Công cụ phần mềm của chúng tôi để thực hiện tác vụ này khá dễ dàng và nhanh chóng là Bộ chia video SolveigMM. Nó hỗ trợ chỉnh sửa các tệp WAV cũng như các tệp FLV, AVC/H264, MP4, MOV, AVCHD, MPEG-2, MKV, MPEG-1, AVI, WMV, MP3, WMA
Chỉ cần làm theo các bước đơn giản được mô tả bên dưới để lấy các đoạn của tệp WAV chỉ bằng vài cú nhấp chuột
DÙNG THỬ MIỄN PHÍ bộ chia video
3] Bây giờ hãy chọn các đoạn để chỉnh sửa. Sử dụng thanh trượt và nút " Thêm điểm đánh dấu " [hoặc " M " nóng .
4] Nhấp chuột phải vào dòng thời gian và chọn nút " Lưu tất cả các đoạn dưới dạng ".
5] Trong hộp thoại mở ra, chọn thư mục để lưu các đoạn và nhấp vào nút " Lưu ".
Quá trình chỉnh sửa sẽ bắt đầu. Bạn sẽ thấy cửa sổ tiến trình hiển thị trạng thái của tác vụ chỉnh sửa và ở cuối thông báo về tác vụ đã hoàn thành
Đó là tất cả
Chúc bạn vui vẻ và thành công với các dự án chỉnh sửa của mình
DÙNG THỬ MIỄN PHÍ bộ chia video
chủ đề liên quan
Cách chia nhỏ tệp thành các đoạn
Cách chỉnh sửa tệp AVCHD
Thông tin về các Tác giả
Cô là tác giả của nhiều văn bản và video hướng dẫn sản phẩm của công ty. Bộ chia video, HyperCam, Plugin WMP Trimmer, AVI Trimmer+ và TriMP4
def convert_audio_and_split_transcript[dataset_dir, subset, out_csv_file, output_dir]:
"""Convert tar.gz to WAV and split the transcript.
Args:
dataset_dir : the directory which holds the input dataset.
subset : the name of the specified dataset. e.g. dev.
out_csv_file : the resulting output csv file.
output_dir : Athena working directory.
"""
gfile = tf.compat.v1.gfile
logging.info["Processing audio and transcript for {}".format[subset]]
audio_dir = os.path.join[dataset_dir, "wav/"]
trans_dir = os.path.join[dataset_dir, "transcript/"]
files = []
char_dict = {}
if not gfile.Exists[os.path.join[audio_dir, subset]]: # not unzip wav yet
for filename in os.listdir[audio_dir]:
os.system["tar -zxvf " + audio_dir + filename + " -C " + audio_dir]
i = 0
with codecs.open[os.path.join[trans_dir, "aishell_transcript_v0.8.txt"], "r", encoding="utf-8"] as f:
for line in f:
items = line.strip[].split[" "]
wav_filename = items[0]
labels = ""
for item in items[1:]:
labels += item
if item in char_dict:
char_dict[item] += 1
else:
char_dict[item] = 0
# for demo purposes, we only choose 5% of total data
if i % 20 == 0:
files.append[[wav_filename + ".wav", labels]]
i += 1
files_size_dict = {}
output_wav_dir = os.path.join[audio_dir, subset]
for root, subdirs, _ in gfile.Walk[output_wav_dir]:
for subdir in subdirs:
for filename in os.listdir[os.path.join[root, subdir]]:
files_size_dict[filename] = [
get_wave_file_length[os.path.join[root, subdir, filename]],
subdir,
]
content = []
for wav_filename, trans in files:
if wav_filename in files_size_dict: # wav which has trans is valid
filesize, subdir = files_size_dict[wav_filename]
abspath = os.path.join[output_wav_dir, subdir, wav_filename]
content.append[[abspath, filesize, trans, subdir]]
files = content
# Write to CSV file which contains three columns:
# "wav_filename", "wav_length_ms", "transcript", "speakers".
df = pandas.DataFrame[
data=files, columns=["wav_filename", "wav_length_ms", "transcript", "speaker"]
]
df.to_csv[out_csv_file, index=False, sep="\t"]
logging.info["Successfully generated csv file {}".format[out_csv_file]]