python自动检测视频中出现的人像，在视频中框出来，实现人脸磨皮等后处理效果，并对视频中的录音/音频实现声音变调（如男声变女声或变萝莉音等）合成等效果；

这是一个比较复杂的问题，需要用到多个库和算法。以下是一些可能用到的库和算法：

1. OpenCV：用于视频处理和人脸检测。
2. Dlib：用于人脸磨皮等后处理效果。
3. PyDub：用于音频处理和声音变调。
4. Pysptk：用于实现声音变调。

下面给出一个Python代码模板，可以实现检测视频中人像、人脸磨皮和声音变调等效果。具体实现方式可能因为应用场景不同而有所差异，需要根据具体情况进行调整和修改。

import cv2
import dlib
from imutils import face_utils
import numpy as np
from pydub import AudioSegment
from pysptk import sptk

# 加载人脸检测模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

# 加载音频文件
sound = AudioSegment.from_file('input.wav')

# 定义变调函数
def pitch_shift(samples, sampling_rate, pitch_factor):
    alpha = 2 ** (pitch_factor / 12)
    mc = sptk.mcep(samples, order=24, alpha=alpha, maxiter=0)
    new_samples = sptk.mgc2sp(np.exp(mc), alpha=alpha, gamma=0, fftlen=2048)[0]
    new_samples *= 32767 / max(0.01, np.max(np.abs(new_samples)))
    new_samples = new_samples.astype(np.int16)
    return new_samples

# 定义人脸磨皮函数
def skin_smoothing(image):
    # 使用dlib提供的人脸检测器检测人脸
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 0)
    
    # 对每个人脸进行磨皮处理
    for rect in rects:
        shape = predictor(gray, rect)
        shape = face_utils.shape_to_np(shape)
        
        # 根据人脸轮廓生成掩模
        mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
        cv2.fillConvexPoly(mask, shape[0:27], (255, 255, 255))
        
        # 使用高斯模糊进行磨皮处理
        blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), 3)
        result = np.zeros(image.shape, dtype=np.float64)
        result += (blurred.astype(np.float64) * mask[..., np.newaxis] / 255.)
        result += (image.astype(np.float64) * (1 - mask[..., np.newaxis] / 255.))
        result = result.astype(np.uint8)
    
    return result

# 定义视频文件名和输出文件名
video_file = 'input.mp4'
output_file = 'output.mp4'

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(video_file)

# 获取视频尺寸和帧率
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# 创建视频编写器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height))

# 处理每一帧图像和音频
while cap.isOpened():
    # 读取帧图像和音频
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    sound_sample = sound.get_sample_slice(1000*cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC), 1000*(cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)+1000/fps))
    sound_array = sound_sample.get_array_of_samples()
    sound_array = np.array(sound_array).astype(np.float32)
    sound_array /= 32768
    
    # 进行人脸检测和磨皮处理
    skin_smoothed_frame = skin_smoothing(frame)
    
    # 对检测到的人脸进行标记
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    rects = detector(gray, 0)
    for rect in rects:
        (x, y, w, h) = face_utils.rect_to_bb(rect)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    
    # 进行声音变调
    sound_shifted = pitch_shift(sound_array, sound.frame_rate, 4)  # 将声音变为高音
    
    # 将处理后的图像和音频写入输出视频文件
    out.write(frame)
    sound_sample = sound_sample._spawn(sound_shifted)
    sound[sound_sample.start_frame:sound_sample.end_frame] = sound_sample
    
# 释放资源
cap.release()
out.release()

其中，代码包含以下步骤：

1. 加载人脸检测模型和音频文件。
2. 定义人脸磨皮函数和声音变调函数。
3. 打开视频文件，获取视频尺寸和帧率，创建视频编写器。
4. 处理每一帧图像和音频，包括人脸检测和磨皮处理、人脸标记、声音变调和写入输出视频文件。
5. 释放资源。

注意：上述代码可能需要根据具体情况进行调整和修改，例如需要调整人脸检测器的参数、音频文件的路径和变调程度等。