⑴ 求python將兩個MP3音頻文件拼接成一個MP3文件的代碼
可以使用pyb
1 網址:https://github.com/jiaaro/pyb
2 pyb需要依賴 libav或者ffmpeg
3 在mac環境下安裝依賴：(二選一)
[plain]view plain
brewinstalllibav--with-libvorbis--with-sdl--with-theora
將所有依賴都安裝上~~
brewinstallffmpeg--with-fdk-aac--with-ffplay--with-freetype--with-frei0r--with-libass--with-libvo-aacenc--with-libvorbis--with-libvpx--with-opencore-amr--with-openjpeg--with-opus--with-rtmpmp--with-schroedinger--with-speex--with-theora--with-tools--with-fdk-aac--with-freetype--with-ffplay--with-ffplay--with-freetype--with-frei0r--with-libass--with-libbluray--with-libcaca--with-libquvi--with-libvidstab--with-libvo-aacenc--with-libvorbis--with-libvpx--with-opencore-amr--with-openjpeg--with-openssl--with-opus--with-rtmpmp--with-schroedinger--with-speex--with-theora--with-tools--with-x265
4 安裝pyb: pip install pyb
5 使用pyb:
下載是示代碼
enPath="%s%s/%s"%(enDir,file,enfile)#英文文件的路徑
cnPath="%s%s/%s"%(cnDir,file,enfile.replace("en_w","cn_w"))#中文文件的路徑
targetPath="%s%s/%s"%(toDir,file,enfile.replace("en_w","all"))#合並文件的路徑
#載入MP3文件
song1=AudioSegment.from_mp3(enPath)
song2=AudioSegment.from_mp3(cnPath)
#取得兩個MP3文件的聲音分貝
db1=song1.dBFS
db2=song2.dBFS
song1=song1[300:]#從300ms開始截取英文MP3
#調整兩個MP3的聲音大小，防止出現一個聲音大一個聲音小的情況
dbplus=db1-db2
ifdbplus<0:#song1的聲音更小
song1+=abs(dbplus)
elifdbplus>0:#song2的聲音更小
song2+=abs(dbplus)
#拼接兩個音頻文件
song=song1+song2
#導出音頻文件
song.export(targetPath,format="mp3")#導出為MP3格式
⑵ 如何使用python實現wave音頻文件回放
修改采樣點數和起始位置進行不同位置和長度的音頻波形分析
N=44100
start=0 #開始采樣位置
df = framerate/(N-1) # 解析度
freq = [df*n for n in range(0,N)] #N個元素
wave_data2=wave_data[0][start:start+N]
c=numpy.fft.fft(wave_data2)*2/N
#常規顯示采樣頻率一半的頻譜
d=int(len(c)/2)
#僅顯示頻率在4000以下的頻譜
while freq[d]>4000:
d-=10
pylab.plot(freq[:d-1],abs(c[:d-1]),'r')
pylab.show()
⑶ python語言錄制聲音和保存wav文件的庫文件是什麼
是pyaudio。
因為錄音，是由計算機內部音效卡實現的，所以我們需要利用pyaudio庫調用音效卡進行聲音錄制，而保存音頻文件我們可以使用python自帶的wave庫來將音頻保存為wav音頻文件，所以python語言錄制聲音和保存wav文件的庫文件是pyaudio。
語言錄音又稱對白錄音，有聲影片電影錄音的主要工作內容之一，根據影片的內容和藝術要求，把演員的對白、旁白和內心獨白記錄下來的過程。
⑷ 【小項目-1】用Python進行人聲伴奏分離和音樂特徵提取
比如采樣率為22050，音頻文件有36s，那麼x為長度為22050*36=793800的float。
用到了python庫 Spleeter
抽象地了解下原理吧
參考文章是這篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models
原理文章是這篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA
粗略掃了一眼，原理主要是用U-Net進行分割，然後這個Python工具主要是利用了一個pre-trained的model。
參考鏈接：機器之心的一篇文章
縱軸表示頻率（從0到10kHz），橫軸表示剪輯的時間。由於我們看到所有動作都發生在頻譜的底部，我們可以將頻率軸轉換為對數軸。
可以對頻率取對數。
感覺這個參數蠻有意思的
整個頻譜被投影到12個區間，代表音樂八度音的12個不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用於計算。
先對音頻進行短時傅里葉變換
其中每行存儲一個窗口的STFT，大小為1025*1551
這里要注意理解怎麼基於stft的結果來畫頻譜圖
沒太了解，感覺就大概知道有這么個量可以用到就行。
librosa.feature.spectral_centroid 計算信號中每幀的光譜質心：
1. 先理解連續傅里葉變換
2. 再理解離散傅里葉變換
對連續函數進行離散采樣
3. 最後進入短時傅里葉變換
是先把一個函數和窗函數進行相乘，然後再進行一維的傅里葉變換。並通過窗函數的滑動得到一系列的傅里葉變換結果，將這些結果豎著排開得到一個二維的表象。
⑸ python視頻分離音頻，同時簡單分軌
首先，安裝相應的音視頻處理庫：
然後，導入庫，並讀取相應的視頻文件，將音頻導出：（路徑修改為自己的路徑）
主要思路：用字元串保存時：分：秒，然後對應不同的音軌（下面以列表的方式）進行裁剪，注意：AudioSegment的單位是毫秒，所以在取切片時乘以1000。
這樣就完成了。
⑹ python調用ffmpeg處理音頻-轉換格式
查看使用說明： ffmpeg -h 。
⑺ C、C++、Python處理音頻用什麼第三方庫
C與C++的編解碼庫用ffmpeg，python不熟悉
ffmpeg跨平台，源碼是linux的，windows要使用的話先交叉編譯出dll
希望對你有幫助
⑻ Python pyb音頻處理
Pyb可以讓你用簡單的方式處理音頻。
Pyb提供了簡潔的高層介面，極大的擴展了python處理音頻文件的能力。
GitHub鏈接： pyb-github
GitHub:
pyb的使用必須安裝對應的依賴軟體 ffmpeg 或 avconv
驗證是否安裝成功：
Open a WAV file
Open a mp3 file
Open a other file
切割音頻
分貝操作
分貝（decibel）是量度兩個相同單位之數量比例的計量單位，主要用於度量聲音強度，常用dB表示。
音頻鏈接
將一個文件添加到另一個文件的末尾
音頻長度
淡入淡出
重復音頻
再次淡入淡出
直接保存
所有ffmpeg支持的都支持
用標簽保存結果（元數據）
實例：
將mp3文件轉換成wav文件：
Python音頻處理庫 pyb