误，请忽略这些错误。在下一段对话中我会把字幕给你

受字数限制，我们无法将时间码一并提交，且提交内容不含标点符号，但是文心一言返回的结果依旧处于可用范围内。

示例：（BV1yH4y1q7Bn，总结内容受字幕错别字影响，但总体无错误，错误部分以用删除线标出）

这段视频中描述了修理一台 被称为"G哥"的 笔记本电脑的过程，针对该电脑出现的黑屏问题，作者尝试了多种方法进行解决。首先，作者提到了一种可能的解决方案，即更换屏幕，但该电脑的屏幕并没有任何物理损坏，因此这个方法并不适用。随后，作者又尝试了重新安装系统和更新EC（Electronic Control）等操作，但都没有解决问题。最终，作者发现了一个可行的解决方案，即通过调整电源管理设置来解决问题。作者发现，当电脑处于低电量时，会自动降低CPU频率以节省电量，导致电脑运行缓慢，进而出现黑屏等问题。通过调整电源管理设置，使电脑在低电量时不会降低CPU频率，即可解决该问题。

Gitee链接

链接

文件改为了 ipynb 格式，可直接在 jupyter notebook 中运行，也可以直接查看文件已有的历史运行结果。

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