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使用 spleeter 将视频中的人声提取出来(去除背景音),再对视频中的声音进行分析,分成静音部分和非静音部分,分别施加不同的速度,最后合成到一个新视频。

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JumpCutter2

⭐ 简介

功能: 使用 spleeter 将视频中的人声提取出来(去除背景音),再对视频中的声音进行分析,分成静音部分和非静音部分,分别施加不同的速度,最后合成到一个新视频。

用途示例:

  • 录制教程、vlog 类视频,没有文字稿,就必然会有许多空隙片段,用于思考下一句说什么,这些片段多是没有信息含量的,加速剪掉,可以提升用户观看体验。
  • 在许多种类的视频中,只有有声音的片段是人在说话的,其他安静的片段信息含量很少,就可以对静音部分加倍速,减少无用信息。比如将一个网课视频有声速度调为 1,静音速度调为 9999。

下载:

使用教程视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV165411N7By/

📝 背景

原来 JumpCutter 需要把视频所有帧都提取成照片,存储在硬盘上,一段100多兆的视频,就可能产生20多G的图片文件,对硬盘寿命影响很大。

改进后使用标准输入和标准输出,数据都是经过内存,不再频繁读写硬盘。

结合了 pyav 多进程读取视频、subprocess ffmpeg 写视频,速度是 JumpCutter 的 2 到 3 倍多。

Spleeter 可以将音频中的人声和背景声(音乐、风声、杂音)分开。如果你的视频的声音中,有大量杂音,影响自动分段,那就可以启用这个选项,脚本会先将音频声音中的背景音乐、杂音去掉,只留下纯净的人声,再进行分段变速。

再加上 spleeter 去除背景音,可以做到比 JumpCutter 更好的效果。

✨ 特性

两种运行方式:

  • 直接运行,文字引导
  • 命令行运行

🛠️ 安装

📦 发行版

需要提前安装上 FFmpeg、FFprobe,一般下载上 FFmpeg 后,包里就有 FFprobe

已为 Windows 64 位打包成可直接双击运行的包,请到 本仓库的 Releases 界面下载。总共有两个包,一个是依赖包(里面包含了 tensorflow 库、spleeter 模型),依赖包有 1GB 大小,下载后就不用再更新依赖包了,另一个是源码包(更新的时候只要下载新的源码包覆盖解压即可),将两个 7z 压缩包解压放在同一个文件夹后,文件夹内有一个 exe 文件,双击即可运行。

也可以从命令行运行:

JumpCutter2 -h

我没有其他系统(例如 Linux、MacOS)的电脑,所以无法为其他系统打包,这些系统的用户需要从源代码或 pip 安装使用。(参见下文)

⚙️ 用 pip 安装运行

需要提前安装上 FFmpeg、FFprobe 和 Python3

另外还需要从 spleeter 下载 5stems.tar.gz (训练好的模型),将其中的内容文件夹解压到 JumpCutter2/pretrained_models/5stems 文件夹中。

用 pip 从 pypi 安装

还未上传

用 pip 从源代码安装

将仓库克隆下来,进入仓库文件夹,运行:

pip install .

就安装上了。然后就可以运行以下命令使用了:

JumpCutter2

📄 从源代码直接运行

将仓库克隆下来,进入仓库文件夹,先安装依赖库:

pip install -r requirements.txt

再从 spleeter 下载 5stems.tar.gz (训练好的模型),将其中的内容文件夹解压到 JumpCutter2/pretrained_models/5stems 文件夹中。

然后就可以以模块的方式运行:

python -m JumpCutter2

在音频变速部分,优先使用 soundstretch ,这是一个 c 实现的开源的音频变速软件,可以不改变声调,对音频进行伸缩,许多知名项目都是用着它来进行音频变速。

但是它没有 python 实现,所以我只能调用他的二进制包。这个 repository 已经包含了 Windows 和 MacOS 的 soundstretch 二进制包。如果你想在其他系统上也用它来处理音频,请自行安装。

当然如果你没有安装 soundstretch 的话,会使用次选方案 audiotsm 进行变速。但是它的变速效果有些差。

💡 使用

python -m JumpCutter2
python -m JumpCutter2 -h

第一种方式是直接运行,会有文字提示引导你:

> python -m JumpCutter2

你没有输入任何文件,因此进入文字引导。
你可以在命令行加上 -h 参数运行此程序以获得
命令行运行的帮助。

程序的用处主要是对视频中的声音进行分析,
分成静音部分和非静音部分,
分别施加不同的速度,最后合成到一个新视频。


请输入要处理的视频或音频文件
请输入文件路径 或 直接拖入:

第二种方式是命令行传递参数运行:

> python -m JumpCutter2 -h

usage: __main__.py [-h] [--version] [--suffix Suffix] [--silence-speed Speed] [--sounded-speed Speed] [--buffer-frame Number] [--threshold Threshold] [--codec Codec] [--crf Number] [--only-audio] [--aux File] [--no-spleeter] File [File ...]

功能:对视频中的声音进行分析,分成静音部分和非静音部分,分别施加不同的速度,最后合成到一个新视频。

positional arguments:
  File                  要处理的音频或视频文件,可一次添加多个文件

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --version             show program's version number and exit
  --suffix Suffix       处理后生成的文件名后缀 (default: _JumpCut)
  --silence-speed Speed
                        静音片段速度 (default: 8.0)
  --sounded-speed Speed
                        有声片段速度 (default: 1.0)
  --buffer-frame Number
                        片段间缓冲帧数 (default: 4)
  --threshold Threshold
                        声音检测相对阈值 (default: 0.04)
  --codec Codec         视频编码器 (default: libx264)
  --crf Number          视频质量crf参数 (default: 23.0)
  --only-audio          只处理音频 (default: False)
  --aux File            辅助音频文件 (default: )
  --no-spleeter         不要使用 spleeter 生成辅助音频文件 (default: False)

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