Transcripción gratuita de audio y video con Whisper y Python

Transcripción gratuita de audio y video con Whisper y Python

Table of Contents:

1. Introducción
2. Whisper: Un modelo de Inteligencia Artificial 2.1 Descripción de Whisper 2.2 Entrenamiento de Whisper
3. Cómo funciona Whisper 3.1 Preparación del entorno 3.2 Ejecutando el modelo Whisper 3.3 Resultados del transcript
4. Manipulación de datos con Pandas
5. Creación de subtítulos con Whisper
6. Utilidades adicionales de Whisper
7. Conclusiones
8. FAQs

Whisper: Un modelo de Inteligencia Artificial

En la actualidad, la inteligencia artificial ha alcanzado niveles sorprendentes en diferentes áreas. En este artículo, nos centraremos en Whisper, un modelo de inteligencia artificial desarrollado por el equipo de Open Capaz. Whisper es capaz de realizar la transcripción de cualquier audio o video en cualquier lenguaje de manera precisa y eficiente.

Descripción de Whisper

Whisper es un modelo de inteligencia artificial basado en la arquitectura de Transformers. Ha sido entrenado con más de 680 mil horas de distintos audios en varios idiomas. Este modelo se encuentra libre y es desarrollado por el equipo de Open, lo cual garantiza su calidad y confiabilidad.

Entrenamiento de Whisper

El entrenamiento de Whisper ha sido realizado con una amplia variedad de audios en diferentes lenguajes. Gracias a esto, el modelo ha adquirido un alto nivel de precisión en la transcripción de la información. Además, el equipo de Open ha mostrado el rendimiento de Whisper utilizando la métrica Word Error Rate, donde se evidencia un excelente desempeño en el idioma español.

Cómo funciona Whisper

Para utilizar Whisper, es necesario seguir unos sencillos pasos que explicaremos a continuación.

Preparación del entorno

Primero, es necesario utilizar una Notebook de Google Colab y cargar un archivo de audio en formato MP3 desde cualquier plataforma, como YouTube. A continuación, se debe acceder al repositorio de Open y seguir las instrucciones necesarias para la instalación de Whisper.

Ejecutando el modelo Whisper

Una vez configurado el entorno, se procede a ejecutar el código correspondiente. Es posible elegir entre distintos modelos, cada uno con su propio desempeño y tamaño. Para este caso, se utilizará el modelo medium debido a su equilibrio entre desempeño y velocidad. Se especifica la ruta del archivo de audio a transcribir y se realiza la ejecución del proceso.

Resultados del transcript

Una vez finalizado el proceso, los resultados se guardarán en una variable llamada "resolve". Esta variable contiene el transcript del audio, incluyendo el texto y el lenguaje detectado automáticamente. Además, se proporcionan otros datos como el ID, que indica la posición en el diccionario de resultados, y los segmentos de tiempo en los que se divide la transcripción.

Manipulación de datos con Pandas

Para una manipulación más avanzada de los datos transcritos, se puede utilizar la biblioteca de Python llamada Pandas. Es posible convertir los resultados en un archivo de Pandas DataFrame, lo que facilita su análisis y utilización en diferentes aplicaciones.

Creación de subtítulos con Whisper

Además de la transcripción, Whisper también cuenta con utilidades para la creación de subtítulos. Estas utilidades, disponibles en el repositorio de Whisper, permiten generar subtítulos en diferentes formatos, como SRT, BTT, y VTT. Estos subtítulos pueden ser utilizados para subtitular cualquier video de manera sencilla y rápida.

Utilidades adicionales de Whisper

Whisper ofrece una variedad de utilidades adicionales que facilitan el manejo de datos transcritos. En el repositorio de Whisper se encuentran disponibles estas utilidades, las cuales permiten realizar diferentes tareas, como filtrar resultados, agregar información adicional y exportar los datos a diferentes formatos.

Conclusiones

En conclusión, Whisper se presenta como un modelo de inteligencia artificial altamente efectivo y versátil para la transcripción de audios y videos. Su entrenamiento exhaustivo y su arquitectura basada en Transformers garantizan resultados precisos y confiables en diferentes idiomas. Además, su integración con Pandas y las utilidades adicionales ofrecen una amplia variedad de opciones para el manejo y aprovechamiento de los datos transcritos.

FAQs:

1. ¿Qué es Whisper?

   • Whisper es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por el equipo de Open Capaz, que se encarga de realizar la transcripción de audios y videos en diferentes lenguajes.

2. ¿Cómo se entrena el modelo de Whisper?

   • Whisper ha sido entrenado con más de 680 mil horas de distintos audios en diferentes idiomas, lo cual garantiza su alto nivel de precisión en la transcripción.

3. ¿Es necesario utilizar una Notebook de Google Colab para utilizar Whisper?

   • Sí, es recomendable utilizar una Notebook de Google Colab para aprovechar al máximo las funcionalidades de Whisper y facilitar su ejecución.

4. ¿Qué utilidades adicionales ofrece Whisper?

   • Whisper ofrece utilidades adicionales para la manipulación de los datos transcritos, como filtrar resultados, agregar información adicional y exportar los datos en diferentes formatos.

5. ¿Qué formatos de subtítulos se pueden generar con Whisper?

   • Con Whisper, se pueden generar subtítulos en formatos SRT, BTT y VTT, los cuales son ampliamente utilizados en la subtitulación de videos.