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Cantieri o(pml)erosi #ltis13 bis – toes = 5*shoulders

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Dunque, come descritto in Cantieri o(pml)erosi – #ltis13, con i pochi cambiamenti ripetuti al primo file OPML che Andreas ci aveva dato, ho ottenuto la base della  pagina  ltis13-blog. Poi ci ho aggeggiato un po’, per aver i commenti di un dato blog direttamente sotto i suoi post.

Però se quella prima parte – cioè l’ottenere una pagina Wikispaces  con un lettore di feed per ogni feed descritto nel file OPML –  è semplice, quando ci sono tanti feed, questo significa lo stesso tanti copia-incolla noiosi.

Allora ho scritto a Adam Frey, creatore di Wikispaces, per chiedergli se non sarebbe possibile aggiungere un widget all’editore di pagina che facesse questa trasformazione  automaticamente per tutto un file OPML. Mi ha risposto:

It’s a cool idea. I’ll get it on our feature request list. To be fair, with the amount of stuff we have to do after this release it’s unlikely to be something we get to soon.
Maybe some sort of script to turn OPLM into Wikitext might be a good option in the meantime. Wouldn’t be hard I wouldn’t think.

Ottimo suggerimento, quello dello script. In effetti è da tempo che ne vorrei un altro,  per trasformare i file .txt delle etichette  Audacity  in un file .sbv di sottotitoli: anche lì, i due file fanno la stessa cosa: aggiungono indicazioni temporali a un pezzo di trascrizione per sincronizzarlo con l’audio/il video, quindi la traduzione dall’uno all’altro deve essere automatizzabile.

Solo che non so nemmeno da dove né con che cosa incominciare per fare uno script.

Però mi sono ricordata la pagina acli / Coursera-subtitles  di Ambrose Li su github.com. Finora ne avevo solo letto la parte discorsiva dove descrive i casini causati dai sottotitoli prodotti automaticamente tramite riconoscimento vocale  che Coursera aggiungeva ai video dei corsi nel suo “team” della piattaforma di sottotitolazione collaborativa  Universal Subtitles. Poi un anno fa Universal Subtitles è stata ribattezzata Amara, poi  il 1° marzo di quest’anno Coursera ha anunciato che stava sostituendo Amara con un tool interno, che ancora non si è visto, ma questa è un’altra storia.

In quella pagina acli / Coursera-subtitles, Ambrose ha anche una cartella intitolata “scripts“, allora adesso l’ho aperta. Lì c’è file reformat-extracted-text.py che serve a riformattare quei sottotitoli automatici di cui sopra. Non ci ho capito quasi niente, salvo che contiene una serie di comandi condizionali per fare trasformazioni come da nome del file, e dall’estensione .py, che è scritto in python.

Allora ho cercato un tutorial di python per principianti. Ne offrono uno i Computer Science Circles dell’università di Waterloo (Canada, non Belgio), che rimanda chi non ha alcuna esperienza di programmazione a un altro tutorial ancora più basilare: proprio per me. Ho già fatto il modulo “0: Hello!” (sbagliando il primo esercizio: avevo scritto Print invece di print) e sto complettando “1: Variables” . Lì c’è un esercizio intitolato Heads, Shoulders, Knees and Toes, come la canzoncina per bambini: scrivere un pezzo di codice per contare le teste, le spalle, le ginocchia e le dita dei piedi ad una festa, definendo 4 variabili: una chiamata heads, una chiamata shoulders, una chiamata knees, e una chiamata toes.

Allora ho scritto
heads = 1*people
shoulders = 2*people
knees = 1*shoulders
toes = 5*shoulders

perché mi faceva ridere definire il numero delle dita dei piedi come 5 volte il numero delle spalle, poi ho cliccato  “Run program” e il tutorial ha detto che era giusto. Va bene pure definire il numero di dita dei piedi come 10*people, meno male.

Il modulo che mi tenta davvero è “6: If”, ma meglio non correre.

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Author: Claude Almansi

Freelance translator and subtitler, former teacher, human rights advocate - hence my interest in accessibility.

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