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Python音频处理库pydub如何使用
栏目分类:其他教程    发布日期:2023-06-01    浏览次数:546次     收藏

本篇内容主要讲解“Python音频处理库pydub如何使用”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python音频处理库pydub如何使用”吧!

    1. 安装

    使用pip安装即可(还需安装ffmpeg依赖,建议使用conda命令安装,则不需要配置环境):

    pip install pydub

    2. 导入和读取音频文件

    from pydub import AudioSegment
    audio = AudioSegment.from_file("path/to/file")

    3. 播放音频

    from pydub.playback import play
    play(audio)

    4. 音频时长

    duration = audio.duration_seconds # 单位为秒

    5. 音频切割

    # 前10秒
    audio = audio[:10000]
    
    # 后10秒
    audio = audio[-10000:]
    
    # 从第10秒开始到第20秒结束
    audio = audio[10000:20000]
    
    # 从第10秒开始到结尾
    audio = audio[10000:]
    
    # 从开始到第10秒audio = audio[:10000]

    6. 音频合并

    audio1 = AudioSegment.from_file("path/to/file1")
    audio2 = AudioSegment.from_file("path/to/file2")
    audio_combined = audio1 + audio2

    7. 音频转换

    audio.export("path/to/new/file", format="mp3")

    8. 调整音量

    # 增加10分贝
    louder_audio = audio + 10
    
    # 减小10分贝
    quieter_audio = audio - 10

    9. 等分分割音频

    # 等分分割,按大概每三分钟进行分割
    for i in range(1, 1000):
        if 3.3 >= (audio.duration_seconds / (60 * i)) >= 2.8:
            number = i
            break
    chunks = audio[::int(audio.duration_seconds / number * 1000 + 1)]  # 切割
    
    # 保存分割后的音频
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        chunk.export("path/to/new/file{}.wav".format(title,i), format="wav")

    10. 完整代码

    下面是一段完整的代码,用于对音频进行前后切割,并将音频分割成合适长度的小段进行保存。

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file("path/to/file")
    
    # 输出视频时长
    print('视频时长:', audio.duration_seconds / 60)
    
    # 前后切割
    start = int(input('前切割n秒,不切割输入0'))*1000
    end = int(input('后切割n秒,不切割输入0'))*1000
    if start:
        audio = audio[start:-end]
    
    # 计算合适的分割长度
    for i in range(1, 1000):
        if 3.3 >= (audio.duration_seconds / (60 * i)) >= 2.8:
            number = i
            break
    chunks = audio[::int(audio.duration_seconds / number * 1000 + 1)] 
    # 保存分割后的音频
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        print('分割后的时长:', chunk.duration_seconds / 60)
        chunk.export("path/to/new/file{}.wav".format(i), format="wav")

    以上就是pydub的主要知识点和一个完整的实例。通过pydub,我们可以方便地对音频进行处理和转换,让我们的音频处理更加高效和便捷。
    另外,下面还列举了一些pydub的其他应用案例。

    应用案例

    1. 将音频文件转换为指定格式

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file("path/to/file")
    
    # 转换为mp3格式并保存
    audio.export("path/to/new/file.mp3", format="mp3")

    2. 将多个音频文件合并为一个文件

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio1 = AudioSegment.from_file("path/to/file1")
    audio2 = AudioSegment.from_file("path/to/file2")
    
    # 合并音频文件并保存
    combined_audio = audio1 + audio2
    combined_audio.export("path/to/new/file", format="wav")

    3. 制作铃声

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file("path/to/file")
    
    # 切割并保存
    start = 10000
    end = 15000
    ringtone = audio[start:end]
    ringtone.export("path/to/new/file", format="mp3")

    4. 调整音频音量

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file("path/to/file")
    
    # 增加10分贝
    louder_audio = audio + 10
    
    # 减小10分贝
    quieter_audio = audio - 10
    
    # 保存调整后的音频
    louder_audio.export("path/to/new/file", format="wav")
    quieter_audio.export("path/to/new/file", format="wav")

    案例:通过识别空白音,分割音频中的歌曲

    from pydub import AudioSegment
    from pydub.silence import split_on_silence
    
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file("audio.mp3", format="mp3")
    
    # 设置分割参数
    min_silence_len = 700  # 最小静音长度
    silence_thresh =-10  # 静音阈值,越小越严格
    keep_silence = 600  # 保留静音长度
    
    # 计算分割数量
    num_segments = int(audio.duration_seconds/60/3)  # 每首歌曲大概三分钟,计算歌曲数量
    
    # 分割音频文件
    for i in range(-10, 0):
        segments = split_on_silence(audio, min_silence_len=min_silence_len, silence_thresh=i, keep_silence=keep_silence)
        if len(segments) <= num_segments:
            print(f"分割成功,共分割出 {len(segments)} 段")
            break
        else:
            print(f"当前阈值为 {i},分割出 {len(segments)} 段,继续尝试")

    首先,我们使用AudioSegment.from_file()方法读取音频文件,并设置分割参数min_silence_len、silence_thresh和keep_silence分别表示最小静音长度、静音阈值和保留静音长度。其中,静音阈值越小,分割出的小段越多,但可能会出现误分割的情况;反之,静音阈值越大,分割出的小段越少,但可能会出现漏分割的情况。

    然后,我们计算分割数量num_segments,即将音频文件分割成多少段。这里我们假设每首歌曲大概三分钟,计算出总共需要分割成多少段。

    最后,我们使用split_on_silence()方法对音频文件进行分割,设置分割参数,并通过循环来不断调整静音阈值,直到分割出的小段数量符合预期为止。如果分割成功,则跳出循环;否则,继续尝试。

    总而言之,pydub是一个非常实用的音频处理库,可以方便地进行音频处理、转换、合并等操作。同时,pydub还有丰富的应用场景,如制作铃声、调整音量等。值得注意的是,在使用pydub的过程中,需要注意音频格式的兼容性问题。

    此外,还可以通过pydub对音频进行编解码、混音、重采样等操作。下面是一些常见的操作示例。

    编解码、混音、重采样

    1. 编解码

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio = AudioSegment.from_file("path/to/file")
    
    # 编码
    encoded_audio = audio.set_frame_rate(16000).set_sample_width(2).set_channels(1)
    
    # 解码
    decoded_audio = encoded_audio.set_frame_rate(44100).set_sample_width(4).set_channels(2)

    2. 混音

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio1 = AudioSegment.from_file("path/to/file1")
    audio2 = AudioSegment.from_file("path/to/file2")
    
    # 混音
    mixed_audio = audio1.overlay(audio2)
    
    # 保存混音后的音频
    mixed_audio.export("path/to/new/file", format="wav")

    3. 重采样

    from pydub import AudioSegment
    
    # 读取音频文件
    audio =AudioSegment.from_file("path/to/file")
    
    # 重采样为44100Hz
    resampled_audio = audio.set_frame_rate(44100)
    
    # 保存重采样后的音频
    resampled_audio.export("path/to/new/file", format="wav")

    通过pydub,我们可以方便地进行音频编解码、混音、重采样等操作,进一步扩展了pydub的应用场景。需要注意的是,在进行音频混音操作时,需要保证两个音频文件的采样率、采样位数和声道数相同。

    最后,总结一下pydub的优点和缺点。

    优点:

    轻量级:pydub是一个轻量级的音频处理库,安装方便,使用简单。

    功能丰富:pydub提供了丰富的音频处理功能,包括切割、合并、转换、调整音量、编解码、混音、重采样等。

    应用广泛:pydub的应用场景非常广泛,包括音频处理、铃声制作、音频格式转换、语音识别等等。

    缺点:

    对格式的兼容性有限:pydub对音频格式的兼容性有限,不支持所有的音频格式,需要先将音频转换为支持的格式后才能进行处理。

    性能一般:pydub在处理大文件时,性能可能会比较一般,需要耗费一定的时间和计算资源。

    不支持流式处理:pydub不支持流式处理,需要将整个音频文件读取到内存中,导致内存占用较大。

    综上所述,pydub是一个功能丰富、应用广泛的音频处理库。在使用pydub时,需要注意音频格式的兼容性问题,并注意处理大文件时的性能和内存占用。如果需要处理更复杂的音频任务,可以考虑使用其他更专业的音频处理库。

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