Python을 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하여 오디오 트랜스코딩 및 자르기를 실현하는 방법을 단계별로 가르쳐드립니다.

Python을 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하여 오디오 트랜스코딩 및 자르기를 구현하는 방법을 단계별로 가르쳐주세요.

소개:
오디오 기술의 발전과 함께 오디오 처리도 많은 응용 시나리오에서 중요한 링크가 되었습니다. 오디오 처리 프로세스에서 오디오 트랜스코딩 및 자르기는 매우 일반적인 요구 사항입니다. 이러한 기능을 실현하기 위해 Qiniu Cloud에서 제공하는 인터페이스를 사용하여 Python과 연결하여 오디오를 빠르고 쉽게 트랜스코딩하고 잘라낼 수 있습니다.

1. 환경 준비
시작하기 전에 다음 환경을 준비해야 합니다.

1. Python 개발 환경
2. Qiniu Cloud Python SDK 설치: pip를 통해 qiniu 모듈 설치
3. Qiniu 클라우드 계정: Qiniu에 등록 및 로그인 클라우드 계정, 테스트용 새 저장 공간 생성

2. Qiniu Cloud Python SDK 설치
명령줄에서 다음 명령을 실행하여 Qiniu Cloud Python SDK를 설치하세요.

pip install qiniu

설치가 완료되면 Python을 사용할 수 있습니다. code Qiniu Cloud 인터페이스에 대한 호출을 구현하기 위해 qiniu 모듈이 도입되었습니다.

3. 오디오 트랜스코딩
오디오 트랜스코딩의 경우 Qiniu Cloud의 오디오 및 비디오 처리 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 먼저 Qiniu Cloud 콘솔에서 트랜스코딩 템플릿을 생성하여 오디오 트랜스코딩 규칙을 정의해야 합니다. 콘솔에서 다음 설정을 수행합니다.

1. 저장 공간을 입력하고 "오디오 및 비디오" 열을 선택합니다.
2. "오디오 및 비디오 처리" 섹션에서 "템플릿"을 클릭합니다.
3. "새 템플릿" 버튼을 클릭합니다. 필요에 따라 오디오 트랜스코딩 규칙을 설정합니다.
4. 템플릿 ID를 저장하고 가져옵니다.

다음으로 Python 코드를 통해 오디오 트랜스코딩을 구현합니다. 먼저 qiniu 모듈과 json 모듈을 소개해야 합니다. 코드는 다음과 같습니다.

import qiniu
import json

그런 다음 트랜스코딩 템플릿 ID와 오디오 파일의 URL을 가져옵니다. 코드는 다음과 같습니다.

access_key = 'your_access_key'
secret_key = 'your_secret_key'
bucket = 'your_bucket_name'
template_id = 'your_template_id'
audio_url = 'your_audio_url'

q = qiniu.Auth(access_key, secret_key)
base_url = 'http://api.qiniu.com'
pipeline = 'your_pipeline'
save_bucket = 'your_save_bucket_name'
save_key = 'your_save_key'

# 获得音频转码后的结果
transcode_url = "{0}/v1/handler/avthumb/query".format(base_url)
post_data = {
    "access_token": q.upload_token(bucket),
    "url": audio_url,
    "save_bucket": save_bucket,
    "save_key": save_key,
    "template_id": template_id,
    "pipeline": pipeline
}

response = qiniu.post(transcode_url, json.dumps(post_data), q.auth.authorization(transcode_url, body=json.dumps(post_data)), content_type=qiniu.conf.CONTENT_TYPE_JSON)
print(response.text_body)

그 중, access_key 및 secret_key는 Qiniu Cloud 계정 정보의 키, bucket은 생성된 저장 공간의 이름, template_id는 트랜스코딩 템플릿 ID, audio_url은 트랜스코딩할 오디오 파일의 URL, 파이프라인은 트랜스코딩 대기열의 이름, save_bucket 및 save_key는 트랜스코딩된 오디오 파일의 저장 위치입니다.

4. 오디오 자르기
트랜스코딩 외에도 Qiniu Cloud의 오디오 및 비디오 처리 인터페이스를 사용하여 오디오 자르기를 수행할 수도 있습니다. 먼저 오디오 자르기 규칙을 정의하기 위해 자르기 템플릿을 선택해야 합니다. Qiniu Cloud 콘솔에서 다음 설정을 수행하세요.

1. 저장 공간을 입력하고 "오디오 및 비디오" 열을 선택하세요.
2. "오디오 및 비디오 처리" 섹션에서 "템플릿"을 클릭하세요.
3. "새 템플릿"을 클릭하세요. " 버튼을 누르고 필요에 따라 오디오 자르기 규칙을 설정하세요.
4. 저장하고 템플릿 ID를 받으세요.

다음으로 Python 코드를 통해 오디오 컷팅을 구현합니다. 먼저 qiniu 모듈과 json 모듈을 소개해야 합니다. 코드는 다음과 같습니다.

import qiniu
import json

그런 다음 커팅 템플릿 ID와 오디오 파일의 URL을 가져옵니다. 코드는 다음과 같습니다.

access_key = 'your_access_key'
secret_key = 'your_secret_key'
bucket = 'your_bucket_name'
template_id = 'your_template_id'
audio_url = 'your_audio_url'
start_time = '00:00:00'
end_time = '00:01:00'
save_bucket = 'your_save_bucket_name'
save_key = 'your_save_key'

q = qiniu.Auth(access_key, secret_key)
base_url = 'http://api.qiniu.com'

# 获得音频切割后的结果
slice_url = "{0}/v1/handler/avclip/query".format(base_url)
post_data = {
    "access_token": q.upload_token(bucket),
    "url": audio_url,
    "save_bucket": save_bucket,
    "save_key": save_key,
    "template_id": template_id,
    "start": start_time,
    "end": end_time
}

response = qiniu.post(slice_url, json.dumps(post_data), q.auth.authorization(slice_url, body=json.dumps(post_data)), content_type=qiniu.conf.CONTENT_TYPE_JSON)
print(response.text_body)

그 중, access_key 및 secret_key는 Qiniu Cloud 계정의 주요 정보이며, bucket은 생성된 저장 공간의 이름, template_id는 커팅 템플릿 ID, audio_url은 잘라낼 오디오 파일의 URL, start_time은 커팅 시작 시간, end_time은 는 커팅 종료 시간이고, save_bucket과 save_key는 커팅 후 오디오 파일이 저장되는 위치입니다.

결론:
위의 예를 통해 Python을 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하여 오디오 트랜스코딩 및 자르기 기능을 구현하는 방법을 확인할 수 있습니다. 실제로 Qiniu Cloud는 오디오 병합, 오디오 소음 감소 등과 같은 많은 오디오 처리 기능도 제공하므로 필요에 따라 사용할 수 있습니다. 이 글의 소개가 독자들이 오디오 처리 기술을 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Python을 사용하여 Qiniu Cloud 인터페이스에 연결하여 오디오 트랜스코딩 및 자르기를 실현하는 방법을 단계별로 가르쳐드립니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!