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• Evolution #3967 : Suivre les redirections http/https/proxy

  9 juillet 2017, par b b

  Je rebondis sur le commentaire de fil avec #3973.

• lavc/hevc Parse SEI_TYPE_MASTERING_DISPLAY_INFO and propagate content into the AVMast...

  21 janvier 2016, par Neil Birkbeck

  lavc/hevc Parse SEI_TYPE_MASTERING_DISPLAY_INFO and propagate content into the AVMasteringDisplayMetadata side data.
  Add support for parsing SEI_TYPE_MASTERING_DISPLAY_INFO and propagate contents into
  
  the AVMasteringDisplayMetadata side data. Primaries are ordered in RGB order and
  
  the values are converted to rationals ([0,1] for CEI 1931 Chroma coords,
  
  and cd/m^2 for luma).
  Signed-off-by : Neil Birkbeck <neil.birkbeck@gmail.com>
  
  Signed-off-by : Michael Niedermayer <michael@niedermayer.cc>
  

  • [DH] libavcodec/hevc.c
  • [DH] libavcodec/hevc.h
  • [DH] libavcodec/hevc_sei.c

• Start and end time of MoviePy's VideoClip not working

  21 mars 2024, par ernesto casco velazquez

  I'm trying to add captions to a video. The desired outcome is to show each word in the exact moment is being said.

  


  I have a method that gives me the accurate time start and end per each word :

  


  def get_words_per_time(audio_speech_file):
    model = whisper.load_model("base")
    transcribe = model.transcribe(
        audio=audio_speech_file, fp16=False, word_timestamps=True
    )
    segments = transcribe["segments"]
    words = []

    for seg in segments:
        for word in seg["words"]:
            words.append(
                {
                    "word": word["word"],
                    "start": word["start"],
                    "end": word["end"],
                    "prob": round(word["probability"], 4),
                }
            )
    return words


  


  Then I have a code that uses MoviePy to create TextClip and assing a given start and end time per pair of words (I know there are redundant statements, srry) :

  


  def generate_captions(
    words,
    font="Komika",
    fontsize=32,
    color="White",
    align="center",
    stroke_width=3,
    stroke_color="black",
):
    text_comp = []
    for i in track(range(0, len(words), 2), description="Creating captions..."):
        word1 = words[i]
        if i + 1 < len(words):
            word2 = words[i + 1]
        text_clip = TextClip(
            f"{word1['word']} {word2['word'] if i + 1 < len(words) else ''}",
            font=font,  # Change Font if not found
            fontsize=fontsize,
            color=color,
            align=align,
            method="caption",
            size=(660, None),
            stroke_width=stroke_width,
            stroke_color=stroke_color,
        )
        text_clip = text_clip.set_start(word1["start"])
        text_clip = text_clip.set_end(
            word2["end"] if i + 1 < len(words) else word1["end"]
        )
        text_comp.append(text_clip)
    return text_comp


  


  Finally, I concatenate the words into a single video :

  


  vid_clip = CompositeVideoClip(
    [vid_clip, concatenate_videoclips(text_comp).set_position(("center", 860))]
)


  


  The output is this, but you can clearly see the words are not flowing with the speech. They somehow move faster as if the start/end time did not matter. Here's the video

  


  The words with their respective start/end time, look like this :

  


  [
    {
        'word': 'This',
        'start': 0.0,
        'end': 0.22,
        'prob': 0.805
    },
    {
        'word': 'is',
        'start': 0.22,
        'end': 0.42,
        'prob': 0.9991
    },
    {
        'word': 'a',
        'start': 0.42,
        'end': 0.6,
        'prob': 0.999
    },
    {
        'word': 'test,
        ',
        'start': 0.6,
        'end': 1.04,
        'prob': 0.9939
    },
    {
        'word': 'to',
        'start': 1.18,
        'end': 1.3,
        'prob': 0.9847
    },
    {
        'word': 'show',
        'start': 1.3,
        'end': 1.54,
        'prob': 0.9971
    },
    {
        'word': 'words',
        'start': 1.54,
        'end': 1.9,
        'prob': 0.995
    },
    {
        'word': 'does',
        'start': 1.9,
        'end': 2.16,
        'prob': 0.997
    },
    {
        'word': 'not',
        'start': 2.16,
        'end': 2.4,
        'prob': 0.9978
    },
    {
        'word': 'appear.',
        'start': 2.4,
        'end': 2.82,
        'prob': 0.9984
    },
    {
        'word': 'At',
        'start': 3.46,
        'end': 3.6,
        'prob': 0.9793
    },
    {
        'word': 'their',
        'start': 3.6,
        'end': 3.8,
        'prob': 0.9984
    },
    {
        'word': 'proper',
        'start': 3.8,
        'end': 4.22,
        'prob': 0.9976
    },
    {
        'word': 'time.',
        'start': 4.22,
        'end': 4.72,
        'prob': 0.999
    },
    {
        'word': 'Thanks',
        'start': 5.04,
        'end': 5.4,
        'prob': 0.9662
    },
    {
        'word': 'for,
        ',
        'start': 5.4,
        'end': 5.66,
        'prob': 0.9941
    },
    {
        'word': 'watching.',
        'start': 5.94,
        'end': 6.36,
        'prob': 0.7701
    }
]


  


  What could be causing this ?