| name | podcastcut-install |
| description | 环境准备。安装依赖、下载模型、验证环境。触发词:安装、环境准备、初始化、install videocut |
安装
首次使用前的环境准备
快速使用
用户: 安装环境
用户: 初始化
用户: 下载模型
依赖清单
| 依赖 | 用途 | 安装命令 |
|---|
| funasr | 转录 + 口误识别 | pip install funasr |
| modelscope | 模型下载 | pip install modelscope |
| ffmpeg | 视频剪辑 | brew install ffmpeg |
模型清单
FunASR 模型
首次运行自动下载到 ~/.cache/modelscope/:
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|
| paraformer-zh | 953MB | 语音识别(字符级时间戳) |
| punc_ct | 1.1GB | 标点预测(句子分割) |
| fsmn-vad | 4MB | 语音活动检测 |
| cam++ | ~100MB | 说话人分离 |
| 总计 | ~2.1GB | |
为什么统一用 FunASR?
| 阶段 | 功能 | 说明 |
|---|
| content(内容剪辑) | 转录 + 说话人分离 + 句子时间戳 | 一次调用 |
| transcribe(口误识别) | 转录 + 字符级时间戳 | 30s 分段 |
| subtitle(字幕生成) | 直接用转录结果 | |
- 中文识别准确率高(阿里优化)
- 内置说话人分离(cam++)
- 支持句子级和字符级时间戳
- 一套工具解决所有阶段
安装流程
1. 安装 Python 依赖
↓
2. 安装 FFmpeg
↓
3. 下载 FunASR 模型
↓
4. 验证环境
执行步骤
1. 安装 Python 依赖
pip install funasr modelscope
2. 安装 FFmpeg
brew install ffmpeg
sudo apt install ffmpeg
ffmpeg -version
3. 下载 FunASR 模型(约2.1GB)
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
spk_model="cam++",
)
print("FunASR 模型下载完成")
4. 验证环境
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
spk_model="cam++",
disable_update=True
)
result = model.generate(input="test.mp4", sentence_timestamp=True)
print("文本:", result[0]['text'][:50])
if 'sentence_info' in result[0]:
print("句子数:", len(result[0]['sentence_info']))
spk_ids = set(s.get('spk', 0) for s in result[0]['sentence_info'])
print("说话人数:", len(spk_ids))
print("✅ 环境就绪")
常见问题
Q1: 模型下载慢
解决:使用国内镜像或手动下载
Q2: ffmpeg 命令找不到
解决:确认已安装并添加到 PATH
which ffmpeg
Q3: funasr 导入报错
解决:检查 Python 版本(需要 3.8+)
python3 --version