Вопрос или проблема
Меня интересует, существует ли такое программное обеспечение или можно его создать. Каждый раз, когда по телевизору транслируется реклама, за несколько секунд до рекламы подается сигнал, например, звуковой сигнал.
У меня есть ссылки, и когда вы вставляете их в браузер, они проигрывают аудио в течение 20-30 секунд, и мне нужно определить, является ли это рекламой.
Может ли какое-то программное обеспечение для аудиораспознавания использовать этот звуковой сигнал в качестве ориентира, который звучит перед рекламой, и просмотреть все ссылки, отметив те, в которых есть этот сигнал (это реклама)?
В принципе, насколько это просто, зависит от того, насколько последовательным и “чистым” является сигнал – лично я бы использовал язык программирования Python с библиотекой requests для загрузки файлов по URL. Затем я, возможно, использовал бы библиотеку Python Audio Analysis, чтобы посмотреть, возникал ли “сигнал” в первые секунды каждого файла.
Все вышеупомянутое:
- Бесплатно (Gratis)
- С открытым исходным кодом
- Кроссплатформенно, (т.е. будет работать практически на любом устройстве).
- Имеет большое сообщество поддержки
Ответ или решение
Да, разработка программного обеспечения для аудио распознавания, способного определять коммерческие объявления по звуковому сигналу, действительно возможна. Ниже я опишу основные шаги и технологии, которые можно использовать для реализации этого проекта.
Шаг 1: Сбор данных
Для начала вам понадобится собрать ссылки на аудиофайлы, которые вы хотите проанализировать. Вы уже упомянули, что у вас есть такие ссылки, что является хорошим началом.
Шаг 2: Загрузка аудиофайлов
Для загрузки аудиофайлов по предоставленным ссылкам можно использовать язык программирования Python и библиотеку requests. С помощью этой библиотеки вы сможете легко извлечь файлы на локальный компьютер.
Пример кода для загрузки:
import requests
urls = ["http://example.com/audio1.mp3", "http://example.com/audio2.mp3"] # Ваши ссылки
for url in urls:
response = requests.get(url)
with open(url.split("/")[-1], 'wb') as f:
f.write(response.content)Шаг 3: Обработка аудиосигналов
После того как файлы загружены, следующий шаг — проанализировать их на наличие вашего звукового сигнала ("пига"). Для этого вы можете использовать библиотеку pyAudioAnalysis, которая предоставляет мощные инструменты для обработки аудио.
Для начала, необходимо определить частоту и длительность вашего сигнала, чтобы затем применять методы извлечения признаков. Сравнение аудиофайлов с эталонным звуковым сигналом можно реализовать следующим образом:
from pydub import AudioSegment
from pydub.playback import play
# Загрузка эталонного сигнала
beep = AudioSegment.from_file("beep.wav") # Ваш эталонный сигнал
# Анализ каждого загруженного аудиофайла
for filename in ["audio1.mp3", "audio2.mp3"]:
audio = AudioSegment.from_file(filename)
if audio[:5000].get_array_of_samples() == beep.get_array_of_samples()[:len(audio[:5000])]:
print(f"{filename} содержит коммерческую рекламу.")Шаг 4: Вывод результатов
После завершения анализа можно просто вывести имена файлов с найденными коммерческими объявлениями.
Заключение
Таким образом, вы можете создать программное обеспечение для определения наличия коммерческих объявлений на основе звукового сигнала. Весь процесс требует некоторых знаний в области программирования, обработки аудио и работы с библиотеками Python.
С точки зрения реализации, это доступно и вполне возможно, учитывая, что вы используете бесплатные, открытые и кроссплатформенные инструменты. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться за помощью.