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本文主要是关于语音数据在处理过程中的一些脚本文件以及实例,所有代码只需要更改所需处理的文件路径,输出路径等,全部可运行。
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3.1.数据格式:一个文件夹下的长几分多的音频(wav文件)按固定秒数切割
3.2.数据格式:一个文件夹下的长几分多的音频(mp3文件)按固定秒数切割
3.3.数据格式:一个文件夹下的长几分多的音频(wav文件)按语句停顿切割
本文环境:Linux
pydub(安装:pip3 install pydub)
ffmpeg(apt install ffmpeg)
数据格式:一个长三分五十秒的音频
- # split_wav_time.py
- from pydub import AudioSegment
- from pydub.utils import make_chunks
-
- audio = AudioSegment.from_file("his_one/1.wav", "wav")
-
- #size = 10000 #切割的毫秒数 10s=10000
- size = 60000 #切割的毫秒数 60s=60000
-
- chunks = make_chunks(audio, size) #将文件切割为60s一个
-
- for i, chunk in enumerate(chunks):
- chunk_name = "new-{0}.wav".format(i)
- print(chunk_name)
- chunk.export(chunk_name, format="wav")
运行命令:
python split_wav_time.py
结果:
数据格式:一个长几分多的音频
利用split_on_silence(sound,min_silence_len, silence_thresh, keep_silence=400)函数
第一个参数为待分割音频,第二个为多少秒“没声”代表沉默,第三个为分贝小于多少dBFS时代表沉默,第四个为为截出的每个音频添加多少ms无声
- from pydub import AudioSegment
- from pydub.silence import split_on_silence
-
- sound = AudioSegment.from_mp3("his_one/1.wav")
- loudness = sound.dBFS
- #print(loudness)
-
- chunks = split_on_silence(sound,
- # must be silent for at least half a second,沉默半秒
- min_silence_len=430,
-
- # consider it silent if quieter than -16 dBFS
- silence_thresh=-45,
- keep_silence=400
-
- )
- print('Len:', len(chunks))
-
- # 放弃长度小于2秒的录音片段
- for i in list(range(len(chunks)))[::-1]:
- if len(chunks[i]) <= 2000 or len(chunks[i]) >= 10000:
- chunks.pop(i)
- print('取有效分段(大于2s小于10s):', len(chunks))
-
- '''
- for x in range(0,int(len(sound)/1000)):
- print(x,sound[x*1000:(x+1)*1000].max_dBFS)
- '''
-
- for i, chunk in enumerate(chunks):
- chunk.export("cutwav_{0}.wav".format(i), format="wav")
- #print(i)
结果:
- from pydub import AudioSegment
- from pydub.utils import make_chunks
- import os, re
-
- # # 循环目录下所有文件
- for each in os.listdir("/workspace/tts/PolyLangVITS/history"): #循环目录
-
- filename = re.findall(r"(.*?)\.wav", each) # 取出.wav后缀的文件名
- print(each)
- if each:
- # filename[0] += '.wav'
- # print(filename[0])
-
- mp3 = AudioSegment.from_file('/workspace/tts/PolyLangVITS/history/{}'.format(each), "wav") # 打开mp3文件
- # # # mp3[17*1000+500:].export(filename[0], format="mp3") #
- size = 15000 # 切割的毫秒数 10s=10000
-
- chunks = make_chunks(mp3, size) # 将文件切割为15s一块
-
- for i, chunk in enumerate(chunks):
-
- chunk_name = "{}-{}.wav".format(each.split(".")[0],i)
- print(chunk_name)
- chunk.export('/workspace/tts/PolyLangVITS/preprodata/his_out/{}'.format(chunk_name), format="wav")
-
-
-
-
-
结果
- from pydub import AudioSegment
- from pydub.utils import make_chunks
- import os, re
- # #
- # # 循环目录下所有文件
- for each in os.listdir("D:/纯音乐"): #循环目录
-
- filename = re.findall(r"(.*?)\.mp3", each) # 取出.mp3后缀的文件名
- print(each)
- if each:
- # filename[0] += '.wav'
- # print(filename[0])
-
- mp3 = AudioSegment.from_file('D:/纯音乐/{}'.format(each), "mp3") # 打开mp3文件
- # # # mp3[17*1000+500:].export(filename[0], format="mp3") #
- size = 15000 # 切割的毫秒数 10s=10000
-
- chunks = make_chunks(mp3, size) # 将文件切割为15s一块
-
- for i, chunk in enumerate(chunks):
-
- chunk_name = "{}-{}.mp3".format(each.split(".")[0],i)
- print(chunk_name)
- chunk.export('D:/纯音乐分解/{}'.format(chunk_name), format="mp3")```
-
-
-
-
-
- # @ Elena
- # @ Date : 23.9.4
-
-
- import os, re
- from pydub import AudioSegment
- from pydub.silence import split_on_silence
-
- # # 循环目录下所有文件
- for each in os.listdir("/workspace/tts/PolyLangVITS/history"):
- filename = re.findall(r"(.*?)\.wav", each) # 取出.wav后缀的文件名
- print(each)
- if each:
- sound = AudioSegment.from_file('/workspace/tts/PolyLangVITS/history/{}'.format(each), "wav")
- loudness = sound.dBFS
- #print(loudness)
-
- chunks = split_on_silence(sound,
- # must be silent for at least half a second,沉默半秒
- min_silence_len=430,
-
- # consider it silent if quieter than -16 dBFS
- silence_thresh=-45,
- keep_silence=400
-
- )
- print('Len:', len(chunks))
-
- # 放弃长度小于1秒的录音片段
- for i in list(range(len(chunks)))[::-1]:
- if len(chunks[i]) <= 1000 or len(chunks[i]) >= 10000:
- chunks.pop(i)
- print('Len (1s~10s wav file):', len(chunks))
-
- '''
- for x in range(0,int(len(sound)/1000)):
- print(x,sound[x*1000:(x+1)*1000].max_dBFS)
- '''
-
- for i, chunk in enumerate(chunks):
- chunk_name = "{}-{}.wav".format(each.split(".")[0],i)
- chunk.export("/workspace/tts/PolyLangVITS/preprodata/his_out/{}".format(chunk_name), format="wav")
- #print(i)
结果
使用 file 查询 wav
(WAV文件格式是Microsoft的RIFF规范的一个子集,用于存储多媒体文件。WAV(RIFF)文件由若干个Chunk组成,分别为: RIFF WAVE Chunk,Format Chunk,Fact Chunk(可选),Data Chunk。具体格式如下:)
- import wave
- import os
-
- filepath = "data/" # 添加路径
- filename = os.listdir(filepath) # 得到文件夹下的所有文件名称
- #f = wave.open(filepath + filename[1], 'rb')
- #print(filename)
- for i in range(len(filename)):
- with open("data/"+failename[i], 'rb') as pcmfile:
- pcmdata = pcmfile.read()
- with wave.open("data/"+filename[i][:-3] + '.wav', 'wb') as wavfile:
- wavfile.setparams((1, 2, 16000, 0, 'NONE', 'NONE'))
- wavfile.writeframes(pcmdata)
使用ls
命令和wc
命令
使用ls
命令的-l
选项和管道操作符|
结合wc
命令来统计文件数量:
查询当前文件夹下带有“wav”的文件数量
ls -l | grep "wav" | wc -l
WAV文件格式是Microsoft的RIFF规范的一个子集,用于存储多媒体文件。WAV(RIFF)文件由若干个Chunk组成,分别为: RIFF WAVE Chunk,Format Chunk,Fact Chunk(可选),Data Chunk。具体格式如下:
音频文件参数简介
对于形如44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono参数描述的音频文件,其蕴含的文件参数包括:
采样率:声音信号在“模→数”转换过程中单位时间内采样的次数。
采样值(采样精度):每一次采样周期内声音模拟信号的积分值。
同时,每个采样数据记录的是振幅, 而采样精度取决于储存空间的大小。
对于单声道(mono)文件,采样数据为8位的短整数,同时其采样精度有:
1 字节(8bit) 只能记录 256 个数, 也就是只能将振幅划分成 256 个等级;
2 字节(16bit) 可以细到 65536 个数, 即为 CD 标准;
4 字节(32bit) 能把振幅细分到 4294967296 个等级, 实在是没必要了。
对于双声道立体声(stereo)文件,每次采样数据为一个16位的整数(int),且采样是双份的,也为单声道文件的两倍。采样数据中高八位(左声道)和低八位(右声道)分别代表两个声道。
由于wav格式文件本质上为音频文件,即可根据文件的大小、采样频率和采样大小估算文件的播放长度。
更多可查看Microsoft WAVE soundfile format (sapp.org)
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