在数据爆炸式增长的信息时代，各种数据都在快速增长，视频数据也不例外。我们可以使用python从视频中提取音频，这只需要安装一个小的python库，然后执行三行代码! 语音数据在数据分析领域中占有极其重要的地位。例如，它可以根据人们的情绪分析语义、口音等。它可以应用于偏好分析、测谎等。 一、提取音频 需要用到 python 的 moviepy 库 moviepy的 github 地址：https://github.com/Zulko/moviepy 命令行 pip 安装上 moviepy 即可！ pip install moviepy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
提取音频:假设有一个mp4文件路径“D: \ python \ pycharm2020 \ my_program \ video_process \ test_01.mp4”,我们想从它并保存提取音频到“D: \ \ pycharm2020 \ my_program \ video_process \ vst01.mp3”“,python的三行代码实现如下: import moviepy.editor as mpy
# 截取背景音乐
audio_background = mpy.AudioFileClip(r'D:\python\pycharm2020\my_program\video_process\test_01.mp4').subclip(1, 60)
audio_background.write_audiofile(r'D:\python\pycharm2020\my_program\video_process\vst01.mp3')
结果如下: 执行以上三行代码，你会发现音频文件已经成功提取到指定的文件夹~ ~这里的视频格式和音频格式支持其他格式，如读取mp4格式的视频，提取背景音乐并保存为MP3格式的音频。 二、引力波绘制 数据来源： http://python123.io/dv/grawave.html http://python123.io/dv/H1_Strain.wav http://python123.io/dv/L1_Strain.wav http://python123.io/dv/wf_template.txt 从配置文档中读取时间相关数据 import numpy as np # 科学计算所用的numpy库
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图所用的库matplotlib
from scipy.io import wavfile # 读取波形文件所用的库
rate_h, hstrain = wavfile.read(r"H1_Strain.wav", "rb") # 读取音频文件
rate_l, lstrain = wavfile.read(r"L1_Strain.wav", "rb")
# reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('GW150914_4_NR_waveform_template.txt').transpose()
reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('wf_template.txt').transpose() # 使用python123.io下载txt文件
htime_interval = 1 / rate_h
ltime_interval = 1 / rate_l
fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) # 创建大小为12*6的绘图空间
# 丢失信号起始点
htime_len = hstrain.shape[0] / rate_h # 读取数据第一维的长度，得到函数在坐标轴上总长度
htime = np.arange(-htime_len / 2, htime_len / 2, htime_interval) # （起点，终点，时间间隔）
plth = fig.add_subplot(221) # 设置绘图区域
plth.plot(htime, hstrain, 'r') # 画出以时间为x轴，应变数据为y轴的图像，‘y'为黄色
plth.set_xlabel('Time (seconds)')
plth.set_ylabel('H1 Strain')
plth.set_title('H1 Strain')
绘制 L1 Strain 和Template ltime_len = lstrain.shape[0] / rate_l
ltime = np.arange(-ltime_len / 2, ltime_len / 2, ltime_interval)
pltl = fig.add_subplot(222)
pltl.plot(ltime, lstrain, 'k')
pltl.set_xlabel('Time (seconds)')
pltl.set_ylabel('L1 Strain')
pltl.set_title('L1 Strain')
pltref = fig.add_subplot(212)
pltref.plot(reftime, ref_H1, 'purple')
pltref.set_xlabel('Time (seconds)')
pltref.set_ylabel('Template Strain')
pltref.set_title('Template')
fig.tight_layout() # 自动调整图像外部边缘
plt.savefig("Gravitational_Waves_Original.png") # 保存图像为png格式
plt.show()
plt.close(fig)
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