ChatGPT无法直接处理视频音频，需通过预处理实现文字提取与总结：一、用FFmpeg提取并转码音频，再用Whisper转录后输入ChatGPT；二、借助Fireflies等平台自动解析后调用GPT摘要；三、用Python脚本本地串联moviepy、Whisper与OpenAI API完成端到端处理。
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如果您向ChatGPT上传一段视频文件，并期望其直接识别其中的音频内容、提取文字轨并生成总结，则会遇到功能限制。ChatGPT本身不具备原生的音视频解码、语音识别（ASR）或时间轴对齐能力，也无法直接读取视频容器中的音频流。以下是实现该目标的可行路径：
一、使用第三方语音转文字工具预处理音频
该方法通过将视频中的音频轨道分离并转换为文本，再将文本输入ChatGPT进行摘要。其核心在于绕过ChatGPT的媒体处理盲区，交由专业ASR服务完成语音识别环节。
1、使用FFmpeg从视频中提取无损音频：在命令行中执行 ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec copy audio.aac。
2、将音频文件转换为WAV格式以适配多数ASR接口：运行 ffmpeg -i audio.aac -ar 16000 -ac 1 audio.wav。
3、调用Whisper API或本地部署的Whisper模型进行转录：执行 whisper audio.wav --model medium --language zh --output_format txt。
4、将生成的纯文本内容复制粘贴至ChatGPT对话框，并输入指令如：“请基于以下文字轨内容，提炼出核心要点并分条陈述。”
二、借助支持视频上传的AI平台间接调用ChatGPT能力
部分集成平台在前端完成音视频解析后，将结构化文本结果传入后端大模型，从而模拟“ChatGPT听视频”的效果。用户实际操作中无需手动拆解流程，但需确认平台是否将转录结果完整传递给语言模型。
1、登录支持视频上传的AI协作平台（例如Fireflies.ai、Notta、Otter.ai）。
2、上传目标视频文件，等待平台自动完成语音识别与时间戳标注。
3、在平台内置编辑器中选中全部转录文本，点击“发送至总结助手”或类似按钮。
4、确认该平台后端调用的是GPT-4或兼容接口，并检查输出是否包含逻辑归类与语义压缩——若仅返回原文分段重排，则未触发真正摘要能力。
三、构建本地自动化流水线（需基础编程能力）
该方案适用于需批量处理视频、强调隐私控制或定制关键词过滤的场景。通过脚本串联开源工具链，全程离线运行，避免数据外传风险。
1、安装Python依赖库：运行 pip install moviepy openai-whisper torch torchaudio。
2、编写Python脚本，依次调用moviepy提取音频、whisper执行转录、正则清洗标点后截取前3000字符。
3、使用OpenAI SDK将清洗后的文本提交至gpt-3.5-turbo接口，system提示词设定为：“你是一个专业会议记录分析师，请忽略语气词和重复句式，仅保留决策项、责任人、时间节点三类信息。”
