随着短视频应用的普及，越来越多人开始了解并尝试制作自己的短视频作品。而在制作短视频时，背景音乐的选择和使用也是非常重要的一步。很多人喜欢选择一首长音乐，再通过剪辑软件将其剪成多段来使用，这种做法虽然可行，但效率较低。
在这种情况下，我们可以使用音频分割技术来快速剪辑出需要的音频段，以便于在短视频中使用。在 Python 中，我们可以使用 Pydub 库来进行音频分割。
I. 简介
pydub是Python的一个音频处理库，可以处理各种音频格式，如mp3、wav、flv等等。它是一个轻量级、快速且易于使用的库。silence库是pydub的一个扩展库，可以在音频文件中根据静默部分进行分割，非常方便。
II. 安装
使用pip安装pydub库：
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pip install pydub |
III. 使用
下面是一个使用pydub=分割音频文件的示例代码：
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from pydub import AudioSegmentfrom 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# 识别计算分割歌曲数量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") |
上面的代码首先使用AudioSegment类从audio.mp3文件中读取音频数据，然后设置了分割参数min_silence_len、silence_thresh和keep_silence。min_silence_len是最小静音长度，silence_thresh是静音阈值，keep_silence是保留静音长度。这些参数的具体含义可以根据实际情况进行调整。最后，根据分割参数使用split_on_silence函数对音频文件进行分割。
分割成功后，我们可以输出分割后的音频文件，验证是否达到了我们预期的效果。至此，我们就完成了音频文件的自动分割，可以将分割后的文件用于其他需要使用的场景了。
补充
除了利用Pydub实现自动分割音频，本文还为大家整理了其他Python实现音频分割的方法，希望对大家有所帮助
方法一：
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from pydub import AudioSegmentfrom pydub.utils import make_chunksimport os, re# # 循环目录下所有文件for each in os.listdir("D:/PycharmProjects/拾音器/"): # 循环目录 filename = re.findall(r"(.*?)\.mp3", each) # 取出.mp3后缀的文件名 print(each) if each: mp3 = AudioSegment.from_file('D:/PycharmProjects/拾音器//{}'.format(each), "mp3") # 打开mp3文件 # # # mp3[17*1000+500:].export(filename[0], format="mp3") # 切割前17.5秒并覆盖保存，与以下代码不可同时使用 size = 10000 # 切割的毫秒数 10s=10000 chunks = make_chunks(mp3, size) # 将文件切割为10s一块 for i, chunk in enumerate(chunks): chunk_name = "{}-{}.mp3".format(each.split(".")[0], i) # 也可以自定义名字 print(chunk_name) chunk.export('D:/PycharmProjects/拾音器2/{}'.format(chunk_name), format="mp3") # 新建的保存文件夹 |
方法二：
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"""把原音频，按csv中的标注结果分割成几个音频，如text是无，忽略。否则从sDate到eDate 进行分割。"""import osimport pandas as pdimport jsonfrom pydub import AudioSegment csv_url = "D:\csv\\"wav_url = "D:\标注音频与示例\\"save_wav = "D:\wav\\new_wav\\" for path in os.listdir(csv_url): data_frame = pd.read_csv(csv_url + path, encoding='utf-8') name_list = data_frame["storeFileName"] result_list = data_frame["finalResult"] for nl, rl in zip(name_list, result_list): new_wav_url = save_wav + nl.split(".")[0] + "\\" if not os.path.exists(new_wav_url): os.makedirs(new_wav_url) result = json.loads(rl) txt_url = new_wav_url + nl.split(".")[0]+".txt" with open(txt_url, "w", encoding='utf-8') as fn: fn.write(nl+"\n") fn.write(rl) fn.close() audio = AudioSegment.from_wav(wav_url + nl) for text in result['text']: if text['defData']['text'] != '无': sTime = text['defData']['sTime'] * 1000 dTime = text['defData']['dTime'] * 1000 eTime = sTime + dTime # 音频切割按开始时间到结束时间切割 audio_chunk = audio[sTime:eTime] audio_chunk.export(new_wav_url + nl.split(".")[0] + "-" + str(text['id']) + ".wav", format="wav") |
到此这篇关于Python利用Pydub实现自动分割音频的文章就介绍到这了,更多相关Python Pydub分割音频内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_20163065/article/details/130457661
