AI用Alice_split_toolset切割音频的采样率

AI用Alice_split_toolset切割音频的采样率

目录

AI用Alice_split_toolset切割音频的采样率

[一、Sample rate采样率的概念](#一、Sample rate采样率的概念)

二、Alice_split_toolset切割音频的参数

2.1、字符串参数--input_folder输入文件夹路径

2.2、字符串参数--output_folder输出文件夹路径

2.3、字符串参数--sample_rate声音的采样率

2.4、动作参数--mono转化为单声道

2.5、动作参数--use_subtitle_as_name使用字幕所在的.wav文件名作为文件名

三、本期关联技术博文


一、Sample rate采样率的概念

声音的Sample rate(‌采样率)‌是指每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,‌用赫兹(Hz)来表示。‌ 采样率是音频处理中的一个重要参数,‌它直接关系到音频的质量和数据量的大小。‌采样频率的高低决定了音频信号的还原程度,‌即音频的质量。‌采样频率越高,‌音频质量越高 ,‌但同时数据量也会增大 。‌为了保证声音不失真,‌采样频率需要不低于音频信号最高频率的两倍。‌人耳能听到的频率范围大约在20Hz到20kHz之间 ,‌因此为了保证声音质量 ,‌采样频率通常在40kHz以上。‌常见的采样率包括11025Hz、‌22050Hz、‌24000Hz、‌44100Hz和48000Hz等。‌其中,‌44100Hz是理论上的CD音质界限,‌而48000Hz则更加精确一些。

二、Alice_split_toolset切割音频的参数

python 复制代码
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Split WAVs based on SRT timings in a folder")
    parser.add_argument("--input_folder", type=str, default="input", help="Path to the input folder containing SRT and WAV files")
    parser.add_argument("--output_folder", type=str, default="output", help="Output folder path")
    parser.add_argument("--sample_rate", type=int, default=44100, help="Sample rate for output WAVs")
    parser.add_argument("--mono", action="store_true", help="Convert to mono")
    parser.add_argument("--use_subtitle_as_name", action="store_true", help="Use subtitle as filename")

2.1、字符串参数--input_folder输入文件夹路径

--input_folder input

请不要带中文,原始.wav文件及其字幕文件.srt所在的目录。

2.2、字符串参数--output_folder输出文件夹路径

--output_folder output

请不要带中文,切割后的.wav文件及其.list列表文件所在的目录。

2.3、字符串参数--sample_rate声音的采样率

--sample_rate 48000

44100Hz是理论上的CD音质界限,也是默认值。

而48000Hz则更加精确,通常被更多的音频输出设备软件,标识为DVD音质界限 。会将原始录制的人声中,人的**"嗓音"**也识别和还原出来。

输出设备:

输入设备:

2.4、动作参数--mono转化为单声道

--mono

默认值。不要混响和声音通道的,纯粹的人声。

2.5、动作参数--use_subtitle_as_name使用字幕所在的.wav文件名作为文件名

--use_subtitle_as_name

默认值。

三、本期关联技术博文

《comfyUI-MuseTalk的参数设置》

《ComfyUI-MuseTalk部署依赖mmcv》
《Win10环境将Docker部署到非系统盘》

相关推荐
黎阳之光几秒前
黎阳之光:以视频孪生重构智慧防火,打造“天空地人智”一体化森林防火新范式
大数据·运维·人工智能·物联网·安全
why技术15 分钟前
AI Coding开始进入第四个时代,我还没上车呢!
前端·人工智能·后端
java1234_小锋17 分钟前
Spring AI 2.0 开发Java Agent智能体 - MCP(模型上下文协议)
java·人工智能·spring·spring ai
手写码匠19 分钟前
深入解析大模型架构之争:全能通用模型 vs 领域专精模型
人工智能·深度学习·算法·aigc
ZhengEnCi22 分钟前
09aa-偏置是什么?
人工智能
桦说编程1 小时前
我让 AI 加了一个开关,结果代码走了原本不该走的分支
人工智能·代码规范
fly spider1 小时前
AI 到底是怎么访问网页的?从爬虫、Browser Agent 到 Computer Use
人工智能·爬虫
阿里巴巴淘系技术团队官网博客1 小时前
TLiveOmni 1.0: 直播视频多模态理解大模型
音视频
Lee川2 小时前
RAG 实战:从一篇掘金文章出发,拆解检索增强生成的全链路
前端·人工智能·后端