Apprenez étape par étape comment utiliser Python pour vous connecter à l'interface Qiniu Cloud afin de réaliser le transcodage et le découpage audio
Introduction :
Avec le développement de la technologie audio, le traitement audio est également devenu un maillon important dans de nombreux scénarios d'application. Dans le processus de traitement audio, le transcodage et le découpage audio sont des exigences très courantes. Afin de réaliser ces fonctions, nous pouvons utiliser l'interface fournie par Qiniu Cloud pour nous connecter à Python afin de transcoder et couper l'audio rapidement et facilement.
1. Préparation de l'environnement
Avant de commencer, nous devons préparer l'environnement suivant :
2. Installez le SDK Qiniu Cloud Python
Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande pour installer le SDK Qiniu Cloud Python :
pip install qiniu
Une fois l'installation terminée, nous pouvons utiliser Python. code Le module qiniu est introduit pour implémenter l'appel à l'interface Qiniu Cloud.
3. Transcodage audio
Pour le transcodage audio, nous pouvons utiliser l'interface de traitement audio et vidéo de Qiniu Cloud. Tout d'abord, nous devons créer un modèle de transcodage dans la console Qiniu Cloud pour définir les règles de transcodage audio. Effectuez les réglages suivants dans la console :
Ensuite, nous implémentons le transcodage audio via le code Python. Tout d'abord, nous devons introduire le module qiniu et le module json, le code est le suivant :
import qiniu import json
Ensuite, nous obtenons l'ID du modèle de transcodage et l'URL du fichier audio, le code est le suivant :
access_key = 'your_access_key' secret_key = 'your_secret_key' bucket = 'your_bucket_name' template_id = 'your_template_id' audio_url = 'your_audio_url' q = qiniu.Auth(access_key, secret_key) base_url = 'http://api.qiniu.com' pipeline = 'your_pipeline' save_bucket = 'your_save_bucket_name' save_key = 'your_save_key' # 获得音频转码后的结果 transcode_url = "{0}/v1/handler/avthumb/query".format(base_url) post_data = { "access_token": q.upload_token(bucket), "url": audio_url, "save_bucket": save_bucket, "save_key": save_key, "template_id": template_id, "pipeline": pipeline } response = qiniu.post(transcode_url, json.dumps(post_data), q.auth.authorization(transcode_url, body=json.dumps(post_data)), content_type=qiniu.conf.CONTENT_TYPE_JSON) print(response.text_body)
Parmi eux, access_key et secret_key sont les clés des informations du compte Qiniu Cloud, bucket est le nom de l'espace de stockage créé, template_id est l'ID du modèle de transcodage, audio_url est l'URL du fichier audio à transcoder, pipeline est le nom de la file d'attente de transcodage, save_bucket et save_key sont les emplacements de sauvegarde des fichiers audio transcodés.
4. Découpe audio
En plus du transcodage, nous pouvons également utiliser l'interface de traitement audio et vidéo de Qiniu Cloud pour réaliser la découpe audio. Tout d’abord, nous devons sélectionner un modèle de découpe pour définir les règles de découpe audio. Effectuez les réglages suivants dans la console Qiniu Cloud :
Ensuite, nous implémentons le découpage audio via du code Python. Tout d'abord, nous devons introduire le module qiniu et le module json, le code est le suivant :
import qiniu import json
Ensuite, nous obtenons l'ID du modèle de découpe et l'URL du fichier audio, le code est le suivant :
access_key = 'your_access_key' secret_key = 'your_secret_key' bucket = 'your_bucket_name' template_id = 'your_template_id' audio_url = 'your_audio_url' start_time = '00:00:00' end_time = '00:01:00' save_bucket = 'your_save_bucket_name' save_key = 'your_save_key' q = qiniu.Auth(access_key, secret_key) base_url = 'http://api.qiniu.com' # 获得音频切割后的结果 slice_url = "{0}/v1/handler/avclip/query".format(base_url) post_data = { "access_token": q.upload_token(bucket), "url": audio_url, "save_bucket": save_bucket, "save_key": save_key, "template_id": template_id, "start": start_time, "end": end_time } response = qiniu.post(slice_url, json.dumps(post_data), q.auth.authorization(slice_url, body=json.dumps(post_data)), content_type=qiniu.conf.CONTENT_TYPE_JSON) print(response.text_body)
Parmi eux, access_key et secret_key sont les informations clés du compte Qiniu Cloud, bucket est le nom de l'espace de stockage créé, template_id est l'ID du modèle de découpe, audio_url est l'URL du fichier audio à couper, start_time est l'heure de début de la découpe, end_time est l'heure de fin du découpage, save_bucket et save_key sont l'emplacement de sauvegarde du fichier audio après le découpage.
Conclusion :
À travers les exemples ci-dessus, nous pouvons voir comment utiliser Python pour se connecter à l'interface Qiniu Cloud afin d'implémenter des fonctions de transcodage et de découpage audio. En fait, Qiniu Cloud fournit également de nombreuses fonctions de traitement audio, telles que la fusion audio, la réduction du bruit audio, etc., que nous pouvons utiliser selon nos propres besoins. Nous espérons que l'introduction de cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer la technologie de traitement audio.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!