大音频档案拆小

档案大数据管理:避免认知误区的全面分析 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:文章探讨了档案管理领域对大数据理解的常见误区,强调大数据不仅仅是数据量大,更关注数据的多样性、处理速度和价值。分析了档案界大数据应用中可能陷入的四个误区:数据量、技术依赖、法规遵从与隐私保护、盲目追求创新,并提出了建立全面的数据治理框架、提升数据分析能力、强化法规遵从、开展试点项目和建立跨部门协作等五项正确的档案大数据策略。 ... 阅读详情

from pydub import AudioSegment
import pydub
from pydub.silence import split_on_silence
import sys
import os
filename = '/Volumes/Speech/0DownlinkNoise/officenoise.wav'
audio_segment = AudioSegment.from_file(filename, format='wav')

total = int(audio_segment.duration_seconds / 10) # 计算音频切片后的个数
for i in range(total):
    # 将音频10s切片,并以顺序进行命名
    audio_segment[i*10000:(i+1)*10000].export("/Volumes/Speech/0DownlinkNoise/officenoise/chunk{0}.wav".format(i), format="wav") 
    
audio_segment[total*10000:].export("/Volumes/Speech/0DownlinkNoise/officenoise/chunk{0}.wav".format(total), format="wav") # 缺少结尾的音频片段
 

Python-audiogrep对音频文件创建超级切片利用CMUPocketsphinx完成语音识别 audiogrep-对音频文件创建 "超级切片" , 利用 CMU Pocketsphinx 完成语音识别. 用 pydub 将所有功能粘合起来, 从而能对 音频进行文字搜索 立即下载

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funkidd
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