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请根据以下项目需求编写 音频提取和转录文字的脚本
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项目目的:
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项目目的:
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- 解析提供的视频文件,提取音频,转录成文字,利用AI分析文字及视频内容,总结归纳视频内容。生成脑图或其他格式文档。
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- 解析提供的视频文件,提取音频,转录成文字,利用AI分析文字及视频内容,总结归纳视频内容。生成脑图或其他格式文档。
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- 执行相应命令时自动跳过已处理的文件,支持中断后重新运行继续,如 a.mp4已经标记提取了音频生成了a.mp3, 则提取音频操作不再执行此文件。
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- 执行相应命令时自动跳过已处理的文件,支持中断后重新运行继续,如 a.mp4已经标记提取了音频生成了a.mp3, 则提取音频操作不再执行此文件。
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3. 在分析阶段如果视频文件过大,可先切分成更小尺寸的视频进行后续处理,manifest文件需要记录切分后的视频文件名
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3. 在分析阶段如果视频文件过大,可先切分成更小尺寸的视频进行后续处理,manifest文件需要记录切分后的视频文件名
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4. FFmpeg 音频提取
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4. FFmpeg 音频提取
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- 将本地 .mp4 送入 FFmpeg,执行相应的命令提取音频轨道
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- 将本地 .mp4 送入 FFmpeg,执行相应的命令提取音频轨道,默认在当前ubuntu机器上已经安装了ffmpeg 命令集
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- 转码参数:MP3 格式,64k 比特率,22050Hz 采样率,单声道(主要针对语音课程优化,体积小)
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- 转码参数:MP3 格式,64k 比特率,22050Hz 采样率,单声道(主要针对语音课程优化,体积小)
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- 不落地中间文件,pipe 直写输出
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- 不落地中间文件,pipe 直写输出
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5. 保存mp3文件,和原文件名保持一致如原始视频文件为 test1.mp4, 则提取音频后的音频文件名为test1.mp3
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5. 保存mp3文件,和原文件名保持一致如原始视频文件为 test1.mp4, 则提取音频后的音频文件名为test1.mp3
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- 执行相应命令时自动跳过已处理的文件,支持中断后重新运行继续,如 a.mp3已经标记已经转录了文字 生成了a.txt, 则转录文字操作不再执行此文件。
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- 执行相应命令时自动跳过已处理的文件,支持中断后重新运行继续,如 a.mp3已经标记已经转录了文字 生成了a.txt, 则转录文字操作不再执行此文件。
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3. 在分析阶段如果预估通过mp3生成的txt文件过大,可先切分成更小尺寸的MP3进行后续处理,manifest文件需要记录切分后的音频文件名
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3. 在分析阶段如果预估通过mp3生成的txt文件过大,可先切分成更小尺寸的MP3进行后续处理,manifest文件需要记录切分后的音频文件名
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- 显示文件大小、进度计数(当前/总数)、最终成功/失败统计,可重新执行未成功的音频转录
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- 显示文件大小、进度计数(当前/总数)、最终成功/失败统计,可重新执行未成功的音频转录
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- 转录音频用openai-whisper命令,默认在当前系统已经安装了whisper命令行
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## 内容归纳整理
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## 内容归纳整理
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- 待定
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- 待定
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请分析extract_audio.py 和transcribe_audio.py 这两个脚本,并用这两个脚本进行全面的测试。
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我已经准备了一个测试视频文件: /Users/weishen/MyFiles/03-SU软件的优化设置.mp4
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/mnt/d/temp/03-SU软件的优化设置.mp4
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请用这个视频文件进行测试 提取音频, 转录文字。
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所有测试通过之后,请写一份详细的文档README.md来说明这两个脚本的使用方法。
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我想修改openai-whisper的输入参数,可以让我自定义:
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1. 语言: zh/en 这样可以提高转录文字的精度
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2. 模型选择 ,现在默认时tiny, 速度快但精度低, 我希望可以提供 tiny/base/small/medium这几种,请预先下载好模型。在必要时可以根据参数来调取。
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3. 请分别测试用不同的模型提取文字生成不同的txt,我来进行比较看哪个精度高
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4. 脚本修改完成后,根据修改同时更新README.md
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#transcode #music #readme #document #guide #mp3 #wav #flac #ffmpeg #cue
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# `transcode_music.py` 使用手册
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# `transcode_music.py` 使用手册
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批量将无损音乐(FLAC / WAV / DSF / DFF / APE)转码为 MP3 320k CBR 的 Python 脚本,支持断点续跑、错误恢复、CUE 整轨检测、DSD 转码。
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批量将无损音乐(FLAC / WAV / DSF / DFF / APE)转码为 MP3 320k CBR 的 Python 脚本,支持断点续跑、错误恢复、CUE 整轨检测、DSD 转码。
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knowledgebase/DeepSeek Harness 远程访问配置.md
Normal file
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knowledgebase/DeepSeek Harness 远程访问配置.md
Normal file
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#deepseek #dsh #deepseek-harness #web #profile #remote-access #Configuration
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## 1. 配置局域网或公网访问
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修改配置文件:`~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml` 添加或修改为 host: '0.0.0.0' 和 port: 3080。
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``` YAML
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- id: webserver
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config:
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host: '0.0.0.0'
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port: 3080
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```
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**如何查看当前的生效配置?** 官方 CLI 文档提供了一个非常实用的命令,如果你想验证自己对 `cordis.patch.yml` 的修改是否正确被系统合并,可以运行:
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``` bash
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dsh --profile web --dump-config
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```
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这会在终端打印出合并所有 patch 补丁后的完整配置树,你可以直接在里面检查 `webserver` 节点下的 `host` 和 `port` 是否已经被成功改写为 `0.0.0.0` 和你想要的端口。
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## 2. 解决 crypto.randomUUID 报
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原因:浏览器在非安全上下文(非 127.0.0.1 的 HTTP 环境)下禁用了该 API。
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### 方法一:改用 SSH 端口转发(最推荐、最简单)
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无需修改服务器任何配置,直接通过 SSH 将服务器的 3080 端口映射到你本地电脑。 在你的**本地电脑**终端运行:
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Bash
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```
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ssh -N -L 3080:127.0.0.1:3080 用户名@你的服务器IP
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```
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建立连接后,在本地浏览器访问 `[http://127.0.0.1:3080](http://127.0.0.1:3080)`。由于使用的是 `127.0.0.1`,浏览器会开放 `crypto` 权限,工作区将恢复正常。
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### 方法二:强制浏览器信任该 IP(适合局域网测试)
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- 在浏览器地址栏输入并打开:
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- Chrome 浏览器: `chrome://flags/#unsafely-treat-insecure-origin-as-secure`
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- Edge 浏览器: `edge://flags/#unsafely-treat-insecure-origin-as-secure`
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- 找到 **Insecure origins treated as secure** 选项。
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- 在下方的文本框中输入你远程访问的完整地址,例如:`http://192.168.3.189:3080`(请替换为实际 IP 和端口)。
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- 将右侧的下拉菜单改为 **Enabled**。
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- 点击右下角的 **Relaunch** 重启浏览器。重启后,该地址下的 `crypto.randomUUID` 就能正常使用了。
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### 方法三:配置反向代理开启 HTTPS(适合长期/团队使用)
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如果你需要让多人通过外网稳定访问,最好的办法是不要让 DSH Web 直接暴露在 HTTP 环境,而是用 Nginx 或 Caddy 在它前面挡一层,并配置 SSL 证书。
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以 **Caddy**(最简单的反向代理工具)为例:
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1. 在服务器上安装 Caddy。
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2. 编写 `Caddyfile`:
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Plaintext
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你的域名.com {
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reverse_proxy 127.0.0.1:3080
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}
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3. 启动 Caddy,它会自动为你配置免费的 HTTPS 证书。通过 `[https://你的域名.com](https://你的域名.com)` 访问即可完美绕过该限制。
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