有些时候，为了设定手机铃声或者发抖音视频，咱们会消耗大量工夫在剪辑音乐低潮局部上。那么这个音乐低潮的提取能不能自动化呢？当然能够。

先来看看，怎么样来提取打成一片提取低潮后的局部：

怎么样，是不是急不可待想往下读了？不要急，让咱们从原理开始缓缓讲起。

1.原理简介

不晓得大家有没有这样的领会，大部分时候，歌曲的低潮局部通常是反复次数最多的局部。因而咱们能够依据这一个特色，提出咱们的算法：

 1.遍历整首歌曲。

 2.将选定长度的局部与其余局部比拟并计算类似度，以查看是否反复。

 3.寻找反复次数较大、且距离长的片段。

2.代码编写

为了防止造轮子，咱们找到了他人曾经做过的相似的我的项目

咱们只须要剖析这个源代码中最外围的局部，即求类似区段的源代码，就能晓得它是不是合乎咱们的我的项目需要了：

能够看到，这部分代码就是做了咱们算法的第二步，进行了片段与片段之间的类似度计算。检测时用到的类似函数是这样的：

这次要是因为歌曲由12个根本音符的帧的汇合而组成，v1和v2是任意两段音乐的音符矢量，如果说两段音乐十分类似，那么左边的式子将靠近于0. 如果说 1-左边的式子 得分十分高，则阐明两段音乐十分类似。

上面咱们看看怎么应用这个我的项目求音乐低潮局部，其实非常简单。

2.1 装置所须要的我的项目

你能够通过pip装置该我的项目，如果你还没有装置好Python相干环境，倡议先装置，PIP装置指令如下：

pip install pychorus

2.2 编写代码

实际上，这个包用起来可是相当简略，如果咱们只是想单纯提取歌曲低潮局部：

from pychorus import find_and_output_choruschorus_start_sec = find_and_output_chorus("你的音乐文件", "提取后果的指标门路", 要多少秒的低潮局部)

没错，两行代码就解决了。如果你想晓得一些具体的细节，比如说输入相似矩阵或者后果可视化，倡议浏览github中该项目标操作指令。上面让咱们测验一下成果。

3.成果测验

以《打成一片》 为例，让咱们试试这个提取器的功力。
编写代码：

# 提取音乐低潮局部from pychorus import find_and_output_choruschorus_start_sec = find_and_output_chorus("打成一片.mp3", "打成一片_high.wav", 40)

十分优良！提取了我心目中想要的局部。大家也能够依据咱们明天的教程，试着提取一下本人喜爱的音乐的低潮局部哦！

4.批量提取

刚刚，只是实现了单首歌曲的低潮提取，如果你想提取整个文件夹下的音乐的低潮局部，能够这样做：

文字版代码：

# Python 实用宝典# 提取音乐低潮局部# 2020/06/11import osimport sysfrom pychorus import find_and_output_chorusdef extract_all_file(files_path):    """    批量提取音乐低潮    Args:        files_path (str): 文件夹门路    """    # 文件夹门路    modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))    for filepath in os.listdir(files_path):        # 门路解决        datapath = os.path.join(modpath, files_path + filepath)        # output文件夹是否存在        targets = f"{modpath}\output\"        if not os.path.exists(targets):            os.makedirs(targets)        # 提取音乐低潮至以后output文件夹下        find_and_output_chorus(            datapath, f"{targets}{filepath.split('.')[0]}_high.wav", 40        )extract_all_file("F:\push\20200611\music\")

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