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  • 想要提取视频中音频信息,首选的技术是ffmpeg,ffmpeg是一个非常有用的命令行程序,它可以用来转码媒体文件。这篇文章主要给大家介绍了PHP利用ffmpeg提取视频中音频与视频画面的相关资料,需要的朋友可以参考下。
  • 1、工程项目添加依赖 <dependency> <groupId>org.bytedeco</groupId> <artifactId>javacv-platform</artifactId> <version>...2、准备需要提取音频视频文件

    1、工程项目中添加依赖

            <dependency>
                <groupId>org.bytedeco</groupId>
                <artifactId>javacv-platform</artifactId>
                <version>1.5</version>
            </dependency>

    2、准备需要提取音频的视频文件

    public static void main(String[] args) {
            System.out.println("提取音频文件");
            String sourceFilePath="/Users/dongxr/Desktop/test.mp4";
            File file=new File(sourceFilePath);
            //抓取资源
            FFmpegFrameGrabber frameGrabber1 = new FFmpegFrameGrabber(sourceFilePath);
            Frame frame = null;
            FFmpegFrameRecorder recorder = null;
            String fileName = null;
            try{
                frameGrabber1.start();
                //
                //随机数
                Random random=new Random();
                fileName = file.getAbsolutePath() + random.nextInt(100)+".mp3";
                System.out.println("--文件名-->>"+fileName);
                recorder = new FFmpegFrameRecorder(fileName,frameGrabber1.getAudioChannels());
                recorder.setFormat("mp3");
                recorder.setSampleRate(frameGrabber1.getSampleRate());
                recorder.setTimestamp(frameGrabber1.getTimestamp());
                recorder.setAudioQuality(0);
    
                recorder.start();
                int index=0;
                while (true){
                    frame=frameGrabber1.grab();
                    if(frame==null){
                        System.out.println("视频处理完成");
                        break;
                    }
                    if(frame.samples!=null){
                        recorder.recordSamples(frame.sampleRate,frame.audioChannels,frame.samples);
                    }
                    System.out.println("帧值="+index);
                    index ++;
                }
                recorder.stop();
                recorder.release();
                frameGrabber1.stop();
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
        }

    3、引入文件参考

    import org.bytedeco.javacv.FFmpegFrameGrabber;
    import org.bytedeco.javacv.FFmpegFrameRecorder;
    import org.bytedeco.javacv.Frame;

    备注:代码仅供参考,希望各位看官不喜勿喷。

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  • 1. windows安装ffmpeg ...2. 使用ffmpeg命令提取pcm音频 ffmpeg -y -i C:\Users\Administrator\Desktop\7fb7d449010e270064b2b7b305109a29.mp4 -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 ./111222/t.

    1. windows安装ffmpeg

    下载ffmpeg的windows版本https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/

    网盘

    解压,配置环境变量

     

    2. 使用ffmpeg命令提取pcm音频

    ffmpeg -y -i C:\Users\Administrator\Desktop\7fb7d449010e270064b2b7b305109a29.mp4 -acodec pcm_s16le -f s16le -ac 1 -ar 16000 ./111222/test.pcm

     

     

    3. 使用讯飞进行pcm语音识别

    https://www.xfyun.cn/doc/asr/voicedictation/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E

     

    4. 新建spring工程,运行

     

     

    展开全文
  • 视频转换音频(提取视频中音乐)方便好用
  • 提取视频中音频——python三行程序搞定

    万次阅读 多人点赞 2020-08-10 12:32:12
    我们可以使用 python 来提取视频中音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的python包,然后执行三行程序!   语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、...
    
    
    
    

    写在开头

      身处数据爆炸增长的时代,各种各样的数据都飞速增长,视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的python包,然后执行三行程序!
      语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。

    提取音频

      需要用到 python 包 moviepy,这里是moviepy 的 github 地址

    安装 python 包

    安装 moviepy,cmd 或 bash 输入

    pip install moviepy
    

    提取音频

    假设有一个 mp4 文件路径为"e:/chrome/my_video.mp4",我们想提取其音频保存到"“e:/chrome/my_audio.wav”",那么三行程序为:

    from moviepy.editor import AudioFileClip
    my_audio_clip = AudioFileClip("e:/chrome/my_video.mp4")
    my_audio_clip.write_audiofile("e:/chrome/my_audio.wav")
    

      执行上面的三行程序,就会发现音频文件已经成功提取到指定文件夹了~ 这里的视频格式和音频格式都支持其他格式,比如读取 m4v 格式视频,保存 MP3 格式音频,下面是我电脑的示例
    示例

    分析音频

      可以使用 librosa 包来分析音频,这里是librosa 的 github 地址

    安装 python 包

    安装 librosa,cmd 或 bash 输入

    pip install librosa
    

    需要说明,librosa 包本身不支持 MP3 格式,需要一些相关包的支持。官网上说使用 conda 安装则自动安装 MP3 支持的相关包。具体请去librosa 的 github 地址了解。

    读取音频

    假设有一个 wav 文件路径为"e:/chrome/my_audio.wav"。科普一下音频数据的内容,可以认为记录采样频率每个采样点的信号强度两个部分即可构成一个音频文件。数据流可理解为一个数组,按照字节存储。
    下面我们读取音频

    import librosa
    audio, freq = librosa.load('e:/chrome/my_audio.wav')
    time = np.arange(0, len(audio)) / freq
    print(len(audio), type(audio), freq, sep="\t")
    

    下图是我电脑的示例,可以看到读取到了采样频率每个采样点的信号强度,采样点共 2121210,频率为 22050,音频长度约 96 秒示例图

    matplotlib 画信号强度图

    bash 输入

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(time, audio)
    ax.set(xlabel='Time(s)', ylabel='Sound Amplitude')
    plt.show()
    

    下图是本人电脑示例:示例图

    librosa 画信号强度图

    当然我们可以使用 librosa 库的工具来分析,可以修掉音频首尾的其他信息,画信号强度图的方式如下:

    import  librosa.display
    audio, _ = librosa.effects.trim(audio)#Trim leading and trailing #silence from an audio signal.
    librosa.display.waveplot(audio, sr=freq)
    plt.show()
    

    下图是我电脑的示例:示例图

    展开全文
  • 提取视频中音频 Python只需要三行代码!

    万次阅读 多人点赞 2021-04-22 17:33:35
    我们可以使用 python 来提取视频中音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的 python 库,然后执行三行代码! 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话...

    身处数据爆炸增长的信息时代,各种各样的数据都飞速增长,视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的 python 库,然后执行三行代码!

    语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。

    一、提取音频

    需要用到 python 的 moviepy 库

    moviepy的 github 地址:https://github.com/Zulko/moviepy

    命令行 pip 安装上 moviepy 即可!

    pip install moviepy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
    

    提取音频:假设有一个 mp4 文件路径为"D:\python\pycharm2020\my_program\video_process\test_01.mp4",我们想提取其中的音频保存到"D:\python\pycharm2020\my_program\video_process\vst01.mp3",三行 Python 代码实现如下:

    import moviepy.editor as mpy
    
    
    # 截取背景音乐
    audio_background = mpy.AudioFileClip(r'D:\python\pycharm2020\my_program\video_process\test_01.mp4').subclip(1, 60)
    audio_background.write_audiofile(r'D:\python\pycharm2020\my_program\video_process\vst01.mp3')
    

    结果如下:

    执行上面的三行代码,就会发现音频文件已经成功提取到指定文件夹啦~ ~这里的视频格式和音频格式都支持其他格式,比如读取 mp4 格式视频,抽取其中的背景音乐保存为 MP3 格式音频。

    二、引力波绘制

    数据来源:

    • http://python123.io/dv/grawave.html
    • http://python123.io/dv/H1_Strain.wav
    • http://python123.io/dv/L1_Strain.wav
    • http://python123.io/dv/wf_template.txt

    从配置文档中读取时间相关数据

    import numpy as np  # 科学计算所用的numpy库
    import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图所用的库matplotlib
    from scipy.io import wavfile  # 读取波形文件所用的库
    
    
    rate_h, hstrain = wavfile.read(r"H1_Strain.wav", "rb")   # 读取音频文件
    rate_l, lstrain = wavfile.read(r"L1_Strain.wav", "rb")
    # reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('GW150914_4_NR_waveform_template.txt').transpose()
    reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('wf_template.txt').transpose()  # 使用python123.io下载txt文件
    

    构造应变数据

    htime_interval = 1 / rate_h
    ltime_interval = 1 / rate_l
    fig = plt.figure(figsize=(12, 6))  # 创建大小为12*6的绘图空间
    
    # 丢失信号起始点
    htime_len = hstrain.shape[0] / rate_h  # 读取数据第一维的长度,得到函数在坐标轴上总长度
    htime = np.arange(-htime_len / 2, htime_len / 2, htime_interval)  # (起点,终点,时间间隔)
    

    使用来自 “H1” 探测器的数据作图

    plth = fig.add_subplot(221)  # 设置绘图区域
    plth.plot(htime, hstrain, 'r')  # 画出以时间为x轴,应变数据为y轴的图像,‘y'为黄色
    plth.set_xlabel('Time (seconds)')
    plth.set_ylabel('H1 Strain')
    plth.set_title('H1 Strain')
    

    绘制 L1 Strain 和Template

    ltime_len = lstrain.shape[0] / rate_l
    ltime = np.arange(-ltime_len / 2, ltime_len / 2, ltime_interval)
    pltl = fig.add_subplot(222)
    pltl.plot(ltime, lstrain, 'k')
    pltl.set_xlabel('Time (seconds)')
    pltl.set_ylabel('L1 Strain')
    pltl.set_title('L1 Strain')
    
    pltref = fig.add_subplot(212)
    pltref.plot(reftime, ref_H1, 'purple')
    pltref.set_xlabel('Time (seconds)')
    pltref.set_ylabel('Template Strain')
    pltref.set_title('Template')
    fig.tight_layout()  # 自动调整图像外部边缘
    

    保存并显示图像

    plt.savefig("Gravitational_Waves_Original.png")  # 保存图像为png格式
    plt.show()
    plt.close(fig)
    

    结果如下:

    结语

    最后安利一份Python全栈知识图谱:

    • 全栈知识:100+核心知识点
    • 系统化:六大模块,全链路梳理。
    • 专业化:8位专家耗时100天打造
    • 精选材质:250G铜版纸,双面哑模。
    展开全文
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