Video Transcript Method

视频文字稿提取方法

核心理念

视频的核心信息通常在语音中。文字稿提取的本质是从视频载体中剥离语音信息并结构化——先判断语音是否承载核心信息，再选择最高效的提取路径（CC字幕优先，Whisper兜底），最后按语义逻辑分段整理为可阅读的结构化文档。

CC字幕是UP主精心校对的，准确率接近100%；Whisper语音识别准确率约85-95%。有CC字幕时绝对优先用字幕，无字幕时才走Whisper。

适用范围广泛。 任何有语音的在线视频（B站、YouTube、抖音、播客、会议录像）都可以用本方法提取文字稿。

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提取三步法

第一步：视频源定位与字幕检测

1. 解析视频URL：识别平台（B站/YouTube/抖音/其他）、提取视频ID
2. 获取元信息：标题、作者、播放量、发布时间、时长
3. 检测CC字幕：查询是否有可用字幕（yt-dlp --list-subs）
   • 有中文字幕（zh-Hans/zh）→ 直接下载字幕，跳过Whisper
   • 无字幕（danmaku是弹幕，不算字幕）→ 进入第二步

第二步：音频提取与语音识别

1. 下载音频轨：yt-dlp -f "bestaudio" --extract-audio --audio-format mp3
   • 音频轨一般不受画质/会员限制
   • SSL证书问题：设置 ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2. Whisper语音识别（仅在无CC字幕时执行）：

默认使用medium模型；FP16不支持时自动降级FP32。

第三步：语义分段与要点提炼

1. 去噪：去除重复内容、语气词、无意义段落
2. 语义分段：按内容逻辑分段（非固定时长），每段有独立主题
3. 章节标注：为每段生成章节标题和时间范围
4. 要点提炼：提取核心观点，整理为要点表格
5. 金句提取：提取原文中的关键金句
6. 格式化输出：生成.txt（微信兼容）或.md文件

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验证清单

提取完成后逐项验证，五项全部通过才算完成：

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领域要求清单

T0-01 视频源定位

• 必选组件: 视频URL、平台识别（B站/YouTube/抖音/其他）、BV号/视频ID
• 可选组件: 视频标题、UP主/作者、播放量、发布时间、时长
• 组装顺序: URL解析→平台识别→视频ID提取→元信息获取→信息确认
• 约束: URL格式必须合法；平台必须被yt-dlp支持
• 格式: 结构化信息块（Markdown）

T0-02 CC字幕检测与提取

• 必选组件: 字幕可用性判定（是/否）、字幕语言、字幕格式
• 可选组件: 字幕文件内容
• 组装顺序: 字幕列表查询→可用语言判定→中文字幕优先→字幕下载→格式转换
• 约束: danmaku弹幕不算字幕；未登录时可能无法获取CC字幕
• 格式: SRT/JSON字幕文件或直接文本

T0-03 音频提取

• 必选组件: 音频文件（mp3格式）、音频时长、文件大小
• 可选组件: 音频质量、采样率
• 组装顺序: 音频轨选择→下载→格式转换→文件验证
• 约束: 音频轨不受画质限制；SSL问题需绕过；下载失败时重试1次
• 格式: mp3文件

T0-04 语音识别转录

• 必选组件: 转录文本（带时间戳）、识别语言、模型选择
• 可选组件: 识别置信度
• 组装顺序: 模型选择→音频输入→转录执行→时间戳对齐→结果输出
• 约束: 默认使用medium模型；长视频分段处理
• 格式: 带时间戳的文本

T0-05 语义分段与整理

• 必选组件: 分段后文字稿（按内容逻辑分段）、章节标题、每段时间范围
• 可选组件: 关键词标注
• 组装顺序: 原始转录→去噪→语义分段→章节标题标注→时间范围对齐
• 约束: 分段基于语义而非固定时长；每段应有独立主题；时间范围必须连续覆盖
• 格式: 结构化Markdown

T0-06 要点提炼与输出

• 必选组件: 要点总结表格（方法/要点+核心思路+具体操作）、金句提取、输出文件
• 可选组件: 延伸阅读建议
• 组装顺序: 全文通读→核心观点提取→要点表格生成→金句提取→格式化输出→文件保存
• 约束: 要点必须忠实原文，不可曲解；金句必须是原文原话
• 格式: .txt（微信兼容）或 .md

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领域范本

TF-01 文字稿提取范本

对应任务: T0-01 ~ T0-06

适用场景: 任何在线视频需要提取为结构化文字稿

提取范本:

## 文字稿提取记录

### Step 1：视频源定位（T0-01）

**视频URL**：________
**平台**：________（B站/YouTube/抖音/________）
**视频ID**：________

| 字段 | 值 |
|------|-----|
| 标题 | ________ |
| 作者 | ________ |
| 播放量 | ________ |
| 发布时间 | ________ |
| 时长 | ________ |

### Step 2：字幕检测（T0-02）

**CC字幕可用**：⬜是 / ⬜否
**字幕语言**：________
**提取路径**：⬜CC字幕直接提取 / ⬜Whisper语音识别

### Step 3：音频提取与识别（T0-03/T0-04）

**音频文件**：________
**识别模型**：________（tiny/base/small/medium/large）

### Step 4：语义分段（T0-05）

| 章节 | 时间范围 | 主题 | 核心内容 |
|------|---------|------|---------|
| ________ | [00:00-03:15] | ________ | ________ |
| ________ | [03:15-08:42] | ________ | ________ |
| ... | ... | ... | ... |

### Step 5：要点提炼（T0-06）

| 方法/要点 | 核心思路 | 具体操作 |
|-----------|---------|---------|
| ________ | ________ | ________ |
| ________ | ________ | ________ |

**金句**: "________"

**输出文件**：________（.txt/.md）

范本要点:

• 有CC字幕绝对优先，无字幕才走Whisper
• 语义分段按内容逻辑而非固定时长
• 要点必须忠实原文，金句必须是原话
• 验证五项必须全部通过
• ________ 为待用户提供的内容，不可AI编造

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工具链

音频下载（yt-dlp）

yt-dlp -f "bestaudio" --extract-audio --audio-format mp3 -o "/audio.%(ext)s" "<视频URL>"

CC字幕检测

yt-dlp --list-subs "<视频URL>"

元信息获取

通过WebFetch获取视频标题、作者、播放量等元信息。

语音识别（Whisper）

使用scripts/transcribe.py执行Whisper语音识别。

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使用规则

1. 判断是否值得提取：检查视频语音是否承载核心信息
2. 按三步执行：视频源定位→音频提取与识别→语义分段与提炼
3. 产出交付：按领域要求清单逐项填充，或按TF-01范本结构替换实际内容
4. 用户主权：AI产出的文字稿是起点，用户对分段、要点、金句有调整权

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事实纪律

1. 视频平台支持范围必须基于yt-dlp实际能力，不得夸大
2. Whisper识别准确率标注为"参考范围"，实际效果取决于音频质量
3. 涉及版权的内容提取必须提醒用户注意版权合规
4. 要点提炼必须基于实际转录内容，不可凭空编造