Transcription 本地视频转文字/免费开源

coffeebean...大约 4 分钟

1 插件简介

  • 插件ID: Transcription
  • 作者: djmango
  • 描述: 将本地的视频转化为文字
  • 仓库地址: djmango/obsidian-transcription

一句话介绍用途

Transcription是能够将本地视频转化为文字和大纲的插件。适合有保密需求的语音转换。


Transcription是能够将本地视频转化为文字和大纲的插件,可能需要一定的基础,因为需要安装 Whisper 的支持。非常高兴的是,他可以直接使用本地的 Whisper 环境,不需要使用 Whisper API

免费的转化

他有两种方式,云端和本地,都是免费的。

  • 第一是上传到- Swiftink.ioopen in new window - 免费、高质量、域感知语音转文本,
  • 第二是使用本地的Whisper 环境。免费

所以他是全免费的,只需要你在本地搭建一个Whisper 的环境即可,如果你不会的话。可以使用在线版的API,另一个插件可以完成这个。

Whisper 语言转文字-耳语 Whisper是一个能够将语音转化为文字的项目,来自OpenAI公司的技术API接口》。

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插件安装

插件安装

打开 obsidian → 设置 ⚙️ → 第三方插件 → 社区插件市场,搜索关键字安装

注意:你需要关闭第三方插件的安全模式,才能安装社区插件,建议关闭。

特点

插件使用

就两步,选则引擎并设置,笔记页面启动转化

设置Swiftink在线服务

这个会使用 Swiftink的在线服务,会上传视频,请注意。不过是免费的。

Transcription配置Swiftink .

  • 选择 Swiftink
  • 选择 sign in with Google用谷歌登录,或者 sign in the GitHub
  • enable timestamp,勾选这个就会允许插入时间戳

设置 Whisper ASR

这个是调用了本地的 Whisper ASR 环境,需要你先搭建一个本地的Whisper ASR环境。这个就不在这里展开了,另外开门讲解怎么搭建。其实使用 Docker 搭建,也非常的简单。

Transcription配置Whisper ASR .

  • 选择 Whisper ASR
  • 在 Whisper ASR URL 这里输入本地Whisper的服务地址,一般你没有修改的话,就是默认的,本地地址加上端口号。
http://localhost:9999

调用转化

调用非常简单,在任意一个笔记中,已经插入视频的。打开命令面板,输入命令。然后耐心等待就好了。

注意

Whisper 的转速速度和你所配置的模型有关系,模型越大准确度越高,然后时间越长。建议选择 tiny 或者 base模型就可以了。

如果是采用这两个模型的话,可能就是视频的1/10左右的时间会转化完毕。

Transcription: Transcribe all audio files in view

Transcription 启动转化 .

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贡献者: coffeebean
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