问题标签 [pydub]
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python - 同时播放多个 wav 文件,用于 Python 中的鼓机
我想像真正的鼓组一样独立地“同时”播放不同长度的不同 wav 文件。
我找到了不同的音频控制库,例如 PyAudio、Pydub 等,我认为解决这个问题的方法是线程化。但它根本不播放声音
如果我将此代码修改为此
它只播放第一个。
我使用 PyDub 而不是 PyAudio 的原因是我认为 PyDub 的使用更容易,但在这种情况下可能没用。我也使用了覆盖,但问题是,它只在第一个文件的持续时间内播放所有文件。
我想知道,问题是什么,或者请让我知道是否有更好的解决方案,也许是另一个库,但如果可能的话,我想避免 PyGame 或 Pyglet 等......因为我认为这会减慢我的速度程序。如果没有,我很期待。
python - 为什么在导入 AudioSegment 时出现错误?
我正在尝试使用 pydub,但是当我使用 AudioSegment 将它导入 python 时,它会给我一个错误,说它无法识别它。我尝试使用 pip install 和在线搜索。有什么帮助吗??我正在使用 python 2.7
python-3.x - 如何在python中分割音频文件
我正在对客户服务数据进行语音情感分析。我有一个音频文件,客户服务官员在其中提出了问题并且客户给出了他的评论。
我需要拆分这段音频,只从客户那里得到评论部分来做情绪分析,不管客户是高兴、悲伤还是中立。
请让我知道,如何拆分音频文件以仅获取客户的音频。音频格式为“.aac”
到目前为止,这就是我所做的:
python-2.7 - 如何增加/减少 .wav 文件的播放速度?
我正在尝试增加/减少.wav
pydub 中几个文件的音高(或速度)。我尝试使用sound.set_frame_rate
(我乘以原始帧速率,但没有任何改变)。有谁知道如何做到这一点?(最好不要下载额外的外部库)。谢谢。
python - 通配符文件名和 Pydub
谁能向我解释如何修复此代码。如果我设置song
等于完整文件路径,我的脚本运行没有任何问题。但是,问题是我并不总是知道该路径中 .mp3 文件的名称,因此我需要将文件作为通配符指向。
任何指针都会很棒!
python - 当我尝试在 pydub 中打开一个波形文件时,它找不到该文件。为什么是这样?
这是终端的样子:
现在,这个文件肯定存在于我的计算机上,据我所知,我正确使用了反斜杠。为什么 Python 找不到它?
python - Pydub - 如何在不改变播放速度的情况下改变帧速率
我有几个音频文件,我在 Pydub 中使用AudioSegment
.
我想将音频质量从帧速率 22050 降低到 16000 Hz。(一个通道文件)
如果我只是简单地更改 AudioSegment 的帧速率,我得到的是完全相同的波以较慢的速度播放。嗯,够公平的。
但是我如何真正改变波形以适应较低质量、相同速度的播放?
(手动插值是我唯一能想到的,但我不想陷入那种麻烦)
python - Pydub 导出错误 - 手动选择编码器
我正在尝试在 pydub 中将文件导出为 mp3,但出现此错误:
输出流 #0:0 的自动编码器选择失败。mp3 格式的默认编码器可能已禁用。请手动选择编码器
如何手动选择编码器,默认编码器是什么,如何启用它?
PS:我的 Pydub 打开 mp3 文件没有任何问题。我正在使用 Windows 和 Libav。
python - 从字节而不是文件名读取以转换音频
我将小型声音文件存储MongoDB
为BSON
. 任务是从数据库中检索二进制数据,将其转换为适当的格式并发送回前端。问题在于转换。我发现pydub
可以用于此。
我的代码如下
问题在于 Audiosegment 行,因为它不符合标准
并且仍然抛出AudioSegment.from_wav("/input/file.wav").export("/output/file.mp3", format="mp3")
错误。'bytes' object has no attribute 'read'
它可以实现pydub
吗?
python - 是否可以根据它们的 wav 文件比较两首相似的歌曲?
我有一个大型的旧音乐库(1920 年代、30 年代、40 年代等),其中有很多重复项,我想确定重复项并使用相同的 MP3 标签信息组织它们。由于音乐是不久前录制的,虽然它们听起来可能类似于人耳,但它们的录音实际上可能有点不同(更安静、更静态等)。
我目前正在解析一些音乐,pydub
并且能够生成 wav 文件,消除歌曲开头和结尾的静音,并压缩音乐的动态范围,但我希望能够比较wav 文件,如果它们足够相似,我可以假设它们是相同的并给它们相同的标签。
是否有可能通过类似的方式运行 wav 文件数据,scipy
并numpy
使用类似傅里叶变换/FFT 的方式以高精度比较/关联数据?我知道它可以使用类似的系统来完成,dejavu
但它非常密集并且在数据库中使用大量存储空间,而且我可以访问原始文件而不是使用麦克风,所以我更愿意做一些更简单的事情。