Audacityで作成しているラベルトラックの情報を元に、音声のどこからどのような話題をしているかがわかるようなリストを作成しようとしています。何か効率の良い方...

❓ Prompt

Audacityで作成しているラベルトラックの情報を元に、音声のどこからどのような話題をしているかがわかるようなリストを作成しようとしています。何か効率の良い方法はありますか？

💬 Answer

Audacityで作成したラベルトラックの情報を元に、音声のどこでどのような話題が行われているかをリスト化する方法について、以下の手順が効率的であるかもしれません。

  1. ラベルトラックのエクスポート: Audacityで、ラベルトラックを選択し、[ラベル]>[ラベルのエクスポート]を選択して、ラベル情報をテキストファイルにエクスポートします。
  2. テキストファイルの編集: ラベル情報が含まれるテキストファイルを開き、必要に応じて編集します。たとえば、ラベルの名称や説明を変更したり、ラベル間の時間間隔を調整したりすることができます。
  3. テキストファイルの整形: テキストファイルを適切に整形して、リスト化しやすい形式に変換します。たとえば、ラベルの開始時間と終了時間を一緒に表示したり、カンマで区切ったり、タブで区切ったりすることができます。
  4. リストの作成: 整形されたテキストファイルをテキストエディタやスプレッドシートソフトウェアに貼り付けて、リストを作成します。各ラベルについて、開始時間、終了時間、ラベルの名前、説明などの情報を含めることができます。
  5. リストのフィルタリング: リストを必要に応じてフィルタリングして、特定の話題に関する情報のみを含めることができます。たとえば、ラベルの名前や説明に特定のキーワードが含まれている場合に限定することができます。

以上の手順を実行することで、Audacityで作成したラベルトラックの情報を元に、音声のどこでどのような話題が行われているかを効率的にリスト化することができます。

例えばこの作業でYouTubeのタイムコードのリストを作成する場合、処理を効率化するためのプログラムコードを書くとしたらどのようになりますか？言語はPython...

❓ Prompt

例えばこの作業でYouTubeのタイムコードのリストを作成する場合、処理を効率化するためのプログラムコードを書くとしたらどのようになりますか？言語はPythonでお願いします。

💬 Answer

以下は、PythonでYouTubeのタイムコードのリストを作成するサンプルコードです。このコードは、YouTube Data APIを使用して、指定されたYouTubeビデオの動画IDを取得し、それを元に、動画の説明文から特定のキーワードを検索し、対応するタイムコードとともにリストとして出力します。

import os
import google.auth
from googleapiclient.discovery import build

# Google API認証情報を取得
credentials, project_id = google.auth.default(scopes=['<https://www.googleapis.com/auth/youtube.force-ssl>'])

# YouTube Data APIクライアントを構築
youtube = build('youtube', 'v3', credentials=credentials)

# YouTubeビデオのURLまたはIDを指定
video_id = "VIDEO_ID_HERE"

# 動画の詳細情報を取得
video_response = youtube.videos().list(id=video_id, part='snippet').execute()

# 動画の説明文を取得
description = video_response['items'][0]['snippet']['description']

# 検索対象のキーワードを指定
keywords = ["KEYWORD1", "KEYWORD2", "KEYWORD3"]

# キーワードを含む部分文字列を検索し、それぞれの位置と対応するタイムコードを取得
timecodes = []
for keyword in keywords:
    start_index = 0
    while True:
        index = description.find(keyword, start_index)
        if index == -1:
            break
        timecode = convert_index_to_timecode(index, video_id)
        timecodes.append((timecode, keyword))
        start_index = index + 1

# タイムコードのリストを表示
for timecode, keyword in timecodes:
    print(f"{keyword}: {timecode}")

# インデックスをタイムコードに変換する関数
def convert_index_to_timecode(index, video_id):
    # 動画の詳細情報を取得
    video_response = youtube.videos().list(id=video_id, part='contentDetails').execute()

    # 動画の長さを取得
    duration = video_response['items'][0]['contentDetails']['duration']
    duration_seconds = convert_duration_to_seconds(duration)

    # インデックスを秒数に変換
    seconds = index / len(description) * duration_seconds

    # 秒数をタイムコードに変換
    minutes, seconds = divmod(seconds, 60)
    hours, minutes = divmod(minutes, 60)
    return f"{int(hours):02d}:{int(minutes):02d}:{int(seconds):02d}"

# 動画の長さを秒数に変換する関数
def convert_duration_to_seconds(duration):
    duration = duration.replace('PT', '').replace('S', '')
    if 'H' in duration:
        hours, minutes, seconds = duration.split('H')
        return int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + int(seconds)
    elif 'M' in duration:
        minutes, seconds = duration.split('M')
        return int(minutes) * 60 + int(seconds)
`

上記のコードでは、google-authとgoogle-api-python-clientライブラリを使用して、YouTube Data APIにアクセスし、指定されたYouTubeビデオの詳細情報を取得しています。その後、動画の説明文からキーワードを検索し、対応するタイムコードを取得しています。convert_index_to_timecode()関数では、動画の長さとキーワードの出現位置から、対応するタイムコードを算出しています。

注意点としては、このコードを実行するには、Google Cloud Platformでプロジェクトを作成し、YouTube Data APIを有効にする必要があります。また、APIキーを取得し、認証情報を設定する必要があります。これについては、Googleの公式ドキュメントを参照してください。