前言：
有些时候，为了设定手机铃声或者发抖音视频，我们会耗费大量时间在剪辑音乐高潮部分上。那么这个音乐高潮的提取能不能自动化呢？当然可以。
先来看看，怎么样来提取孤芳自赏提取高潮后的部分：
不知道大家有没有这样的体会，大部分时候，歌曲的高潮部分通常是重复次数最多的部分。因此我们可以根据这一个特征，提出我们的算法：
为了避免造轮子，我们找到了别人已经做过的类似的项目
我们只需要分析这个源代码中最核心的部分，即求相似区段的源代码，就能知道它是不是符合我们的项目需求了：
可以看到，这部分代码就是做了我们算法的第二步，进行了片段与片段之间的相似度计算。
检测时用到的相似函数是这样的：
这主要是因为歌曲由12个基本音符的帧的集合而组成，v1和v2是任意两段音乐的音符矢量，如果说两段音乐非常相似，那么右边的式子将接近于0.%20如果说%201-右边的式子%20得分非常高，则说明两段音乐非常相似。
下面我们看看怎么使用这个项目求音乐高潮部分，其实非常简单。
你可以通过pip安装该项目，如果你还没有安装好Python相关环境，建议先安装，PIP安装指令如下：
实际上，这个包用起来可是相当简单，如果我们只是想单纯提取歌曲高潮部分：
没错，两行代码就解决了。如果你想知道一些详细的细节，比如说输出相似矩阵或者结果可视化，建议阅读github中该项目的操作指令。下面让我们检验一下效果。
以《孤芳自赏》%20为例，让我们试试这个提取器的功力。%20编写代码：
非常优秀！提取了我心目中想要的部分。大家也可以根据我们今天的教程，试着提取一下自己喜欢的音乐的高潮部分哦！
刚刚，只是完成了单首歌曲的高潮提取，如果你想提取整个文件夹下的音乐的高潮部分，可以这样做：
文字版代码：
# Python 实用宝典
# 提取音乐高潮部分
# 2020/06/11
import os
import sys
from pychorus import find_and_output_chorus
def extract_all_file(files_path):
"""
批量提取音乐高潮
Args:
files_path (str): 文件夹路径
"""
# 文件夹路径
modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
for filepath in os.listdir(files_path):
# 路径处理
datapath = os.path.join(modpath, files_path + filepath)
# output文件夹是否存在
targets = f"{modpath}\output\"
if not os.path.exists(targets):
os.makedirs(targets)
# 提取音乐高潮至当前output文件夹下
find_and_output_chorus(
datapath, f"{targets}{filepath.split('.')[0]}_high.wav", 40
)
extract_all_file("F:\push\20200611\music\")
