Python怎么提取音乐高潮部分

发布时间:2022-01-05 11:09:44 作者:iii
来源:亿速云 阅读:166

本篇内容介绍了“Python怎么提取音乐高潮部分”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

1.原理简介

不知道大家有没有这样的体会,大部分时候,歌曲的高潮部分通常是重复次数最多的部分。因此我们可以根据这一个特征,提出我们的算法:

2.代码编写

为了避免造轮子,我们找到了别人已经做过的类似的项目

我们只需要分析这个源代码中最核心的部分,即求相似区段的源代码,就能知道它是不是符合我们的项目需求了:

Python怎么提取音乐高潮部分

可以看到,这部分代码就是做了我们算法的第二步,进行了片段与片段之间的相似度计算。

检测时用到的相似函数是这样的:

Python怎么提取音乐高潮部分

这主要是因为歌曲由12个基本音符的帧的集合而组成,v1和v2是任意两段音乐的音符矢量,如果说两段音乐非常相似,那么右边的式子将接近于0. 如果说 1-右边的式子 得分非常高,则说明两段音乐非常相似。

下面我们看看怎么使用这个项目求音乐高潮部分,其实非常简单。

2.1 安装所需要的项目

你可以通过pip安装该项目,如果你还没有安装好Python相关环境,建议先安装,PIP安装指令如下:

pip install pychorus

2.2 编写代码

实际上,这个包用起来可是相当简单,如果我们只是想单纯提取歌曲高潮部分:

from pychorus import find_and_output_chorus

chorus_start_sec = find_and_output_chorus("你的音乐文件", "提取结果的目标路径", 要多少秒的高潮部分)

没错,两行代码就解决了。如果你想知道一些详细的细节,比如说输出相似矩阵或者结果可视化,建议阅读github中该项目的操作指令。下面让我们检验一下效果。

3.效果检验

以《孤芳自赏》 为例,让我们试试这个提取器的功力。 编写代码:

# 提取音乐高潮部分
from pychorus import find_and_output_chorus
chorus_start_sec = find_and_output_chorus("孤芳自赏.mp3", "孤芳自赏_high.wav", 40)

非常优秀!提取了我心目中想要的部分。大家也可以根据我们今天的教程,试着提取一下自己喜欢的音乐的高潮部分哦!

4.批量提取

刚刚,只是完成了单首歌曲的高潮提取,如果你想提取整个文件夹下的音乐的高潮部分,可以这样做:

Python怎么提取音乐高潮部分

文字版代码:

# Python 实用宝典
# 提取音乐高潮部分
# 2020/06/11
import os
import sys
from pychorus import find_and_output_chorus
def extract_all_file(files_path):
    """
    批量提取音乐高潮
    Args:
        files_path (str): 文件夹路径
    """
    # 文件夹路径
    modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
    for filepath in os.listdir(files_path):
        # 路径处理
        datapath = os.path.join(modpath, files_path + filepath)
        # output文件夹是否存在
        targets = f"{modpath}\output\"
        if not os.path.exists(targets):
            os.makedirs(targets)
        # 提取音乐高潮至当前output文件夹下
        find_and_output_chorus(
            datapath, f"{targets}{filepath.split('.')[0]}_high.wav", 40
        )
extract_all_file("F:\push\20200611\music\")

“Python怎么提取音乐高潮部分”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

推荐阅读:
  1. Python如何提取Excel的数据?
  2. python通用论坛正文提取\python论坛评论提取\python论坛用户信息提取

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

python

上一篇:opencv-python图像处理怎么安装

下一篇:web开发中的开源组件有哪些

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》