MCP Video Extraction Plus

🚀 MCP Video Extraction plus - 语音识别服务集成修改说明

本次修改将项目的语音识别服务进行了扩展，原本仅支持 Whisper（本地模型），现在支持三种方式，为用户提供了更多选择，增强了项目的实用性和灵活性。

🚀 快速开始

新增文件

核心 ASR 模块

修改的文件

1. src/mcp_video_service/services/video_service.py

主要改动：

• 添加 ASR 提供者配置支持（asr_provider）。
• 修改 __init__ 方法，支持从配置文件读取 ASR 提供者选择。
• 新增 _create_asr_instance() 方法，根据配置创建对应的 ASR 实例。
• 修改 extract_text() 方法，支持多种 ASR 提供者：
  • 如果选择 Whisper，使用本地模型。
  • 如果选择 JianYing 或 Bcut，调用在线 API。
• 添加导入语句，支持相对导入和绝对导入兼容。

配置参数：

self.config = {
    'asr': {
        'provider': 'whisper',  # 可选: whisper, jianying, bcut
        'use_cache': False,
        'need_word_time_stamp': False,
    },
    'jianying': {
        'start_time': 0,
        'end_time': 6000,
    },
    # ... 其他配置
}

2. config.yaml

新增配置项：

# ASR（自动语音识别）提供者配置
asr:
  provider: "whisper"  # 可选: whisper, jianying, bcut
  use_cache: false
  need_word_time_stamp: false

# JianYing (CapCut) 语音识别配置
jianying:
  start_time: 0      # 音频开始时间（毫秒）
  end_time: 6000     # 音频结束时间（毫秒）

# Bcut (B站剪辑) 语音识别配置
# 暂无特殊配置，使用默认值

💻 使用示例

基础用法

1. 使用 Whisper（本地模型，默认）

from mcp_video_service.services.video_service import VideoService

service = VideoService(config_path='config.yaml')
# config.yaml 中设置: asr.provider = "whisper"

text = await service.extract_text('audio.mp3')

2. 使用 JianYing（在线服务）

# 修改 config.yaml
# asr:
#   provider: "jianying"
#   use_cache: false
#   need_word_time_stamp: false
# jianying:
#   start_time: 0
#   end_time: 6000

service = VideoService(config_path='config.yaml')
text = await service.extract_text('audio.mp3')

3. 使用 Bcut（在线服务）

# 修改 config.yaml
# asr:
#   provider: "bcut"
#   use_cache: true
#   need_word_time_stamp: false

service = VideoService(config_path='config.yaml')
text = await service.extract_text('audio.mp3')

4. 通过环境变量配置

# 使用 JianYing
export ASR_PROVIDER=jianying
export ASR_USE_CACHE=false
export JIANYING_START_TIME=0
export JIANYING_END_TIME=6000

# 使用 Bcut
export ASR_PROVIDER=bcut
export ASR_USE_CACHE=true

🔧 技术细节

架构设计

类继承关系

BaseASR (抽象基类)
├── JianYingASR
├── BcutASR
└── VideoService (使用 Whisper 时直接调用 whisper.load_model)

BaseASR 的主要特性

• 统一接口：所有 ASR 实现都继承自 BaseASR。
• 缓存支持：通过 CRC32 校验和生成缓存键。
• 速率限制：内置速率限制机制，防止 API 过载。
• 进度回调：支持异步进度回调函数。
• 错误处理：统一的错误处理和日志记录。

数据结构

ASRDataSeg（分段数据）

@dataclass
class ASRDataSeg:
    text: str          # 分段文本
    start_time: float  # 开始时间（毫秒）
    end_time: float    # 结束时间（毫秒）

ASRData（完整数据）

@dataclass
class ASRData:
    text: str                    # 完整文本
    segments: List[ASRDataSeg]   # 分段列表

状态管理

ASR 任务的状态通过 ASRStatus 枚举管理：

导入兼容性

所有新增的 ASR 模块都支持相对导入和绝对导入的双重兼容：

# 相对导入（在包内使用）
from .asr_data import ASRDataSeg
from .base_asr import BaseASR

# 绝对导入（直接加载模块时使用）
from asr_data import ASRDataSeg
from base_asr import BaseASR

这确保了模块在不同的导入场景下都能正常工作。

📦 安装指南

新增依赖

• requests - 用于 HTTP 请求（JianYing 和 Bcut API）

现有依赖

• yt-dlp - 视频下载
• whisper - 本地语音识别（仅在使用 Whisper 时需要）
• pyyaml - 配置文件解析

环境变量支持

📚 详细文档

向后兼容性

本次修改完全向后兼容：

• 默认 ASR 提供者为 whisper，保持原有行为。
• 原有的 extract_text() 接口保持不变。
• 所有新增功能都是可选的。

测试验证

所有新增模块已通过以下验证：

• ✓ Python 语法检查
• ✓ 模块导入测试
• ✓ 类继承关系验证
• ✓ 配置文件解析测试

后续扩展

该架构支持轻松添加新的 ASR 提供者：

1. 创建新类继承 BaseASR。
2. 实现 _run() 和 _make_segments() 方法。
3. 在 VideoService._create_asr_instance() 中添加条件分支。
4. 在 config.yaml 中添加相应配置项。

📄 许可证

保持原项目许可证不变。