Narrador Nimi

Este mod permitía que la IA de TTS (Text-to-speech) leyera el diálogo del narrador, que se extrae mediante el programa STT (Speech-to-text)

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Nimi Nightmare como el actor de voz de Narrador

Inspirado en Kasada, Wolfdua, Snk4211, Nolester, Xiaokui

Guión de STT:

Desde la unidad de importación de Google.colab

drive.mount('/content/drive')

!pip instalar git+https://github.com/openai/whisper.git

!sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

Desde la unidad de importación de Google.colab

drive.mount('/content/drive')

importar SO

importar shutil

hora de importación

Importar re

# Definir el directorio que contiene archivos .wav

audio_dir = "/content/drive/MyDrive/audios"

# Definir el directorio de salida en Google Drive

output_dir = "/content/drive/MyDrive/Narrator_Out_Large"

# Definir el directorio completado en Google Drive

completed_dir = "/content/drive/MyDrive/Completed/audios"

# Contador para archivos procesados

contador = 0

# Obtener el número total de archivos .wav

total_files = len([nombre para nombre en os.listdir(audio_dir) si nombre.endswith(".wav")])

# Función para reemplazar cualquier archivo o carpeta existente

def_replace_existing(ruta):

  Si OS.path.exists(ruta):

    Si OS.path.isfile(ruta):

      os.remove(ruta)

    en caso contrario:

      shutil.rmtree(ruta)

# Crear los directorios de salida y completados si no existen

Para dir en [output_dir, completed_dir]:

  Si no es OS.path.exists(dir):

    OS.Makedirs(dir)

# Compruebe si hay archivos .txt en el directorio de salida que tienen nombres similares a cualquier archivo .wav en el directorio de audio

Para el nombre de archivo en os.listdir(output_dir):

  Si filename.endswith(".txt"):

    wav_file = os.path.join(audio_dir, os.path.splitext(nombreArchivo)[0] + ".wav")

    Si OS.path.exists(wav_file):

      shutil.move(archivo_wav, directorio_completado)

# Compruebe si hay archivos .wav en el directorio completado que no tienen nombres similares a los archivos .txt en el directorio de salida

Para el nombre de archivo en os.listdir(completed_dir):

  Si filename.endswith(".wav"):

    txt_file = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(nombreArchivo)[0] + ".txt")

    Si no es OS.path.exists(txt_file):

      shutil.move(os.path.join(completed_dir, nombreArchivo), audio_dir)

# Iterar sobre todos los archivos del directorio

Para el nombre de archivo en os.listdir(audio_dir):

  Si filename.endswith(".wav"):

    # Ruta completa al archivo .wav

    wav_file = os.path.join(audio_dir, nombre de archivo)

    # Intentar transcribir el archivo hasta 5 veces

    Para intento en rango(5):

      Intenta:

        # Transcribir el archivo .wav

        !susurro "$wav_file" --modelo grande

        # Si la transcripción es exitosa, mueva el archivo .txt a Google Drive e imprima un número

        txt_file = "/content/" + os.path.splitext(nombreArchivo)[0] + ".txt"

        # Abrir el archivo de texto transcrito y leer su contenido

        Con open(txt_file, 'r') como archivo:

          datos = archivo.lectura()

        # Reemplazar múltiples "." con un solo "."

        datos = re.sub('\.+', '.', datos)

        # Reemplace los caracteres de nueva línea con un espacio para asegurarse de que el texto transcrito no contenga más de una línea

        data = data.replace('\n', ' ')

        # Escribir el contenido modificado de nuevo en el archivo

        Con open(txt_file, 'w') como archivo:

          archivo.escritura(datos)

        # Reemplazar cualquier archivo o carpeta existente

        replace_existing(os.path.join(output_dir, os.path.basename(txt_file))

        shutil.move(archivo_txt, directorio_salida)

        # Mover el archivo .wav al directorio completado

        shutil.move(archivo_wav, directorio_completado)

        # Imprimir el contador para las transcripciones exitosas junto con el nombre de archivo

        print(f"Número de archivo transcrito correctamente {counter + 1} - {filename}")

        print(f"Contenido transcrito: \n{data}")

        # Si tiene éxito, romper el bucle y pasar al siguiente archivo

        descanso

      Excepto como e:

        print(f"Error al intentar {attempt+1} para {filename}: {e}")

        # Espere un poco antes de intentarlo de nuevo

        Time.Sleep(5)

    # Incrementar el contador para los archivos procesados

    contador += 1

    # Imprimir el porcentaje de progreso

    print(f"Progreso: {round((counter / total_files) * 100, 2)}%")

print("[================== TRANSCRIPCIÓN COMPLETADA =================]")