graiax-silkcoder 0.3.5

transform audio file to silk

Graiax-silkcoder

现在版本：
这，是一个Python的silk转码器
通过将kn007/silk-v3-decoder通过简单的封装制成

安装

从 PyPI

# 如果需要转换非wav的音频文件，则需要自行安装ffmpeg
pip install graiax-silkcoder
# 也可以通过下面的方式使用imageio-ffmpeg中的ffmpeg
pip install graiax-silkcoder[ffmpeg]
#  在 0.3.0 后，可以通过以下方式使用libsndfile来解析音频
pip install graiax-silkcoder[libsndfile]

注: 假设你是Windows用户，安装时出现了error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required:
请安装Microsoft C++ Build Tools

从 conda-forge

conda install graiax-silkcoder -c conda-forge
# 如果需要 ffmpeg，可以一并从 conda-forge 安装
conda install ffmpeg -c conda-forge

Q&A

ImportError：DLL load failed while importing _silkv3：找不到指定的模块

相关issue: #23

现在本库已经通过 Github Actions 来预编译 whl 了，出现这种问题一般不是说没有编译。
如果遇到这种问题，请在这里下载最新版本的 C++ Redistributable

IOS 音频问题

IOS 的音频解码器因为某些特性，只支持解码 25kbps 以下 的音频。
所以在 0.2.6 中，我们新增了一个 ios_adaptive 参数（默认为 False）。
当为 True 时，将把自适应最高码率限制在 24kbps 以下（一般是限制在 100kbps 以下）

ffmpeg 转换成 aac 格式的问题

因为 graiax-silkcoder 全程采用 PIPE 的形式跟 ffmpeg 传输，
所以假设你想要将 silk 转码成 aac 的时候，就会出现一些问题。
解决方法如下

await silkcoder.async_decode("a.silk", "a.m4a", audio_format="adts")

注：ADTS 是 AAC 音频的传输流格式

自定义ffmpeg_path

可能有一些用户会想要自定义ffmpeg的路径 你可以使用以下方法解决:

from graiax import silkcoder
silkcoder.set_ffmpeg_path("./ffmpeg")

CLI（0.2.0新增）

使用办法

# 其他参数与encode / decode 保持一致
python -m graiax.silkcoder encode -i "a.wav" "a.silk"
python -m graiax.silkcoder decode -i "a.silk" "a.wav"

是 ffmpeg 还是 libsndfile

在该项目最开始的时候，就有人吐槽过：为了简简单单的音频转换去下载一个大的离谱的 ffmpeg，这也太麻了吧。
（注：虽然说 ffmpeg 可以通过 disable 一大堆不必要视频/滤镜库来达到减小体积的目的，但是这需要自己编译，对小白挺不友好的）

所以，从 0.3.0 开始，开始增加了通过 libsndfile 来使用解析音频。

libsndfile 是一款广泛用于读写音频文件的C语言库， 他支持包括 flac, ogg, opus, mp3^[1]等多种格式。

注：在同时可以使用 ffmpeg 和 libsndfile 的情况下， graiax-silkcoder 会优先使用 ffmpeg 进行转码

使用方法

Tips:
因为同步和异步的区别只有前面是否有一个 async_
所以下面我们就只拿同步方法距离了

编码

你可以传入 pathlike、str、bytes 作为你的输入

from io import BytesIO
from pathlib import Path
from graiax import silkcoder

data: bytes = silkcoder.encode("a.wav")
data: bytes = silkcoder.encode(Path("a.wav"))
data: bytes = silkcoder.encode(Path("a.wav").read_bytes())
data: bytes = silkcoder.encode(BytesIO(Path("a.wav").read_bytes()))

它也能输出到 filelike、bytes

from io import BytesIO
from pathlib import Path
from graiax import silkcoder

data: bytes = silkcoder.encode("a.wav")
silkcoder.encode("a.wav", "a.silk")
silkcoder.encode("a.wav", Path("a.silk"))
silkcoder.encode("a.wav", BytesIO())

它能做到截取一部分来编码

from graiax import silkcoder

#从最开始截取 5s
silkcoder.encode("a.wav", "a.silk", t=5)
#从第 10s 开始截取 5s
silkcoder.encode("a.wav", "a.silk", ss=10, t=5)

你可以指定你的编码器

from graiax import silkcoder
from graiax.silkcoder import Codec

silkcoder.encode("a.mp3", "a.silk", codec = Codec.libsndfile)
silkcoder.encode("a.mp3", "a.silk", codec = Codec.ffmpeg)

在 ffmpeg 模式下，你甚至可以直接传入 ffmpeg 参数

from graiax import silkcoder

# 虽然 -vn 是可有可无，但我想不出其他例子了
silkcoder.encode("a.mp4", "a.silk", codec = Codec.ffmpeg,
                 ffmpeg_para = ["-vn"])

你还可以指定输出 silk 的码率大小

from graiax import silkcoder

# 默认状态下将会将尝试将目标语音大小限制在980kb上下
silkcoder.encode("a.wav", "a.silk", rate = 70000)

解码

跟编码一样，你的输入和输出都支持 pathlike、str、bytes

在非 wave 模式下，你可以写 metadata

from graiax import silkcoder
from graiax.silkcoder import Codec

metadata = {"title": "xx群",
            "artist": "xx网友"}

# Tips： 如果你硬是选了 wave，他会忽略 metadata 参数而不是报错
silkcoder.decode("a.silk", "a.flac", 
                 codec = Codec.libsndfile,
                 metadata = metadata)

在 ffmpeg 模式下，你可以选择输出的码率（仅对于有损格式）
在 libsndfile 模式下，你可以选择输出的质量（vbr）（仅对于有损格式）

from graiax import silkcoder
from graiax.silkcoder import Codec

#ffmpeg 转换成 128kbps 的 mp3
silkcoder.decode("a.silk", "a.mp3", 
                 codec = Codec.ffmpeg,
                 rate = 128000)
#libsndfile 转换为 压缩率最大 的 flac （注，quality 参数只能在 0~ 1 ）
silkcoder.decode("a.silk", "a.flac", 
                 codec = Codec.libsndfile,
                 quality = 1)

你甚至可以在 ffmpeg 模式下输入 ffmpeg 参数

from graiax import silkcoder

silkcoder.decode("a.silk", "a.mp3", ffmpeg_para = ["-ar", "44100"])

注

1. graiax-silkcoder 对 libsndfile 的支持来源于第三方库 soundfile，而该库在 1.1.0 之前并不支持mp3、opus。
   假设你有相关需求，请到这里下载 pre-release 版 0.11.0 已经发布了到 PyPI 了哟。