如何用人工智能帮你剪视频？

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痛点

制作视频已经好几年了，但是剪片子一直是让我比较头疼的事儿。
以前我一直搞不清楚，视频为什么需要剪辑。
曾经有一段儿，我是这么录视频的。如果讲的时候出现了磕绊，或者有些展示过程出现问题，我怎么办？
我干脆停下来，然后重新录制 。
别笑，这傻事儿我真干过。因为那时候我不懂得剪辑的意义，觉得所有视频都是「一条过」的产物。
但是后来我明白过来了这样好像太麻烦了。如果录一段视频成本太高，我也就懒得录制了。在经过若干轮次的迭代之后，我甚至已经用卡片法来录制视频 了，哈哈。
既然明白了剪辑的重要性，剪辑的工具也就引起了我的重视。毕竟它直接影响剪辑的效率。
提到视频剪辑，你会想到哪些应用呢？一般用户可能会想到剪映。苹果生态里面的专业用户往往会想起 Final Cut Pro 或者 LumaFusion 等。这些工具都很好，提供了很多功能。不过对于我来说，它们中的大部分功能，我其实都用不上。但是我真正需要的那些功能，它们提供得也不好。
举例来说，因为我主要录视频教程。所以剪辑的主要目标是这样的：
首先，剪掉其中错误的内容；中所周知，我是个懒人。自己录视频之前，一般只有一个提纲，甚至只有一个主题。所以讲的时候，很有可能中间进了一个死胡同，绕出来的时候前面的就都应该删掉。可是之前的问题在于整体录制完成，再去找这些比较麻烦；
其次，剪掉口癖（「这个」、「呃」之类）和过长的停顿（往往是我在思考下一句说啥），哈哈。
至于什么 B roll 之类的素材，想起来的时候加，没想起来就那样，哈哈。你看我最近这几期讲盗版历史的视频，基本上一条 B roll 都没有。
对我来说，Final Cut Pro 或者剪映在处理这些问题上，难以给我有效的帮助。
辅助

后来，我看到了立青推荐的 Recut ，试过之后，发现真的是剪视频的利器。它帮助我高效解决了第二个需求。
它的方法其实非常简单 —— 找到那些长时间声音低于某一阈值的片段，然后去掉它。这样句子之间更加连贯。



我一开始对「剪掉所有的无声片段」颇有些不以为然，因为我头疼的主要是处理口癖和中间去喝水的片段等。但是实际用起来，我发现这种情况出现的时候，前后一般也会有无声片段出现。所以我可以根据自动切分的片段长度，来找寻可能有问题的地方。很多时候，长时间流畅表达的部分中间一般都是没问题的。反之，反复出现无声片段，意味着这一部分在磕磕绊绊，点开一听，确实是可疑。这样一来，剪辑效率提高很多。



Recut 支持把剪掉无声片段之后的内容直接输出为视频文件，也可以把它输出为 Final Cut Pro 的 XML 项目文档。我还是觉得在 Final Cut Pro 里面进行精剪更为稳妥，这样如果切断的地方有需要的，还可以找补回来。
Recut 虽然好，但是还是没有解决我的另一个痛点 —— 剪掉不想呈现的那部分内容。
每次剪辑，我还是要在 Final Cut Pro 里面从头到尾听一遍。当然，我一般会用 L 快捷键，把播放开到二倍速，以显著提升效率。不过对于某些内容来说，可能听了半天，才发现前面的有问题，于是还得重新回过头去找出来剪掉。这样操作起来并不直观，效率明显还有提升空间。
看到这儿，你可能觉得我太贪心了 —— 工具都已经帮你到这份儿上了，还「要啥自行车儿」？
但是事实证明，工具确实还能进一步发挥作用。不过这次，就需要人工智能介入了。
我最近发现了一款有意思的视频剪辑工具，来自于李沐老师。李沐是亚马逊首席科学家，人工智能框架 Apache MXNet 作者之一。他在 B 站开设直播课程，教大家深度学习课程。



一个人工智能专家，按说应该很忙啊，哪儿有时间做做视频剪辑软件呢？其实也容易理解，因为他自己就要用。
在 B 站做视频，李沐老师也经常需要面临剪辑的问题。根据他自己的介绍，每段视频里需要剪掉的部分还不少。久而久之，对现在市面上的工具不满，所以干脆自己用人工智能做一个。
这个工具，叫做 Autocut ，对应的 Github 项目的地址在这里。



这种「一言不合就自己开发工具」的脾气，我特别欣赏。
智能

这里的人工智能，主要指的是 whisper ，它是 OpenAI 出的又一款模型。



它能干什么呢？就是听声音转写文字。
这里咱们聚焦在 Autocut ，所以关于 Whisper 的具体细节就不展开了。如果你感兴趣的话，少数派上面有一篇文章，对 whisper 做了比较详细的介绍。我觉得写得不错，推荐给你。
李沐老师创造的工具，是这样的工作原理：

• 首先，调用 whisper ，来生成字幕；
  
• 第二步，你可以在字幕里面，按照文字来挑选内容。只把有用的字幕保留下来，没用的删除；
  
• 然后，autocut 这款工具会依照保留的字幕内容，把对应的视频或者音频剪出来，形成单独的视频文件。
  

机理并不复杂，下面咱们来看一个实际的例子。
例子

这是我 前几天录制的一段视频，讲盗版软件为什么会没落了下去。

我用 iPhone 录制视频，然后 Airdrop 到了电脑里面，视频的名字叫做 IMG_6764.mov。我把它存到了一个目录里，起名叫做 2022-11-14-software-pirate 。
然后我执行以下命令：
autocut -d /Users/wsy/Movies/2022-11-14-software-pirate/解释一下，这里是让 autocut 监控指定的文件夹。如果里面有视频，就进行处理。如果相关的文件发生变动，也会激发 autocut 进行后续的操作。此处略过对视频的第一波处理，因为反正都是自动进行的。完成 whisper 的声音转录后，这个目录里就自动生成了 3 个文本文件。
一个是项目控制文件，autocut.md。



这个文件，主要用来合并多个视频。所以如果你目前只录制一段视频的话，暂时不用管它。
一个是字幕文件，IMG_6764.srt。



注意因为 autocut 默认使用的是 whisper 一个小型化模型（small）。这样处理的速度更快，但是识别率比起完整模型有妥协。你可以看到其中第一句「盗版」写成了「倒板」，第二句「莫韦」显然应该是「末尾」。不过这无伤大雅，不干扰咱们的后续识别就好。
另外一个文件，是与字幕对应的 Markdown 文件，IMG_6764.md。建议你使用 Visual Studio Code 打开。



左侧是 Markdown 原始信息，每一句字幕之前，都有一个选项框（checkbox）。一开始默认都是不勾选。如果你觉得哪一句的内容需要保留，只需要把 - [] 加上一个 x ，变成 - [x] 即可。
就像这样：



之后，你就可以快速在整个儿文本中游走，把需要的都摘取出来。剪片子从原本需要面对视频，就变成了面对文本。这样的好处是什么呢？我们从小接受语文的训练，看文本可以一目十行。这也是为什么有的人平时更喜欢看书而非教学视频，就是因为他们觉得这样的信息密度才足够高。
视频里面，你可能听了 3 分钟，才发现一部分内容讲错了，后面进行了重新讲述。但是这里，一眼就可以看出来。效率提高很多。
不过看到这里，你可能会觉得，一行行修改标记，太麻烦了啊！
这就是为什么我们要用到 Visual Studio Code 的原因。它有丰富的插件系统，可以帮助我们轻松批量给任务「调勾」。
插件

你需要安装这个插件（Markdown Checkbox）：



安装完了之后，你需要进行一下简单设定。因为要调整下面页面里的好几处，所以我截了个图出来，只需要保证你的设置跟这里一致就行。



有了这个插件，你就不需要一行行勾选了。只需要选中若干行（只选一行当然也没问题），执行快捷键 Shift + cmd + Enter 即可。



怎么样，方便多了吧？
不过有的小伙伴儿可能依然觉得麻烦。毕竟大部分情况下，一个视频里还是保留的内容更多啊。把保留的句子都一一选出来，听起来有点儿反直觉。其实也好办，你可以把所有需要删除的句子先选定，然后选择整个儿文件，重新执行 Shift + cmd + Enter ，相当于一次反选。
注意修改完之后，一定不要忘了把 Markdown 文件开头的一个勾儿打上。



这个勾儿是干什么的呢？是用来提示 autocut 说你已经把需要保留的内容选完了，可以开动剪辑了。
然后你会看到 autocut 又开始忙活。进度条走完的时候，会生成一个 IMG_6764_cut.mov 文件。这个新视频文件里的内容，就是根据你的需求定制裁切出来的。
另外 autocut 还会自动生成对应的字幕文件，叫做 IMG_6764_cut.srt。打开这个新的字幕看看，原先不需要的语句是不是已经都剪掉了？



剪辑好的视频和对应的字幕，一下就都有了。这个新的字幕很有必要。前面说了 whisper —— 尤其是它的 small 模型 —— 对于中文识别的准确率还是有待提升的，因此你可能有必要在这里直接修改 srt 内容保证字幕更加精准。
不过，我一般做视频都不加字幕，也就无所谓了，哈哈。
效果

Autocut 用人工智能做视频剪辑，效果怎么样呢？
我觉得不错。至少里面大段讲废了的内容，可以非常容易识别出来，并且批量去除掉，比人工看、听和剪的过程，要高效许多。
但是现在 autocut 还存在几个小问题：
首先是刚才已经提到的，有些语句识别不准确。如果只看文本，可能无法知晓原始的意义。这跟 whisper 选择的模型有关系。如果选择更大的模型最好有 GPU 支持。我使用 Macbook M1 只能调用 CPU 的功能，所以无法选择更大模型。我处理的办法是不知道是否保留的，先保留下来，后续再进行精剪；
其次是调用 ffmpeg 剪辑的时候耗费时间长度是个问题。如果内容较长，ffmpeg 剪辑起来需要用到比较长的时间。我觉得这个是可以改进的。之前我用过另一款轻量级剪辑工具叫做 losslesscut ，后台的支撑也是 ffmpeg ，不过它完全可以做到瞬间剪辑完毕。我觉得 ffmpeg 里的参数设定可能有问题，通过调整参数选项，也许也可以做到更快的剪辑；
第三是直接剪出来的视频，有时候会出现莫名其妙的吞字。虽然这种情况不普遍，不过万一出现的时候，也让人很不舒服。毕竟剪辑这个事情是剪下去容易，但是已经剪多了输出后就不好办了。
我觉得最好的解决办法，是让 autocut 可以像 recut 一样，直接选择生成 XML 项目文件，以便在 Final Cut Pro 或者其他视频剪辑工具里面再做精修。这样一来，无需 ffmpeg 实际剪辑，节省时间。而且即便错误吞字的地方，也可以在 Final Cut Pro 里面简单拖拽找回来。
这一点上，已经有人给李沐老师提了建议。



我在后面表示了自己对这个提议的支持。



希望这个功能可以早日实现。
小结

本文我给你介绍了李沐老师的人工智能剪辑工具 autocut 。通过 whisper 声音到文本转换，实现依照文字的高效剪辑。希望这款工具对于你剪视频能起到帮助。
你有没有其他好用的视频剪辑工具可以分享？欢迎留言，咱们共同进步。
祝剪辑愉快！
本文首发于少数派网站，原始链接在这里。
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柒柒捌捌

李沐老师做出来的autocut已经有优化版