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Audio-Extraktion & Sprach-Transkription

Fertiggestellt 2024 • Audio-Verarbeitungs-Pipeline mit Extraktion, Konvertierung und Transkription

Dieses Projekt konzentriert sich auf Audio-Extraktion aus Video-Quellen und Sprach-zu-Text-Transkription. Es demonstriert Techniken zur Extraktion von Audio aus YouTube-Videos und lokalen Video-Dateien, Konvertierung zwischen Audio-Formaten (MP3, WAV, M4A) und Transkription von Sprache zu Text mit Google Speech Recognition API. Das Projekt handhabt mehrere Audio-Spuren, verarbeitet lange Audio-Dateien in Chunks (60-Sekunden-Segmente) und unterstützt verschiedene Audio-Formate. Es umfasst Fehlerbehandlung für Transkriptions-Fehler, Format-Konvertierungs-Fähigkeiten und Multi-Quellen-Unterstützung für sowohl YouTube-Videos als auch lokale Dateien.

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Übersicht

Dieses Projekt konzentriert sich auf Audio-Extraktion aus Video-Quellen und Sprach-zu-Text-Transkription. Es demonstriert Techniken zur Extraktion von Audio aus YouTube-Videos und lokalen Video-Dateien, Konvertierung zwischen Audio-Formaten (MP3, WAV, M4A) und Transkription von Sprache zu Text mit Google Speech Recognition API. Das Projekt handhabt mehrere Audio-Spuren, verarbeitet lange Audio-Dateien in Chunks (60-Sekunden-Segmente) und unterstützt verschiedene Audio-Formate. Es umfasst Fehlerbehandlung für Transkriptions-Fehler, Format-Konvertierungs-Fähigkeiten und Multi-Quellen-Unterstützung für sowohl YouTube-Videos als auch lokale Dateien.

Schlüsselfunktionen

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Audio-Extraktion aus YouTube-Videos und lokalen Video-Dateien

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Format-Konvertierung zwischen MP3, WAV und M4A

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Sprach-zu-Text-Transkription mit Google Speech Recognition API

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Chunk-Verarbeitung für lange Audio-Dateien (60-Sekunden-Segmente)

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Multi-Spur-Audio-Verarbeitung (Piste30, Piste_87_2, Piste_90_2)

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Fehlerbehandlung für Transkriptions-Fehler und API-Fehler

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Sprach-Unterstützung (Englisch, Französisch)

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Video-Datei-Handhabung mit MoviePy

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Batch-Verarbeitungs-Fähigkeiten

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Temporäre Datei-Verwaltung für Chunk-Verarbeitung

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pages.portfolio.projects.audio_extraction_speech_transcription.features.10

Technische Highlights

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Extraktion von Audio aus YouTube-Videos und lokalen Video-Dateien

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Implementierung von Format-Konvertierung zwischen mehreren Audio-Formaten

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Erstellung Chunk-basierter Verarbeitung für lange Audio-Dateien

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Integration von Google Speech Recognition API für Transkription

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Handhabung mehrerer Audio-Spuren mit organisierter Datei-Verwaltung

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Implementierung von Fehlerbehandlung für robuste Transkriptions-Workflows

Herausforderungen und Lösungen

Lange Audio-Dateien

Aufteilung von Audio in 60-Sekunden-Chunks zur Handhabung von Google Speech Recognition API-Limits

Format-Kompatibilität

Verwendung von PyDub zur Konvertierung von MP3/M4A in WAV-Format, erforderlich für Spracherkennung

YouTube-Download-Probleme

Implementierung alternativer Methoden mit MoviePy und direkter Datei-Verarbeitung

FFmpeg-Abhängigkeiten

Konfiguration ordnungsgemäßer Installation und Pfad-Einstellungen für FFmpeg/FFprobe

API-Rate-Limits

Implementierung von Chunk-Verarbeitung und Fehlerbehandlung für API-Limitierungen

Speicher-Verwaltung

Verwendung Chunk-basierter Verarbeitung und temporärer Datei-Bereinigung für effiziente Speicher-Nutzung

Technologien

Audio Processing

MoviePy PyDub FFmpeg

Speech Recognition

Speech Recognition Google Speech Recognition API Google Cloud Speech-to-Text

Download Tools

youtube-dl wget

Audio Formats

MP3 WAV M4A

Data

Python Jupyter Notebook

Projektinformationen

Status
Fertiggestellt
Jahr
2024
Architektur
Audio-Verarbeitungs-Pipeline mit Extraktion, Konvertierung und Transkription
Category
Data Science
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