Python提取人声

要在Python中提取人声，可以使用Spleeter库。下面是一个简单的演示：

import os
from spleeter.separator import Separator

# 设置输入音频文件路径
audio_file = 'path/to/audio/file.wav'

# 创建分离器对象
separator = Separator('spleeter:2stems')

# 分离人声
separator.separate_to_file(audio_file, 'output_directory')

# 获取分离后的人声文件路径
voice_file = os.path.join('output_directory', 'audio_file', 'vocals.wav')

# 打印人声文件路径
print("提取的人声文件路径：", voice_file)

上述代码中，首先需要安装Spleeter库。然后，通过创建一个分离器对象，指定分离器的配置（这里使用的是2个音轨的配置）。接下来，使用`separate_to_file`方法将输入音频文件分离为人声和伴奏，并将结果保存到指定的输出目录中。最后，通过拼接输出目录和人声文件名，可以获取到提取的人声文件的路径。

注意：在运行代码之前，请确保已经安装了Spleeter库，并将输入音频文件的路径替换为实际的文件路径。

相关问题

python分离人声

要在 Python 中分离人声，可以使用一种称为音频源分离的技术。这个过程涉及将混合音频信号拆分成不同的音频源，其中包含人声和其他背景音乐或噪声。

有一些开源库可以帮助实现音频源分离，比如Librosa和Spleeter。下面是使用这两个库的简单示例：

使用Librosa库：

import librosa

# 加载音频文件
audio, sr = librosa.load('mixed_audio.wav')

# 分离人声
vocals, _ = librosa.effects.trim(audio)

# 保存分离后的人声
librosa.output.write_wav('vocals.wav', vocals, sr)

使用Spleeter库：

from spleeter.separator import Separator

# 创建分离器
separator = Separator('spleeter:2stems')

# 分离人声和伴奏
separator.separate_to_file('mixed_audio.wav', 'output_directory')

# 分离后的人声会保存在输出目录中的vocals文件夹中

请注意，音频源分离并不是一个完美的过程，结果可能会因输入音频的质量和复杂性而有所不同。此外，对于一些特定的音频片段或音频质量较差的情况，可能无法实现完全准确的分离。

python音频人声降噪

要在Python中进行音频人声降噪，可以使用scipy、noisereduce和pyaudio等库。首先，你需要导入所需的库，并读取音频文件和噪声文件。接下来，你可以使用noisereduce库中的reduce_noise函数来降噪。该函数需要传入原始音频数据、噪声数据和采样频率作为参数，并返回降噪后的音频数据。最后，你可以将降噪后的音频数据写入到一个新的文件中。

下面是一个示例代码：

from scipy.io import wavfile
import noisereduce as nr
import pyaudio
import time
import wave

# 读取音频文件和噪声文件
rate, data = wavfile.read("001.wav")
_, noisy_part = wavfile.read("noise.wav")

# 设置采样频率
SAMPLING_FREQUENCY = 16000

# 进行音频人声降噪
reduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, y_noise=noisy_part, sr=SAMPLING_FREQUENCY)

# 设置输出音频文件的参数
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = time
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "out_file.wav"

# 将降噪后的音频数据写入文件
with wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb') as wf:
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(2)
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(reduced_noise))