使用静音检测分割音频文件

Question

我有超过200个MP3文件,我需要通过使用静音检测来分割它们.我试过Audacity和WavePad,但他们没有批处理过程,而且逐个制作它们的速度很慢.

方案如下:

• 分开赛道而沉默2秒或更长时间
• 然后在这些曲目的开头和结尾添加0.5秒并将它们保存为.mp3
• BitRate 192立体声
• 规范化音量以确保所有文件的音量和质量相同

我试过FFmpeg但没有成功.

Answer 1

我发现pydub是最简单的工具,可以用简单的方式和最少量的代码进行这种音频操作.

你可以安装pydub作为

pip install pydub

如果需要,您可能需要安装ffmpeg/avlib.查看链接了解更多详情.

这是一段代码,可以满足您的要求.一些参数,如silence_threshold,target_dBFS可能需要一些调整,以符合您的要求.
总的来说,我能够分割mp3文件(虽然silence_threshold在我的结尾不同)

工作守则

# Import the AudioSegment class for processing audio and the 
# split_on_silence function for separating out silent chunks.
from pydub import AudioSegment
from pydub.silence import split_on_silence

# Define a function to normalize a chunk to a target amplitude.
def match_target_amplitude(aChunk, target_dBFS):
    ''' Normalize given audio chunk '''
    change_in_dBFS = target_dBFS - aChunk.dBFS
    return aChunk.apply_gain(change_in_dBFS)

# Load your audio.
song = AudioSegment.from_mp3("your_audio.mp3")

# Split track where the silence is 2 seconds or more and get chunks using 
# the imported function.
chunks = split_on_silence (
    # Use the loaded audio.
    song, 
    # Specify that a silent chunk must be at least 2 seconds or 2000 ms long.
    min_silence_len = 2000,
    # Consider a chunk silent if it's quieter than -16 dBFS.
    # (You may want to adjust this parameter.)
    silence_thresh = -16
)

# Process each chunk with your parameters
for i, chunk in enumerate(chunks):
    # Create a silence chunk that's 0.5 seconds (or 500 ms) long for padding.
    silence_chunk = AudioSegment.silent(duration=500)

    # Add the padding chunk to beginning and end of the entire chunk.
    audio_chunk = silence_chunk + chunk + silence_chunk

    # Normalize the entire chunk.
    normalized_chunk = match_target_amplitude(audio_chunk, -20.0)

    # Export the audio chunk with new bitrate.
    print("Exporting chunk{0}.mp3.".format(i))
    normalized_chunk.export(
        ".//chunk{0}.mp3".format(i),
        bitrate = "192k",
        format = "mp3"
    )

如果您的原始音频是立体声(通道= 2),则块将是立体声.您可以查看如下.

>>> song.channels
2

Answer 2

在测试了所有这些解决方案后，没有一个对我有用，我找到了一个对我有用并且相对较快的解决方案。

先决条件：

1. 它适用于ffmpeg
2. 它基于 Vincent Berthiaume 这篇文章中的代码 ( /sf/answers/2630119341/ )
3. 它需要numpy（尽管它不需要 numpy 的太多，并且不需要 numpy 的解决方案numpy可能相对容易编写并进一步提高速度）

运作方式、理由：

1. 这里提供的解决方案是基于人工智能的，或者非常慢，或者将整个音频加载到内存中，这对我的目的来说是不可行的（我想将所有巴赫的勃兰登堡协奏曲的录音分成特定的歌曲，2张LP是2 小时长，@ 44 kHz 16 位立体声，内存为 1.4 GB，速度非常慢）。从一开始，当我偶然发现这篇文章时，我就告诉自己必须有一种简单的方法，因为这只是一个阈值过滤器操作，不需要太多开销，并且可以一次在很小的音频块上完成。几个月后，我偶然发现了/sf/answers/2630119341/，这给了我相对有效地完成音频分割的想法。
2. 命令行参数给出源 mp3（或 ffmpeg 可以读取的任何内容）、静音持续时间和噪声阈值。对于我的巴赫 LP 录音，全振幅 0.01 的 1 秒垃圾就达到了目的。
3. 它可以ffmpeg将输入转换为无损 16 位 22kHz PCM 并通过 传回subprocess.Popen，其优点是ffmpeg转换速度非常快，并且以小块形式传输，不占用太多内存。
4. 回到Python，numpy最后一个和最后一个缓冲区之前的2个临时数组被连接起来并检查它们是否超过给定的阈值。如果他们不这样做，则意味着存在一段沉默，并且（我天真地承认）只需计算“沉默”的时间即可。如果时间至少与给定的分钟一样长。沉默持续时间，（再次天真地）当前间隔的中间被视为分裂时刻。
5. 该程序实际上不对源文件执行任何操作，而是创建一个可以运行的批处理文件，该文件告诉我们ffmpeg获取由这些“沉默”界定的段并将它们保存到单独的文件中。
6. 然后，用户可以运行输出批处理文件，也许可以通过一些重复的微间隔和微小的静音块进行过滤，以防歌曲之间存在长时间的停顿。
7. 这个解决方案既有效又快速（该线程中的其他解决方案都不适合我）。

小代码：

import subprocess as sp
import sys
import numpy

FFMPEG_BIN = "ffmpeg.exe"

print 'ASplit.py <src.mp3> <silence duration in seconds> <threshold amplitude 0.0 .. 1.0>'

src = sys.argv[1]
dur = float(sys.argv[2])
thr = int(float(sys.argv[3]) * 65535)

f = open('%s-out.bat' % src, 'wb')

tmprate = 22050
len2 = dur * tmprate
buflen = int(len2     * 2)
#            t * rate * 16 bits

oarr = numpy.arange(1, dtype='int16')
# just a dummy array for the first chunk

command = [ FFMPEG_BIN,
        '-i', src,
        '-f', 's16le',
        '-acodec', 'pcm_s16le',
        '-ar', str(tmprate), # ouput sampling rate
        '-ac', '1', # '1' for mono
        '-']        # - output to stdout

pipe = sp.Popen(command, stdout=sp.PIPE, bufsize=10**8)

tf = True
pos = 0
opos = 0
part = 0

while tf :

    raw = pipe.stdout.read(buflen)
    if raw == '' :
        tf = False
        break

    arr = numpy.fromstring(raw, dtype = "int16")

    rng = numpy.concatenate([oarr, arr])
    mx = numpy.amax(rng)
    if mx <= thr :
        # the peak in this range is less than the threshold value
        trng = (rng <= thr) * 1
        # effectively a pass filter with all samples <= thr set to 0 and > thr set to 1
        sm = numpy.sum(trng)
        # i.e. simply (naively) check how many 1's there were
        if sm >= len2 :
            part += 1
            apos = pos + dur * 0.5
            print mx, sm, len2, apos
            f.write('ffmpeg -i "%s" -ss %f -to %f -c copy -y "%s-p%04d.mp3"\r\n' % (src, opos, apos, src, part))
            opos = apos

    pos += dur

    oarr = arr

part += 1    
f.write('ffmpeg -i "%s" -ss %f -to %f -c copy -y "%s-p%04d.mp3"\r\n' % (src, opos, pos, src, part))
f.close()

Answer 3

您可以尝试使用它在静音时分割音频，而无需探索静音阈值的可能性

def split(filepath):
    sound = AudioSegment.from_wav(filepath)
    dBFS = sound.dBFS
    chunks = split_on_silence(sound, 
        min_silence_len = 500,
        silence_thresh = dBFS-16,
        keep_silence = 250 //optional
    )

请注意，使用此选项后无需调整 silent_thresh 值。

另外，如果你想通过设置音频块的最小长度来分割音频，你可以在上面提到的代码之后添加它。

target_length = 25 * 1000 //setting minimum length of each chunk to 25 seconds
output_chunks = [chunks[0]]
for chunk in chunks[1:]:
    if len(output_chunks[-1]) < target_length:
        output_chunks[-1] += chunk
    else:
        # if the last output chunk is longer than the target length,
        # we can start a new one
        output_chunks.append(chunk)

现在我们使用 output_chunks 进行进一步处理