to 某人（from某人

最新推荐文章于 2021-02-23 08:28:03 发布

原创最新推荐文章于 2021-02-23 08:28:03 发布 · 793 阅读

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不怕,不怕.. 有我.!

我一直都会在你身边...

傻傻的靠近你, 要你笑容为我展现.

我不怕多累.. 你的一个电话, 一条短信.. 足能令我忘记劳累..

我们相识这么久.. 少了你, 让我不能习惯..

最近的你, 很伤心了,对吧...

不怕,不怕... 有我.!

陪在你的左右, 静静地听你诉说,

想尽办法要你开心.. 要你欢天喜地...

记得那天, 你靠在我肩上, 哭了...

你的颤抖,令我心痛..

你抱着我, 痛说着他的不好...

你说, 真的真的喜欢他.... 很舍不得离开他..

对不起...我能帮你什么? 什么野做不到...

对你加以甜言蜜语, 你也开心不起..~

还记得star对我说过:" 看见天上最亮的星星, 就会忘记痛苦.."

但那天... 连一颗都看不到了...

天空也感到你的伤心了..

不怕,不怕.. 有我!.

你失去他, 但还有我..

以后你的欢笑, 由我来承包...

直到你再遇见更好的..!

因为... 我们是这辈子的好朋友...

对你的爱.... 永远无尽..!

记住还有我这好友...

——转自某一只好ber但系又5肯认嘅piglet

虽然我知你5一定看到呢篇嘅野（个个某人5好dum我啊），不过，我真系想你好，快d开心翻啦

确定要放弃本次机会？

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peterhon168

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### 使用Python从视频中移除特定人物的声音为了实现这一目标，可以采用音频处理技术分离并去除指定的人声。通常情况下，这涉及到几个步骤：提取音频轨道、分析音频特征以定位目标声音、应用滤波器或其他方法来减弱或删除该部分音轨，最后再将修改后的音频重新嵌入原始视频文件。 #### 提取音频流首先需要利用`moviepy`这样的多媒体处理库读取源视频并将其中的音频数据导出为单独的文件以便进一步操作[^1]： ```python from moviepy.editor import VideoFileClip video_clip = VideoFileClip("input_video.mp4") audio_clip = video_clip.audio audio_clip.write_audiofile("extracted_audio.wav") ``` #### 声纹识别与分割接着要通过语音活动检测(VAD)算法找出讲话者的片段位置，并借助深度学习模型如Spleeter (由Deezer开源)，它能够有效地把音乐和人声区分开来；对于更复杂的场景，则可能需要用到Speaker Diarization技术——即说话者日志化过程，用于区分不同发言个体的身份信息[^2]: ```bash pip install pyannote.audio spleeter ``` ```python import soundfile as sf from pyannote.audio.pipelines.speaker_verification import PretrainedSpeakerEmbeddingPipeline pipeline = PretrainedSpeakerEmbeddingPipeline() # 加载待处理音频文件 data, samplerate = sf.read('extracted_audio.wav') # 获取某位具体讲者的声音样本作为参照物 target_speaker_embedding = pipeline({'waveform': target_sample_data}) def find_target_speech_segments(audio_chunk): embedding = pipeline({'waveform': audio_chunk}) similarity_score = cosine_similarity([embedding], [target_speaker_embedding]) return True if max(similarity_score)[0]>threshold else False ``` 这里假设已经获取到了想要消除的目标人的短语录音(`target_sample_data`)，并通过计算两者之间的余弦相似度得分来判断当前帧是否属于此发言人。 #### 应用降噪/静音效果一旦确定了哪些时间段对应于所需移除的对象发声区间之后，就可以运用诸如WebrtcVad之类的简单工具来进行简单的静默替换或是更加精细地调整频谱成分达到更好的听觉体验而不影响背景噪音和其他参与者对话质量的目的[^3]. ```python import webrtcvad vad = webrtcvad.Vad() vad.set_mode(3) def apply_vad_to_remove_voice(data, sample_rate=16000, frame_duration_ms=30): vad_frames = [] num_padding_frames = int(sample_rate * (frame_duration_ms / 1000)) ring_buffer = collections.deque(maxlen=num_padding_frames) triggered = False for i in range(len(data)//num_padding_frames + bool(len(data)%num_padding_frames)): chunk = data[i*num_padding_frames:(i+1)*num_padding_frames] is_speech = vad.is_speech(chunk.tobytes(), sample_rate) if not triggered and is_speech: triggered = True elif triggered and not is_speech: # 对应非目标发言区域保持原样输出 pass elif triggered and is_speech: # 将目标发言置零或者其他形式弱化处理 chunk *= 0.0 yield from chunk.tolist() ``` 最终经过上述流程处理完毕的新版纯净音频应当被保存下来并与原有的影像素材相结合形成新的成品影片。 ```python new_audio = list(apply_vad_to_remove_voice(modified_audio_bytes)) sf.write('cleaned_audio.wav', new_audio, samplerate) final_clip = video_clip.set_audio(AudioFileClip("cleaned_audio.wav")) final_clip.write_videofile("output_video_without_specific_persons_voice.mp4", codec='libx264') ```