videocut-install について
videocut-install は、動画編集と音声文字起こしの環境を準備するための導入ガイドです。依存関係と FFmpeg のインストール、FunASR と Whisper のモデル取得、環境確認の手順を説明します。
主な機能
- 01Python 依存関係と FFmpeg の一覧
- 02FunASR モデルの取得手順
- 03Whisper モデルの取得手順
- 04環境確認の手順
- 05よくある導入問題への対応
活用シーン
- 01音声認識環境の構築
- 02動画字幕の文字起こしツールの準備
- 03動画処理用 FFmpeg の導入
- 04依存関係やモデル取得の問題解決
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/videocut-installを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルREADME.md
詳細
プロジェクトの README より安装
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 | 口误识别 | pip install funasr |
| modelscope | 模型下载 | pip install modelscope |
| openai-whisper | 字幕生成 | pip install openai-whisper |
| ffmpeg | 视频剪辑 | brew install ffmpeg |
模型清单
FunASR 模型（口误识别用）
首次运行自动下载到 ~/.cache/modelscope/：
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| paraformer-zh | 953MB | 语音识别（带时间戳） |
| punc_ct | 1.1GB | 标点预测 |
| fsmn-vad | 4MB | 语音活动检测 |
| 小计 | ~2GB |
Whisper 模型（字幕生成用）
首次运行自动下载到 ~/.cache/whisper/：
| 模型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| large-v3 | 2.9GB | 字幕转录（质量最好） |
总计
约 5GB 模型文件
安装流程
1. 安装 Python 依赖
↓
2. 安装 FFmpeg
↓
3. 下载 FunASR 模型（口误识别）
↓
4. 下载 Whisper 模型（字幕生成）
↓
5. 验证环境
执行步骤
1. 安装 Python 依赖
pip install funasr modelscope openai-whisper
2. 安装 FFmpeg
# macOS
brew install ffmpeg
# Ubuntu
sudo apt install ffmpeg
# 验证
ffmpeg -version
3. 下载 FunASR 模型（约2GB）
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
)
print("FunASR 模型下载完成")
4. 下载 Whisper 模型（约3GB）
import whisper
model = whisper.load_model("large-v3")
print("Whisper 模型下载完成")
5. 验证环境
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(
model="paraformer-zh",
vad_model="fsmn-vad",
punc_model="ct-punc",
disable_update=True
)
# 测试转录（用任意音频/视频）
result = model.generate(input="test.mp4")
print("文本:", result[0]['text'][:50])
print("时间戳数量:", len(result[0]['timestamp']))
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 # 应该输出路径
Q3: funasr 导入报错
解决：检查 Python 版本（需要 3.8+）
python3 --version
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