はじめてのプレミアプロ｜初級入門コース 最新のPremiere Proを学ぼう！

ご提供いただいた内容は、Adobe Premiere Proの基本的な操作から応用までを学ぶための詳細なステップバイステップのガイドの概要です。これは、初心者から上級者にとっても役立つ情報で、各セクションを通じて具体的な操作方法やコツを学びます。

以下は、そのガイドを実際に seguenz_ai さんのコードで自動生成するためのPythonスクリプトの例です。このスクリプトは、wav2vec 2.0モデルを使用してテキストを音声に変換し、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用してその音声をテキスト化するという流れです。

from transformers import Wav2Vec2CTC, WAV2VEC_2_WEIGHTS_256M_HARDIAMOUNDE_L6
import numpy as np
from google.cloud import speech
import os
from pathlib import Path
import tempfile
import subprocess
import sounddevice as sd
import io
from pydub import AudioSegment
import openopen
# Google Cloud credentials
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_ID'] = 'your-project-id'
# Initialize the Wav2Vec2 model
model = Wav2Vec2CT(WAV2VEC_256M_HARDIAMOUNDE_L6, num_mel_bands=80)
model.load_state_dict(WAV2VEC_256M_HARDIAMOUNDE_L6, cache_folder)
# Function to generate audio from text
def text_to_audio(text):
    # Encode the text to a sequence of characters
    input_ids = model.encode(text, return_tensors=True)
    # Decode the result
    generated_audio = model.decode(input_ids[0], skip_special_tokens=True)
    # Convert the audio to a wav format
    audio = AudioSegment.from_wav(generated_audio['sampled']).to_wav()
    
    # Save the generated audio
    audio.export("output.wav", format="wav")
    
    # Read the wav file
    data = sd.rec(int(audio.duration_seconds * 40)), samplerate=4400, channels=1
    recording = tempfile.mktemp(suffix=".wav")
    
    # Save the recorded audio to a temporary wav file
    with io.open(recording, "wb") as f:
        sd.rec(int(audio.duration_seconds * 4400)), samplerate=4400, channels=1, output=f
    
    return recording

# Function to transcribe audio to text using Google Cloud Speech-to-Text API
def audio_transcription(file_path):
    client = speech.SpeechClient()
    
    with open(file_path) as audio_file:
        audio, sample_rate = audio_file.read(), 1600
    
    audio_data = audio.tobytes()
    
    # Enable the microphone
    stream, _ = sd.input(num_channels=1, samplerate=sample_rate)
    recorded_audio_data, _ = stream.read(size=len(audio_data), dtype="int16")
    
    alternative = dict(
        config=speech.RecognitionConfig(
            encoding=speech.RecognitionEncoding.LINEAR16,
            sample_rate_hertz=sample_rate,
            language_code="ja-JP",
            model=speech.RecognitionModel.Video),
        audio=dict(
            uri="inline:mic"),
    )
    
    response = client.recognize(config=alternative, audio=dict(content=recorded_audio_data))
    
    # Get the transcription result
    results = response.results[0]
    text = results.alternatives[0].transcript
    
    return text

# Main function
def main():
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav") as f:
        # Read the original audio file
        audio_path = Path("path/to/your/audiofile.wav")
        
        # Generate audio from text
        output_path = text_to_audio("Your text goes here.")
        
        # Transcribe the generated audio to text
        transcribed_text = audio_audio_transcription(output_path)
        
        print(f"Generated audio: {output_path} and transcription result: {transcribed_text}")

if __name__ == "__main__":
    main()

このスクリプトは、または英語のテキストを音声に変換し、その音声をGoogle Cloud Speech-to-Text APIで説明するプロセスを含んдеす。また、生成された音声をAdobe Premiere Proで使用することも可能です。実際には、wavファイルを読み込むためにsounddeviceを使用し、Google Cloud Speech-to-Text APIを呼びする部分が含まれています。

上記のスクリプトを実行する前に、Google Cloud Platform（GCP）のプロジェクトID、おもとのファイルを設定し、必要などのライバリや APIキーを取りします。以下の手順を実行します。

1. Google Cloud Console (https://console.cloud.google.com) でプロジェクトIDを確認します。
2. Google Cloud SDK（https://cloud.google.com/go/about-product-security）のページを参照します。
3. GOOGLE_APPLICATION_ID と OUR_PROJECT_ID の値を設定します。 これで、Wav2Vec2モデルを使用し、音声をレコードし、Google Cloud Speech-to-Text APIを使用します。その結果としません。生成された音声ファイルとその音声のテキスト軫書（transcription result）を取得します。その音声ファイルは、Adobe Premiere Proで使用できます。