Publish Video Vocal Remover — 发布视频人声去除器
v1.0.0从视频中去除人声但保留机械声/环境声。当用户要求去掉视频里的人声、消除说话声、保留机器声、视频静音但保留环境音、去除语音保留噪声时使用。也适用于用户说"视频里有说话声想去掉"、"只保留机械声音"、"去掉录音里的人声"等场景。不要用于完全去除所有音频(那是去音轨,用 ffmpeg -an 即可),此技能专门用于频率处理,去除人声同时保留其他音频内容。
运行时依赖
安装命令
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视频人声去除技能 从视频文件中削弱人声频段(300Hz–3400Hz),同时保留低频机械声(如电机、齿轮运动声)和高频环境声(如碰撞、摩擦噪声)。
原理 人声的能量集中在 300Hz–3400Hz 频段,而机器人/机械运动的声音主要分布在低于 300Hz 的低频段和高于 3400Hz 的高频段。通过 ffmpeg 的 equalizer 滤波器对这些中频段做大幅衰减,可以有效削弱人声,保留机械声。
前置条件 需要 ffmpeg。如果未安装: # Ubuntu/Debian sudo apt-get install -y ffmpeg # macOS brew install ffmpeg # Conda conda install -y ffmpeg
处理单个视频 ffmpeg -i "INPUT.mp4" \ -c:v copy \ -af "equalizer=f=500:t=q:w=1:g=-25,equalizer=f=1000:t=q:w=1:g=-25,equalizer=f=2000:t=q:w=1:g=-25,equalizer=f=3000:t=q:w=1:g=-20" \ -c:a aac -b:a 128k \ -y "INPUT_novoice.mp4"
参数说明: -c:v copy — 视频流直接复制,不重新编码,速度极快 -af — 音频滤波链,4 个 equalizer 分别在 500/1000/2000/3000Hz 做 -25dB/-20dB 衰减 t=q — 滤波器类型为 Q 值(带宽参数) w=1 — 带宽系数,1 表示中等宽度 g=-25 / g=-20 — 衰减增益,-25dB 对 500-2000Hz(人声核心频段),-20dB 对 3000Hz(人声高频边缘,衰减稍弱以避免过度影响高频机械声) -c:a aac -b:a 128k — 音频重新编码为 AAC 128kbps
批量处理文件夹内所有视频 对指定文件夹下所有 mp4 文件(不含已处理的 _novoice 文件)批量去除人声: find "FOLDER_PATH" -type f -name ".mp4" ! -name "_novoice.mp4" -print0 | while IFS= read -r -d '' f; do echo "Processing: $f" ffmpeg -i "$f" \ -c:v copy \ -af "equalizer=f=500:t=q:w=1:g=-25,equalizer=f=1000:t=q:w=1:g=-25,equalizer=f=2000:t=q:w=1:g=-25,equalizer=f=3000:t=q:w=1:g=-20" \ -c:a aac -b:a 128k \ -y "${f%.mp4}_novoice.mp4" 2>&1 | tail -3 echo "Done: ${f%.mp4}_novoice.mp4" done 也支持其他视频格式(avi, mkv, mov, webm 等),修改 find 的 -name 匹配规则即可。
调整参数 如果效果不理想,可以根据实际情况微调: 场景 调整方式 人声仍然明显 增大衰减值,如 g=-30 或 g=-35 机械声也被削弱了 降低衰减值,如 g=-15 或 g=-20;或减小带宽 w=0.5 只想去除说话声保留所有其他声 增大带宽 w=2 让滤波更精准集中在人声核心频段 视频里人声很低沉(男声为主) 增加低频衰减:加一个 equalizer=f=300:t=q:w=1:g=-20 视频里人声很尖锐(女声/儿童为主) 增加高频衰减:加一个 equalizer=f=3500:t=q:w=1:g=-20
输出文件命名 输出文件在原始文件名后追加 _novoice,放在同一目录下。例如: 抓取测试-1.mp4 → 抓取测试-1_novoice.mp4 如果用户要求原地替换(覆盖原文件),先生成 _novoice 文件确认效果后,再执行替换: mv "INPUT_novoice.mp4" "INPUT.mp4"
局限性 这是基于频率滤波的方法,不是 AI 人声分离。如果人声和机械声在同一频段重叠,无法完全分离。 对于背景音乐中的低频人声(如哼唱),效果可能有限。 如果需要更高质量的人声分离,可以考虑使用 demucs 等 AI 模型,但那需要 Python 环境和 GPU。