Summarizing Youtube Videos with OpenAI Whisper and GPT 3 Download - Summarizing Youtube Videos with OpenAI Whisper and GPT 3 -Quellcode-Download

Summarizing Youtube Videos with OpenAI Whisper and GPT 3

Anderer Quellcode

1.0.0

Herunterladen

YouTube Video Summarizer mit OpenAI Whisper und GPT

Mit diesem Python-Skript können Sie YouTube-Videos zusammenfassen, indem Sie Whisper von OpenAI für die Audiotranskription und GPT für die Erstellung prägnanter Videozusammenfassungen verwenden. Die Pipeline umfasst das Herunterladen des Audios eines YouTube-Videos, das Transkribieren mit Whisper und das anschließende Generieren einer Zusammenfassung mit GPT.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Python-Bibliotheken und einen OpenAI-API-Schlüssel verfügen:

Python (>=3.6)
whisper (für Audiotranskription)
openai -Bibliothek (für GPT)
pytube Bibliothek (zum Herunterladen von YouTube-Videos)

Sie sollten Ihren OpenAI-API-Schlüssel auch als Umgebungsvariable einrichten.

Skriptübersicht

1. YouTube-Video herunterladen

Das Skript beginnt mit dem Herunterladen des Audios von einem YouTube-Video. Es verwendet die pytube -Bibliothek, um das Video abzurufen, den Nur-Audio-Stream auszuwählen und ihn als Audiodatei zu speichern.

 youtube_video = YouTube ( YOUTUBE_VIDEO_URL )
streams = youtube_video . streams . filter ( only_audio = True )
# taking first object of lowest quality
stream = streams . first ()
stream . download ( filename = OUTPUT_AUDIO )

2. Audiotranskription mit Whisper

Als nächstes wird der Ton mit dem Whisper-Modell transkribiert. Die Whisper-Bibliothek wird verwendet, um das Whisper-Modell zu laden, das Audio zu transkribieren und das Transkript zu erhalten.

 model = whisper . load_model ( WHISPER_MODEL )
transcript = model . transcribe ( OUTPUT_AUDIO . as_posix ())
transcript = transcript [ 'text' ]
print ( f'Transcript generated: n { transcript } ' )

3. Zusammenfassung mit GPT

Anschließend generiert das Skript mithilfe von GPT eine prägnante Zusammenfassung des transkribierten Textes. Es bietet eine Systemaufforderung und eine Benutzeraufforderung, um GPT anzuweisen, eine aussagekräftige Zusammenfassung zu erstellen.

 model = whisper . load_model ( WHISPER_MODEL )
transcript = model . transcribe ( OUTPUT_AUDIO . as_posix ())
transcript = transcript [ 'text' ]
print ( f'Transcript generated: n { transcript } ' )    system_prompt = "I would like for you to assume the role of a Life Coach"
    user_prompt = f"""Generate a concise summary of the text below.
    Text: { transcript }
    
    Add a title to the summary.

    Make sure your summary has useful and true information about the main points of the topic.
    Begin with a short introduction explaining the topic. If you can, use bullet points to list important details,
    and finish your summary with a concluding sentence"""
    #
    print ( 'summarizing ... ' )
    response = openai . ChatCompletion . create (
        model = 'gpt-3.5-turbo-16k' ,
        messages = [
            { 'role' : 'system' , 'content' : system_prompt },
            { 'role' : 'user' , 'content' : user_prompt }
        ],
        max_tokens = 4096 ,
        temperature = 1
    )
    #
    summary = response [ 'choices' ][ 0 ][ 'message' ][ 'content' ]

Verwendung

Richten Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel als Umgebungsvariable ein.
Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken (Whisper, OpenAI, Pytube) mit Pip.
Ändern Sie das Skript, indem Sie OPENAI_API_KEY und YOUTUBE_VIDEO_URL durch Ihren OpenAI-API-Schlüssel und die URL des YouTube-Videos ersetzen, das Sie zusammenfassen möchten.
Führen Sie das Skript mit Python summary_youtube_videos.py aus.

Beispielverwendung

Für den YouTube-Podcast-Clip von Joe Rogan mit Dave Chappelle über „Hollywood ist kein echtes Leben, Berühmtheiten und Ruhm sind seltsam“. Es wurde die unten genannte Zusammenfassung erstellt

 '''
Title: The Realities of Fame and the Importance of Being True to Yourself

Summary:
This conversation revolves around the concept of fame and the misconceptions associated with it. The speaker emphasizes that despite the glitz and glamour of Hollywood, celebrities are just like normal people, and it is unrealistic to expect them to maintain a constant facade of perfection. The conversation also explores the speaker's personal journey of self-discovery and his desire to use his success for something more meaningful. The importance of forgiveness, both towards others and oneself, is highlighted. The speaker suggests that being of service to others can bring fulfillment and challenges the notion that fame should be pursued endlessly. The conversation concludes by discussing the distinction between fame and celebrity, and the importance of staying true to oneself amidst external scrutiny. The speaker admires the courage of the person he is speaking to for being relentlessly authentic in the public eye.

Introduction: This conversation delves into the realities of fame and the speaker's desire to go beyond the superficialities of success.

- Fame in Hollywood and the normalcy of celebrities

4. The treadmill of seeking more fame:
- Rejecting the pursuit of increasing celebrity status in the twilight of one's life
- Encouraging a focus on personal growth and meaningful experiences

5. Authenticity and self-discovery:
- Differentiating between fame as external circumstances and one's true self
- Acknowledging the courage required to maintain authenticity in the face of scrutiny

Conclusion: The conversation highlights the speaker's insights on fame, the importance of self-discovery, and the need to stay true to oneself in the public eye.
'''