PythonでMP3ファイルの最初の任意の秒数を削除するには、pydubライブラリを使うのが簡単です。以下に、任意の秒数をカットした新しいMP3ファイルを作成するコードを示します。
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from pydub import AudioSegment
# 設定
input_file = "input.mp3" # 入力ファイル名
output_file = "output.mp3" # 出力ファイル名
cut_seconds = 5 # 最初の何秒をカットするか（ここでは5秒）
# 読み込み
audio = AudioSegment.from_mp3(input_file)
# カット（ミリ秒単位）
start_ms = cut_seconds * 1000
cut_audio = audio[start_ms:]
# 書き出し
cut_audio.export(output_file, format="mp3")
print(f"{cut_seconds}秒をカットした音声を保存しました: {output_file}")
---
cut_seconds を変更すれば、削除する秒数を自由に設定できます。
***
print(f"{cut_seconds}秒をカットした音声を保存しました: {output_file}")
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cut_seconds を変更すれば、削除する秒数を自由に設定できます。
input_file と output_file のパスは適宜書き換えてください。
音質設定（ビットレートなど）を指定したい場合は、export() に bitrate="192k" などの引数を追加できます。
***
from pydub import AudioSegment
# 設定
input_file = "input.mp3" # 入力ファイル名
output_file = "output.mp3" # 出力ファイル名
cut_seconds = 5 # 最初の何秒をカットするか
# 読み込み
audio = AudioSegment.from_mp3(input_file)
# カット（ミリ秒単位）
start_ms = cut_seconds * 1000
cut_audio = audio[start_ms:]
# 書き出し（ビットレート指定）
cut_audio.export(output_file, format="mp3", bitrate="192k")
print(f"{cut_seconds}秒をカットして192kbpsで保存しました: {output_file}")
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必要に応じて、他のビットレート（例：128k, 256k, 320k）にも変更可能です。
他に指定したい設定があれば教えてください。
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はい、ffmpeg でも MP3の最初の任意の秒数を削除（＝トリミング）することができます。Pythonからでも、コマンドラインからでも実行可能です。
✅ ffmpeg コマンドラインでの方法（例：最初の5秒を削除）
bash
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ffmpeg -ss 5 -i input.mp3 -acodec copy output.mp3
🔍 解説
-ss 5：5秒から再生を開始（＝最初の5秒をカット）
-i input.mp3：入力ファイル
-acodec copy：再エンコードせずにコピー（速くて音質も劣化しません）
**
**
✅ Pythonからffmpegを使う方法（subprocessを利用）
python
コピーする
編集する
import subprocess
input_file = "input.mp3"
output_file = "output.mp3"
cut_seconds = 5
command = [
"ffmpeg",
"-ss", str(cut_seconds),
"-i", input_file,
"-acodec", "copy",
output_file
]
subprocess.run(command)
print(f"{cut_seconds}秒をカットして保存しました: {output_file}")
✅ 注意点
-acodec copy を使うと高速ですが、正確なカット位置（ミリ秒単位）にはならないことがあります（キーフレーム単位）。
より正確なカットが必要な場合は 再エンコード を使う必要があります：
bash
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ffmpeg -ss 5 -i input.mp3 -t 30 -b:a 192k output.mp3
この場合：
-t 30 は30秒間切り出す（任意）
-b:a 192k はビットレート指定（例：192kbps）
✅ まとめ
方法 高速か 正確か 音質劣化
-acodec copy ◎（速い） △（少しズレる） なし（再エンコードしない）
再エンコードあり △（遅い） ◎（正確） あり（再エンコード）
どちらを使うかは用途によって決めるとよいです。Pythonでどちらの方法でも書けます。希望の形式があれば教えてください。
以上ｈ
https://chatgpt.com/c/688cb6d5-5d94-800c-a671-9c6160e5284e
MP3秒数削除コード
以上ｈ
https://chatgpt.com/c/688cb6d5-5d94-800c-a671-9c6160e5284e
MP3秒数削除コード
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from pydub import AudioSegment
import os
# 設定
input_file = "input.mp3" # 入力ファイル名
cut_seconds = 5 # 最初の何秒をカットするか
# 自動で出力ファイル名を設定
base_name = os.path.splitext(input_file)[0]
output_file = base_name + "_no_intro.mp3"
# 読み込み
audio = AudioSegment.from_mp3(input_file)
# カット（ミリ秒単位）
start_ms = cut_seconds * 1000
cut_audio = audio[start_ms:]
# 書き出し（ビットレート指定）
cut_audio.export(output_file, format="mp3", bitrate="192k")
print(f"{cut_seconds}秒をカットして保存しました: {output_file}")
***
このコードなら、input_file の名前を変更しても、自動で *_no_intro.mp3 という形で保存されます。
他にも _trimmed, _cut, _start5s など、命名ルールを変えたい場合も調整できます。希望があればお知らせください。
***
***
output_file = base_name + "_cut_start"+cut_seconds+"s "
のようにして下さい。
ChatGPT:
はい、cut_seconds をファイル名に組み込んで、
たとえば input_cut_start5s.mp3 のような出力ファイル名にするには、cut_seconds を文字列として結合する必要があります。
✅ 修正コード（cut_seconds をファイル名に入れる）
python
コピーする
編集する
from pydub import AudioSegment
import os
# 設定
input_file = "input.mp3" # 入力ファイル名
cut_seconds = 5 # 最初の何秒をカットするか
# 出力ファイル名を自動生成（例: input_cut_start5s.mp3）
base_name = os.path.splitext(input_file)[0]
output_file = f"{base_name}_cut_start{cut_seconds}s.mp3"
# 音声を読み込み
audio = AudioSegment.from_mp3(input_file)
# カット（ミリ秒単位）
start_ms = cut_seconds * 1000
cut_audio = audio[start_ms:]
# 書き出し（ビットレート指定）
cut_audio.export(output_file, format="mp3", bitrate="192k")
print(f"{cut_seconds}秒をカットして保存しました: {output_file}")
✅ 出力例
input.mp3 → input_cut_start5s.mp3
lesson01.mp3 → lesson01_cut_start10s.mp3（cut_seconds=10の場合）
ファイル名のフォーマットをもっと変えたい場合（例：start5sec_trimmed.mp3など）、いつでも言ってください。
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HORIZONのリスニング音声を文字に変換する
この処理をしたmp3をテキストに変換する。
#a-whisper-mp3totxt.py
import whisper
import os
# === ファイル設定 ===
mp3_file = "1-33 Unit_2_Mini_Activity_Listen_2.mp3__no_intro.mp3"
output_txt = os.path.splitext(mp3_file)[0] + ".txt"
# === Whisperモデルの読み込み ===
model = whisper.load_model("small") # "base" や "medium" もOK
# === 英文音声の認識（英語指定）===
print("音声を文字起こし中...")
result = model.transcribe(mp3_file, language="en")
# === センテンスごとに改行して保存 ===
with open(output_txt, "w", encoding="utf-8") as f:
for segment in result["segments"]:
sentence = segment["text"].strip()
if sentence:
f.write(sentence + "\n")
print(f"✅ センテンスごとに改行したテキストを保存しました: {output_txt}")
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ディレクトリ内の複数の.mp3を一括処理版
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ディレクトリ内の複数の.mp3を一括処理版
import whisper
import os
import glob
# === ディレクトリの指定（任意のディレクトリに変更可）===
input_dir = "input_mp3" # ← MP3ファイルがあるディレクトリ名
output_dir = "output_txt" # テキストファイルの保存先
# 出力先ディレクトリがなければ作成
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# === Whisperモデルの読み込み ===
model = whisper.load_model("small") # "base" や "medium" も使用可
# === mp3ファイルを一括取得 ===
mp3_files = glob.glob(os.path.join(input_dir, "*.mp3"))
if not mp3_files:
print("⚠️ 指定されたディレクトリに .mp3 ファイルが見つかりません。")
else:
for mp3_file in mp3_files:
base_name = os.path.splitext(os.path.basename(mp3_file))[0]
output_txt = os.path.join(output_dir, base_name + ".txt")
print(f"▶️ 処理中: {mp3_file}")
# === 音声認識（英語指定）===
result = model.transcribe(mp3_file, language="en")
# === センテンスごとに改行して保存 ===
with open(output_txt, "w", encoding="utf-8") as f:
for segment in result["segments"]:
sentence = segment["text"].strip()
if sentence:
f.write(sentence + "\n")
print(f"✅ 保存完了: {output_txt}")
print("🎉 すべてのファイルの処理が完了しました。")
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補足設定
input_mp3: MP3ファイルを入れるフォルダ（任意の名前でOK）
output_txt: 出力ファイルの保存先（自動作成されます）
ファイル名が sample.mp3 の場合、出力は output_txt/sample.txt になります
📁 フォルダ構成の例
コピーする
編集する
project_folder/
├─ input_mp3/
│ ├─ file1.mp3
│ ├─ file2.mp3
├─ output_txt/
│ ├─ file1.txt
│ ├─ file2.txt
├─ your_script.py
必要に応じて language="en" を language="ja" にすれば日本語音声も処理できます。
ご希望あればGUI化や進行状況の表示もできます。
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以下も参考にしたい。
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以下も参考にしたい。
GUI化や進行状況の表示バージョンをお願いします。
ChatGPT:
以下に、GUI化（Tkinter）＋進行状況の表示（プログレスバー付き）バージョンを提供します。
これにより、MP3ファイルの一括文字起こしがGUI操作で可能になります。
✅ 必要なライブラリ
Whisper（openai-whisper）インストール済みであること
GUIはPython標準の tkinter を使用
tqdm は進行状況用ライブラリ（使用せずGUIのプログレスバーで代用）
✅ GUIコード（フォルダ選択・音声ファイル処理・進捗表示）
python
コピーする
編集する
import whisper
import os
import glob
import threading
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox, ttk
class WhisperTranscriberApp:
def __init__(self, root):
self.root = root
self.root.title("Whisper MP3一括文字起こし")
self.root.geometry("500x200")
self.create_widgets()
self.model = whisper.load_model("small") # 必要に応じて変更
def create_widgets(self):
self.label = tk.Label(self.root, text="MP3ファイルのあるフォルダを選択してください")
self.label.pack(pady=10)
self.select_button = tk.Button(self.root, text="フォルダを選択", command=self.select_folder)
self.select_button.pack()
self.progress = ttk.Progressbar(self.root, orient="horizontal", length=400, mode="determinate")
self.progress.pack(pady=20)
self.status = tk.Label(self.root, text="")
self.status.pack()
def select_folder(self):
folder = filedialog.askdirectory()
if folder:
threading.Thread(target=self.process_folder, args=(folder,), daemon=True).start()
def process_folder(self, folder):
self.select_button.config(state="disabled")
self.status.config(text="Whisperモデル読み込み中...")
output_dir = os.path.join(folder, "output_txt")
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
mp3_files = glob.glob(os.path.join(folder, "*.mp3"))
total = len(mp3_files)
if total == 0:
messagebox.showwarning("ファイルなし", "指定されたフォルダにMP3ファイルが見つかりません。")
self.select_button.config(state="normal")
return
self.progress["maximum"] = total
self.status.config(text=f"{total} 件のファイルを処理中...")
for i, mp3_file in enumerate(mp3_files, 1):
base_name = os.path.splitext(os.path.basename(mp3_file))[0]
output_txt = os.path.join(output_dir, base_name + ".txt")
self.status.config(text=f"[{i}/{total}] {os.path.basename(mp3_file)} を文字起こし中...")
result = self.model.transcribe(mp3_file, language="en")
with open(output_txt, "w", encoding="utf-8") as f:
for segment in result["segments"]:
sentence = segment["text"].strip()
if sentence:
f.write(sentence + "\n")
self.progress["value"] = i
self.root.update_idletasks()
self.status.config(text="✅ すべてのファイルの処理が完了しました。")
messagebox.showinfo("完了", "すべてのMP3ファイルを文字起こししました。")
self.select_button.config(state="normal")
if __name__ == "__main__":
root = tk.Tk()
app = WhisperTranscriberApp(root)
root.mainloop()
💡 このアプリの特徴
項目 内容
入力 MP3が含まれる任意のフォルダ
出力 フォルダ内に output_txt/ を自動生成して保存
モデル small を使用（適宜 base, medium などに変更可能）
言語 英語（language="en"）← 必要に応じて "ja" に変更
UI操作 フォルダ選択 → 自動処理開始
進行状況表示 プログレスバーとステータスで可視化
🔄 応用
日本語音声：language="ja" にする
モデル変更：whisper.load_model("medium") などに変更
フォルダ選択で output/ ディレクトリを外に出すことも可能
必要であれば .exe 化（PyInstaller）や、翻訳付き保存にも対応可能です。ご希望があればどうぞ。