BPM识别程序

这是一个用Python编写的BPM（每分钟节拍数）识别程序，可以分析音频文件并以时间轴格式输出BPM变化。

功能特点

• 自动检测音频文件的BPM变化
• 以时间轴格式输出结果
• 支持多种音频格式（MP3、WAV、FLAC等）
• 智能合并相似BPM的时间段
• 清晰易读的输出格式

安装依赖

pip install -r requirements.txt

使用方法

基本用法

python bpm_analyzer.py <音频文件路径>

高级选项

python bpm_analyzer.py <音频文件路径> --segment 15 --tolerance 3

参数说明：

• --segment 或 -s: 分段时长（秒），默认10秒
• --tolerance 或 -t: BPM容差，默认5.0

输出格式

全程BPM无变化

0分00秒 - 5分30秒 Bpm179

BPM有变化

0分00秒到2分15秒 Bpm120
2分15秒到4分30秒 Bpm140
4分30秒到5分30秒 Bpm120

使用示例

单文件分析

# 分析100bpm.mp3
python bpm_analyzer.py 100bpm.mp3

# 分析ACA.mp3，使用15秒分段
python bpm_analyzer.py ACA.mp3 --segment 15

# 分析ECP.mp3，使用3.0的BPM容差
python bpm_analyzer.py ECP.mp3 --tolerance 3.0

快速分析（推荐）

# 使用简化版本快速分析
python quick_bpm.py 100bpm.mp3

批量分析

# 分析当前目录中的所有音频文件
python batch_bpm.py

工作原理

1. 音频加载: 使用librosa库加载音频文件
2. 分段分析: 将音频分成指定时长的段落进行BPM检测
3. 节拍检测: 使用librosa的beat_track函数检测每段的BPM
4. 智能合并: 将相邻且BPM相似的段落合并
5. 格式化输出: 按照指定格式输出时间轴和BPM信息

程序文件说明

• bpm_analyzer.py: 完整版BPM分析器，支持详细参数调整
• quick_bpm.py: 简化版分析器，快速分析单个文件
• batch_bpm.py: 批量分析器，一次处理多个音频文件
• requirements.txt: 依赖库列表

注意事项

• 程序需要安装librosa等音频处理库
• 分析精度取决于音频质量和节拍明显程度
• 对于复杂的音乐（如变拍子），可能需要调整参数
• 建议使用较短的分段时长来捕捉更细微的BPM变化
• 推荐使用quick_bpm.py进行日常分析，速度更快