Python音频处理库pydub的使用教程详解
作者:黄昏中起飞的猫头鹰
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。
总结
博客介绍了如何使用Python的pydub库将音频文件分割成多个小段。我们首先读取音频文件,然后设置分割参数,并计算分割数量。最后,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。这种方法可以用于对音频进行处理和分析,例如语音识别、音乐推荐等。
需要注意的是,音频分割的效果受到分割参数的影响,需要根据具体情况进行调整。另外,分割出的小段可能存在误分割和漏分割的情况,需要进行后续的检查和处理。
以上就是Python音频处理库pydub的使用教程详解的详细内容,更多关于Python音频处理库pydub的资料请关注脚本之家其它相关文章!