从人脸检测到音频偏移：基于SyncNet的音视频偏移计算与人脸轨迹追踪技术解析

CoookeCola2026-01-15 8:13

项目聚焦于音频 - 视频同步（检测音视频时间偏移、判定多人脸视频中的说话人），代码中音视频特征提取、偏移计算、多人脸追踪 / 裁剪等逻辑均与该仓库一致；

一、项目整体使用流程

该项目是SyncNet（音视频同步网络），核心用于检测音视频时间偏移、判定视频中说话人，整体使用分为「快速演示」和「完整流水线」两种方式，先确保依赖安装完成：

bash 复制代码 
# 1. 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
# 2. 安装ffmpeg（系统级依赖，用于音视频处理）
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
# Mac: brew install ffmpeg
# Windows: 下载ffmpeg并配置环境变量
# 3. 下载预训练模型（SyncNet权重+人脸检测权重）
sh download_model.sh

二、核心脚本功能 & 输入输出详解

1. demo_syncnet.py：快速演示脚本（单视频音视频偏移检测）

（1）输入（命令行参数）
参数名 默认值 说明
--initial_model data/syncnet_v2.model SyncNet预训练模型路径
--batch_size 20 推理时的批次大小（影响速度，无需修改）
--vshift 15 最大偏移搜索范围（单位：帧，25FPS对应0.6秒）
--videofile data/example.avi 输入视频文件路径（需包含音频流）
--tmp_dir data/work/pytmp 临时目录（存放视频帧、音频wav等中间文件）
--reference demo 视频标识（用于命名临时文件，无实际业务意义）

运行示例：

bash 复制代码 
python demo_syncnet.py --videofile data/example.avi --tmp_dir /path/to/temp
（2）输出（控制台打印，无文件输出）

示例输出：

复制代码 
Model data/syncnet_v2.model loaded.
Compute time 0.520 sec.
Framewise conf: 
[ 9.876 10.021  9.980 ...]
AV offset:      3 
Min dist:       5.353
Confidence:     10.021
（3）输出参数意义
参数名 意义
Compute time 特征提取+偏移计算总耗时（秒）
Framewise conf 逐帧的音视频同步置信度（值越高，该帧音视频同步性越好）
AV offset 音视频偏移量（单位：帧，25FPS对应1帧=0.04秒）： - 正数：视频比音频慢（音频超前N帧） - 负数：视频比音频快（视频超前N帧） - 0：音视频完全同步
Min dist 音视频特征的最小距离（值越小，音视频同步性越好，核心判定指标）
Confidence 同步置信度（= 距离中位数 - 最小距离，值越高，偏移检测结果越可信）

2. run_pipeline.py：完整预处理流水线（人脸检测+追踪+视频裁剪）

（1）核心用处

对输入视频做全流程预处理：拆帧/拆音频 → 场景检测 → 人脸检测（S3FD）→ 人脸追踪 → 裁剪出单人脸视频片段（仅保留符合时长的人脸轨迹）。

（2）输入（命令行参数）
参数名 默认值 说明
--data_dir data/work 输出根目录（所有中间/最终文件都存在这里）
--videofile 空 输入视频文件路径（必填，如/path/to/video.mp4）
--reference 空 视频唯一标识（必填，如"my_video"，用于创建子目录分类文件）
--facedet_scale 0.25 人脸检测缩放系数（越小越快，0.25兼顾速度和精度）
--crop_scale 0.40 人脸裁剪框缩放系数（控制裁剪范围，0.4对应围绕人脸扩展40%）
--min_track 100 最小人脸轨迹时长（帧，25FPS下100帧=4秒，过滤短轨迹）
--frame_rate 25 视频帧率（需和输入视频一致，默认25）
--num_failed_det 25 允许人脸检测失败的最大帧数（超过则停止追踪该人脸）
--min_face_size 100 最小人脸尺寸（像素，过滤过小的人脸框）

运行示例：

bash 复制代码 
python run_pipeline.py --videofile /path/to/video.mp4 --reference my_video --data_dir /path/to/output
（3）输出（文件，均在--data_dir下）
文件路径 内容说明
DATADIR/pyavi/DATA_DIR/pyavi/DATADIR/pyavi/REFERENCE/ 存放拆分后的视频（video.avi）、音频（audio.wav）
DATADIR/pyframes/DATA_DIR/pyframes/DATADIR/pyframes/REFERENCE/ 存放视频拆帧后的所有jpg图片（%06d.jpg命名）
DATADIR/pywork/DATA_DIR/pywork/DATADIR/pywork/REFERENCE/ 存放中间结果： - faces.pckl：逐帧人脸检测结果（bbox/置信度） - scene.pckl：场景检测结果（视频分镜） - tracks.pckl：人脸追踪结果
DATADIR/pycrop/DATA_DIR/pycrop/DATADIR/pycrop/REFERENCE/*.avi 裁剪后的单人脸视频片段（每个文件对应一个人脸轨迹，命名为000001.avi等） 「cropped face tracks」即「裁剪后的人脸轨迹视频」

3. run_syncnet.py：音视频偏移计算（针对裁剪后的人脸视频）

（1）核心用处

对run_pipeline.py裁剪出的每个人脸视频片段，单独计算音视频偏移量，输出偏移结果文件。

（2）输入（命令行参数）
参数名 默认值 说明
--initial_model data/syncnet_v2.model SyncNet模型路径（同demo）
--batch_size 20 推理批次大小
--vshift 15 最大偏移搜索范围（帧）
--data_dir data/work 根目录（需和run_pipeline的--data_dir一致）
--videofile 空 原始视频路径（仅用于校验，实际用裁剪后的视频）
--reference 空 视频标识（需和run_pipeline的--reference一致，必填）

运行示例：

bash 复制代码 
python run_syncnet.py --videofile /path/to/video.mp4 --reference my_video --data_dir /path/to/output
（3）输出（文件）
文件路径 内容说明
DATADIR/pywork/DATA_DIR/pywork/DATADIR/pywork/REFERENCE/activesd.pckl 每个人脸视频片段的音视频距离矩阵（pickle格式）
DATADIR/pywork/DATA_DIR/pywork/DATADIR/pywork/REFERENCE/offsets.txt 「audio-video offset values」即「音视频偏移值」：每行对应一个人脸视频的AV offset/Min dist/Confidence（同demo输出）

4. run_visualise.py：可视化结果（生成带标注的视频）

（1）核心用处

将run_syncnet.py的偏移/置信度结果，可视化到原始视频中：给每个人脸框标注「轨迹ID+同步置信度」，最终生成带音频的标注视频。

（2）输入（命令行参数）
参数名 默认值 说明
--data_dir data/work 根目录（需和前两步一致）
--videofile 空 原始视频路径（必填）
--reference 空 视频标识（需和前两步一致，必填）
--frame_rate 25 视频帧率（和输入视频一致）

运行示例：

bash 复制代码 
python run_visualise.py --videofile /path/to/video.mp4 --reference my_video --data_dir /path/to/output
（3）输出（文件）
文件路径 内容说明
DATADIR/pyavi/DATA_DIR/pyavi/DATADIR/pyavi/REFERENCE/video_only.avi 无音频的标注视频（仅人脸框+置信度文字）
DATADIR/pyavi/DATA_DIR/pyavi/DATADIR/pyavi/REFERENCE/video_out.avi 「output video」即「最终可视化视频」：合并音频后的标注视频，可直接播放查看每个人脸的同步置信度

输出路径示例解释

复制代码 
$DATA_DIR/pycrop/$REFERENCE/*.avi - cropped face tracks
$DATA_DIR/pywork/$REFERENCE/offsets.txt - audio-video offset values
$DATA_DIR/pyavi/$REFERENCE/video_out.avi - output video (as shown below)
  • $DATA_DIR：你运行脚本时指定的--data_dir参数值（如/path/to/output）；
  • $REFERENCE：你指定的--reference参数值（如my_video）；
  • 示例翻译：
    1. /path/to/output/pycrop/my_video/*.avi → 裁剪后的人脸轨迹视频；
    2. /path/to/output/pywork/my_video/offsets.txt → 音视频偏移值文件；
    3. /path/to/output/pyavi/my_video/video_out.avi → 带人脸标注+音频的最终可视化视频。

快速演示（Demo）

运行单视频音视频偏移检测：

bash 复制代码 
python demo_syncnet.py --videofile data/example.avi --tmp_dir /path/to/temp/directory

预期输出：

复制代码 
AV offset:      3 
Min dist:       5.353
Confidence:     10.021

完整流水线（Full Pipeline）

  1. 下载预训练模型：

    bash 复制代码 
    sh download_model.sh

  2. 预处理（人脸检测+追踪+裁剪）：

    bash 复制代码 
    python run_pipeline.py --videofile /path/to/video.mp4 --reference name_of_video --data_dir /path/to/output

  3. 计算每个人脸视频的音视频偏移：

    bash 复制代码 
    python run_syncnet.py --videofile /path/to/video.mp4 --reference name_of_video --data_dir /path/to/output

  4. 可视化结果（生成标注视频）：

    bash 复制代码 
    python run_visualise.py --videofile /path/to/video.mp4 --reference name_of_video --data_dir /path/to/output

五、关键补充

  1. 所有脚本的--reference参数必须保持一致，否则会找不到前序步骤的文件；
  2. tmp_dir/data_dir会自动创建，若重复运行同一reference，脚本会先删除旧文件再重新生成；
  3. 仅支持25FPS视频（默认参数），若视频帧率不同，需调整--frame_rate并重新测试；
  4. 人脸检测依赖CUDA（默认device='cuda'），无GPU需修改detectors/S3FD的device为cpu（速度会大幅下降）。

自动化处理扩展

run_automation.py（完整流水线自动化调用）

py 复制代码 
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import subprocess
import os
import time
import sys
from pathlib import Path
import glob

# ==================== 基础配置 ====================
# 日志目录
LOG_DIR = Path("./logs")
# 要执行的脚本列表
SCRIPTS = [
    "run_pipeline.py",
    "run_syncnet.py",
    "run_visualise.py"
]
# 支持的视频格式（可自行扩展）
SUPPORTED_VIDEO_EXT = ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.flv', '.wmv']

# ==================== 工具函数 ====================
def get_timestamp():
    """生成时间戳（YYYYMMDD_HHMMSS）"""
    return time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S", time.localtime())

def init_log_dir():
    """初始化日志目录"""
    LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

def get_video_files(input_dir, recursive=True):
    """递归/非递归获取目录下所有支持的视频文件"""
    video_files = []
    input_path = Path(input_dir).resolve()
    
    if not input_path.exists():
        print(f"❌ 输入目录不存在: {input_dir}")
        return video_files
    
    # 遍历所有支持的视频格式
    for ext in SUPPORTED_VIDEO_EXT:
        glob_pattern = f"**/*{ext}" if recursive else f"*{ext}"
        files = glob.glob(str(input_path / glob_pattern), recursive=recursive)
        video_files.extend(files)
    
    # 去重并排序
    video_files = sorted(list(set(video_files)))
    return video_files

def run_command(cmd, log_file):
    """执行命令并记录日志"""
    # 记录命令执行信息
    log_content = f"\n{'='*50}\n执行命令: {' '.join(cmd)}\n开始时间: {time.ctime()}\n{'='*50}\n"
    log_file.write(log_content)
    log_file.flush()

    # 执行命令并捕获输出
    process = subprocess.Popen(
        cmd,
        stdout=subprocess.PIPE,
        stderr=subprocess.STDOUT,
        text=True,
        encoding="utf-8"
    )

    # 实时输出日志
    while True:
        line = process.stdout.readline()
        if not line and process.poll() is not None:
            break
        if line:
            log_file.write(line)
            log_file.flush()
            # 同时输出到控制台
            sys.stdout.write(line)
            sys.stdout.flush()

    # 记录执行结果
    return_code = process.returncode
    result = "成功" if return_code == 0 else "失败"
    end_log = f"\n{'='*50}\n命令执行{result}，返回码: {return_code}\n结束时间: {time.ctime()}\n{'='*50}\n"
    log_file.write(end_log)
    log_file.flush()

    return return_code

# ==================== 参数解析 ====================
def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="SyncNet 批量全管线自动化脚本",
                                     formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
    
    # ---------------- 批量处理核心参数 ----------------
    parser.add_argument("--input_dir", type=str, required=True,
                        help="视频文件目录（批量处理必填，会递归查找所有视频）")
    parser.add_argument("--no-recursive", action="store_true",
                        help="是否禁用递归查找（仅处理input_dir下一级目录）")
    
    # ---------------- 共用核心参数 ----------------
    parser.add_argument("--data_dir", type=str, default="data/work",
                        help="输出数据根目录（每个视频会在该目录下按文件名创建子目录）")
    
    # ---------------- run_pipeline.py 特有参数 ----------------
    parser.add_argument("--facedet_scale", type=float, default=0.25,
                        help="[pipeline] 人脸检测缩放因子")
    parser.add_argument("--crop_scale", type=float, default=0.40,
                        help="[pipeline] 裁剪框缩放因子")
    parser.add_argument("--min_track", type=int, default=100,
                        help="[pipeline] 最小人脸跟踪时长")
    parser.add_argument("--num_failed_det", type=int, default=25,
                        help="[pipeline] 允许的最大检测失败次数")
    parser.add_argument("--min_face_size", type=int, default=100,
                        help="[pipeline] 最小人脸尺寸（像素）")
    
    # ---------------- run_syncnet.py 特有参数 ----------------
    parser.add_argument("--initial_model", type=str, default="data/syncnet_v2.model",
                        help="[syncnet] 初始模型路径")
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=20,
                        help="[syncnet] 批处理大小")
    parser.add_argument("--vshift", type=int, default=15,
                        help="[syncnet] 视频偏移量")
    
    # ---------------- run_visualise.py 特有参数 ----------------
    parser.add_argument("--frame_rate", type=int, default=25,
                        help="[visualise/pipeline] 帧率")
    
    # ---------------- 脚本控制参数 ----------------
    parser.add_argument("--skip-failed", action="store_true",
                        help="某个脚本执行失败时，是否跳过该视频的后续脚本")
    parser.add_argument("--skip-video-failed", action="store_true",
                        help="某个视频处理失败时，是否跳过下一个视频")

    return parser.parse_args()

# ==================== 主执行逻辑 ====================
def main():
    # 1. 解析参数
    args = parse_args()
    
    # 2. 初始化日志目录
    init_log_dir()
    
    # 3. 生成批量日志文件名（带时间戳）
    timestamp = get_timestamp()
    batch_log_file_path = LOG_DIR / f"syncnet_batch_automation_{timestamp}.log"
    
    # 4. 获取所有视频文件
    video_files = get_video_files(args.input_dir, not args.no_recursive)
    if not video_files:
        print(f"❌ 在目录 {args.input_dir} 下未找到支持的视频文件（支持格式：{SUPPORTED_VIDEO_EXT}）")
        sys.exit(1)
    print(f"✅ 共找到 {len(video_files)} 个视频文件，开始批量处理...")
    
    # 5. 打开批量日志文件
    with open(batch_log_file_path, "a", encoding="utf-8") as batch_log_file:
        # 写入批量执行头部信息
        batch_log_file.write(f"===== SyncNet 批量自动化管线执行日志 =====\n")
        batch_log_file.write(f"执行时间: {time.ctime()}\n")
        batch_log_file.write(f"输入目录: {args.input_dir}\n")
        batch_log_file.write(f"递归查找: {not args.no_recursive}\n")
        batch_log_file.write(f"输出根目录: {args.data_dir}\n")
        batch_log_file.write(f"视频文件数量: {len(video_files)}\n")
        batch_log_file.write(f"日志文件: {batch_log_file_path}\n")
        batch_log_file.write(f"==========================================\n\n")
        batch_log_file.flush()

        # 6. 遍历处理每个视频
        total_success = 0
        total_failed = 0
        failed_videos = []
        
        for idx, videofile in enumerate(video_files, 1):
            # 生成reference（视频文件名，不含路径和后缀）
            video_path = Path(videofile)
            reference = video_path.stem  # 核心：用文件名作为reference
            # 替换特殊字符（避免目录创建失败）
            reference = reference.replace('/', '_').replace('\\', '_').replace(':', '_').replace('*', '_').replace('?', '_').replace('"', '_').replace('<', '_').replace('>', '_').replace('|', '_')
            
            batch_log_file.write(f"\n\n{'='*60}\n开始处理第 {idx}/{len(video_files)} 个视频:\n文件路径: {videofile}\nReference: {reference}\n{'='*60}\n")
            batch_log_file.flush()
            print(f"\n\n📌 开始处理第 {idx}/{len(video_files)} 个视频: {videofile} (reference: {reference})")

            # 标记当前视频是否处理成功
            video_success = True

            # 构造每个脚本的执行命令
            # 6.1 run_pipeline.py 命令
            pipeline_cmd = [
                sys.executable, "run_pipeline.py",
                "--videofile", videofile,
                "--reference", reference,
                "--data_dir", args.data_dir,
                "--facedet_scale", str(args.facedet_scale),
                "--crop_scale", str(args.crop_scale),
                "--min_track", str(args.min_track),
                "--frame_rate", str(args.frame_rate),
                "--num_failed_det", str(args.num_failed_det),
                "--min_face_size", str(args.min_face_size)
            ]

            # 6.2 run_syncnet.py 命令
            syncnet_cmd = [
                sys.executable, "run_syncnet.py",
                "--videofile", videofile,
                "--reference", reference,
                "--data_dir", args.data_dir,
                "--initial_model", args.initial_model,
                "--batch_size", str(args.batch_size),
                "--vshift", str(args.vshift)
            ]

            # 6.3 run_visualise.py 命令
            visualise_cmd = [
                sys.executable, "run_visualise.py",
                "--videofile", videofile,
                "--reference", reference,
                "--data_dir", args.data_dir,
                "--frame_rate", str(args.frame_rate)
            ]

            # 按顺序执行脚本
            scripts_cmds = [
                ("run_pipeline.py", pipeline_cmd),
                ("run_syncnet.py", syncnet_cmd),
                ("run_visualise.py", visualise_cmd)
            ]

            for script_name, cmd in scripts_cmds:
                batch_log_file.write(f"\n\n========== 开始执行 {script_name} ==========\n")
                batch_log_file.flush()
                
                # 执行命令
                return_code = run_command(cmd, batch_log_file)
                
                # 检查执行结果
                if return_code != 0:
                    video_success = False
                    batch_log_file.write(f"\n❌ {script_name} 执行失败 (视频: {videofile})\n")
                    batch_log_file.flush()
                    print(f"\n❌ {script_name} 执行失败 (视频: {videofile})")
                    
                    # 若开启skip-failed，跳过该视频后续脚本
                    if args.skip_failed:
                        batch_log_file.write(f"\n⚠️  已开启--skip-failed，跳过该视频后续脚本\n")
                        batch_log_file.flush()
                        print(f"\n⚠️  已开启--skip-failed，跳过该视频后续脚本")
                        break

            # 统计结果
            if video_success:
                total_success += 1
                batch_log_file.write(f"\n✅ 视频 {videofile} 处理完成\n")
                print(f"\n✅ 视频 {videofile} 处理完成")
            else:
                total_failed += 1
                failed_videos.append(videofile)
                batch_log_file.write(f"\n❌ 视频 {videofile} 处理失败\n")
                print(f"\n❌ 视频 {videofile} 处理失败")
                
                # 若开启skip-video-failed，跳过下一个视频
                if args.skip_video_failed:
                    batch_log_file.write(f"\n⚠️  已开启--skip-video-failed，终止批量处理\n")
                    batch_log_file.flush()
                    print(f"\n⚠️  已开启--skip-video-failed，终止批量处理")
                    break

        # 7. 批量处理完成，写入汇总信息
        batch_log_file.write(f"\n\n===== 批量处理汇总 =====\n")
        batch_log_file.write(f"总视频数: {len(video_files)}\n")
        batch_log_file.write(f"成功数: {total_success}\n")
        batch_log_file.write(f"失败数: {total_failed}\n")
        if failed_videos:
            batch_log_file.write(f"失败视频列表: {failed_videos}\n")
        batch_log_file.write(f"完成时间: {time.ctime()}\n")
        batch_log_file.write(f"批量日志文件: {batch_log_file_path}\n")
        batch_log_file.write(f"========================\n")
        batch_log_file.flush()

        # 控制台输出汇总
        print(f"\n\n===== 批量处理汇总 =====")
        print(f"总视频数: {len(video_files)}")
        print(f"成功数: {total_success}")
        print(f"失败数: {total_failed}")
        if failed_videos:
            print(f"失败视频列表: {failed_videos}")
        print(f"批量日志文件: {batch_log_file_path}")
        print(f"========================")

if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 批量脚本执行出错: {str(e)}")
        # 错误信息写入日志
        timestamp = get_timestamp()
        init_log_dir()
        error_log_path = LOG_DIR / f"syncnet_batch_automation_error_{timestamp}.log"
        with open(error_log_path, "a", encoding="utf-8") as f:
            f.write(f"执行出错时间: {time.ctime()}\n")
            f.write(f"错误信息: {str(e)}\n")
        sys.exit(1)
核心逻辑说明
  • --reference 自动使用视频文件名（不含后缀），无需手动指定；
  • 输出目录（--data_dir）可固定（或自定义），脚本会在该目录下按reference（即视频文件名）创建pycrop/pywork/pyavi子目录，完全兼容原管线的目录结构。
    • 视频文件：/data/videos/xxx.mp4 → reference：xxx
    • 输出目录：/path/to/output/pycrop/xxx/、/path/to/output/pywork/xxx/、/path/to/output/pyavi/xxx/；
  • 批量递归查找：通过--input_dir指定视频目录，自动递归查找所有支持格式的视频（mp4/avi/mov/mkv/flv/wmv），可通过--no-recursive禁用递归；
  • 完整日志：
    • 批量日志：记录所有视频的处理汇总；
    • 实时日志：每个脚本的输出实时写入日志 + 打印到控制台；
    • 错误日志：脚本异常时自动生成错误日志。
使用方法
py 复制代码 
python run_syncnet_batch.py \
  --input_dir /path/to/videos \
  --data_dir /path/to/output

查看所有参数:

bash 复制代码 
python run_syncnet_batch.py -h

activesd.pckl读取与offsets.txt（README 中提到的）缺失问题

pckl文件读取与offsets.txt文件生成
  • activesd.pckl 是 run_syncnet.py 的直接输出，包含更完整的计算过程数据；
  • offsets.txt 是基于 activesd.pckl 解析出的最终结果，需要手动生成（原代码未自动生成，仅 README 提及）。

完整流程（生成 offsets.txt）：

  • 先运行 run_pipeline.py → 生成裁剪视频（pycrop 目录）；
  • 再运行 run_syncnet.py → 生成 activesd.pckl；
  • 运行上述脚本 → 从 activesd.pckl 解析出 offsets.txt。
py 复制代码 
import pickle
import numpy as np

# ==================== 配置路径 ====================
# 替换为你的实际路径
data_dir = "data/work"    # 对应 --data_dir 参数
reference = "name_of_video"  # 对应 --reference 参数

# ==================== 读取 activesd.pckl ====================
pckl_path = os.path.join(data_dir, "pywork", reference, "activesd.pckl")
with open(pckl_path, 'rb') as f:
    dists_list = pickle.load(f)  # 每个元素对应一个裁剪视频的距离矩阵

# ==================== 解析偏移值（核心逻辑） ====================
# 偏移计算逻辑与 SyncNetInstance.evaluate 一致
vshift = 15  # 对应 run_syncnet.py 中的 --vshift 参数（默认15）
offsets = []
confidences = []

for dists in dists_list:
    # 步骤1：计算每帧的平均距离
    mdist = np.mean(dists, axis=1)
    # 步骤2：找到最小距离的索引
    minidx = np.argmin(mdist)
    # 步骤3：计算音视频偏移（单位：帧，25帧/秒）
    offset = vshift - minidx
    # 步骤4：计算置信度（中位数距离 - 最小距离）
    conf = np.median(mdist) - mdist[minidx]
    
    offsets.append(offset)
    confidences.append(conf)

# ==================== 生成 offsets.txt（与 README 对齐） ====================
txt_path = os.path.join(data_dir, "pywork", reference, "offsets.txt")
with open(txt_path, 'w') as f:
    f.write("track_id\toffset_frames\toffset_seconds\tconfidence\n")
    for idx, (offset, conf) in enumerate(zip(offsets, confidences)):
        offset_sec = offset / 25.0  # 转换为秒（视频帧率25）
        f.write(f"{idx}\t{offset}\t{offset_sec:.4f}\t{conf:.4f}\n")

print(f"偏移值已保存到 {txt_path}")
print("=== 偏移值汇总 ===")
for idx, (offset, conf) in enumerate(zip(offsets, confidences)):
    print(f"裁剪视频 {idx}：偏移 {offset} 帧（{offset/25:.4f} 秒），置信度 {conf:.4f}")
或者直接修改run_syncnet.py

好处是在生成 ·activesd.pckl· 后自动解析并生成 ·offsets.txt·，无需单独运行脚本。

py 复制代码 
#!/usr/bin/python
#-*- coding: utf-8 -*-

import time, pdb, argparse, subprocess, pickle, os, gzip, glob
import numpy as np  # 新增：导入numpy

from SyncNetInstance import *

# ==================== PARSE ARGUMENT ====================

parser = argparse.ArgumentParser(description = "SyncNet");
parser.add_argument('--initial_model', type=str, default="data/syncnet_v2.model", help='');
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default='20', help='');
parser.add_argument('--vshift', type=int, default='15', help='');
parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='data/work', help='');
parser.add_argument('--videofile', type=str, default='', help='');
parser.add_argument('--reference', type=str, default='', help='');
opt = parser.parse_args();

setattr(opt,'avi_dir',os.path.join(opt.data_dir,'pyavi'))
setattr(opt,'tmp_dir',os.path.join(opt.data_dir,'pytmp'))
setattr(opt,'work_dir',os.path.join(opt.data_dir,'pywork'))
setattr(opt,'crop_dir',os.path.join(opt.data_dir,'pycrop'))


# ==================== LOAD MODEL AND FILE LIST ====================

s = SyncNetInstance();

s.loadParameters(opt.initial_model);
print("Model %s loaded."%opt.initial_model);

flist = glob.glob(os.path.join(opt.crop_dir,opt.reference,'0*.avi'))
flist.sort()

# ==================== GET OFFSETS ====================

dists = []
offsets_list = []  # 新增：存储每个裁剪视频的偏移值
confidences_list = []  # 新增：存储每个裁剪视频的置信度

for idx, fname in enumerate(flist):
    print(f"\nProcessing crop video {idx}: {fname}")
    offset, conf, dist = s.evaluate(opt,videofile=fname)
    dists.append(dist)
    offsets_list.append(offset)  # 保存偏移值
    confidences_list.append(conf)  # 保存置信度

# ==================== SAVE ACTIVESD.PCKL ====================

with open(os.path.join(opt.work_dir,opt.reference,'activesd.pckl'), 'wb') as fil:
    pickle.dump(dists, fil)
print(f"\nSaved raw distance matrix to: {os.path.join(opt.work_dir,opt.reference,'activesd.pckl')}")

# ==================== 新增：解析并生成 offsets.txt ====================
def generate_offsets_txt(opt, offsets, confidences):
    """从activesd.pckl的原始数据/直接结果生成offsets.txt"""
    txt_path = os.path.join(opt.work_dir, opt.reference, 'offsets.txt')
    frame_rate = 25  # 固定帧率（与run_pipeline.py一致）
    
    with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        # 写入表头
        f.write("track_id\toffset_frames\toffset_seconds\tconfidence\n")
        # 写入每个裁剪视频的结果
        for track_id, (offset, conf) in enumerate(zip(offsets, confidences)):
            offset_sec = offset / frame_rate  # 转换为秒
            f.write(f"{track_id}\t{offset}\t{offset_sec:.4f}\t{conf:.4f}\n")
    
    print(f"Saved offset results to: {txt_path}")
    print("\n=== Final Offset Summary ===")
    for track_id, (offset, conf) in enumerate(zip(offsets, confidences)):
        print(f"Track {track_id}: Offset = {offset} frames ({offset/25:.4f} sec), Confidence = {conf:.4f}")

# 调用生成函数
generate_offsets_txt(opt, offsets_list, confidences_list)
offsets.txt 中核心参数含义

offsets.txt 里的 offset_frames、offset_seconds、confidence 是衡量数字人/真人唇形与音频同步性的核心指标，结合实际场景解释如下：

参数名 中文释义 具体含义 & 实用解读
track_id 人脸轨迹ID 对应 pycrop 目录下的裁剪视频（如 track_id=0 → 000001.avi，track_id=1 → 000002.avi），代表视频中检测到的第N个人脸轨迹。
offset_frames 音视频偏移（帧） 核心指标：衡量音频和视频（唇形）的时间差，单位是帧 （默认视频帧率25帧/秒）： ✅ 0：音视频完全同步（唇形和发音对得上）； 🔺 正数（如 3）：音频比视频快3帧（唇形动得晚，发音先出来）； 🔻 负数（如 -2）：视频比音频快2帧（唇形动得早，发音后出来）。
offset_seconds 音视频偏移（秒） offset_frames 转换为秒的直观值（偏移帧 ÷ 25），比如： offset_frames=3 → 0.12秒（音频超前0.12秒）； offset_frames=-2 → -0.08秒（视频超前0.08秒）。
confidence 同步置信度 衡量偏移结果的可靠性 + 音视频同步的好坏程度 ： ✅ 值越大越好（通常＞5就代表同步性不错）； ❌ 值接近0/负数：同步性极差（唇形和发音完全对不上）； 📌 计算逻辑：中位数距离 - 最小距离，值越大说明"最优同步帧"和"其他帧"的差异越明显，结果越可信。

示例：

比如 offsets.txt 里的一行：

复制代码 
1	-2	-0.0800	8.5670

解读：

  • 第1个人脸轨迹（track_id=1）；
  • 视频比音频快2帧（offset_frames=-2），也就是唇形动了0.08秒后，对应的发音才出来；
  • 置信度8.5670（＞5），说明这个偏移结果很可靠，且该人脸的唇形和音频同步性较好。

补充：

  1. 偏移修正方向 ：
    • 若 offset_frames=5（音频快）：需把音频延迟5帧，或把视频提前5帧；
    • 若 offset_frames=-3（视频快）：需把视频延迟3帧，或把音频提前3帧。
  2. 置信度阈值 ：
    • ＞8：同步性优秀；
    • 5~8：同步性良好；
    • 2~5：同步性一般（需检查）；
    • ＜2：同步性差（唇形和发音明显对不上）。
  3. 多个人脸场景 ：
    若视频中有多个人脸（多个 track_id），置信度最高的那个track_id 通常是"正在说话的人"（SyncNet核心应用场景之一）。

总结：

  • offset_frames/offset_seconds：告诉你「音视频差多少时间不同步」；
  • confidence：告诉你「这个不同步的结果准不准，以及同步性本身好不好」；
  • track_id：告诉你「这个结果对应视频里的哪个人脸」。
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