Cara Menurunkan Lagu Menggunakan Python
Jika anda pernah mahu menukar pic lagu tanpa mengubah kelajuannya, catatan blog ini adalah untuk anda. Peralihan nada ialah tugas biasa untuk pemuzik, DJ dan jurutera audio. Dalam tutorial ini, kami akan meneroka cara menurunkan nada lagu menggunakan Python dan perpustakaan pydub dan menggunakan proses ini pada berbilang lagu dalam folder secara automatik.
Mengapa Pitch Shift?
Dalam muzik, anjakan pic bermaksud menukar pic lagu (menaikkan atau menurunkannya) tanpa mempercepatkan atau memperlahankannya. Ini boleh berguna untuk:
Memadankan kunci lagu dengan trek lain
Memindahkan lagu untuk instrumen yang ditala kepada kekunci lain
Mencipta campuran semula atau mashup
Alat yang Anda Perlukan
Kami akan menggunakan pydub perpustakaan Python untuk memanipulasi fail audio. Anda boleh memasangnya menggunakan pip:
pip install pydub
Selain itu, pydub memerlukan ffmpeg untuk mengendalikan fail audio seperti MP3. Anda boleh memasang ffmpeg melalui terminal:
sudo apt install ffmpeg
Panduan Langkah demi Langkah untuk Peralihan Pitch
Sekarang mari kita selami skrip Python yang mengautomasikan peralihan nada untuk berbilang lagu dalam folder. Skrip melingkari fail dalam folder lagu, menurunkannya dengan separuh langkah (semitone = -1) dan menyimpan fail baharu ke folder output.
Kod
import os from pydub import AudioSegment # Function to shift pitch down def pitch_shift(audio, semitones): # Adjust sample rate to shift pitch new_sample_rate = int(audio.frame_rate * (2.0 ** (semitones / 12.0))) return audio._spawn(audio.raw_data, overrides={'frame_rate': new_sample_rate}).set_frame_rate(audio.frame_rate) # Input and output folders input_folder = './songs' output_folder = './output' # Ensure the output folder exists os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # Loop through all files in the songs folder for filename in os.listdir(input_folder): # Check if the file is an audio file (e.g., mp3 or wav) if filename.endswith(".mp3") or filename.endswith(".wav"): # Construct the full file path input_path = os.path.join(input_folder, filename) output_path = os.path.join(output_folder, filename) # Load the audio file audio = AudioSegment.from_file(input_path) # Shift pitch down by a half-step (semitone = -1) shifted_audio = pitch_shift(audio, -1) # Export the pitch-shifted audio to the output folder shifted_audio.export(output_path, format="mp3") print(f"Processed and saved: {output_path}")
Penjelasan
Mengimport Perpustakaan:
Kami mengimport os untuk berfungsi dengan direktori fail dan AudioSegment daripada pydub untuk memanipulasi fail audio.Fungsi Pitch-Shift:
Fungsi pitch_shift melaraskan kadar sampel audio. Apabila kita menukar kadar sampel, nada berubah. Dalam kes ini, kami mengira kadar sampel baharu untuk menganjakkan pic ke bawah dengan satu semiton menggunakan formula:
new_sample_rate = int(audio.frame_rate * (2.0 ** (semitones / 12.0)))
Folder Input dan Output:
Kami mentakrifkan folder tempat kami akan membaca fail audio dan menyimpan versi alih padang. Jika folder output tidak wujud, ia akan dibuat.-
Gelung Melalui Lagu:
Dengan menggunakan os.listdir(), kami mengulangi setiap fail dalam folder lagu. Skrip menyemak sama ada fail itu ialah fail audio (.mp3 atau .wav) sebelum memprosesnya. Untuk setiap fail:- Ia memuatkan audio.
- Fungsi pitch_shift digunakan, merendahkan pic dengan separuh langkah.
- Audio yang dialihkan nada dieksport ke folder output.
Eksport dan Maklum Balas:
Setelah pemprosesan selesai, lagu yang dialihkan nada disimpan dalam folder output dan mesej pengesahan dicetak.
Menjalankan Skrip
Pastikan anda mempunyai fail audio anda dalam folder lagu dan kemudian jalankan skrip:
python -m pitch_down.py
Fail yang dialihkan nada akan disimpan dalam folder output.
Penyesuaian
Anda boleh mengubah suai skrip ini dengan mudah kepada:
Naikkan audio dengan menghantar nilai positif (cth., pitch_shift(audio, 1) untuk naik separuh).
Proses format fail yang berbeza dengan menambahkan sambungan lain seperti .ogg atau .flac pada semakan bersyarat.
Anjakan dengan bilangan semiton yang berbeza dengan melaraskan hujah semiton.
Kesimpulan
Skrip ini ialah cara yang mudah tetapi berkesan untuk mengalihkan berbilang fail audio menggunakan Python. Dengan pydub dan ffmpeg, anda boleh memanipulasi fail audio secara pukal, menjadikan tugas seperti pembetulan nada atau penyediaan audio lebih mudah untuk pemuzik, penerbit atau sesiapa sahaja yang bekerja dengan audio.
Jangan ragu untuk mencuba skrip ini dan lihat cara anda boleh menyesuaikannya dengan keperluan anda. Selamat mengekod!
Atas ialah kandungan terperinci Cara Menurunkan Lagu Menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
