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最近有个项目需要做视觉自动化处理的工具，最后选用的软件为python，刚好这个机会进行系统学习。短时间学习，需要快速开发，所以记录要点步骤，防止忘记。
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本章内容为音频的压缩，可以将标准音频的wav文件压缩为16K频率的wav文件。原因是在做AI音频识别的时候，发现百度的ARS语音转文本只能识别16K频率的音频文件，所以编写了这个代码。
一、主要内容
代码使用pydub库将音频文件转换为16kHz采样率、单声道WAV文件的Python脚本。
需要安装pydub库，在cmd命令行下安装库
pip install pydub -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/二、源代码分析
1. 导入依赖
python
from pydub import AudioSegment # 音频处理库
import os # 操作系统接口
2. 核心函数 convert_to_16k()
功能：将任意音频文件转换为16kHz单声道WAV格式
参数处理逻辑：
如果没有提供输出路径，自动在原文件名后添加"_16k"
使用os.path.splitext()分割文件名和扩展名
音频处理流程：
加载音频：使用AudioSegment.from_file()支持多种格式
打印原始信息：采样率、声道数、时长
转换设置：
set_frame_rate(16000)：设置目标采样率
set_channels(1)：转换为单声道
导出文件：保存为WAV格式
验证结果：重新加载转换后的文件验证参数
3. 错误处理
使用try-except捕获可能的异常
返回None表示转换失败
以下为源码：
from pydub import AudioSegment
import osdef convert_to_16k(input_path, output_path=None):"""将音频文件转换为16kHz采样率参数:input_path: 输入音频文件路径output_path: 输出音频文件路径（可选，默认为输入文件同目录）"""try:# 如果未指定输出路径，则在原文件名后添加_16kif output_path is None:base_name = os.path.splitext(input_path)[0]output_path = f"{base_name}_16k.wav"# 加载音频文件print(f"正在加载音频文件: {input_path}")audio = AudioSegment.from_file(input_path)# 打印原始音频信息print(f"原始音频信息 - 采样率: {audio.frame_rate}Hz, 声道数: {audio.channels}, 时长: {len(audio)/1000:.2f}秒")# 设置目标采样率为16kHztarget_sample_rate = 16000# 转换采样率和设置为单声道print("正在转换音频...")audio_16k = audio.set_frame_rate(target_sample_rate).set_channels(1)# 导出为WAV文件print(f"正在导出到: {output_path}")audio_16k.export(output_path, format="wav")# 验证转换结果converted_audio = AudioSegment.from_file(output_path)print(f"转换完成! - 新采样率: {converted_audio.frame_rate}Hz, 声道数: {converted_audio.channels}, 时长: {len(converted_audio)/1000:.2f}秒")return output_pathexcept Exception as e:print(f"转换过程中出现错误: {e}")return None# 使用示例
if __name__ == "__main__":input_file = r"C:\Users\Administrator\Desktop\test.wav"output_file = r"C:\Users\Administrator\Desktop\test_16k.wav"# 执行转换result = convert_to_16k(input_file, output_file)if result:print(f"音频转换成功！输出文件: {result}")else:print("音频转换失败！")
三、效果演示
将录音文件test.wav文件放到和python文件同一个目录，运行效果如下，生产了16K频率的音频文件。
