先说明，这个不是我自己的，只是来分享一下。感觉以后有声书的审核力度持续下去，会变得更加有用。
软件叫 MP3CutAd
自动去掉 MP3 有声读物里面反复出现的片头、片尾、广告。
链接（把“点”改一下）
github 点 com/licstar/MP3CutAd
现在由于版权或者广电总局审核等原因，一些好的有声书被下架。搞得不少用户重新回到自己下载 mp3 有声书进行收听。类似有的歌曲各大 app 被下架，想听就得自己下 mp3。
但是 mp3 有声书里面有个问题就是有一些广告，这个软件的作用就是找出 mp3 里面的广告片段之后进行删除。
用了一下，非常好用，不过原作者已经很多年没有更新了。鉴于本就是 github 上面的开源，不知道有没有感兴趣有能力的作者继续开发。
MP3CutAd
自动去掉 MP3 有声读物里面反复出现的片头、片尾、广告。
使用方法
下载安装（把“点”改一下 pan 点 baidu 点 com/s/1pJ3VmVx ），或者：
下载代码，用 VS 打开，会自动安装一些依赖。
下载 ffmpeg。复制里面的 ffmpeg.exe 和 ffplay.exe 到本项目的 ffmpeg 目录下。
运行。
原理
找到重复出现的广告，然后去掉。
具体步骤如下：
使用 ffmpeg 把 MP3 文件转成 wav 格式。（平均 3~5 秒一个文件）
对 wav 文件做 FFT。（大约 2.5 秒一个文件）
对 FFT 的结果做 LSH。（大约 2.5 秒一个文件）
两两对比，找到相似的片段。（大约 0.35 秒对比一组）
运行时间根据一套有 50 个文件的有声读物实测得到，每个文件包含 20 分钟的录音，测试 CPU 为 i5。 总时长为：450 + 2.550 + 2.5*50 + (1+2+...+49)*0.35 = 15 分钟。
TODO
考虑直接对 MP3 做 fft，或许能快点。
目前是两两对比，找重复部分。考虑修改算法，归纳多处出现的广告，优化边界的识别。
FFT+cos 距离这种土办法是不是有高大上的替代方法？
边界判断是不是有高大上的替代方法？
新生成的 MP3 文件，加上原文件的标题、艺术家、专辑等信息。
没发现广告的文件，直接复制原文件过去。
各种重构，各种把参数提到一个地方。
软件叫 MP3CutAd
自动去掉 MP3 有声读物里面反复出现的片头、片尾、广告。
链接（把“点”改一下）
github 点 com/licstar/MP3CutAd
现在由于版权或者广电总局审核等原因，一些好的有声书被下架。搞得不少用户重新回到自己下载 mp3 有声书进行收听。类似有的歌曲各大 app 被下架，想听就得自己下 mp3。
但是 mp3 有声书里面有个问题就是有一些广告，这个软件的作用就是找出 mp3 里面的广告片段之后进行删除。
用了一下，非常好用，不过原作者已经很多年没有更新了。鉴于本就是 github 上面的开源，不知道有没有感兴趣有能力的作者继续开发。
MP3CutAd
自动去掉 MP3 有声读物里面反复出现的片头、片尾、广告。
使用方法
下载安装（把“点”改一下 pan 点 baidu 点 com/s/1pJ3VmVx ），或者：
下载代码，用 VS 打开，会自动安装一些依赖。
下载 ffmpeg。复制里面的 ffmpeg.exe 和 ffplay.exe 到本项目的 ffmpeg 目录下。
运行。
原理
找到重复出现的广告，然后去掉。
具体步骤如下：
使用 ffmpeg 把 MP3 文件转成 wav 格式。（平均 3~5 秒一个文件）
对 wav 文件做 FFT。（大约 2.5 秒一个文件）
对 FFT 的结果做 LSH。（大约 2.5 秒一个文件）
两两对比，找到相似的片段。（大约 0.35 秒对比一组）
运行时间根据一套有 50 个文件的有声读物实测得到，每个文件包含 20 分钟的录音，测试 CPU 为 i5。 总时长为：450 + 2.550 + 2.5*50 + (1+2+...+49)*0.35 = 15 分钟。
TODO
考虑直接对 MP3 做 fft，或许能快点。
目前是两两对比，找重复部分。考虑修改算法，归纳多处出现的广告，优化边界的识别。
FFT+cos 距离这种土办法是不是有高大上的替代方法？
边界判断是不是有高大上的替代方法？
新生成的 MP3 文件，加上原文件的标题、艺术家、专辑等信息。
没发现广告的文件，直接复制原文件过去。
各种重构，各种把参数提到一个地方。
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