Python 如何实现批量转换视频音频的采样率

这篇文章主要分享一个python代码，可以将多个视频中的音频转化为相同采样率的视频,具有一定的学习价值，感兴趣的小伙伴可以了解一下

前言

本文主要分享一个python代码，可以将多个视频中的音频转化为相同采样率的视频。对视频格式的校验没有做，也不是很关键。

环境依赖

ffmpeg环境安装，具体安装可以参考在Windows上安装FFmpeg程序的图文方法

ffmpy安装：

 pip install ffmpy -i https://pypi.douban.com/simple

代码

不废话，上代码。

 #!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : csdn @author  : 剑客阿良_ALiang @file   : transfor_mp4_audio_sampling_rate.py @ide    : PyCharm @time   : 2021-11-24 13:48:08 """ from ffmpy import FFmpeg import os def transfor(video_path: str, tmp_dir: str, result_dir: str): file_name = os.path.basename(video_path) base_name = file_name.split('.')[0] file_ext = file_name.split('.')[-1] ext = 'wav' audio_path = os.path.join(tmp_dir, '{}.{}'.format(base_name, ext)) print('文件名:{}，提取音频'.format(audio_path)) ff = FFmpeg( inputs={ video_path: None}, outputs={ audio_path: '-f {} -vn -ac 1 -ar 16000 -y'.format('wav')}) print(ff.cmd) ff.run() if os.path.exists(audio_path) is False: return None video_tmp_path = os.path.join( tmp_dir, '{}_1.{}'.format( base_name, file_ext)) ff_video = FFmpeg(inputs={video_path: None}, outputs={video_tmp_path: '-an'}) print(ff_video.cmd) ff_video.run() result_video_path = os.path.join(result_dir, file_name) ff_fuse = FFmpeg(inputs={video_tmp_path: None, audio_path: None}, outputs={ result_video_path: '-map 0:v -map 1:a -c:v copy -c:a aac -shortest'}) print(ff_fuse.cmd) ff_fuse.run() return result_video_path def handle(video_dir: str, tmp_dir: str, result_dir: str): if os.path.isdir(video_dir): for file in os.listdir(video_dir): try: result = transfor( os.path.join( video_dir, file), tmp_dir, result_dir) except Exception as e: print(e) continue if result: print(result) if __name__ == '__main__': handle( 'C:/Users/huyi/Desktop/shipin', 'C:/Users/huyi/Desktop/tmp', 'C:/Users/huyi/Desktop/result')

代码说明

1、handle方法入参分别为：视频目录、临时目录、最终结果视频目录。

2、handle方法会遍历视频目录，一次对视频做transfor方法处理，步骤为：（1）提取视频音频并转化为定义的采样率音频；（2）提取视频中不带音频的视频；（3）融合新视频与新音频合成最终视频到指定的结果目录。

3、没有音频的异常直接丢弃，无需进行转换。

4、最终结果目录的文件名与原视频目录的文件名一致。

5、该代码主要转化为16k采样率，可以按照需求调整。