Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk mencapai pemotongan audio

Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk mencapai pemotongan audio

Jul 05, 2023 pm 03:21 PM
python Qiniuyun Pemotongan audio

Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk antara muka dengan Qiniu Cloud untuk mencapai pemotongan audio

Dalam bidang pemprosesan audio, Qiniu Cloud ialah platform storan awan yang sangat baik yang menyediakan pelbagai antara muka untuk pelbagai pemprosesan audio . Artikel ini akan menggunakan Python sebagai contoh untuk mengajar anda langkah demi langkah cara menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk merealisasikan fungsi pemotongan audio.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Python yang sepadan untuk berinteraksi dengan Qiniu Cloud. Masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk memasang:

pip install qiniu
Salin selepas log masuk

Selepas pemasangan selesai, kami perlu mencipta ruang storan pada Platform Awan Qiniu dan mendapatkan Kunci Akses dan Kunci Rahsia yang berkaitan untuk mengesahkan permintaan kami. Seterusnya, kita boleh mula menulis kod.

Mula-mula, import perpustakaan yang diperlukan:

from qiniu import Auth, BucketManager
Salin selepas log masuk

Kemudian, kita perlu memulakan objek pengesahan dan objek ruang storan:

access_key = 'your_access_key'
secret_key = 'your_secret_key'
bucket_name = 'your_bucket_name'

q = Auth(access_key, secret_key)
bucket = BucketManager(q)
Salin selepas log masuk

Seterusnya, mari kita tentukan fungsi untuk melaksanakan fungsi pemotongan audio. Fungsi ini menerima tiga parameter: nama fail audio sumber, nama fail audio sasaran dan titik masa pemotongan (dalam saat). Sebagai contoh, kami memotong fail audio sumber kepada dua segmen, segmen pertama adalah dari 0 saat hingga 30 saat, dan segmen kedua adalah dari 30 saat hingga 60 saat:

def audio_segmentation(source_key, target_key, split_time):
    ops = 'avthumb/mp3/ss/%d/t/%d' % (split_time, split_time)
    source_url = 'http://%s/%s' % (bucket_domain, source_key)
    target_key = '%s_%d.mp3' % (target_key, split_time)
    
    ret, info = bucket.fetch(source_url, bucket_name, source_key)
    if ret is None:
        print('Fetch source audio failed:', info)
        return
    
    ret, info = bucket.fetch(source_url, bucket_name, target_key, op=ops)
    if ret is None:
        print('Segmentation failed:', info)
        return
    
    target_url = 'http://%s/%s' % (bucket_domain, target_key)
    print('Segmentation success:', target_url)
Salin selepas log masuk

Akhir sekali, kami boleh memanggil fungsi ini untuk memotong audio :

audio_segmentation('source_audio.mp3', 'target_audio', 30)
Salin selepas log masuk

Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan parameter bucket.fetch方法将源音频文件从外部URL拉取到七牛云存储空间中。然后,通过传递op untuk memotong audio. Akhir sekali, kita boleh mendapatkan URL fail audio yang dipotong dengan menyambungkan nama domain ruang storan dan nama fail audio sasaran.

Di atas adalah semua contoh kod untuk menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk melaksanakan pemotongan audio. Saya harap artikel ini dapat membantu anda memulakan kerja berkaitan pemprosesan audio dengan cepat. Pada masa yang sama, Qiniu Cloud juga menyediakan antara muka dan fungsi lain yang kaya, yang boleh anda terokai dan gunakan selanjutnya mengikut keperluan anda sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Ajar anda langkah demi langkah cara menggunakan Python untuk menyambung ke antara muka Awan Qiniu untuk mencapai pemotongan audio. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Apr 09, 2025 pm 03:09 PM

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Bolehkah mysql menyambung ke pelayan SQL Bolehkah mysql menyambung ke pelayan SQL Apr 08, 2025 pm 05:54 PM

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Cara memulakan pelayan dengan redis Cara memulakan pelayan dengan redis Apr 10, 2025 pm 08:12 PM

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

See all articles