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Nettoyage Audio/Video avec DeepFilterNet

App Icon DeepFilterNetGui

Description

Cette application Python avec une interface graphique en PyQt6 permet de nettoyer les bruits parasites dans des fichiers audio ou vidéo en utilisant l'outil DeepFilterNet. Elle a pour but de simplifier l'utilisation de DeepFilterNet avec une interface graphique et des conversions automatiques des formats audio/vidéo. Les traitements sont rapides et se font localement.

Usage

  1. Lancer l'application :

    python main.py
  • Choisir un fichier audio/vidéo : Importation facile de fichiers audio (wav, mp3, etc.) et vidéo (mp4, mkv, etc.).
  • Visualiser les spectrogrammes : Visualisation en temps réel des spectrogrammes avant/après traitement.
  • Tester avec le lecteur audio : Lecture avant/après nettoyage pour comparer les résultats.
  • Exporter : Sauvegarde du fichier nettoyé dans son format d'origine ou dans un autre format.

Capture d'écran

Capture d'écran de l'application

Prérequis

  • Python 3.8+
  • DeepFilterNet (sous forme d'exécutable)
  • FFmpeg (pour la gestion des formats vidéo)

Installation

  1. Clonez le dépôt :

    git clone https://github.com/dbwa/DeepFilterNetGui.git
cd DeepFilterNetGui

  2. Créez et activez un environnement virtuel Python :

    python -m venv env
source env/bin/activate  # Sur Windows: env\Scripts\activate

  3. Installez les dépendances :

    pip install -r requirements.txt

  4. Installez FFmpeg :

    Suivez les instructions officielles pour installer FFmpeg : https://ffmpeg.org/download.html

  5. Installer DeepFilterNet

    • Télécharger l'exécutable depuis https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet/releases/ et le renommer en deep-filter.exe (Windows) ou deep-filter (Linux)
    • Assurez-vous que l'exécutable deep-filter est disponible dans votre PATH ou dans le répertoire du projet.

Structure du projet

deepfilter_gui/
│
├── main.py                      # Interface graphique principale
├── deepfilter_interface.py      # Interface avec DeepFilterNet
├── utils.py                     # Fonctions utilitaires
├── requirements.txt             # Dépendances Python
└── assets/
    ├── icon.png                 # Icône de l'application
    └── screenshot.png           # Capture d'écran de l'application

Contribuer

Les contributions sont les bienvenues ! Pour contribuer :

  1. Fork le projet
  2. Créez une nouvelle branche (git checkout -b feature/NouvelleFonctionnalité)
  3. Commitez vos changements (git commit -am 'Ajout d'une nouvelle fonctionnalité')
  4. Poussez vos changements (git push origin feature/NouvelleFonctionnalité)
  5. Ouvrez une Pull Request

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Consultez le fichier LICENSE pour plus d'informations.

Crédits

DeepFilterNet : https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet

17/11/2024