如何用Python源码提取电视剧配音轨 Python源码分离多轨音频技巧

# 示例代码，需要根据实际情况调整参数
from pydub import AudioSegment

def extract_dialogue(input_file, output_file):
    """
    从音频文件中提取对话音轨。
    Args:
        input_file: 输入音频文件路径。
        output_file: 输出音频文件路径。
    """
    try:
        audio = AudioSegment.from_file(input_file)

        # 简单的人声检测方法：假设人声音量高于背景噪音
        # 更复杂的方法可以采用机器学习模型进行人声检测
        threshold = -20  # 根据实际音频调整阈值，dBFS
        silent_chunks = AudioSegment.silent(duration=100) # 100ms的静音片段

        output = AudioSegment.empty()
        for i in range(0, len(audio), 1000): # 每次处理1秒
            chunk = audio[i:i+1000]
            if chunk.dBFS > threshold:
                output += chunk
            else:
                output += silent_chunks # 静音填充

        output.export(output_file, format="wav")
        print(f"对话音轨已提取并保存到: {output_file}")

    except Exception as e:
        print(f"提取失败: {e}")

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    input_audio = "input.mp4" # 替换为你的电视剧音频文件
    output_audio = "dialogue.wav"
    extract_dialogue(input_audio, output_audio)

pydub

librosa

wave

soundfile

pydub

librosa

librosa

wave

soundfile

pydub

librosa

soundfile

import soundfile as sf

def separate_tracks(input_file, output_prefix):
    """
    分离多轨音频文件。
    Args:
        input_file: 输入音频文件路径。
        output_prefix: 输出文件名前缀。
    """
    try:
        data, samplerate = sf.read(input_file)
        num_channels = data.shape[1] if len(data.shape) > 1 else 1

        if num_channels > 1:
            for i in range(num_channels):
                track = data[:, i]
                output_file = f"{output_prefix}_track_{i+1}.wav"
                sf.write(output_file, track, samplerate)
                print(f"音轨 {i+1} 已保存到: {output_file}")
        else:
            print("音频文件不是多轨的。")

    except Exception as e:
        print(f"分离失败: {e}")

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    input_audio = "multitrack.wav" # 替换为你的多轨音频文件
    output_prefix = "track"
    separate_tracks(input_audio, output_prefix)