作为一名狂热的体育爱好者，一直对如何利用技术手段提高观赛体验充满兴趣。在这篇文章中，将分享如何使用Python技术，通过简单的语音分析方法，自动从完整的体育赛事视频中提取高光时刻，而无需依赖机器学习或深度学习技术。
体育视频高光是指从体育赛事视频中提取最精彩的片段。这可以看作是视频摘要的一个经典应用案例，即将完整视频转换为更短的格式，同时保留最重要的内容。在板球比赛中，完整比赛视频包含了诸如四分、六分、出局等动作，而未编辑版本甚至捕捉到了一些不太有趣的事件，如防守、未击中、宽球、bye等。而高光时刻则是肾上腺素激增的地方，所有重要的讨论点，如四分、六分和出局，这些结合在一起构成了基本的高光时刻包。
从完整比赛视频中手动提取高光时刻需要大量的人力，这是一个耗时的任务，除非为一家日复一日做这项工作的视频公司工作，否则需要找到不同的方法。此外，存储完整比赛视频也是内存密集型的。因此，从完整比赛视频中自动提取高光时刻可以为创和用户节省大量时间。这正是将在本文中讨论的内容。
除了手动方法外，还可以采用不同的方法来生成高光时刻。两种常见的方法分别是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。在深入方法之前，让简要讨论它们是如何工作的。
在查看下面的步骤之前，想一想如何使用NLP或基于文本的方法从板球比赛中提取重要部分？以下是逐步程序：
这种基于计算机视觉的方法看起来相当直观。毕竟，计算机视觉是训练机器查看图像和视频的领域。因此，使用计算机视觉生成高光时刻的一种方式是持续跟踪记分卡，并仅在出现四分、六分或出局时提取片段。
能想到使用这些技术中的任何其他方法吗？在下面的评论部分告诉——非常感兴趣听到想法。
到目前为止，可能在想——刚刚讨论了机器学习和深度学习的两个子领域。但文章标题和引言表明不会使用这两个领域。那么，真的可以在不构建模型的情况下生成高光时刻吗？是的！
并不是每个问题都需要深度学习和机器学习。大多数问题都可以通过深入理解领域和数据来解决。
将讨论使用简单语音分析的概念自动生成高光时刻。在继续最终方法之前，让讨论一些术语。
音频信号可以在时域或频域中进行分析。在时域中，音频信号是相对于时间分量进行分析的，而在频域中，它是相对于频率分量进行分析的：
音频信号的能量或功率指的是声音的响度。它通过音频信号振幅的平方和在时域中计算。当能量是针对整个音频信号的一块计算时，它被称为短时能量。
在大多数体育赛事中，每当发生有趣的事件时，评论员的语音和观众的欢呼声都会增加。以板球为例。每当击球手打出边界或投球手拿到出局时，评论员的声音就会上升。场地上充满了观众欢呼的声音。可以使用这些音频变化来捕捉视频中有趣的时刻。
以下是逐步过程：
板球是印度最受欢迎的运动，在该国几乎所有地区都有比赛。因此，作为一名狂热的板球迷，决定自动化从完整比赛板球视频中提取高光时刻的过程。尽管如此，同样的想法也可以应用于其他运动。
在本文中，只考虑了2007年T20世界杯印度对阵澳大利亚的半决赛的前6个回合（PowerPlay）。可以在YouTube上观看完整比赛
已经使用一个名为WavePad Audio Editor的软件从视频中提取了音频。可以从这里下载音频剪辑。
# 这里是提取音频的代码示例
可以使用以下代码获取音频剪辑的持续时间（以分钟为单位）：
# 这里是获取音频持续时间的代码示例
现在，将音频分成5秒的块，因为感兴趣的是找出特定音频块是否包含音频声音的上升：
# 这里是将音频分成块的代码示例
让听一听音频块之一：
# 这里是听音频块的代码示例
计算块的能量：
# 这里是计算音频块能量的代码示例
在时域中可视化块：
# 这里是可视化音频块的代码示例
正如所看到的，信号的振幅随着时间的变化而变化。接下来，计算每个块的短时能量：
# 这里是计算短时能量的代码示例
让了解块的短时能量分布：
# 这里是分析短时能量分布的代码示例
能量分布是右偏的，如上图所示。将选择极端值作为阈值，因为只对评论员的语音和观众的欢呼声高的片段感兴趣。在这里，考虑阈值为12,000，因为它位于分布的尾部。可以自由尝试不同的值，看看得到的结果。
# 这里是选择阈值的代码示例
将连续的音频片段时间间隔合并为一个：
# 这里是合并音频片段的代码示例
提取特定时间间隔内的视频以形成高光时刻。记住——由于评论员的语音和观众的欢呼声只有在击球手击球后才会增加，只考虑每个兴奋片段后的五秒钟：
# 这里是提取视频高光时刻的代码示例
使用在线编辑器合并所有提取的片段以形成一个视频。