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。
在我制作视频的最初，如果讲的时候出现了磕绊，或者有些展示过程出现问题，我会停下来，然后重新录制 。因为那时候的我不懂得剪辑的意义，觉得所有视频都是「一条过」的产物。
后来我才明白过来：录制「一条过」的成本实在太高，实在有些打消我的主观能动性。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。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。
提到视频剪辑，一般用户可能会想到剪映，而相对专业的用户往往会想起 Final Cut Pro 或者 LumaFusion 等。这些工具都很好，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。
我是个懒人，在开始录制视频之前，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。
所以，我的剪辑目标是：剪掉素材中的错误、口癖和过长的停顿；至于 B roll 之类的素材，并不是必须要考虑的问题。
对我来说，剪映或 Final Cut Pro 等软件在处理这些问题上，难以给我有效的帮助。
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。它的原理其实非常简：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。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。
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。
Autocut 涉及的人工智能，主要指的是 Whisper ，它是 OpenAI 出品的一个模型，主要功能是将声音转写为文字。
本文内容聚焦在 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：
机理并不复杂，下面咱们来看一个实际的例子。
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。
我使用 iPhone 录制视频素材，将其 Airdrop 到电脑，文件名为 IMG_6764.mov。我把这段素材存放在名为 2022-11-14-software-pirate 的目录中。
然后执行以下命令：
autocu -d /Users/wsy/Movies/2022-11-14-software-pirate/这条命令可以让 Autocut 监控指定的文件夹。如果目录下有视频文件，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，你就可以快速在字幕文本中游走，把需要的内容摘取出来。剪片子从原本需要面对视频，就变成了面对文本。如果只看视频，可能需要反复观看某一片段，才会发现其中的错误；但如果换成文本，几乎一眼就可以看出需要修改的地方，效率自然提高很多。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。
不过，像这样一行接一行的修改标记，还是有些麻烦。这就是为什么我们要用到 Visual Studio Code，它拥有丰富的插件系统，可以帮助我们轻松批量给任务「调勾」。
你需要在 Visual Studio Code 中搜索并安装这个插件（Markdown Checkbox）：
安装完成之后，还需要进行一下简单设定，保持插件设置与下图一致即可：
在这个插件的帮助下，只需要选中文本中的若干行（只选一行当然也没问题），执行快捷键 Shift + cmd + Enter 即可完成勾选。
不过，大部分情况下，视频里需要保留的内容远比需要删除的多。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，然后全选文本，重新执行 Shift + cmd + Enter ，相当于进行一次反选。
注意修改完之后，一定不要忘记勾选该 Markdown 文件的第一行。这个标记是用来提示 Autocut 已经完成了内容筛选，可以进行剪辑了。
Autocut 剪辑完毕后会依照「原文件名_cut」的命名规则，生成一个新的视频文件，在这个案例中，新的文件名为IMG_6764_cut.mov 。
除此之外，Autocut 还会自动生成新的字幕文件，名为 IMG_6764_cut.srt。如此一来，剪辑好的视频和对应的字幕就一步到位了。不过 Whisper 对于中文识别的准确率还有待提升，你可能有必要在这里直接修改 srt 内容保证字幕更加精准。
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：
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。一来，这种方法省去了调用 ffmpeg 剪辑的时间；二来，如果发生错误吞字的情况，也可以在 Final Cut Pro 里面简单拖拽找回来。
关于这一点，已经有人给李沐老师提了建议：
我也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。
本文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。希望这款工具可以帮助到你。
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！
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