ffmpeg dan ffprobe - untuk processing audio/video
yt-dlp - untuk download dari YouTube
whisper - untuk transkripsi (opsional)
PowerShell - untuk TTS (Windows)
Instalasi dependensi Python:
pip install openai-whisper # untuk transkripsi*Menggunakan fungsi terstruktur*
*Error handling yang lebih baik*
*Path handling cross-platform (dengan catatan)*
*Beberapa filter kompleks mungkin perlu penyesuaian*
*Device detection untuk webcam/microphone lebih sederhana*
Untuk menjalankan:
python visualizer.pyAplikasi web ini menyediakan UI modern dengan semua fungsionalitas dari batch script asli, dengan beberapa fitur yang bekerja langsung di browser!
- Screen & Camera Recorder - Menggunakan MediaRecorder API
- TTS Speech Synthesizer - Menggunakan Web Speech API
- Settings Panel - Penyimpanan konfigurasi lokal
- UI/UX - Responsive design dengan animasi
- YouTube Download - Memerlukan yt-dlp di server
- Audio/Video Conversion - Memerlukan FFmpeg di server
- Whisper Transcription - Memerlukan OpenAI Whisper
- File Processing - Konversi format file
# Simpan sebagai visualizer.html dan buka dengan browser
start visualizer.htmlInstalasi Backend:
pip install flask flask-cors
python backend.py- Browser Support: Gunakan Chrome/Edge untuk Web Speech API
- HTTPS Required: Untuk camera/screen recording di beberapa browser
- Backend Required: Untuk full video processing features
- Storage: File disimpan di folder Downloads pengguna
Berikut adalah aplikasi web lengkap yang siap di-deploy ke web hosting (Python backend + HTML/CSS/JS frontend):
visualizer/
├── index.html # Frontend utama
├── style.css # Styling
├── script.js # Frontend logic
├── backend.py # Flask backend (Python)
├── requirements.txt # Dependencies
├── .htaccess # Apache config (opsional)
└── vercel.json # Untuk deploy ke Vercel
# Upload file via Web UI atau git
# Setup web app dengan Python 3.11
# Install dependencies: pip install -r requirements.txt
# Set WSGI configuration file# Connect GitHub repository
# Create new Web Service
# Build Command: pip install -r requirements.txt
# Start Command: gunicorn backend:app# Connect repository
# Railway会自动检测Python项目
# Add environment variables if needednpm install -g vercel
vercel deploy# Upload all files via FTP
# Setup Python App in cPanel
# Point to backend.py- FFmpeg Requirement: Pastikan hosting memiliki FFmpeg terinstall
- Storage: File temporary akan terhapus otomatis
- Rate Limiting: Tambahkan rate limiting untuk production
- Authentication: Tambahkan API key untuk keamanan
- Background Tasks: Gunakan Celery/Redis untuk processing lama
Aplikasi ini siap deploy ke berbagai platform hosting dengan full features!
