video-copy-analyzer

# 视频文案分析工具 一站式视频内容提取与文案分析，支持 B站、YouTube、抖音 等平台。 ## 安装部署 ### 系统要求 - Python 3.9+ - FFmpeg（用于音视频处理） - 约 3GB 磁盘空间（FunASR 模型缓存） ### 一键安装 ```bash # 1. 基础工具 brew install ffmpeg # macOS pip install yt-dlp requests pysrt python-dotenv # 2. FunASR（核心 ASR 引擎，中文语音转录） pip install funasr modelscope torch torchaudio # 3. RapidOCR（烧录字幕识别，可选） pip install rapidocr-onnxruntime ``` ### ⚠️ FunASR 首次运行注意事项 FunASR 首次运行时会**自动下载约 2-3GB 模型文件**到 `~/.cache/modelscope/`： | 模型 | 大小 | 用途 | |------|------|------| | paraformer-zh | ~1.05GB | 中文语音识别（ASR） | | fsmn-vad | ~20MB | 语音活动检测（长音频分段） | | ct-punc | ~1GB | 标点恢复 | - **首次下载可能需要 1-5 分钟**（取决于网速），期间看起来像是卡住，请耐心等待 - 下载完成后会缓存到本地，后续运行秒级加载 - 如果下载失败，可手动从 ModelScope 下载模型放到 `~/.cache/modelscope/hub/models/iic/` 目录 ### 环境验证 ```bash # 验证所有依赖 python scripts/check_environment.py # 或手动检查关键组件 yt-dlp --version ffmpeg -version python -c "from funasr import AutoModel; print('FunASR OK')" python -c "from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR; print('RapidOCR OK')" ``` ## 首次使用设置 首次使用时，询问用户： > "请设置默认工作目录（用于保存下载的视频和分析报告）： > > A. 使用默认目录：`~/video-analysis/` > B. 每次手动指定目录 > C. 指定一个固定目录：[请输入路径]" 保存用户选择供后续使用。 --- ## 工作流程（5 阶段） > **重要：你必须严格按照以下 5 个阶段顺序执行，每个阶段完成后再进入下一个阶段。不要跳过任何阶段。** ### 阶段 1: 下载视频 **目标**：将用户提供的视频 URL 下载为本地 MP4 文件。 **执行步骤**： 1. 获取用户提供的视频 URL 和输出目录 2. 如果输出目录不存在，创建它：`mkdir -p <输出目录>` 3. **判断视频平台并选择下载方式**： #### 抖音视频（URL 包含 `douyin.com` 或 `v.douyin.com`） 使用专用下载脚本： ```bash python scripts/download_douyin.py "<抖音链接>" "<输出目录>/<文件名>.mp4" ``` 支持的链接格式：`...