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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?

 

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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:

  1. from pychorus import find_and_output_chorus

  2. 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:

  1. # 提取音乐高潮部分

  2. from pychorus import find_and_output_chorus

  3. 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!

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