answer:Voici un script combiné qui prend la base du script 6 pour éviter les chevauchements et s'assure que le milieu de chaque vidéo extraite corresponde au pic d'amplitude sonore, comme le script 4. Le code ci-dessous est une proposition synchrétisée en utilisant les demandes que vous avez faites : ```python import os import subprocess import numpy as np from moviepy.editor import VideoFileClip from scipy.io import wavfile # Define video file extensions and the output folder video_extensions = ['.mp4', '.mkv', '.wmv', '.avi'] output_folder = 'Output' def calculate_loudness(audio_data): if audio_data.ndim == 1: volume = audio_data ** 2 else: volume = np.mean(audio_data ** 2, axis=1) return np.sqrt(volume) def find_loudest_moments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset): rate, audio_data = wavfile.read(audio_filename) if audio_data.ndim == 2: audio_data = np.mean(audio_data, axis=1) volume = calculate_loudness(audio_data.astype('float32')) segment_half_duration = segment_duration / 2 start_index = int(starting_offset * rate) end_index = int((video_duration - ending_offset) * rate) moments = [] while len(moments) < num_moments: index = np.argmax(volume[start_index:end_index]) moment = (start_index + index) / rate # Skip if the segment goes outside of restricted time range if moment < segment_half_duration or (moment + segment_half_duration) > (video_duration - ending_offset): volume[start_index + index] = 0 continue moments.append(moment) # Set volume of surrounding area to zero to avoid overlap clear_start = max(start_index, start_index + index - int(rate * segment_half_duration)) clear_end = min(end_index, start_index + index + int(rate * segment_half_duration)) volume[clear_start:clear_end] = 0 return moments def extract_segments(video_path, audio_path, moments, segment_duration): if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] for i, moment in enumerate(moments): start_time = max(moment - segment_duration / 2, 0) end_time = min(start_time + segment_duration, VideoFileClip(video_path).duration) output_filename = f"{base_name}_moment{i + 1}.mp4" output_path = os.path.join(output_folder, output_filename) # Commande ffmpeg pour extraire le segment avec le pic d'amplitude audio centré command = [ "ffmpeg", "-y", # Overwrite output files without asking "-ss", str(start_time), # Start time "-i", video_path, # Input file "-t", str(segment_duration), # Duration "-c", "copy", # Copy streams without re-encoding output_path ] subprocess.run(command, check=True, stderr=subprocess.PIPE) print(f"Extracted {output_filename}") def process_video_files(starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments, segment_duration): for root, _, files in os.walk('.'): for file in files: if file.lower().endswith(tuple(video_extensions)): video_path = os.path.join(root, file) video_clip = VideoFileClip(video_path) audio_path = 'temp_audio.wav' # Extract the audio file video_clip.audio.write_audiofile(audio_path, codec='pcm_s16le', fps=44100, nbytes=2) moments = find_loudest_moments(audio_path, num_moments, segment_duration, video_clip.duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds) video_clip.close() # Close the video clip to free up resources extract_segments(video_path, audio_path, moments, segment_duration) os.remove(audio_path) # Delete the temporary audio file print(f"Finished processing video {video_path}") if __name__ == "__main__": starting_offset_seconds = float(input("Combien de secondes à ignorer au début pour l'analyse ? ")) ending_offset_seconds = float(input("Combien de secondes à ignorer à la fin pour l'analyse ? ")) num_moments = int(input("Combien de moments forts souhaiteriez-vous extraire de chaque vidéo ? ")) segment_duration = float(input("Quelle est la durée (en secondes) de chaque segment vidéo à extraire ? ")) process_video_files(starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments, segment_duration) print("All videos have been processed.") ``` Ce script fusionne les exigences que vous avez spécifiées : 1. Base du script 6. 2. Évite les chevauchements, similaire au script 4. 3. Centre la vidéo extraite sur le pic d'amplitude, également comme le script 4. Avant d'exécuter ce script, assurez-vous que tous les modules et outils externes sont correctement installés (notamment `moviepy`, `numpy`, `scipy`, et `ffmpeg`). De plus, le script doit être exécuté dans un environnement où vous avez les droits d'éditer et de manipuler les fichiers vidéo.

answer:Bien sûr ! Le script ci-dessous, maintenant intitulé "Script Final", a été modifié pour s'assurer que le fichier WAV temporaire est supprimé en fin de script, même en cas d'erreur lors de l'exécution. J'utiliserai la construction `try...finally` pour cela : ```python import os import subprocess import numpy as np from moviepy.editor import VideoFileClip from scipy.io import wavfile # Define video file extensions and the output folder video_extensions = ['.mp4', '.mkv', '.wmv', '.avi'] output_folder = 'Output' def calculate_loudness(audio_data): if audio_data.ndim == 1: volume = audio_data ** 2 else: volume = np.mean(audio_data ** 2, axis=1) return np.sqrt(volume) def find_loudest_moments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset): rate, audio_data = wavfile.read(audio_filename) if audio_data.ndim == 2: audio_data = np.mean(audio_data, axis=1) volume = calculate_loudness(audio_data.astype('float32')) segment_half_duration = segment_duration / 2 start_index = int(starting_offset * rate) end_index = int((video_duration - ending_offset) * rate) moments = [] while len(moments) < num_moments: index = np.argmax(volume[start_index:end_index]) moment = (start_index + index) / rate if moment < segment_half_duration or (moment + segment_half_duration) > (video_duration - ending_offset): volume[start_index + index] = 0 continue moments.append(moment) clear_start = max(start_index, start_index + index - int(rate * segment_half_duration)) clear_end = min(end_index, start_index + index + int(rate * segment_half_duration)) volume[clear_start:clear_end] = 0 return moments def extract_segments(video_path, moments, segment_duration): if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] for i, moment in enumerate(moments): start_time = max(moment - segment_duration / 2, 0) end_time = min(start_time + segment_duration, VideoFileClip(video_path).duration) output_filename = f"{base_name}_moment{i + 1}.mp4" output_path = os.path.join(output_folder, output_filename) # FFMPEG command to extract the segment command = [ "ffmpeg", "-y", # Overwrite output files without asking "-ss", str(start_time), # Start time "-i", video_path, # Input file "-t", str(segment_duration), # Duration "-c", "copy", # Copy streams without re-encoding output_path ] subprocess.run(command, check=True, stderr=subprocess.PIPE) print(f"Extracted {output_filename}") def process_video_files(starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments, segment_duration): for root, _, files in os.walk('.'): for file in files: if file.lower().endswith(tuple(video_extensions)): video_path = os.path.join(root, file) print(f"Processing video {video_path}…") audio_path = 'temp_audio.wav' try: video_clip = VideoFileClip(video_path) video_clip.audio.write_audiofile(audio_path, codec='pcm_s16le', fps=44100, nbytes=2, buffersize=2000) moments = find_loudest_moments(audio_path, num_moments, segment_duration, video_clip.duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds) extract_segments(video_path, moments, segment_duration) finally: video_clip.close() # Close the video clip to free up resources os.remove(audio_path) # Delete the temporary audio file print(f"Finished processing video {video_path}") if __name__ == "__main__": starting_offset_seconds = float(input("Combien de secondes à ignorer au début pour l'analyse ? ")) ending_offset_seconds = float(input("Combien de secondes à ignorer à la fin pour l'analyse ? ")) num_moments = int(input("Combien de moments forts souhaiteriez-vous extraire de chaque vidéo ? ")) segment_duration = float(input("Quelle est la durée (en secondes) de chaque segment vidéo à extraire ? ")) process_video_files(starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments, segment_duration) print("All videos have been processed.") # End of Script Final ``` Dans ce script, la partie `try` essaie d'ouvrir et de traiter la vidéo, tandis que la partie `finally` est exécutée indépendamment du résultat précédent, s'assurant ainsi que la vidéo est fermée et que le fichier audio temporaire est supprimé même si une exception se produit pendant le traitement de la vidéo. Cela permet de maintenir l'environnement propre et de ne laisser aucun fichier temporaire en cas d'erreur.

answer:Je m'excuse pour cette omission. Le code Python peut effectivement être amélioré pour garantir la suppression du fichier audio temporaire en utilisant la gestion des ressources avec `try...finally` ou le module `tempfile` pour une gestion plus automatique. Je vais corriger le script pour garantir que le fichier `temp_audio.wav` est bien supprimé à la fin du traitement ou en cas d'erreur. Voici le script amélioré, qui utilise le bloc `try...finally` pour s'assurer de supprimer le fichier WAV temporaire : ```python import os import subprocess import numpy as np from moviepy.editor import VideoFileClip from scipy.io import wavfile # Define video file extensions and the output folder video_extensions = ['.mp4', '.mkv', '.wmv', '.avi'] output_folder = 'Output' def calculate_loudness(audio_data): if audio_data.ndim == 1: volume = audio_data ** 2 else: volume = np.mean(audio_data ** 2, axis=1) return np.sqrt(volume) def find_loudest_moments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset): rate, audio_data = wavfile.read(audio_filename) if audio_data.ndim == 2: audio_data = np.mean(audio_data, axis=1) volume = calculate_loudness(audio_data.astype('float32')) segment_half_duration = segment_duration / 2.0 start_index = int(starting_offset * rate) end_index = int((video_duration - ending_offset) * rate) moments = [] while len(moments) < num_moments: index = np.argmax(volume[start_index:end_index]) moment = (start_index + index) / rate # Skip the moment if it is too close to the start or the end of the video if moment - segment_half_duration < starting_offset or moment + segment_half_duration > video_duration - ending_offset: volume[start_index + index] = 0 continue moments.append(moment) clear_start = max(start_index, start_index + index - int(rate * segment_half_duration)) clear_end = min(end_index, start_index + index + int(rate * segment_half_duration)) volume[clear_start:clear_end] = 0 return moments def extract_segments(video_path, moments, segment_duration): if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] for i, moment in enumerate(moments): start_time = max(moment - segment_duration / 2, 0) end_time = min(moment + segment_duration / 2, VideoFileClip(video_path).duration) output_filename = f"{base_name}_moment{i + 1}.mp4" output_path = os.path.join(output_folder, output_filename) command = [ "ffmpeg", "-y", # Overwrite output files without asking "-ss", str(start_time), # Start time "-i", video_path, # Input file "-to", str(end_time), # End time "-c", "copy", # Copy streams without re-encoding output_path # Output path ] subprocess.run(command, check=True, stderr=subprocess.PIPE) print(f"Extracted {output_filename}") def process_video_files(starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments, segment_duration): for root, _, files in os.walk('.'): for file in files: if file.lower().endswith(tuple(video_extensions)): video_path = os.path.join(root, file) audio_path = 'temp_audio.wav' try: video_clip = VideoFileClip(video_path) video_duration = video_clip.duration video_clip.audio.write_audiofile(audio_path, codec='pcm_s16le', fps=44100, nbytes=2, buffersize=2000) # Ensure to close the video clip to free up resources video_clip.close() moments = find_loudest_moments(audio_path, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds) extract_segments(video_path, moments, segment_duration) finally: # Always remove the temporary audio file, even if the above code raises an error if os.path.exists(audio_path): os.remove(audio_path) print(f"Finished processing video {video_path}") if __name__ == "__main__": starting_offset_seconds = float(input("Combien de secondes à ignorer au début pour l'analyse ? ")) ending_offset_seconds = float(input("Combien de secondes à ignorer à la fin pour l'analyse ? ")) num_moments = int(input("Combien de moments forts souhaiteriez-vous extraire de chaque vidéo ? ")) segment_duration = float(input("Quelle est la durée (en secondes) de chaque segment vidéo à extraire ? ")) process_video_files(starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments, segment_duration) print("All videos have been processed.") ``` Le code ci-dessus utilise un bloc `try` pour ouvrir la vidéo et écrire l'audio temporaire, et un bloc `finally` pour s'assurer que la suppression du fichier audio a lieu après que la vidéo soit traitée (ou en cas d'erreur). Le `finally` exécute sa suite d'instructions peu importe si une erreur survient dans le bloc `try` ou pas, garantissant ainsi une meilleure gestion des ressources et le nettoyage des fichiers temporaires.

answer:Dans le script précédent, l'intention était de centrer le segment extrait autour du pic d'amplitude identifié dans le fichier audio temporaire. Cependant, après une révision plus approfondie, je vois que les instants sont bien identifiés comme les moments les plus sonores, mais l'extrait de la vidéo originale ne s'est pas centré explicitement sur ces instants. Actuellement, l'extraction commence à l'instant identifié et dure la durée spécifiée. Pour corriger cela et garantir que chaque extrait de la vidéo est centré autour du pic d'amplitude, on doit ajuster le point de départ pour chaque clip vidéo en remontant de la moitié de la durée du segment à partir du pic d'amplitude, puis en extrayant un segment de la durée totale souhaitée. Voici le code modifié pour centrer correctement le segment vidéo sur le pic d'amplitude : ```python import os import subprocess import numpy as np from moviepy.editor import VideoFileClip from scipy.io import wavfile # Define video file extensions and the output folder video_extensions = ['.mp4', '.mkv', '.wmv', '.avi'] output_folder = 'Output' def calculate_loudness(audio_data): # Your existing calculate_loudness implementation def find_loudest_moments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset): # Your existing find_loudest_moments implementation def extract_segments(video_path, moments, segment_duration): if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] half_segment_duration = segment_duration / 2 with VideoFileClip(video_path) as video: for i, moment in enumerate(moments): # Calculate the start and end time to center around the peak moment start_time = max(moment - half_segment_duration, 0) end_time = min(moment + half_segment_duration, video.duration) output_filename = f"{base_name}_moment{i + 1}.mp4" output_path = os.path.join(output_folder, output_filename) command = [ "ffmpeg", "-y", # Overwrite output files without asking "-ss", str(start_time), # Start time "-i", video_path, # Input file "-to", str(end_time), # End time "-c", "copy", # Copy streams without re-encoding output_path # Output path ] subprocess.run(command, check=True, stderr=subprocess.PIPE) print(f"Extracted {output_filename}") # Remaining functions and script execution (unchanged) ``` Il est important de noter que la durée du segment peut parfois être plus courte que la durée prévue si le pic se trouve très près du début ou de la fin de la vidéo. Le code a été ajusté dans la fonction `extract_segments` pour prendre cela en compte. Veillez à utiliser `ffmpeg` avec des options correctement configurées pour respecter l'encodage et le format de sortie souhaité.