① python pyb音频处理
Pyb可以让你用简单的方式处理音频。
Pyb提供了简洁的高层接口，极大的扩展了python处理音频文件的能力。
GitHub链接： pyb-github
GitHub:
pyb的使用必须安装对应的依赖软件 ffmpeg 或 avconv
验证是否安装成功：
Open a WAV file
Open a mp3 file
Open a other file
切割音频
分贝操作
分贝（decibel）是量度两个相同单位之数量比例的计量单位，主要用于度量声音强度，常用dB表示。
音频链接
将一个文件添加到另一个文件的末尾
音频长度
淡入淡出
重复音频
再次淡入淡出
直接保存
所有ffmpeg支持的都支持
用标签保存结果（元数据）
实例：
将mp3文件转换成wav文件：
Python音频处理库 pyb
② python调用ffmpeg批量转换音频flac、mp3、m4a
查看使用贺帆说明： ffmpeg -h 。
转洞闷换命令如下：
这次我们用到的主要是 -ab 命令，用来指定音频转换的纳拍弯比特率，常见的有: 192K， 320K 等。
③ Python中常用的音频处理库有哪些
python的库太多了，标准库装好python就会有，比如os,sys,re等，三方库就更多了，你需要什么库可以在 https://pypi.python.org/ 上找。
④ Python 简单的扩音，音频去噪，静音剪切
数字信号是通过对连续的模拟信号采样得到的离散的函数。它可以简单看作一个以时间为下标的数组。比如，x[n]，n为整数。比如下图是一个正弦信号(n=0,1, ..., 9)：
对于任何的音频文件，实际上都是用这种存储方式，比如，下面是对应英文单词“skip”的一段信号(只不过由于点太多，笔者把点用直线连接了起来）：
衡量数字信号的 能量（强度） ，只要简单的求振幅平方和即可：
我们知道，声音可以看作是不同频率的正弦信号叠加。那么给定一个声音信号（如上图），怎么能够知道这个信号在不同频率区段上的强度呢？答案是使用离散傅里叶变换。对信号x[n], n=0, ..., N-1，通常记它的离散傅里叶变换为X[n]，它是一个复值函数。
比如，对上述英文单词“skip”对应的信号做离散傅里叶变换，得到它在频域中的图像是：
可以看到能量主要集中在中低音部分（约16000Hz以下）。
在频域上，也可以计算信号的强度，因为根据Plancherel定理，有：
对于一般的语音信号，长度都至少在1秒以上，有时候我们需要把其中比如25毫秒的一小部分单独拿出来研究。将一个信号依次取小段的操作，就称作分帧。技术上，音频分帧是通过给信号加一系列的 窗 函数 实现的。
我们把一种特殊的函数w[n]，称作窗函数，如果对所有的n，有0<=w[n]<=1，且只有有限个n使得w[n]>0。比如去噪要用到的汉宁窗，三角窗。
汉宁窗
三角窗
我们将平移的窗函数与原始信号相乘，便得到信号的“一帧”：
w[n+d]*x[n]
比如用长22.6毫秒的汉宁窗加到“skip”信号大约中间部位上，得到一帧的信号：
可见除一有限区间之外，加窗后的信号其他部分都是0。
对一帧信号可以施加离散傅里叶变换（也叫短时离散傅里叶变换），来获取信号在这一帧内（通常是很短时间内），有关频率-能量的分布信息。
如果我们把信号按照上述方法分成一帧一帧，又将每一帧用离散傅里叶变换转换到频域中去，最后将各帧在频域的图像拼接起来，用横坐标代表时间，纵坐标代表频率，颜色代表能量强度（比如红色代表高能，蓝色代表低能），那么我们就构造出所谓 频谱图 。比如上述“skip”发音对应的信号的频谱图是：
（使用5.8毫秒的汉宁窗）
从若干帧信号中，我们又可以恢复出原始信号。只要我们适当选取窗口大小，以及窗口之间的平移距离L，得到 ..., w[n+2L], w[n+L], w[n], w[n-L], w[n-2L], ...，使得对k求和有：
从而简单的叠加各帧信号便可以恢复出原始信号：
最后，注意窗函数也可以在频域作用到信号上，从而可以起到取出信号的某一频段的作用。
下面简单介绍一下3种音效。
1. 扩音
要扩大信号的强度，只要简单的增大信号的“振幅”。比如给定一个信号x[n]，用a>1去乘，便得到声音更大的增强信号：
同理，用系数0<a<1去乘，便得到声音变小的减弱信号。
2. 去噪（降噪）
对于白噪音，我们可以简单的用“移动平均滤波器”来去除，虽然这也会一定程度降低声音的强度，但效果的确不错。但是，对于成分较为复杂，特别是频段能量分布不均匀的噪声，则需要使用下面的 噪声门 技术，它可以看作是一种“多带通滤波器”。
这个特效的基本思路是：对一段噪声样本建模，然后降低待降噪信号中噪声的分贝。
更加细节的说，是在信号的若干频段f[1], ..., f[M]上，分别设置噪声门g[1], ..., g[M]，每个门都有一个对应的阈值，分别是t[1], ..., t[M]。这些阈值时根据噪声样本确定的。比如当通过门g[m]的信号强度超过阈值t[m]时，门就会关闭，反之，则会重新打开。最后通过的信号便会只保留下来比噪声强度更大的声音，通常也就是我们想要的声音。
为了避免噪声门的开合造成信号的剧烈变动，笔者使用了sigmoid函数做平滑处理，即噪声门在开-关2个状态之间是连续变化的，信号通过的比率也是在1.0-0.0之间均匀变化的。
实现中，我们用汉宁窗对信号进行分帧。然后对每一帧，又用三角窗将信号分成若干频段。对噪声样本做这样的处理后，可以求出信号每一频段对应的阈值。然后，又对原始信号做这样的处理（分帧+分频），根据每一帧每一频段的信号强度和对应阈值的差（diff = energy-threshold），来计算对应噪声门的开合程度，即通过信号的强度。最后，简单的将各频段，各帧的通过信号叠加起来，便得到了降噪信号。
比如原先的“skip”语音信号频谱图如下：
可以看到有较多杂音（在高频，低频段，蓝色部分）。采集0.25秒之前的声音作为噪声样本，对信号作降噪处理，得到降噪后信号的频谱图如下：
可以明显的看到大部分噪音都被清除了，而语音部分仍完好无损，强度也没有减弱，这是“移动平均滤波器”所做不到的。
3. 静音剪切
在对音频进行上述降噪处理后，我们还可以进一步把多余的静音去除掉。
剪切的原理十分简单。首先用汉宁窗对信号做分帧。如果该帧信号强度过小，则舍去该帧。最后将保留的帧叠加起来，便得到了剪切掉静音部分的信号。
比如，对降噪处理后的“skip”语音信号做静音剪切，得到的新信号的频谱图为：
⑤ Python3.7可以做音频编程吗
是的，Python 3.7可以用于音频编程。Python有许多第三方库和工具可用冲陆于音频处理和生成，例如PyAudio、SoundDevice、SciPy等昌判森。这些库提供了易于耐亩使用的API，使得在Python中进行音频录制、播放、编辑和分析变得更加容易。
⑥ python视频分离音频，同时简单分轨
首先，安装相应的音视频处理库：
然后，导入库，并读取相应的视频文件，将音频导出：（路径修改为自己的路径）
主要思路：用字符串保存时：分：秒，然后对应不同的音轨（下面以列表的方式）进行裁剪，注意：AudioSegment的单位是毫秒，所以在取切片时乘以1000。
这样就完成了。
⑦ python播放音频
anaconda建立环境 python=3.7.9
切换到虚拟环境里
安装pyaudio
这个库好像只能播放.wav文件
而且wav文件内部有不同的格式 我们需要sox转换格式
sox在python里安装 pip install sox
注意 这是sox和python的接口 真正的sox文件得自己装一下
装完了还得配置环境变量
sox资源安排：
https://pan..com/s/1ar8wQc1Xdml9BJpuJ-ubrg
安装完后，就可以转换wav的内部格式了
在音乐文件路径下打开cmd或者powershell执行
sox voice.wav -b 16 -e signed-integer 00.wav
可以看到由voice.wav生成了新的文件 00.wav
⑧ C、C++、Python处理音频用什么第三方库
C与C++的编解码库用ffmpeg，python不熟悉
ffmpeg跨平台，源码是linux的，windows要使用的话先交叉编译出dll
希望对你有帮助
⑨ python程序只能处理音频文件吗
python程序只能处理音没陆频文件。根据查询相关资料信息显示樱含，python程序由模块组成。一个枯颂顷模块对应python源文件，一般后缀名是py。
⑩ python中音频图像识别和网页相关的库合集！
1、OpenCV
OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab。
OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持Java和Matlab。OpenCV出色的处理能力使其在计算机产业和学术研究中都广受好评。
2、Librosa
Librosa是一个非常强大的音频和声音处理Python库。Librosa可以用来从音频段中提取各个部分，例如韵律，节奏以及节拍。
像Laplacia分割这样极度复杂的算法，在使用了Librosa之后只需几行代码就能轻而易举的运用。
Python在被广泛运用于数据科学领域前，曾经可是网页开发领域的宠儿。因此也有很多用于网页开发的库。
3、Django
要想使用Python来开发一个网页服务后端，Django一直都是不二之选。Django的设计理念便是，能用几行代码就建立一个网站的高级框架。
Django直接与大多数知名数据库相连，这样使用者就可以省下建立连接和数据模型开发的时间。Django的使用者只需专注于业务逻辑而不需担心受创建、更新、读取和删除（Create,update,retrieve and delete, CURD）的操控，因为Django是一个由数据库驱动的框架。
4、Flask
Flask是一个用于Python的轻量级网页开发框架。其最宝贵的特点是能够轻而易举地进行能够满足任何需求的定制化处理。
有很多提供网站UI的知名Python库和Python工具都是使用Flask构建的，例如Plotly Dash和Airflow。这些网站之所以使用Flask，正是由于其轻量级的特点。
诚然，还有许多优秀的Python库应当被提及，但上述这些库就足够你研究好一阵子了。人生苦短，及时Python！
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