嗨，亲爱的读者们！👋 最近我开始了一个有趣的项目，就是批量处理我那些 podcast 音频文件。为什么会有这样的奇怪念头呢？听我娓娓道来~ 😊
🏊♂️ 游泳池里的独特体验
首先，我必须提到我的爱好------游泳。🏊♂️ 沉浸在水中的感觉实在是太神奇了。但你知道吗？最近，我又为游泳加入了一个新的元素：听播客！
有一天，我试着用骨传导耳机边游泳边听播客，结果是...太棒了！🎉 我戴上耳塞，然后用骨传导耳机播放播客，仿佛整个世界只剩下我和那深沉、悠扬的声音。水声、人声统统被隔绝，我仿佛漂浮在知识的海洋中。
🎙 问题来了：为什么要制作这个工具？
虽然体验很棒，但我很快发现了一个问题：许多播客的音量太小了，而且有时候主播讲话的速度太慢，导致我需要更长的时间才能听完一个话题。而我的游泳时间有限，所以我想到了制作一个工具，可以批量调整音频文件的速度和音量！
🛠 实践过程：我的小小工程冒险之旅
1. 加速播客的速度 ⏩
一个急脾气的小癖好：你懂的，有些播客主播真的喜欢慢悠悠地说话。😴 我需要的是信息，快一点！
我的神奇解决术 ：没错，就是那个超级酷炫的 FFmpeg! 这玩意儿就像是多媒体的瑞士军刀。一行命令，音频就被我魔法般地加速了！
python
speed_command = f'ffmpeg -i "{output_file_path_temp}" -filter:a "atempo={speed}" -acodec libmp3lame "{output_file_path}" -nostats -loglevel 0'2. 让音量飙起来 🔊
小问题大困扰：骨传导耳机的音效是不错，但音量上真的有点小，尤其是在我潜入水下的时候。
如何打破寂静 ：再次召唤我的小助手 FFmpeg! 它不仅能让音频飞起来，还能让音量翻倍！
python
volume_command = f'ffmpeg -i "{input_file_path}" -vn -af "volume=1.5" "{output_file_path_temp}" -nostats -loglevel 0'3. 并行处理的魔法 🌪
待办清单太长了：嗯，我承认，我是一个播客狂魔，我的文件简直多到数不过来！
多任务解决大计 ：多亏了 Multiprocessing 和 Threading，我可以同时处理好多好多的文件。电脑的每一个核心都被我调动起来，为我效力！
python
with Pool(processes=os.cpu_count()) as pool:每一个挑战，都变成了我前进的脚步。这，就是一个程序媛的日常！😎🤟
🎉 结果：完美的游泳体验
在完成这个工具后，我每次游泳都带上我的骨传导耳机和处理过的播客。那种身体和大脑同时得到锻炼的感觉，真的是太棒了！
最后附上我开发的小工具的截图和全部的代码：
python
from multiprocessing import Pool, Manager
import os
import subprocess
import streamlit as st
import threading
import time
def update_progress(progress_bar):
while subprocess.poll() is None:
line = subprocess.stdout.readline()
if not line:
break
if "time=" in line:
time_str = line.strip().split("time=")[1].split()[0]
time_list = time_str.split(":")
time_in_seconds = int(
time_list[0]) * 3600 + int(time_list[1]) * 60 + float(time_list[2])
progress_bar.progress(int(time_in_seconds))
subprocess.stdout.close()
# 安装必要的库
st.title("批量加速音频文件")
st.write("选择一个文件夹，将文件夹中的所有音频文件加速")
# 让用户选择文件夹
folder_path = st.sidebar.selectbox(
label="选择一个文件夹",
options=os.listdir("."),
index=0
)
# 让用户输入加速倍数
speed = st.sidebar.number_input(
label="加速倍数",
value=1.35,
min_value=0.1,
max_value=10.0,
step=0.1
)
# 创建一个和所选文件夹同级的 output 文件夹
output_folder_path = os.path.join(os.path.dirname(folder_path), "output")
os.makedirs(output_folder_path, exist_ok=True)
# 添加一个"清空输出文件夹"按钮
if st.button("清空输出文件夹"):
for file_name in os.listdir(output_folder_path):
file_path = os.path.join(output_folder_path, file_name)
os.remove(file_path)
download_folder_path = os.path.join(
os.path.dirname(folder_path), "downloads")
for file_name in os.listdir(download_folder_path):
file_path = os.path.join(download_folder_path, file_name)
os.remove(file_path)
st.write("已清空下载和输出文件夹！")
def process_audio_file(file_name, folder_path, output_folder_path, speed, progress_dict):
# 构建输入文件和输出文件的路径
input_file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
output_file_path = os.path.join(
output_folder_path, f"accelerated_{os.path.splitext(file_name)[0]}.mp3")
output_file_path_temp = f"{os.path.splitext(output_file_path)[0]}_temp.mp3"
output_file_path = os.path.abspath(output_file_path) # 获取绝对路径
output_file_path = output_file_path.replace("'", "\\'") # 转义单引号
output_file_path = output_file_path.replace('"', '\\"') # 转义双引号
# 构建 FFmpeg 命令行 - 调整音量
volume_command = f'ffmpeg -i "{input_file_path}" -vn -af "volume=1.5" "{output_file_path_temp}" -nostats -loglevel 0'
# 构建 FFmpeg 命令行 - 加速
speed_command = f'ffmpeg -i "{output_file_path_temp}" -filter:a "atempo={speed}" -acodec libmp3lame "{output_file_path}" -nostats -loglevel 0'
# 执行 FFmpeg 命令行 - 调整音量
execute_ffmpeg_command(volume_command, file_name, "音量调整", progress_dict)
# 执行 FFmpeg 命令行 - 加速
execute_ffmpeg_command(speed_command, file_name, "加速", progress_dict)
# 删除临时文件
os.remove(output_file_path_temp)
def execute_ffmpeg_command(command, file_name, process_name, progress_dict):
# 执行 FFmpeg 命令行，并将进度输出到 Streamlit 页面
st.write(f"正在处理文件 {file_name} - {process_name}...")
progress_bar = st.progress(0)
# 使用shell=True以便支持Windows上的命令行
process = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.STDOUT, shell=True)
# 更新进度条
update_progress_thread = threading.Thread(
target=update_progress, args=(process, progress_bar))
update_progress_thread.start()
# 等待进程完成
process.wait()
# 等待更新进度条的线程完成
update_progress_thread.join()
# 更新进度字典
progress_dict[file_name] = 100
st.write(f"文件 {file_name} - {process_name}处理完成！")
# 处理文件夹中的所有音频文件
if folder_path:
st.write(f"已选择文件夹：{folder_path}")
audio_files = [
file_name for file_name in os.listdir(folder_path)
if file_name.endswith(".mp3") or file_name.endswith(".wav")
]
if len(audio_files) > 0:
if st.button("开始处理"):
with st.spinner("正在处理，请稍等..."):
# 创建进度字典
progress_dict = Manager().dict()
# 使用多进程处理文件
with Pool(processes=os.cpu_count()) as pool:
for file_name in audio_files:
pool.apply_async(
process_audio_file,
args=(file_name, folder_path,
output_folder_path, speed, progress_dict)
)
pool.close()
pool.join()
st.success("处理完成！")
# 下载处理后的文件
download_folder_path = os.path.join(
os.path.dirname(folder_path), "downloads")
os.makedirs(download_folder_path, exist_ok=True)
for file_name in os.listdir(output_folder_path):
file_path = os.path.join(output_folder_path, file_name)
new_file_path = os.path.join(
download_folder_path, file_name)
os.rename(file_path, new_file_path)
st.write("处理后的文件已准备好下载：")
for file_name in os.listdir(download_folder_path):
file_path = os.path.join(download_folder_path, file_name)
st.download_button(
label=file_name,
data=open(file_path, "rb").read(),
file_name=file_name
)
# 显示进度信息
st.write("处理进度：")
for file_name, progress in progress_dict.items():
st.write(f"{file_name}: {progress}%")
else:
st.write("点击"开始处理"按钮开始处理音频文件")
else:
st.warning("所选文件夹中没有音频文件")
else:
st.warning("请选择一个文件夹")启动命令：
shell
streamlit run app.py技术栈 & 类库
Python：整个工具的主要编程语言。
Multiprocessing：Python内置库，支持并发执行。
- 主要使用了
Pool和Manager来支持并行处理音频文件和管理进度数据。OS：Python内置库，用于操作文件和目录。
Subprocess：Python内置库，用于执行shell命令。
- 用于运行FFmpeg命令对音频进行处理。
Threading：Python内置库，支持并发线程执行。
- 用于实时更新音频处理的进度。
Streamlit：用于构建交互式web应用。
st.title,st.write,st.sidebar.selectbox,st.progress,st.button,st.spinner,st.success,st.warning,st.download_button等方法用于构建用户界面和展示进度。FFmpeg：用于音频处理。
- 用于加速和调整音量的音频文件。
感谢你们的阅读，上面的代码都是我在 ChatGPT 的指导下完成的，如果你们对如何用 ChatGPT 做出更多有趣应用感兴趣，欢迎留言，我会找出最有趣的 idea 在下一期文章里实现一个原型！❤️