很多时候我们想提取某首歌的副歌部分（俗称 高潮部分），只能手动直接卡点剪切，但是对于大批量的获取就很头疼，如何解决？
很多人学习python，不知道从何学起。
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今天我们就来用Python帮我们自动提取吧！
先来听听效果，孤芳自赏提取高潮后的部分：
怎么样，是不是迫不及待想往下读了？不要急，让我们从原理开始慢慢讲起。
一、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：
1.遍历整首歌曲。
2.将选定长度的部分与其他部分比较并计算相似度，以查看是否重复。
3.寻找重复次数较大、且间隔长的片段。
二、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：https://github.com/vivjay30/pychorus
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：
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：
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，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", "输出高潮部分文件", 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。
三、效果检验
以《孤芳自赏》 为例，让我们试试这个提取器的功力。
原曲：
孤芳自赏 原曲来自裸睡的猪00:0004:28
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)
效果如下：
孤芳自赏 高潮部分来自裸睡的猪00:0000:40
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！
四、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：
图片版代码
文字版代码：
# Python 实用宝典# 提取音乐高潮部分# 2020/06/11import osimport sysfrom pychorus import find_and_output_chorusdef 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的优势就在于有众多的库，所以大家不必担心很难，多看几遍，然后挑自己感兴趣 的案例动手实践，相信你会慢慢爱上Python！
文章来源: 博客园
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