Nesse módulo vamos mostrar como construir um vídeo usando o VEED e como criar um áudio em mp3 usando um script executado no GOOGLE COLAB.
Exemplo 16- Assista ao vídeo a seguir e faça o exemplo.
Elabore um roteiro de um vídeo sobre um assunto de sua especialidade. Produza o vídeo e publique no YOUTUBE.
Exemplo 17- Criando um arquivo mp3 a partir de um texto
Para essa atividade você deve criar uma chave API na conta da OPENAI. É preciso inserir 5 dólares de crédito. Você deverá executar o script mostrado a seguir no Google COLAB. Siga os passos mostrados a seguir.
A execução do script foi realizada no Google
Colab, ou Google Colaboratory. Para
coordenação dos agentes, utilizamos a biblioteca
da CrewAI com chaves APIs.
Uma API, ou "Application Programming
Interface" é um conjunto de protocolos que
permitem que diferentes sistemas ou programas
se comuniquem entre si. Uma maneira prática de
visualizar uma API é pensá-la como o menu de
um restaurante. O menu lista os pratos que
podem ser pedidos, sem revelar o processo de
preparo de cada prato.
O cliente faz um pedido, e o garçom (a API)
leva esse pedido para a cozinha (o servidor), que
o processa e devolve o prato desejado ao cliente.
A API da OpenAI pode ser obtida no link:
"https://platform.openai.com/docs/overview".
É preciso inserir créditos clicando sobre o
link "increase limit" ou “buy credits”, sendo o
valor mínimo de 5 dólares.
Após confirmar o pagamento, a transação é
aprovada, e os créditos são adicionados à conta.
Para acompanhar o consumo dos créditos, basta
voltar à plataforma, clicar no nome do projeto e
selecionar "organization overview". Na barra
lateral esquerda, selecionamos "usage", onde o
relatório de gastos é exibido.
No Google Colab criar novo notebook. Inserir o código e executar cada parte em separado.
Copiar e colar para o Google Colab:
SCRIPT 1 - TRADUZIR TEXTO PARA INGLÊS USANDO API OPENA AI
Copiar o código no CHATGPT e pedir para ele organizar para execução:
!pip install openai PyPDF2
executar.
from google.colab import files
print("Por favor, faça o upload do seu arquivo PDF.")
uploaded = files.upload()
for filename in uploaded.keys():
print(f"Arquivo '{filename}' carregado com sucesso!")
import os
from google.colab import userdata
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
import os
# Define o caminho do arquivo
api_key_path = "/content/APIOPENAI1.txt"
# Lê a chave do arquivo e remove espaços em branco extras
with open(api_key_path, 'r') as file:
api_key = file.read().strip()
# Define a chave da API como uma variável de ambiente
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = api_key
import openai
import PyPDF2
# Inicializa o cliente da OpenAI
client = openai.OpenAI()
# Função para extrair texto de um PDF
def extract_text_from_pdf(pdf_path):
with open(pdf_path, 'rb') as file:
reader = PyPDF2.PdfReader(file)
text = ""
for page in reader.pages:
text += page.extract_text() or ""
return text
# Função para traduzir o texto usando a API mais recente
def translate_text(text, target_language="pt"):
# Divide o texto em pedaços para evitar ultrapassar o limite de tokens do modelo
text_chunks = [text[i:i+3000] for i in range(0, len(text), 3000)]
translated_text = ""
for chunk in text_chunks:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": f"Traduza o seguinte texto para {target_language}."},
{"role": "user", "content": chunk}
]
)
translated_text += response.choices[0].message.content or ""
return translated_text
# Define o nome do arquivo PDF (certifique-se de que corresponde ao nome que você carregou)
pdf_path = "brics.pdf"
try:
# Extrai o texto do PDF
pdf_text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
# Traduz o texto para o português
translated_text = translate_text(pdf_text)
# Exibe o texto traduzido
print("\n--- Texto Traduzido ---\n")
print(translated_text)
# Salva o resultado em um arquivo de texto
output_filename = "arquivo_traduzido.txt"
with open(output_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(translated_text)
print(f"\nO texto traduzido foi salvo em '{output_filename}'.")
except FileNotFoundError:
print(f"Erro: O arquivo '{pdf_path}' não foi encontrado. Certifique-se de que o upload foi feito corretamente.")
except Exception as e:
print(f"Ocorreu um erro: {e}")
from google.colab import files
files.download("arquivo_traduzido.txt")
SCRIPT 2- Transformando texto em MP3 - ÁUDIO
Copiar o código e pedir para o ChatGPT organizar para execução no COLAB.
!pip install openai
import os
from google.colab import userdata
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
import os
# Define o caminho do arquivo
api_key_path = "/content/APIOPENAI1.txt"
# Lê a chave do arquivo e remove espaços em branco extras
with open(api_key_path, 'r') as file:
api_key = file.read().strip()
# Define a chave da API como uma variável de ambiente
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = api_key
# 1. Instalar a biblioteca da OpenAI
!pip install openai
import openai
import os
from google.colab import userdata
from pathlib import Path
# 2. Configurar a chave da API (será lida do userdata do Colab)
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
# 3. Definir o caminho do arquivo de texto e o nome do arquivo de áudio
nome_arquivo_texto = 'brics.txt'
nome_arquivo_audio = 'audio_brics.mp3'
# 4. Ler o conteúdo do arquivo de texto e confirmar
try:
with open(nome_arquivo_texto, 'r', encoding='utf-8') as file:
texto = file.read()
print(f"Arquivo '{nome_arquivo_texto}' lido com sucesso. O texto será convertido para áudio.")
except FileNotFoundError:
print(f"Erro: O arquivo '{nome_arquivo_texto}' não foi encontrado.")
print("Por favor, verifique se o arquivo está na raiz do Colab (no mesmo nível da pasta 'sample_data').")
exit()
# 5. Inicializar o cliente da OpenAI
client = openai.OpenAI()
# 6. Gerar o áudio usando a API
print("Gerando o áudio... Isso pode levar alguns segundos.")
# Split the text into chunks (paragraphs)
texto_chunks = texto.split('\n\n')
# Process each chunk and append to the audio file
with open(nome_arquivo_audio, 'wb') as f:
for chunk in texto_chunks:
if chunk.strip(): # Avoid processing empty chunks
response = client.audio.speech.create(
model="tts-1",
voice="alloy",
input=chunk.strip(),
)
f.write(response.content)
print(f"\nConcluído! O arquivo '{nome_arquivo_audio}' foi gerado e salvo na sua pasta de arquivos do Colab.")