python pydub 音频相似度对比 示例

请参考以下代码：

from pydub import AudioSegment
from pydub.utils import audioop

def compare_audio(file1, file2):
    sound1 = AudioSegment.from_file(file1)
    sound2 = AudioSegment.from_file(file2)

    samples1 = sound1.get_array_of_samples()
    samples2 = sound2.get_array_of_samples()

    rms1 = audioop.rms(samples1, 2)
    rms2 = audioop.rms(samples2, 2)

    ratio = float(rms1) / float(rms2) if rms1 > rms2 else float(rms2) / float(rms1)

    return ratio

similarity_ratio = compare_audio("file1.wav", "file2.wav")
print(similarity_ratio)

注意，此代码仅适用于简单音频相似度对比，对于复杂音频如歌曲进行相似度对比并不准确。

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python 音频相似度对比 示例

您好！感谢您对ChitGPT的关注与使用。关于您的问题，我可以为您提供一些参考。Python 中有一些可以用来计算音频相似度的库，例如 librosa、pydub 等。您可以利用这些库来实现音频相似度对比的功能。以下是一个使用 librosa 库实现音频相似度对比的示例代码：

import librosa
import numpy as np

# 加载两个音频文件
audio_file_1 = 'audio_file_1.wav'
audio_file_2 = 'audio_file_2.wav'
audio_1, sr_1 = librosa.load(audio_file_1)
audio_2, sr_2 = librosa.load(audio_file_2)

# 如果两个音频文件的采样率不同，需要做一些处理
if sr_1 != sr_2:
    # 采样率转换
    audio_1 = librosa.resample(audio_1, sr_1, sr_2)
    sr_1 = sr_2

# 计算音频特征
mfcc_1 = librosa.feature.mfcc(audio_1, sr_1)
mfcc_2 = librosa.feature.mfcc(audio_2, sr_2)

# 计算两个音频文件的相似度
similarity = np.dot(mfcc_1.T, mfcc_2)
print('音频文件1与音频文件2的相似度为：', similarity)

值得注意的是，音频相似度对比并不是一项简单的任务，因为它需要考虑到音频信号的各种变化，比如音调、频率、节奏等。所以，在实际使用中，您可能需要对上述代码进行一些调整和优化。

python 音频波形相似度对比 示例

可以使用Librosa库来计算音频文件的MFCC特征，然后使用scipy库中的dist()函数来计算两个音频文件的MFCC特征之间的欧几里得距离，从而得出它们的相似度。具体实现可以参考以下代码：

import librosa
from scipy.spatial.distance import euclidean

# 加载音频文件
y1, sr1 = librosa.load('audio1.wav')
y2, sr2 = librosa.load('audio2.wav')

# 计算MFCC特征
mfcc1 = librosa.feature.mfcc(y=y1, sr=sr1)
mfcc2 = librosa.feature.mfcc(y=y2, sr=sr2)

# 计算欧几里得距离
dist = euclidean(mfcc1, mfcc2)

# 计算相似度
similarity = 1 / (1 + dist)

print('音频文件之间的相似度为:', similarity)

请注意，音频文件之间的相似度值越接近1，表示它们的相似度越高，反之则越低。另外，使用MFCC来计算音频相似度的方法并不是完美的，它可能会受到噪声等因素的影响。对于更高级别的音频相似度对比技术，可以考虑使用深度学习模型。