Python에서 오디오 지속 시간을 얻는 방법은 무엇입니까?
오디오 처리 분야는 최근 몇 년 동안 크게 확장되었으며 Python은 오디오 조작과 관련된 작업을 처리하는 데 일반적인 선택이 되었습니다. 오디오 작업 시 일반적인 작업 중 하나는 오디오 파일의 길이를 결정하는 것입니다. 이는 재생 목록 만들기, 오디오 데이터 분석 또는 오디오 편집 도구 개발과 같은 다양한 응용 프로그램에 유용합니다.
이 기사 전반에 걸쳐 Python을 사용하여 오디오 지속 시간을 확보하기 위해 기본부터 고급까지 다양한 기술을 안내하게 됩니다. 중요한 점은 오디오 처리와 관련된 기본 개념과 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 이 기사의 뒷부분에 제시된 다양한 접근 방식을 구현하는 데 필요한 기초를 제공하고 오디오 지속 시간의 정의부터 살펴보겠습니다. 그것을 계산하기 위한 구문과 알고리즘.
"오디오 지속 시간"이라는 용어는 오디오 파일이 재생되는 시간을 의미하며 일반적으로 초 또는 분 단위로 측정됩니다. 이 값은 샘플 수, 채널 및 샘플 속도를 포함하여 오디오 파일을 정의하는 일련의 특성의 영향을 받습니다. 이러한 지식을 철저히 이해하는 것은 필사, 분석, 오디오 편집을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 응용 분야에 중요합니다.
구문
Python은 오디오 파일 처리를 관리하기 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리에는 wave, pydub 및 librosa가 포함되어 있으며 각 라이브러리에는 오디오 파일을 업로드하고 지속 시간을 측정하기 위한 고유한 구문과 기능이 있습니다. 오디오 파일의 지속 시간을 결정하는 일반적인 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.
필수 라이브러리를 가져오는 중입니다.
오디오 파일을 읽어보세요.
파일의 특성 추출(예: 샘플 속도, 샘플 수량, 채널 수량).
추출된 특성을 활용하여 지속시간을 계산합니다.
알고리즘
Python에서 오디오 파일의 지속 시간을 얻으려면 다음 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
오디오 파일을 업로드하려면 적절한 라이브러리를 구현하세요.
샘플링 속도, 채널 수, 프레임 수 등 오디오 파일의 관련 기능을 추출합니다.
프레임 수를 샘플 속도로 나누어 오디오 파일의 지속 시간을 계산합니다.
기간 값을 인쇄하거나 반납하여 출력하세요.
접근법
이제 Python에서 오디오 파일 길이를 결정하는 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다. 다음과 같은 방법이 소개됩니다 −
wave 라이브러리를 활용하여.
pydub 라이브러리를 사용하여.
librosa 라이브러리를 사용하세요.
ffmpeg-python 라이브러리를 사용합니다.
방법 1: 웨이브 라이브러리 사용
wave 라이브러리는 WAV 파일에 대한 지원을 제공하는 내장 Python 모듈입니다. 다음은 웨이브 라이브러리를 사용하여 오디오 파일의 지속 시간을 얻는 방법을 보여주는 전체 코드 예제입니다.
예
으아아아출력
으아아아접근법 2: pydub 라이브러리 사용
pydub 라이브러리는 오디오 조작을 위해 일반적으로 사용되며 활용하기 쉬운 도구입니다. pydub을 사용하려면 먼저 pip install pydub를 통해 설치해야 합니다. 다음은 pydub를 사용하여 기간을 얻는 코드 예제입니다. −
예
import wave def get_duration_wave(file_path): with wave.open(file_path, 'r') as audio_file: frame_rate = audio_file.getframerate() n_frames = audio_file.getnframes() duration = n_frames / float(frame_rate) return duration file_path = 'example.wav' duration = get_duration_wave(file_path) print(f"Duration: {duration:.2f} seconds")
출력
으아아아이 특정 코드 조각에서는 오디오 파일을 읽고 변경할 목적으로 pydub 라이브러리에서 제공되는 AudioSegment 클래스를 가져옵니다. 오디오 파일의 길이를 초 단위로 획득합니다.
librosa 라이브러리 사용 방법 3:
Librosa는 Python을 사용한 오디오 처리를 위한 또 하나의 존경받는 라이브러리로, 주로 음악과 사운드 분석에 중점을 두고 있습니다. 터미널이나 명령 프롬프트에 'pip install librosa'를 입력하면 쉽고 빠르게 작업을 수행할 수 있습니다. librosa를 사용하여 기간을 얻는 코드 예제는 다음과 같습니다. −
예
Duration: 10.00 seconds
출력
으아아아이 예에서는 librosa.load 함수를 사용하여 오디오 파일을 읽고 오디오 데이터와 샘플링 속도를 가져옵니다. 그런 다음 librosa.get_duration 함수를 사용하여 오디오 데이터 및 샘플링 속도를 기반으로 지속 시간을 계산합니다.
접근 방법 4: ffmpeg-python 라이브러리 사용
FFmpeg는 다양한 플랫폼에서 오디오 및 비디오를 처리하는 데 일반적으로 사용되는 도구입니다. ffmpeg-python 라이브러리는 FFmpeg 명령줄 인터페이스에 대한 Python 래퍼 역할을 하며 pip install ffmpeg-python을 사용하여 설치할 수 있습니다. 다음은 ffmpeg-python −
을 사용하여 오디오 파일의 지속 시간을 얻는 방법을 보여주는 샘플 코드입니다.Example
import ffmpeg def get_duration_ffmpeg(file_path): probe = ffmpeg.probe(file_path) stream = next((stream for stream in probe['streams'] if stream['codec_type'] == 'audio'), None) duration = float(stream['duration']) return duration file_path = 'example.wav' duration = get_duration_ffmpeg(file_path) print(f"Duration: {duration:.2f} seconds")
Output
Duration: 10.00 seconds
在这个例子中,我们使用ffmpeg.probe函数来获取与音频文件相关的元数据。随后,我们从流列表中过滤出音频流,并从流字典中提取出'duration'字段中的持续时间。
结论
在本文中,我们深入探讨了使用wave、pydub、librosa和ffmpeg-python库在Python中获取音频文件时长的四种不同方法。每种方法都有其自身的优点和限制,库的选择取决于您个人的需求和偏好。这些代码示例旨在为您提供在Python项目中实现音频时长计算的坚实基础。
위 내용은 Python에서 오디오 지속 시간을 얻는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

데이터 전문가는 다양한 소스에서 많은 양의 데이터를 처리해야합니다. 이것은 데이터 관리 및 분석에 어려움을 겪을 수 있습니다. 다행히도 AWS Glue와 Amazon Athena의 두 가지 AWS 서비스가 도움이 될 수 있습니다.

Redis의 대기열을 읽으려면 대기열 이름을 얻고 LPOP 명령을 사용하여 요소를 읽고 빈 큐를 처리해야합니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 대기열 이름 가져 오기 : "큐 :"와 같은 "대기열 : my-queue"의 접두사로 이름을 지정하십시오. LPOP 명령을 사용하십시오. 빈 대기열 처리 : 대기열이 비어 있으면 LPOP이 NIL을 반환하고 요소를 읽기 전에 대기열이 존재하는지 확인할 수 있습니다.

질문 : Redis 서버 버전을 보는 방법은 무엇입니까? 명령 줄 도구 Redis-Cli를 사용하여 연결된 서버의 버전을보십시오. 정보 서버 명령을 사용하여 서버의 내부 버전을보고 정보를 구문 분석하고 반환해야합니다. 클러스터 환경에서 각 노드의 버전 일관성을 확인하고 스크립트를 사용하여 자동으로 확인할 수 있습니다. 스크립트를 사용하여 Python 스크립트와 연결 및 인쇄 버전 정보와 같은보기 버전을 자동화하십시오.

Redis 서버를 시작하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 운영 체제에 따라 Redis 설치. Redis-Server (Linux/MacOS) 또는 Redis-Server.exe (Windows)를 통해 Redis 서비스를 시작하십시오. Redis-Cli Ping (Linux/MacOS) 또는 Redis-Cli.exe Ping (Windows) 명령을 사용하여 서비스 상태를 확인하십시오. Redis-Cli, Python 또는 Node.js와 같은 Redis 클라이언트를 사용하여 서버에 액세스하십시오.

Navicat의 비밀번호 보안은 대칭 암호화, 암호 강도 및 보안 측정의 조합에 의존합니다. 특정 측정에는 다음이 포함됩니다. SSL 연결 사용 (데이터베이스 서버가 인증서를 지원하고 올바르게 구성하는 경우), 정기적으로 Navicat을 업데이트하고보다 안전한 방법 (예 : SSH 터널), 액세스 권한 제한 및 가장 중요한 것은 암호를 기록하지 않습니다.
