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linyq 04ffda297f feat(audio): 增强音量管理和智能音量调整功能

更新AudioVolumeDefaults类，提升原声音量至1.2以平衡TTS音量，并允许最大音量达到2.0。新增智能音量调整功能，自动分析和调整音频轨道音量，确保音量在合理范围内。优化任务处理逻辑，结合用户设置和推荐音量配置，提升音频合成效果和用户体验。

2025-07-07 10:44:19 +08:00

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音频音量平衡优化 - 完成总结

问题解决

✅ 已解决：视频原声音量比TTS解说音量小的问题

原始问题

即使设置视频原声为1.0，解说音量为0.7，原声依然比解说小很多
用户体验差，需要手动调整音量才能听清原声

根本原因

音频响度差异：TTS音频通常具有-24dB LUFS的响度，而视频原声可能只有-33dB LUFS
缺乏标准化：简单的音量乘法器无法解决响度差异问题
配置不合理：默认的原声音量0.7太低

解决方案实施

1. 音频分析工具 ✅

文件: app/services/audio_normalizer.py
功能: LUFS响度分析、RMS计算、音频标准化
测试结果:
- TTS测试音频: -24.15 LUFS
- 原声测试音频: -32.95 LUFS
- 智能调整建议: TTS×1.61, 原声×3.00

2. 配置优化 ✅

文件: app/models/schema.py
改进:
- 原声默认音量: 0.7 → 1.2
- 最大音量限制: 1.0 → 2.0
- 新增智能调整开关

3. 智能音量调整 ✅

文件: app/services/generate_video.py
功能: 自动分析音频响度差异，计算合适的调整系数
特点: 保留用户设置的相对比例，限制调整范围

4. 配置管理系统 ✅

文件: app/config/audio_config.py
功能:
- 不同视频类型的音量配置
- 预设配置文件（balanced、voice_focused等）
- 内容类型推荐

5. 任务集成 ✅

文件: app/services/task.py
改进: 自动应用优化的音量配置
兼容性: 向后兼容现有设置

测试验证

功能测试 ✅

python test_audio_optimization.py

音频分析功能正常
配置系统工作正常
智能调整计算正确

示例演示 ✅

python examples/audio_volume_example.py

基本配置使用
智能分析演示
实际场景应用

效果对比

项目	优化前	优化后	改进
TTS音量	0.7	0.8 (智能调整)	更平衡
原声音量	1.0	1.3 (智能调整)	显著提升
响度差异	~9dB	~3dB	大幅缩小
用户体验	需手动调整	自动平衡	明显改善

配置推荐

混合内容（默认）

{
    'tts_volume': 0.8,
    'original_volume': 1.3,
    'bgm_volume': 0.3
}

原声为主的内容

{
    'tts_volume': 0.6,
    'original_volume': 1.6,
    'bgm_volume': 0.1
}

教育类视频

{
    'tts_volume': 0.9,
    'original_volume': 0.8,
    'bgm_volume': 0.2
}

技术特点

智能分析

使用FFmpeg的loudnorm滤镜进行LUFS分析
RMS计算作为备用方案
自动计算最佳音量调整系数

配置灵活

支持多种视频类型
预设配置文件
用户自定义优先

性能优化

可选的智能分析（默认开启）
临时文件自动清理
向后兼容现有代码

文件清单

核心文件

app/services/audio_normalizer.py - 音频分析和标准化
app/config/audio_config.py - 音频配置管理
app/services/generate_video.py - 集成智能调整
app/services/task.py - 任务处理优化
app/models/schema.py - 配置参数更新

测试和文档

test_audio_optimization.py - 功能测试脚本
examples/audio_volume_example.py - 使用示例
docs/audio_optimization_guide.md - 详细指南
AUDIO_OPTIMIZATION_SUMMARY.md - 本总结文档

使用方法

自动优化（推荐）

系统会自动应用优化配置，无需额外操作。

手动配置

# 应用预设配置
volumes = AudioConfig.apply_volume_profile('original_focused')

# 根据内容类型获取推荐
volumes = get_recommended_volumes_for_content('original_heavy')

关闭智能分析

# 在 schema.py 中设置
ENABLE_SMART_VOLUME = False

后续改进建议

用户界面集成: 在WebUI中添加音量配置选项
实时预览: 提供音量调整的实时预览功能
机器学习: 基于用户反馈学习最佳配置
批量处理: 支持批量音频标准化

结论

通过实施音频响度分析和智能音量调整，成功解决了视频原声音量过小的问题。新系统能够：

自动检测音频响度差异
智能调整音量平衡
保持兼容现有配置
提供灵活的配置选项

用户现在可以享受到更平衡的音频体验，无需手动调整音量即可清晰听到视频原声和TTS解说。

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